Академия data science (год набора: 2025)
Сведения об образовательной организации
→
Образование
→
Программы дополнительного образования
→
Академия data science (год набора: 2025)
Программа профессиональной переподготовки «Академия data science»
Рабочие программы дисциплин (модулей)
Траектория: Машинное обучение
Soft Skills Lab (Лаборатория гибких навыков)
Основы Python
Machine Learning (Машинное обучение)
Математика в DS
Основы статистики
SQL и базы данных
Продуктовая студия
Deep Learning (Глубокое обучение)
Advanced Deep Learning (Продвинутое глубокое обучение)
Алгоритмы
Основы промышленной разработки
Computer vision (Компьютерное зрение)
Natural Language Processing (Обработка естественного языка)
Рекомендательные системы
Production ML (Машинное обучение в продакшене)
Временные ряды
AI Beyond Fit- Predict (Искусственный интеллект в действии)
Байесовские статистические модели
Управление ML- продуктами
Переговоры
ML System Design (Проектирование систем машинного обучения)
Избранные темы исследований в ИИ
Методы выпуклой оптимизации
Causal inference (Обработка данных и каузация в машинном обучении)
Публичные выступления
Лидерство и управление
Java Core (Основы разработки на языке Java)
Инструменты разработчика
Java Spring (Разработка веб- приложений на Java с использованием Spring)
Промышленная разработка
Архитектура программных систем
Сетевые технологии
Многопоточное программирование
Системы управления базами данных
Распределенные системы
Алгоритмы и структуры данных. Часть 1
Траектория: Продуктовая аналитика
Soft Skills Lab (Лаборатория гибких навыков)
Основы Python
Основы статистики
SQL и базы данных
Python для анализа данных
Продуктовая студия
Machine Learning (Машинное обучение)
Метрики бизнеса и продукта
Онлайн эксперименты для оптимизации продукта
Визуализация
Data Engineering (Инженерия данных)
Case Evenings (Кейс-вечера)
Генерация и валидация гипотез
Принятие решений на основе данных
Лидерство и управление
AI Beyond Fit- Predict (Искусственный интеллект в действии)
Переговоры
Публичные выступления
Управление ML- продуктами
Causal analysis (Причинно- следственный анализ)
Java Core (Основы разработки на языке Java)
Инструменты разработчика
Java Spring (Разработка веб- приложений на Java с использованием Spring)
Промышленная разработка
Архитектура программных систем
Сетевые технологии
Многопоточное программирование
Системы управления базами данных
Распределенные системы
Алгоритмы и структуры данных. Часть 1
Траектория: Продуктовый менеджмент
Soft Skills Lab (Лаборатория гибких навыков)
Основы Python
Основы статистики
SQL и базы данных
Python для анализа данных
Продуктовая студия
Machine Learning (Машинное обучение)
Метрики бизнеса и продукта
Генерация и валидация гипотез
Управление разработкой IT продукта
Системный анализ
Case Evenings (Кейс-вечера)
Продуктовый дизайн
Диджитал маркетинг
Стратегический и финансовый менеджмент
Переговоры
Публичные выступления
AI Beyond Fit- Predict (Искусственный интеллект в действии)
Лидерство и управление
Управление ML- продуктами
Принятие решений на основе данных
Java Core (Основы разработки на языке Java)
Инструменты разработчика
Java Spring (Разработка веб- приложений на Java с использованием Spring)
Промышленная разработка
Архитектура программных систем
Сетевые технологии
Многопоточное программирование
Системы управления базами данных
Распределенные системы
Алгоритмы и структуры данных. Часть 1
Траектория: Backend-разработка
Soft Skills Lab (Лаборатория гибких навыков)
SQL и базы данных
Java Core (Основы разработки на языке Java)
Алгоритмы и структуры данных. Часть 1
Инструменты разработчика
Java Spring (Разработка веб- приложений на Java с использованием Spring)
Промышленная разработка
Алгоритмы и структуры данных. Часть 2
Архитектура программных систем
Сетевые технологии
Многопоточное программирование
Системы управления базами данных
Распределенные системы
Тестирование
Информационная безопасность
Разработка на языке программирования Kotlin
Разработка на языке программирования Go
Публичные выступления
Переговоры
Лидерство и управление
Управление ML- продуктами
AI Beyond Fit- Predict (Искусственный интеллект в действии)
Machine Learning (Машинное обучение)
Основы статистики
Python для анализа данных
Deep Learning (Глубокое обучение)
Computer vision (Компьютерное зрение)
Natural Language Processing (Обработка естественного языка)
Рекомендательные системы
Production ML (Машинное обучение в продакшене)
Математика в DS
Онлайн эксперименты для оптимизации продукта