Rivalry2

HTML Diff

25 added 1 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-21

1 <p>Онлайн-обучение в гибком формате</p>

2 <p>Более 500 000 студентов выбрали Академию Eduson</p>

3 <h2><strong>Dat a Scientist</strong></h2>

4 <ul><li>Найдёте работу, или вернём деньги</li>

5 </ul><ul><li>Обучение на реальных бизнес-кейсах и в симуляторах Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SQL, Jupyter Notebook, Matplotlib/Seaborn</li>

6 </ul><ul><li>Документ об образовании установленного образца и диплом от Eduson</li>

7 </ul><ul><li>Актуальная программа - научитесь применять нейросети для аналитики и разработки</li>

8 </ul><p>Станьте востребованным специалистом за 8 месяцев и зарабатывайте от 150 000 ₽ в месяц</p>

9 <p>по отзывам 2 734 студентов</p>

10 <p>Академия Eduson стала лауреатом в номинации "Выбор рынка" 🏆Жюри оценило кратный рост компании за короткий срок<strong>в условиях высокой конкуренции.</strong></p>

11 <p>удостоверение о повышении квалификации и диплом Академии Eduson - резидента "Сколково"</p>

12 <p><strong>10 преподавателей-экспертов в области Data Science</strong></p>

13 <p>Ведущие специалисты<strong>Альфа-банка, Avito, Microsoft, IT Resume, Сбера</strong> - получите знания от практиков, которые разрабатывают нейросети, рекомендательные системы и AI-решения.</p>

14 <p>ответит на ваши вопросы в течение 10 минут - без долгого ожидания</p>

15 <p>Выгодная рассрочка без процентов</p>

16 <p>Учитесь сейчас - платите через месяц.Поможем оформить<strong>налоговый вычет 13%</strong>или оплатить обучение за счет работодателя.</p>

17 <p>без строгих дедлайнов, лекций и расписаний. Курс с регулярными обновлениями доступен вам навсегда!</p>

18 <p><strong>37 практических заданий и бизнес-кейсов, 8 тренажёров</strong></p>

19 <p>основанные на актуальных задачах бизнеса</p>

20 <h2>Нейросети помогут:</h2>

21 <h2>Освойте AI-инструменты для аналитиков и значительно упростите вашу работу.</h2>

22 <h2>70% аналитиков уже используют нейросети в работе - научитесь и вы</h2>

23 <h2>Вы научитесь:</h2>

24 <p>По данным исследований, спрос на специалистов по Data Science ежегодно увеличивается на 22%, и эти темпы сохранятся как минимум до 2030 года. Компаниям из медицины, IT, ритейла, банковской сферы и других отраслей нужны специалисты для работы с большими данными.</p>

25 <h2>Data Scientist развивается в разных направлениях</h2>

26 <p>Data Scientist может развиваться в различных направлениях: от анализа данных и машинного обучения до разработки сложных AI-решений и руководящих позиций в бизнесе.</p>

27 <h2>Легко войти в профессию</h2>

28 <p>Для старта в Data Science не требуется техническое образование. Наш курс обучает с нуля: вы освоите Python, SQL и ключевые алгоритмы, которые помогут быстро погрузиться в задачи Data Science и начать работать.</p>

29 <h2>4 причины стать<strong>Data Scientist</strong></h2>

30 <h2>Можно работать удалённо</h2>

31 <p>Специалист может работать удалённо или устроиться в офис, вести один проект или сразу несколько.</p>

32 <h2><strong>Спрос превышает предложение - зарплаты растут</strong></h2>

33 <p>По данным "Хабр Карьеры", средняя зарплата Data Scientist в России в 2024 году составляет<strong>227 500 рублей в месяц.</strong>Она варьируется в зависимости от опыта и навыков специалисты.</p>

34 <h2>Ваши навыки после обучения</h2>

35 <ul><li>Собираю и анализирую большие объёмы данных для поиска скрытых закономерностей</li>

36 </ul><ul><li>Строю и обучаю модели машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация</li>

37 </ul><ul><li>Применяю методы обработки данных: очистка, нормализация, трансформация</li>

38 </ul><ul><li>Использую SQL для работы с базами данных</li>

39 </ul><ul><li>Визуализирую данные с помощью Python (Matplotlib, Seaborn)</li>

40 </ul><ul><li>Создаю прогностические модели для решения бизнес-задач</li>

41 </ul><ul><li>Применяю алгоритмы Data Science для оптимизации бизнес-процессов</li>

