Навчання Data Science Online

Отримай навички програмування і почни свою кар'єру в IT. Твоє навчання буде проходити тільки з кращими практиками.

  • Чому вам варто стати програмістом

  • Висока оплата праці

    За даними rabota.ua, заробітна плата it-фахівців — найвища.

  • Стабільний заробіток

    Середня зарплата програмістів індексується відповідно до курсу долара. Падіння гривні, інфляція і зниження ціни за барель нафти не зможуть істотно вплинути на ваш рівень життя. Як це чудово — бути впевненим у завтрашньому дні!

  • Можливість планувати своє життя

    Розвиток IT-сфери в Україні буде і далі зростати гігантськими темпами. Поки людям потрібні запрограмовані машини, роботи буде достатньо. Ринок IT-розробки широкий: від Front-End, web- і мобільної розробки і до Machine Learning.

  • Ринок праці — весь світ

    Мови програмування універсальні. Роботодавці чекають найбільш затребуваних програмістів у будь-якій країні. Робота програміста з переїздом за кордон, фріланс або аутсорсинг — обирайте, що вам до душі. У всьому світові напевно існує вакансія саме для вас.

  • Самореалізація в кар'єрі і в житті

    В IT-індустрії успіх залежить тільки від вас. Кар'єрне зростання програміста і грошове зростання прямо пропорційні досвіду і знанням фахівця. Рамок і обмежень більше немає. Стати програмістом — це провідні посади, високий дохід і можливість змінити світ. Все у ваших руках.

Як стати програмістом?

Які кроки необхідні для того щоб стати затребуваним фахівцем в сфері програмування.

  • 1

    Вивчити основи програмування

  • 2

    Вибір мови програмування

  • 3

    Знайти спеціалізовані курси для програмістів

  • 4

    Скласти портфоліо проектів і резюме

  • 5

    Отримати першу роботу в сфері програмування

Переваги онлайн-навчання в Комп'ютерній школі Hillel

  • man-raising-hand
    Групи до 20 осіб Викладач приділяє час кожному студенту.
  • nerd-face
    Викладачі практики У нас викладають тільки практикуючі фахівці з топових IT-компаній.
  • briefcase
    Система особистих кабінетів Ефективне і зручне навчання.
  • speech-balloon
    Оперативна служба підтримки студентів Термінові питання — своєчасне рішення.
  • videocassette
    Доступ до відеозаписів занять Записи уроків залишаються у студентів після закінчення навчання.
  • hammer
    Практичні заняття Велика частина занять орієнтована на практику.
Відгуки випускників цього курсу

1500+ відгуків з середньою оцінкою 4.93 на Google картах у наших філій

Ростислав Ільницький

Ростислав Ільницький

Дуже вдячний викладачам за старання і викладання! Курс був насиченим, цікавим та в міру складним. Домашні завдання були підібрані чудово для закріплення матеріалу. Впевнений, що як новачки, так і досвідчені зможуть взяти для себе багато чого корисного. Загалом враження тільки позитивні, всім рекомендую :)

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. 

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, хотілося 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!

Навыки и знания, полученные на курсе очень полезны и достаточны как для нахождения первой работы, так и для обычного расширения кругозора. За это большое спасибо Андрею Латышу за интересно подготовленную программу и удачное соотношение практики/теории
Сам по себе курс достаточно интересный и ёмкий. Были продемонстрированы разные модели и методы машинного обучения. Преподаватель дружелюбный, готов отвечать на вопросы в любое время, даже ночью. Для начала, наверное, очень неплохой вариант. Из минусов. Было много переносов занятий (7 из 19, 4 по личной причине преподавателя). В конце не было дипломного проекта, хотя в программе писалось, что будет. Хотелось получить на последок какую-то задачу, где можно было бы применять те знания, которые были получены. При записи на курс не требовалось знания Python, но лично у меня были с этим сложности и мне приходилось очень много времени тратить в гугле, чтобы выполнить домашние задания.
Большое спасибо, Дмитрию Дегтярёву, за прекрасный курс. У меня до начала курса, был некоторый опыт в Машинном обучение и все было смутно и грустно, но после окончания: мало того что все разложил по полочкам, так еще и понял вещи, за которые страшно было браться. Первые несколько уроков было немного скучно и медленно, но с каждым новым занятием темпы познания нового увеличивались и это здорово. Советую всем новичкам) и обязательно делайте домашку, она прям must have!!!!
Курс интересный, преподаватель помогал с каждым вопросом. Жаль, что было много нейронок и мало деревьев с бустингом. Но рада, что прошла курс и получила новые знания)
Всё было отлично. Андрей - отличный преподаватель. Очень удачный подбор материала. У меня есть твёрдое ощущение, что я разобрался во всём, что он нам рассказывал. Большое спасибо школе в целом и Андрею персонально
Вадим Петров

Вадим Петров

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.