Data
Scientist

Конечно! Наши курсы предоставляют все необходимые материалы и ресурсы для успешного старта без каких-либо знаний в области.

Обучение построено так, чтобы доносить информацию постепенно. Поэтому вы справитесь, даже если никогда раньше не сталкивались с выбранной профессией. А если возникнут трудности — не стесняйтесь спрашивать у наставников или задавать вопросы в общем чате, мы всегда готовы вам помочь.

Нет, у нас нет строгих возрастных ограничений. Мы рады видеть среди наших студентов всех, кто стремится к обучению и саморазвитию, независимо от возраста. Главное — это ваше желание учиться и развиваться!

Да, доступ к курсу сохранится навсегда, вы сможете вернуться к нему и освежить знания в любое время.

Да, проходить модули вы будете самостоятельно. Но для разностороннего развития мы предусмотрели дополнительные форматы обучения.

Некоторые профессии предполагают участие в групповой работе. Под менторством опытного наставника студенты коллективно работают над проектом, утверждают видение и распределяют роли и обязанности. Это позволяет как получить опыт работы в команде, так и наработать коммуникативные навыки.

Воркшопы и вебинары, наоборот, нацелены на более тесное общение с экспертами в предметной области. Эти мероприятия обычно включают в себя презентации, дискуссии и практические упражнения, чтобы погрузить студентов в актуальный материал.

А ещё у профессий и курсов есть закрытые чаты для студентов. В них можно обмениваться мнениями, делиться полезными материалами, задавать вопросы по курсу и обсуждать учебные материалы.

Наши кураторы и преподаватели всегда готовы прийти на помощь. Они проконсультируют по теме урока, помогут разобраться в материале и дадут ценные рекомендации.

Кроме того, у нас есть база знаний для студентов, где собраны ответы на часто задаваемые вопросы и полезные советы.

Мы уважаем каждого студента и хотим, чтобы ваше обучение было максимально комфортным и эффективным. Поэтому мы сделаем всё возможное, чтобы вы получили необходимую поддержку.

Лучших студентов курса мы приглашаем поучаствовать очно. А все желающие могут посмотреть онлайн-трансляцию.

Наши форумы и мероприятия могут иметь сезонный характер, если вы не попали в нужный сезон — не переживайте. Мы обязательно отправим вам ссылку на трансляцию после окончания вашего мероприятия, чтобы вы могли присоединиться и получить максимум пользы от образования.

В конце каждой темы мы даём практическую работу — домашнее задание. Оно показывает, насколько хорошо вы разобрались в теме. Есть несколько видов домашних заданий:
Практические домашние задания, где вы используете внешние инструменты и сервисы, о которых рассказывается в модуле, для наработки необходимых навыков.
Тесты, которые проверяют ваши знания и умения в определённой области.

Проверка задания занимает 24 часа. После этого вы получите обратную связь от тьютора: что вышло хорошо, какие ошибки вы допустили и как их исправить.

Гибкий график: вы можете учиться в удобное для вас время, не привязываясь к расписанию занятий.
Доступ к качественным материалам и лекциям от опытных преподавателей: Академия предлагает широкий спектр курсов и программ, разработанных с учётом последних тенденций и требований рынка совместно с ведущими методологами индустрии.
Возможность учиться в удобном темпе: вы можете выбирать скорость обучения в зависимости от ваших индивидуальных потребностей и возможностей.
Актуальные знания, соответствующие требованиям рынка: Академия следит за изменениями на рынке труда и адаптирует свои программы, чтобы обеспечить студентов актуальными и востребованными навыками.
Собственная обучающая платформа: мы в Академии разработали собственную платформу для дистанционного обучения, чтобы обеспечивать удобный доступ к учебным материалам и ресурсам.
Доступ из любой точки мира: благодаря дистанционному формату обучения, студенты могут получать образование из любой точки мира, где есть интернет.
Официальные документы об обучении: мы выдаём сертификаты и дипломы об обучении, которые котируются у работодателя и подтверждают ваше образование.

Да, вы можете вернуть часть средств, потраченных на обучение, оформив налоговый вычет. Для этого необходимо быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ.

Максимальная сумма возврата — 15 600 рублей за год при стоимости курса 120 000 рублей. Налоговый вычет составляет до 13 % от стоимости курса.

Вернуть средства можно двумя способами:
— Через налоговую инспекцию. Это удобнее всего сделать в личном кабинете на сайте Федеральной налоговой службы. В течение 30 дней налоговая инспекция подтвердит ваше право на вычет.
— Через работодателя. Тогда вам нужно собрать пакет документов, составить заявление о получении вычета и предоставить их работодателю.
Для оформления налогового вычета соберите пакет документов.

Если оплата обучения произошла до 31 декабря 2023 года:
- договор на обучение, который мы высылаем на почту;
- лицензия на образовательную деятельность Академии «Синергия» ;
- чек об оплате курса, который придёт вам на электронную почту или в личный кабинет банка;
- декларация 3-НДФЛ.

Если оплата обучения произошла после 1 января 2024 года:
- справка об оплате обучения в Академии «Синергия»;
- декларация 3-НДФЛ.

Наши менеджеры всегда готовы помочь вам разобраться в процессе оформления налогового вычета.

Получение образования в онлайн-формате полностью законно, если учебное заведение аккредитовано и лицензировано. Федеральные законы позволяют вузам и колледжам проводить дистанционные программы, и дипломы, полученные таким образом, признаются наравне с традиционными. Главное, чтобы у учебного заведения была аккредитация.

Операционная система (OS):
Windows: Windows 10 (64-разрядная версия) или выше.
macOS: macOS 10.14 Mojave или выше.
Linux: Ubuntu 20.04 LTS или другие современные версии дистрибутивов на базе Linux.

Процессор (CPU):
Минимум: Intel Core i3 7-го поколения или аналогичный AMD (например, Ryzen 3).
Рекомендуется: Intel Core i5 9-го поколения или AMD Ryzen 5.

Оперативная память:
Минимум: 8 ГБ.
Рекомендуется: 16 ГБ для более стабильной работы многозадачных программ и среды разработки.

Жесткий диск (HDD) / Твердотельный накопитель (SSD):
Минимум: 256 ГБ SSD или 500 ГБ HDD.
Рекомендуется: 512 ГБ SSD для быстрого запуска программ и системы.

Основные навыки включают:
- Программирование
- Знание статистики и вероятности
- Опыт работы с библиотеками для анализа данных
- Опыт работы с базами данных
- Основы машинного обучения
- Навыки визуализации данных

Всему этому вы подробно обучитесь на нашем курсе.

Профессия имеет хорошие перспективы на будущее, так как компании продолжают осознавать ценность данных и их анализа. С увеличением объема данных и разработки новых технологий спрос на специалистов Data Science будет только расти.

Machine Learning Engineering, Big Data и Data Science — это три взаимосвязанные, но отличающиеся области.

Data Science фокусируется на извлечении знаний и инсайтов из данных, используя статистические методы и модели машинного обучения; специалисты этой области часто занимаются анализом данных и их визуализацией.

Machine Learning Engineering, в свою очередь, занимается реализацией и производственным развертыванием алгоритмов машинного обучения, обеспечивая их оптимизацию и интеграцию в рабочие процессы.

Big Data охватывает методы и технологии, необходимые для обработки и анализа больших объемов данных, которые традиционные системы не могут эффективно обработать, включая распределенные вычисляющие платформы и NoSQL базы данных.

Таким образом, Data Science определяет, что делать с данными, Machine Learning Engineering реализует эти решения, а Big Data предоставляет инфраструктуру для работы с масштабными набором данных.