42 </ul><ul><li>Автоматизирую процесс анализа данных с помощью Python</li>

43 </ul><ul><li>Разрабатываю прогнозы и аналитические модели для поддержки управленческих решений</li>

44 </ul><ul><li>Применяю методологии Agile и Scrum для оптимизации процессов разработки</li>

45 </ul><p>Основной анализ и обработка данных.</p>

46 <p>Ключевой язык программирования для Data Science.</p>

47 <p>Работа с табличными данными.</p>

48 <p>Операции с массивами и векторами.</p>

49 <p>Удобная облачная платформа для написания кода.</p>

50 <p>Работа с базами данных, анализ данных о бизнесе.</p>

51 <p>Интерактивное программирование.</p>

52 <p>Визуализация данных и графиков.</p>

53 <p>Система контроля версий и работы с репозиториями.</p>

54 <p>Визуализация и бизнес-аналитика.</p>

55 <p>и добавите их в портфолио</p>

56 <h2>Решите 11 реальных бизнес-кейсов</h2>

57 <h2>78% выпускников Eduson находят работу, остальным возвращаем деньги - это зафиксировано в договоре</h2>

58 <p>Как работает программа "Содействие трудоустройству"</p>

59 <p>Поможем составить резюме и оформить портфолио</p>

60 <p>Вы подготовите резюме с учётом специфики индустрии и разместите его на интернет-ресурсах.</p>

61 <p>Подготовим к собеседованиям</p>

62 <p>Разберём основные вопросы и типичные тестовые задания. Расскажем о приёмах HR-менеджеров и научим проходить интервью.</p>

63 <p>Отправим резюме лучшим партнёрам</p>

64 <p>Среди них - "Сбер", "М.Видео", МТС и другие.</p>

65 <p>Иван</p>

66 <p>Инженер-строитель → Junior Data Scientist в IT-компании</p>

67 <p>Работал инженером, занимался расчётами и чертежами, но всегда тянуло к программированию и анализу данных. Несколько раз пробовал учиться сам по роликам, но быстро терялся в огромном объёме информации. Курс помог собрать всё в систему: от Python и статистики до машинного обучения. После финального проекта смог пройти собеседование и устроился джуном в IT-компанию.</p>

68 <p>Анна</p>

69 <p>Кредитный аналитик в банке → Data Scientist в финтехе</p>

70 <p>В банке я анализировала клиентов и привыкла работать с цифрами, но хотелось глубже погрузиться в ML и автоматизировать процессы. На курсе освоила Python, Pandas, машинное обучение и работу с реальными данными. Через полгода после старта перешла в финтех-компанию на позицию Data Scientist, теперь строю модели для оценки рисков и прогнозирования.</p>

71 <p>Сергей</p>

72 <p>Госслужащий → Junior Data Scientist</p>

73 <p>После армии хотел полностью сменить сферу. Всегда интересовался нейросетями, даже пробовал изучать Python, но самостоятельно было очень тяжело. На курсе всё оказалось структурировано: от основ статистики до компьютерного зрения. Понял, что Data Science реально освоить даже без техобразования. Сейчас работаю джуном в IT-компании и развиваюсь дальше.</p>

74 <p>Екатерина</p>

75 <p>Менеджер ресторана → Аналитик данных / Data Science стажёр</p>

76 <p>В ресторанном бизнесе я достигла потолка: хотелось чего-то более перспективного. Data Science всегда казался "магией", но одновременно очень интересным. На курсе я шаг за шагом разобралась в коде, математике и построении моделей. После дипломного проекта попала на стажировку в IT-компанию, где применяю полученные знания на практике.</p>

77 <p>Дмитрий</p>

78 <p>Программист на фрилансе → Data Scientist в продуктовой компании</p>

79 <p>Ещё до курса изучал Python сам, но чувствовал нехватку системных знаний. Здесь я получил полное понимание: статистика, машинное обучение, нейросети - всё в связке. Благодаря проектам смог показать портфолио и устроиться в продуктовую компанию на позицию Data Scientist.</p>

80 <h2>Записаться на курс или получить бесплатную консультацию</h2>

81 <h2>Симулятор навыков</h2>

82 <p>Превратите знания в реальный опыт</p>

83 <p>Изучите основы статистики</p>

84 <p>Вы познакомитесь с базовыми терминами теории вероятности и описательной статистики, которые нужны начинающему аналитику данных. Вы поймёте, как рассчитывать вероятности событий для бизнеса и использовать простые статистические метрики для анализа.</p>

