Обучение Data Science Online
Получи навыки программирования и начни свою карьеру в IT. Твое обучение будет проходить только с лучшими практиками.
-
Почему вам стоит стать программистом
-
![]()
Высокая оплата труда
По данным rabota.ua, заработная плата it-специалистов — самая высокая.
-
![]()
Стабильный заработок
Средняя зарплата программистов индексируется согласно курсу доллара. Падение гривны, инфляция и снижение цены за баррель нефти не смогут существенно повлиять на ваш уровень жизни. Как это здорово — быть уверенным в завтрашнем дне!
-
![]()
Возможность планировать свою жизнь
Развитие IT-сферы в Украине будет и дальше расти гигантскими темпами. Пока людям нужны запрограммированные машины, работы будет достаточно. Рынок IT-разработки широк: от Front-End, web- и мобильной разработки и до Machine Learning.
-
![]()
Рынок труда — весь мир
Языки программирования универсальны. Работодатели ждут самых востребованных программистов в любой стране. Работа программиста с переездом за границу, фриланс или аутсорсинг — выбирайте, что вам по душе. Во всем мире наверняка существует вакансия именно для вас.
-
![]()
Самореализация в карьере и в жизни
В IT-индустрии успех зависит только от вас. Карьерный рост программиста и денежный рост прямо пропорциональны опыту и знаниям специалиста. Рамок и ограничений больше нет. Стать программистом — это ведущие должности, высокий доход и возможность изменить мир. Всё в ваших руках.
Как стать программистом?
Какие шаги необходимы для того чтобы стать востребованным специалистом в сфере программирования.
-
1
Изучить основы программирования
-
2
Выбрать язык программирования
-
3
Найти специализированные курсы для программистов
-
4
Составить портфолио проектов и резюме
-
5
Получить первую работу в сфере программирования
Преимущества онлайн-обучения в Компьютерной школе Hillel
-
![man-raising-hand]()
Группы до 20 человек Преподаватель уделяет время каждому студенту -
![nerd-face]()
Преподаватели практики У нас преподают только практикующие специалисты из топовых IT-компаний. -
![briefcase]()
Система личных кабинетов Эффективное и удобное обучение. -
![speech-balloon]()
Оперативная служба поддержки студентов Срочный вопрос — своевременное решение. -
![videocassette]()
Доступ к видеозаписям занятий Записи уроков остаются у студентов после окончания курса. -
![hammer]()
Практические занятия Большая часть занятий ориентирована на практику.
Оплата онлайн
Оплата производится через выставление инвойса на e-mail через сервисы LiqPay и plata by mono.
Гарантия возврата оплаты
До шестого занятия вы можете вернуть
100% внесенных за обучение средств.
Хочеться виразити велику вдячність школі за чудову організацію курсу Machine Learning! Його перевагою є те, що він дає змогу за достатньо короткий термін отримати уявлення про основи машинного навчання, які застосовуються на практиці. Богдан, викладач курсу, людина з глибокими знаннями в даній галузі, здатний дуже чітко і грамотно пояснити всю математику, на якій базується дана наука. Домашні завдання дають змогу детальніше розібратися з роботою алгоритмів, викладач завжди готовий допомогти під час їх виконання, підказати, направити в правильному напрямку. Також, хотілось би відмітити, велику захопленість викладача даною областю комп’ютерних наук, що не може не передатися студентам. Чудова подача матеріалів та їх підготовка. Рекомендую даний курс всім хто хоче займатися машинним навчанням. Було б круто побачити продовження даного курсу!!!!
Записался на курс для того, чтобы получить представление о машинном обучении, так как собираюсь развиваться профессионально в данном направлении. Ставил перед собой основные цели — получить начальные знания по теме, понять направления для самостоятельного обучения, данные цели достигнуты полностью.
Плюсы курса:
- краткое, но достаточное освещение теоретической стороны вопроса;
- много практических заданий;
- примеры из реальной практики;
- задания для курсовых работ из предметной области слушателей;
- компетентность преподавателя.
Минусы:
- из-за загрузки преподавателя на основной работе было несколько переносов занятий;
- “ускоренное” прохождение нейронных сетей.