обзоры зарплат
Ёмкий обзор средних зарплат для Data Scientist (Deep Learning):
| 280818.0 руб. | средняя зарплата - Data Scientist (Deep Learning), Россия |
| 400600.0 руб. | средняя зарплата - Data Scientist (Deep Learning), Москва |
| 262394.0 руб. | средняя зарплата - Deep Learning, Россия |
| 275667.0 руб. | средняя зарплата - Data Scientist, Россия |
Обзор популярных ключевых навыков для Data Scientist (Deep Learning):
Специалист по Data Science (practicum.yandex.ru)
Специалист по Data Science структурирует и анализирует большие объёмы данных, применяет машинное обучение для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей. Помогает создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке. На курсе вы изучите основные инструменты этой профессии: Python и его библиотеки, в том числе Scikit-Learn и XGBoost, Jupyter Notebook, SQL. По окончании курса в вашем портфолио будет 16 проектов по Data Science и вы получите диплом о дополнительном образовании.
Курс: Data Scientist (productstar.ru)
Освойте самую востребованную специальность 2022 года и станьте Data Scientist с нуля. Вы научитесь анализировать большие данные, методы машинного обучения и продвинутого математического анализа. Поработаете с нейросетями и научитесь строить прогнозы, которые принесут прибыль компании. Преподаватели курса — специалисты из Сбера, Яндекса и Amazon. Курс составлен с упором на практику: вы решите кейсы реальных компаний и добавите их в портфолио. Ваши работы будет проверять опытный наставник, который поможет освоить Data Science с нуля. При покупке вы получите курс по управлению AI и BigData продуктами в подарок
Курс для специалистов в области программирования и машинного обучения. Вы освоите работу с востребованными областями ИИ и различными типами нейронных сетей, которые лежат в основе современных цифровых продуктов. После окончания курса сможете претендовать на позицию ведущего data scientist или специалиста машинного обучения уровня миддл+ в средних и крупных организациях.
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики (netology.ru)
Изучите главные направления machine learning для профессионального роста в хайповой профессии. Вы сформулируете задачу для data science-проекта и спроектируете процесс решения, подберёте алгоритмы и метрики под задачу, научитесь строить модели машинного обучения и оценивать их качество.
Специалист по Data Science плюс (practicum.yandex.ru)
Это расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере Data Science. Мы даём знания, практику и поддержку в течение 16 месяцев обучения. В результате у вас проекты в портфолио, уверенность в своих навыках и новая профессия. Мы гарантируем трудоустройство студентов данного курса и вернём деньги, если у вас не получится найти работу специалистом по Data Science.
Data Scientist PRO (skillbox.ru)
Освойте Data Science с нуля. Попробуйте силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии и решите, какое направление вам нравится больше. Через год сможете работать Junior-специалистом, а через два – станете профессионалом уровня Middle.
Data Scientist с нуля до Junior (skillbox.ru)
Курс для тех, кто хочет в Data Science, но не знает, с чего начать. В первые полгода вы попробуете силы в машинном обучении, аналитике данных и дата-инженерии. Напишете первые аналитические модели, закрепите основы на задачах с реальными данными.Затем освоите специализацию и добавите 2 итоговых проекта в портфолио.
Основы математики для Data Science (skillbox.ru)
Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Введение в Data Science (skillbox.ru)
Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению. Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science.
Data Science: быстрый старт (productstar.ru)
Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.
Построение и обучение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей. Разработка рекомендательных систем, NLP решений и алгоритмов распознавания объектов на фото и видео. Получение и подготовка данных для построения моделей.
Математика для анализа данных (practicum.yandex.ru)
Курс математики для анализа данных и Data Science от Яндекс Практикум. Онлайн-обучение базовой математике для аналитиков. Дистанционный формат, теория и практика.
Профессия Data Engineer (skillbox.ru)
Освоите дата-инженерию с нуля. Научитесь собирать и обрабатывать данные, работать с Big Data и программировать на Python и SQL. Через год сможете устроиться Junior-аналитиком, а параллельно с работой продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
Курс: Python, BI и BigData (productstar.ru)
Научитесь работать с Большими данными на Python за 6 месяцеев. Вы с нуля научитесь анализировать данные, работать с базами данных, использовать BI инструменты и методы Data Science в своей работе. На курсе вы пройдете путь от новичка до уверенного аналитика данных, который требуется в любой digital-компании.
Онлайн Курс Аналитика BIG DATA с нуля (netology.ru)
Вас ждёт апгрейд навыков в аналитике данных и понимание, зачем и где нужна big data. Научитесь определять возможности перехода от разрозненных Excel файлов к организованным хранилищам и структурам. Познакомитесь с ландшафтом больших данных на примерах реальных бизнес-проблем с использованием pySpark и виртуальных вычислений в Colab.
Аналитик данных (practicum.yandex.ru)
Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. На курсе мы научим вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL. По окончании курса в вашем портфолио будет 13 проектов: исследования и задачи для бизнеса. 75% обучения посвящены практике.
Базы данных: SQL (DQL) (ru.hexlet.io)
Data Query Language - язык запросов, составная часть SQL. Состоит из единственной команды SELECT. Несмотря на простоту идеи, изучать эту команду можно бесконечно. В этом курсе рассматриваются основные применения команды, необходимые в повседневной жизни. В качестве базы данных выбрана PostgreSQL, но рассматриваемые приемы применимы практически ко всем базам данных, так как они опираются на стандарт SQL92.
Python для анализа данных (netology.ru)
Научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных и научитесь реализовывать это языке Python.
Machine Learning с нуля до Junior (skillbox.ru)
За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.
Контур | Москва |
Зарплата: 250000.0 - 330000.0 руб. на руки
Адаптировать в in-house формате доступные на рынке open source LLM-модели под задачи компании. Поддерживать и расширять набор NLP...
Понимание базового deep learning (RNN, CNN и т. д.). Advanced понимание Transformer, опыт модификации / адаптации под требуемые задачи.
Перейти к вакансииКонтур | Екатеринбург |
Зарплата: 250000.0 - 330000.0 руб. на руки
Адаптировать в in-house формате доступные на рынке open source LLM-модели под задачи компании. Поддерживать и расширять набор NLP...
Понимание базового deep learning (RNN, CNN и т. д.). Advanced понимание Transformer, опыт модификации / адаптации под требуемые задачи.
Перейти к вакансииDIGINETICA | Екатеринбург |
Зарплата: 190000.0 - 290000.0 руб. на руки
разработать новую векторную модель товаров и интересов пользователя на основе 30+ млрд пользовательских событий и 60 млн товаров. -
Что нужно уметь : Хорошо разбираться в векторных моделях и NLP (DSSM, LLM, FastText). Уметь писать готовый к production код (Python).
Перейти к вакансииDIGINETICA | Сочи |
Зарплата: 190000.0 - 290000.0 руб. на руки
разработать новую векторную модель товаров и интересов пользователя на основе 30+ млрд пользовательских событий и 60 млн товаров. -
Что нужно уметь : Хорошо разбираться в векторных моделях и NLP (DSSM, LLM, FastText). Уметь писать готовый к production код (Python).
Перейти к вакансииКонтур | Санкт-Петербург |
Зарплата: 250000.0 - 330000.0 руб. на руки
Адаптировать в in-house формате доступные на рынке open source LLM-модели под задачи компании. Поддерживать и расширять набор NLP...
Понимание базового deep learning (RNN, CNN и т. д.). Advanced понимание Transformer, опыт модификации / адаптации под требуемые задачи.
Перейти к вакансии