85 <p>Рассчитывайте метрики unit-экономики</p>

86 <p>Тренажёры научат определять юнит бизнеса и работать со сложными формулами. Вы научитесь рассчитывать главные метрики бизнеса, которые показывают экономическое состояние продукта.</p>

87 <p>Подготовьтесь к собеседованиям</p>

88 <p>Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.</p>

89 <p>Куратор проверит вашу работу, укажет на зоны роста и даст рекомендации. Все успешные проекты из тренажёра и песочницы можно добавить в портфолио, которое выделит вас среди других кандидатов.</p>

90 <p><strong>Преподаватели - опытные спец иалисты в Data Science</strong></p>

91 <h3><strong>Александр Ермоленко</strong></h3>

92 <p>Data Scientist, "Сбер". Специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в B2C-направлении.</p>

93 <h3><strong>Джамиль Закиров</strong></h3>

94 <p>Со-founder & CTO компании Picturnio AI. Более 5 лет опыта в компьютерном зрении.</p>

95 <h3><strong>Эльвира Асташкина</strong></h3>

96 <p>Senior Data Scientist, Microsoft. Специалист в области машинного обучения и анализа данных.</p>

97 <h3><strong>Александр Сенин</strong></h3>

98 <p>Middle Data Scientist, "Альфа-Банк". Победитель хакатонов VTB Data Fusion Contest и Хакатона VK.</p>

99 <p>Имеет опыт работы в нейросетях и рекомендательных системах, участвует в обучении стажёров.</p>

100 <h3><strong>Георгий Смирнов</strong></h3>

101 <p>Специалист по разработке нейронных сетей, "Альфа-Банк".</p>

102 <p>3 года опыта в DS, победитель нескольких хакатонов. Выпускник МГУ, специалист по цифровой аналитике.</p>

103 <h3><strong>Наталия Титова</strong></h3>

104 <p>Руководитель направления продуктовой аналитики, "МТС Банк".</p>

105 <p>Более 10 лет опыта в аналитике, автор курсов и программ в НИУ ВШЭ.</p>

106 <h3><strong>Александра Корнеева</strong></h3>

107 <p>Аналитик-разработчик в Avito. Победитель хакатонов, специализируется на ML и DL.</p>

108 <p>3 года опыта в разработке и внедрении аналитических решений.</p>

109 <h3><strong>Юлдуз Фаттахова</strong></h3>

110 <p>Технический лидер AI-проектов с более чем 6-летним опытом в DS.</p>

111 <p>Преподаватель курсов по ML и спикер международных конференций.</p>

112 <p>Реализовал более 10 успешных проектов, автор 3 научных публикаций.</p>

113 <p>7 лет опыта в DS, гордится своими инновационными решениями, которые приносят пользу бизнесу.</p>

114 <p>Победитель нескольких международных конкурсов, преподаватель с опытом работы в DS более 4 лет.</p>

115 <h3><strong>Алексей Подкидышев</strong></h3>

116 <p>Machine Learning Engineer в Microsoft Edge Shopping.</p>

117 <h3><strong>Демид</strong>Гаибов</h3>

118 <p>Middle Data Scientist, "Альфа-Банк". Более 2 лет опыта в DS/ML и преподавания в МФТИ.</p>

119 <h3><strong>Олег</strong>Сидоршин</h3>

120 <p>Работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных IT-компаний. Специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.</p>

121 <p>Выступал на крупных конференциях, таких как "Yandex Days" и "ODS DataFest".</p>

122 <p>Middle Data Scientist, "Альфа-Банк". Разработчик нейронных сетей, победитель Kaggle Data Fusion 2023.</p>

123 <p><strong>Более 3 лет опыта в DS/ML. Участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с Nvidia.</strong></p>

124 <h3>1.<strong>Введение в про фессию</strong></h3>

125 <p>Курсы обновлены в 2025 году</p>

126 <p>Скачать полную версию в PDF</p>

127 <p>Научитесь разбираться в новой теме, анализировать и структурировать информацию</p>

128 <ul><li>Как быстро погрузиться в материал</li>

129 <li>Как эффективно конспектировать, выделять ключевые идеи и применять критическое мышление</li>

