Специалист по Data Science расширенный

Расширенная программа Практикума — самый основательный маршрут в Data Science для новичка: 15 месяцев по 10 часов в неделю, и за это время вы проходите путь от первых строк на Python до нейросетей, больших данных и итогового проекта на данных реального заказчика. Короткие курсы дают обзор профессии, здесь же вы успеваете проработать каждую тему до уровня, которого ждут работодатели.

Программа собрана из 24 спринов и дополнительных курсов, а внутри — четыре больших проекта, где вы от начала до конца решаете задачу так, как это делает практикующий специалист. Теория подаётся небольшими блоками, всё остальное время вы проводите в Jupyter Notebook: считаете, строите модели, ошибаетесь и разбираете ошибки.

Со второго месяца стартуют мастерские: вы работаете с датасетами Kaggle и задачами реальных заказчиков, а лучшие студенты попадают на внутреннее соревнование. Это шанс ещё до выпуска попробовать себя в настоящей конкурентной среде, где решения сравниваются не с эталонным ответом, а с работами других дата-сайентистов.

Отдельная ценность расширенной версии — мягкие навыки. Вы учитесь работать в команде, защищать решения перед ревьюерами и доносить результаты до людей без технического бэкграунда. Именно этого чаще всего не хватает выпускникам коротких программ на реальных собеседованиях.

После технической части начинается карьерный трек: месяц подготовки к трудоустройству и до шести месяцев акселерации. Вам помогут собрать резюме и портфолио, а два тренировочных собеседования по 40 минут покажут, что подтянуть перед настоящими интервью. По данным исследования НИУ ВШЭ, 10 000+ выпускников Практикума уже нашли работу, причём больше половины из сменивших профессию — ещё во время учёбы или в первые два месяца после.

По итогам вы получаете диплом о профессиональной переподготовке (при наличии среднего профессионального или высшего образования) и налоговый вычет 13%. А сообщество из 4 500+ студентов и выпускников остаётся с вами и после выпуска: вакансии, менторство и обмен опытом прилагаются.