130 <li>Как составить план обучения и расставить приоритеты</li>

131 </ul><h3>2. Введение в Data Science</h3>

132 <p>Познакомитесь с профессией, ключевыми навыками и областями применения Data Science.</p>

133 <ul><li>Как связаны Data Science и искусственный интеллект</li>

134 <li>Как устроены проекты Data Science</li>

135 <li>Какие инструменты и навыки нужны в Data Science</li>

136 </ul><h3>3. Основы программирования</h3>

137 <p>Разберётесь с логикой и типами данных, а также узнаете, что такое функции, циклы и рекурсии. </p>

138 <ul><li>Как устроены простые и сложные типы данных</li>

139 <li>Как работают выражение, ветвление, цикл и функция</li>

140 <li>Что такое рекурсивный и итеративный процессы</li>

141 </ul><h3>4. Начало работы с Python</h3>

142 <p>Установите Python, настроите рабочее окружение, изучите стандарты кода и работу с Git и GitHub. Напишете свой первый код на Python.</p>

143 <ul><li>Что такое языки программирования и для чего они нужны</li>

144 <li>Как установить Python и выбрать редактор кода</li>

145 <li>Как работать с системой контроля версий Git и использовать GitHub</li>

146 </ul><h3>5. Работа с Linux</h3>

147 <p>Научитесь использовать командную строку, скрипты Bash и управлять удалёнными серверами.</p>

148 <ul><li>Как устроена ОС Linux</li>

149 <li>Как работать с командной оболочкой и скриптами Bash</li>

150 <li>Как работать с удалёнными серверами и логами</li>

151 </ul><h3><strong>6. Типы данных в Python</strong></h3>

152 <p>Изучите основные типы данных в Python: числа, строки, булевые переменные. Научитесь работать с коллекциями: списками, кортежами, множествами и словарями. Попрактикуетесь в интерактивной песочнице на платформе.</p>

153 <ul><li>Как работать с числами, булевыми переменными в Python</li>

154 <li>Как работать со строками</li>

155 <li>Как использовать списки, кортежи, множества и словари</li>

156 </ul><p>28 практических задачи с кодом</p>

157 <h3>7. Функции</h3>

158 <p>Разберётесь, что такое функции, как их создавать и использовать. Научитесь передавать аргументы, работать с args и kwargs, использовать локальные и глобальные переменные.</p>

159 <ul><li>Что такое функция, как её создать и как задавать аргументы</li>

160 <li>Как использовать конструкции *args и **kwargs</li>

161 <li>Как работать с глобальными и локальными переменными</li>

162 </ul><h3>8.<strong>Условия, циклы и рекурсии</strong></h3>

163 <p>Познакомитесь с условиями и циклами. Поймёте, как использовать условные операторы в функциях.</p>

164 <ul><li>Как работать с условиями и условными операторами</li>

165 <li>Как использовать циклы и рекурсии в Python</li>

166 <li>Как сочетать условия, избегать дублирований и не усложнять код</li>

167 </ul><h3>9.<strong>Модули и файлы</strong></h3>

168 <p>Узнаете, как импортировать и создавать модули. Узнаете, как работать с модулями os. sys, math, glob, time и datetime. Поймёте, какие операции можно производить с их помощью.</p>

169 <ul><li>Как импортировать и создавать модули</li>

170 <li>Какие основные модули есть в Python и какие возможности они дают</li>

171 <li>Как открывать, закрывать, редактировать файлы в Python</li>

172 </ul><h3>10. Углублённое программирование</h3>

173 <p>Научитесь работать с лямбда-функциями, итераторами и генераторами. Разберётесь, как обрабатывать исключения. Освоите регулярные выражения и попрактикуетесь в интерактивной песочнице.</p>

174 <ul><li>Как работать с лямбда-функциями, comprehensions, итераторами и генераторами в Python</li>

175 <li>Как обрабатывать исключения в Python</li>

176 <li>Как применять регулярные выражения</li>

177 </ul><p>34 практических задачи с кодом</p>

178 <h3>11. Основы объектно-ориентированного программирования</h3>

179 <p>Познакомитесь с принципами ООП: инкапсуляцией, наследованием, полиморфизмом. Научитесь создавать классы и объекты.</p>

180 <ul><li>Как создавать классы и объекты</li>

181 <li>Как работают инкапсуляция, наследование и полиморфизм в Python</li>

182 <li>Как писать код в парадигме ООП</li>

183 </ul><p>6 практических задач с кодом</p>

184 <h3>12. Качественный код</h3>

185 <p>Научитесь писать читаемый, поддерживаемый и организованный код в Python.</p>

186 <ul><li>Как организовать и отформатировать код</li>

187 <li>Как управлять зависимостями</li>

188 <li>Что такое дебаггинг, рефакторинг и оптимизация</li>

189 </ul><h3>13. Теория вероятности и математическая статистика</h3>

190 <p>Изучите основные законы вероятности, статистические критерии и методы анализа данных.</p>

191 <ul><li>Что такое случайное событие и вероятность события и как это рассчитать</li>

192 <li>Что такое случайные величины, дискретное распределение, генеральная совокупность и выборка</li>

193 <li>Как описывать набор данных с помощью статистики, оценивать параметры распределения и подбирать визуализацию</li>

194 </ul><h3>14. Аналитика данных для бизнеса</h3>

195 <p>Разберётесь, как аналитика помогает принимать решения в бизнесе и как формулировать аналитические задачи.</p>

196 <ul><li>Что такое алгоритм PDAR</li>

197 <li>Как проходит процесс анализа данных</li>

198 <li>Как сформулировать проблему для анализа</li>

199 </ul><h3>15. Работа с базами данных</h3>

200 <p>Научитесь проектировать базы данных, освоите функции PostgreSQL, которые позволят вам использовать базы данных в работе и подключать базы к Python.</p>

201 <ul><li>Как подключать, настраивать и проектировать базы данных</li>

202 <li>Как писать SQL-запросы, использовать агрегирующие функции, делать подзапросы и оконные функции</li>

203 <li>Как работать с базами данных с помощью Python</li>

204 </ul><h3><strong>16. Работа с данными</strong></h3>

205 <p>Узнаете, как подготовить данные к анализу: собирть и очистить данные, а также проанализировать их качество.</p>

206 <ul><li>Как структурировать и предобработать данные</li>

207 <li>Как собрать данные и оценить их качество</li>

208 <li>Как парсить данные с веб-страниц и анализировать данные с помощью Pandas Profiling</li>

209 </ul><h3>17. Разведочный анализ данных</h3>

210 <p>Изучите, какие бывают методы анализа данных, а также какие выделяют типы данных. Научитесь проводить корреляционный и дисперсионный анализ.</p>

211 <ul><li>Как оценить центральное положение и вариабельность данных</li>

212 <li>Как визуализировать данные и провести анализ</li>

213 <li>Как выполнять корреляционный и дисперсионный анализ</li>

214 </ul><h3><strong>18. Математика для машинного обучения</strong></h3>

215 <p>Освоите математические концепции, на которых строятся алгоритмы машинного обучения: матрицы, векторы, линейные и нелинейные операции, пределы, функции, линейные уравнения и основы регрессии.</p>

216 <ul><li>Что такое матрицы, векторы и функции</li>

217 <li>Как использовать производные и интегралы</li>

218 <li>Что такое регрессия и как её применять</li>

219 </ul><h3>19. Введение в машинное обучение</h3>

220 <p>Изучите основы машинного обучения, нейросетей, метод главных компонент и работу с предикторами.</p>

221 <ul><li>Как устроено машинное обучение и нейросети</li>

222 <li>Как работает метод главных компонент</li>

223 <li>Как выбрать предикторы для модели</li>

224 </ul><h3>20. Линейная регрессия. Как найти зависимость между показателями</h3>

225 <p>Вы узнаете, что такое линейная регрессия с точки зрения математики и машинного обучения, как усложнить этот алгоритм и оценить качество модели. Вы изучите, как обучать модели с помощью библиотеки scikit-learn.</p>

226 <ul><li>Как решить задачу линейной регрессии</li>

227 <li>Как реализовать линейную регрессию на Python</li>

228 <li>Как пользоваться платформой Kaggle</li>

229 </ul><h3><strong>21. Классификация. Как разделить данные на группы</strong></h3>

230 <p>Изучите методы классификации: k-ближайших соседей, опорных векторов и логистическую регрессию.</p>

231 <ul><li>Как решить задачу классификации</li>

232 <li>Как оценить качество классификации</li>

233 <li>Как устроены методы k-ближайших соседей, логистической регрессии и опорных векторов</li>

234 </ul><h3><strong> </strong>22.<strong>Байесовский классификатор</strong></h3>

235 <p>Освоите вероятностный подход к классификации и примените его на практике.</p>

236 <ul><li>Как устроен байесовский классификатор</li>

237 <li>Как классифицировать данные с помощью байесовского классификатора</li>

238 <li>Какие задачи помогает решить байесовский классификатор</li>

239 </ul><h3>23.<strong>Классификация. Деревья решений</strong></h3>

240 <p>Научитесь использовать деревья решений для анализа данных и прогнозов.</p>

241 <ul><li>Что такое деревье решений</li>

242 <li>Как использовать деревья решений</li>

243 <li>Какие задачи классификации помогает выполнить дерево решений</li>

244 </ul><h3><strong>24. Классификация. Случайный лес</strong></h3>

245 <p>Освоите метод случайного леса и научитесь применять его для прогнозов.</p>

246 <ul><li>Что такое случайный лес</li>

247 <li>Как использовать случайный лес</li>

248 <li>Какие задачи классификации помогает решить случайный лес</li>

249 </ul><h3><strong>25. Кластеризация. Как найти неизвестные группы в данных</strong></h3>

250 <p>Научитесь находить скрытые группы в данных с помощью k-средних, DBSCAN и HDBSCAN.</p>

251 <ul><li>Как разделить данные</li>

252 <li>Как использовать методы кластеризации: k-средних, DBSCAN и HDBSCAN</li>

253 <li>Как применить методы кластеризации на практике</li>

254 </ul><h3>26.<strong>Прогнозирование</strong></h3>

255 <p>Вы узнаете, что такое временные ряды и как их прогнозировать с помощью обычных алгоритмов машинного обучения и авторегрессионных моделей.</p>

256 <ul><li>Как анализировать и декомпозировать временной ряд на тренд, сезонность и шум</li>

257 <li>Как подготавить данные для моделей, в том числе с помощью библиотеки ETNA, и как проверить стационарность временного ряда</li>

258 <li>Как обучать модели авторегрессии - модели экспоненциального сглаживания, SARIMAX, TBATS, Prophet</li>

259 </ul><h3>27. Feature Engineering</h3>

260 <p>Вы узнаете, как улучшать качество моделей с помощью преобразования признаков.</p>

261 <ul><li>Что такое feature engineering</li>

262 <li>Как извлекать признаки из данных</li>

263 <li>Как улучшить качество предсказаний модели</li>

264 </ul><h3><strong>28. Как IT-команды работают над проектами</strong></h3>

265 <p>Познакомитесь с принципами Agile, SCRUM и жизненным циклом разработки. Освоите инструменты таск-менеджмента и командной коммуникации.</p>

266 <ul><li>Введение в Agile, SCRUM, SDLC и Waterfall</li>

267 <li>Как использовать Trello, Asana, Jira</li>

268 <li>Как общаться на IT-темы на английском языке</li>

269 </ul><h3>29.<strong>Системы контейнеризации</strong></h3>

270 <p>Научитесь виртуализировать окружение и упаковывать приложения в контейнеры с помощью Docker.</p>

271 <ul><li>Что такое виртуализация и как она работает</li>

272 <li>Как устроена контейнеризация</li>

273 <li>Как упаковать приложение в контейнер</li>

274 </ul><h3>30. Продакшн кода</h3>

275 <p>Разберётесь в DevOps-практиках, автоматизации CI/CD и настройке пайплайнов.</p>

276 <ul><li>Введение в DevOps и принципы CI/CD</li>

277 <li>Как развернуть приложение с помощью виртуализации</li>

278 <li>Как настраивать пайплайны</li>

279 </ul><h3>31. Нейросети для работы</h3>

280 <p>Узнаете, как использовать нейросети в повседневной и профессиональной деятельности.</p>

281 <ul><li>Как использовать нейросети в Excel, Google Sheets и других инструментах</li>

282 <li>Как повысить личную эффективность и карьерный рост</li>

283 <li>Как создать личного AI-помощника</li>

284 </ul><h3>32. Трудоустройство и развитие в профессии</h3>

285 <p>Научитесь искать работу, проходить собеседования и строить карьеру.</p>

286 <ul><li>Как составить резюме и портфолио</li>

287 <li>Как пройти ассессмент, тестирование и собеседование</li>

288 <li>Как начать карьеру в Data Science</li>

289 </ul><p>Доступ к материалам и обновлениям курса навсегда</p>

290 <p>Мы регулярно обновляем наши курсы и дополняем их новыми знаниями.</p>

291 <p>У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации и поможет в карьерном росте. Мы обучаем по государственной лицензии № 374 370 от 27 мая 2022 года.</p>

292 <h3>Удостоверение о повышении квалификации</h3>

293 <h2><strong>Образование - это инвестиция, и мы помогаем сделать её разумной</strong></h2>

294 <p>Можно вернуть до 13% от стоимости курса, мы поможем оформить документы.</p>

295 <p>Без переплат, первого взноса или дополнительных процентов.</p>

296 <p>Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой до<strong>24 месяцев</strong></p>

297 <p>Оплатить сразу со скидкой</p>

298 <p>Записаться на бесплатную консультацию</p>

299 <p>Доступ к курсу и регулярным обновлениям - навсегда</p>

300 <ul><li>Личный куратор на 365 дней</li>

301 </ul><ul><li>Индивидуальные консультации с экспертами</li>

302 </ul><ul><li>Удобная учебная платформа с техподдержкой</li>

303 </ul><ul><li>Консультация HR-специалиста</li>

304 </ul><ul><li>Гарантия содействия трудоустройству: найдёте работу, или вернём деньги</li>

305 </ul><ul><li>Удостоверение о повышении квалификации</li>

306 </ul><ul><li>Диплом Академии Eduson - резидента "Сколково"</li>

307 </ul><p>Обучение на реальных кейсах</p>

308 <p>До 10 проектов в портфолио</p>

309 <p>Оформите налоговый вычет и верните<strong>13%</strong>от стоимости обучения</p>

310 <p>Записаться на курс или получить бесплатную консультацию</p>

311 + <p>Стать data scientist или прокачать навыки</p>

312 + <p>* рассрочка до 24 месяцев</p>

313 + <p>8 месяцев обучения - комфортный темп без перегруза</p>

314 + <p>270+ уроков, 169 часов обучения - фундамент по Data Science</p>

315 + <p>Личный куратор на 1 год - помогает, подсказывает, не даёт застрять</p>

316 + <p>Диплом Eduson, резидента "Сколково", удостоверение о повышении квалификации</p>

317 + <h3>Ниже вы уже можете изучить форматы обучения и выбрать подходящий:</h3>

318 + <p>* рассрочка до 24 месяцев</p>

319 + <p><strong>9 месяцев обучения</strong> - углублённая программа с дополнительными модулями</p>

320 + <p><strong>280+ уроков, 199 часов обучения</strong> - всё, что нужно для старта в профессии</p>

321 + <p>Личный куратор на 1 год - сопровождает и мотивирует</p>

322 + <p>Диплом Eduson, резидента "Сколково", удостоверение о повышении квалификации</p>

323 + <p>Найдете работу или вернём деньги</p>

324 + <p>5 дополнительных модулей: алгоритмы, бэкенд, асинхронность, API, развёртывание приложений</p>

325 + <p>1 консультация с HR-специалистом из сферы аналитики данных - рост и стратегия карьеры</p>

326 + <p>3 консультации с практикующими экспертами - разбор реальных кейсов и погружение в профессию</p>

327 + <p>Стать data scientist и получить оффер</p>

328 + <p>cаммари 28 книг по аналитике, продуктивности и софт-скиллам - в удобном формате</p>

329 + <p>После разговора мы отправим вам на почту бонус:</p>

330 + <ul><li>ответить на вопросы о программе,</li>

331 + <li>помочь выбрать тариф под ваш уровень и цели,</li>

332 + <li>рассказать об актуальных скидках и спецпредложениях</li>

333 + <li>показать, как выгоднее всего поступить - без переплаты и с пользой.</li>

334 + </ul><p>Мы скоро свяжемся с вами, чтобы:</p>

335 + <p>Спасибо! Мы получили вашу заявку</p>

311 <p>Лидирующие компании доверяют Академии Eduson обучение своих сотрудников</p>

336 <p>Лидирующие компании доверяют Академии Eduson обучение своих сотрудников</p>

312 <p>Soft skills: для руководителя</p>

337 <p>Soft skills: для руководителя</p>

313 <p>115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19</p>

338 <p>115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19</p>

314 - <p>Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома</p>

315 <p>Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома</p>

339 <p>Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома</p>

316

340