• Программа: ИТ
  • Базовый (Инженер)
    Уровень: Junior
  • Помощь в трудоустройстве

Data Scientist в медицине: с нуля до Junior

— Полная программа обучения Data Science с самых азов
— Вы на практике научитесь анализировать медицинские данные и создавать модели машинного обучения для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям
— В результате вы станете квалифицированным специалистом в области медицинской аналитики

  • Сертификат
  • Помощь в трудоустройстве
  • Курс по нейросетям в подарок
  • Проекты для портфолио
  • 4 курса в подарок
  • Год английского в подарок
Уникальное предложение до 3 октября
-
65%

Оставьте заявку

Начало обучения: 22 июня
Старт потока каждые 2 недели
Ограниченное количество мест
Длительность: 12 месяцев
Изучаемые языки и технологии
  • Python Python
  • SQL SQL
  • Docker Docker
  • NoSQL NoSQL
  • ANNs ANNs
  • Keras Keras
  • TensorFlow TensorFlow R
  • PyTorch PyTorch
12 199 сом в месяц
4 270 сом в месяц
При рассрочке до 24 мес.
292 762 сом
102 467 сом
При единовременной оплате
с учетом скидки
Data Science в медицине занимается анализом больших объемов данных медицинских исследований и клинической практики. Он использует методы машинного обучения и статистического анализа, чтобы найти закономерности, которые помогают врачам диагностировать и лечить заболевания. Это очень высокооплачиваемая и перспективная профессия, так как работа специалиста по Data Science помогает врачам принимать решения и улучшать качество медицинской помощи.
-
65%
Уникальное предложение
00
Дни
00
Часы
00
Минуты
00
Секунды

Оставьте заявку

Начало обучения: 22 июня
Старт потока каждые 2 недели
Ограниченное количество мест

Компаниям нужны специалисты с ИТ-навыками

Data Scientist в медицине — это представитель одной из более чем 500 цифровых профессий, связанных с разработкой программ и использованием компьютерной техники. Глобализация сделала сферу ИТ одной из самых высокооплачиваемых: компаниям приходится конкурировать с зарубежными за хороших специалистов. Экономика и повседневная жизнь все больше переходит в «цифру», поэтому у ИТ-сферы многообещающие перспективы.

Востребованно

За 2023 г. количество вакансий на рынке IT выросло на 72%.
Количество резюме — всего на 6%

Источник: job.kg

Перспективно

К 2030 году рынку IT будет не хватать 85 млн специалистов

Источник: Forbes

Высокооплачиваемо

Зарплата начинающего
IT-специалиста от 80 000 сом. А уже через три года работы — от 150 000 сом

Источник: job.kg

Data Scientist в медицине: с нуля до Junior

150 000 сом
Средняя зарплата
более 200 вакансий
Доступно сейчас *
*данные взяты с сайтов по поиску работы в августе 2023 г.
Data Scientist в медицине
Ташкент, удалённая работа
от 130 000 сом
Data Scientist в медицине
Самарканд, удалённая работа
160 000 сом
Data Scientist в медицине
Наманган, удалённая работа
110 000 сом

Преимущества программы

В программе собран опыт ведущих экспертов и методологов, фундаментальные и прикладные знания, актуальный технологический инструментарий. Все это представлено в доступной подаче — мы умеем учить и точно знаем, каким может быть путь в профессии IT.

5 популярных
специализаций

Осознанно выберите свою

5 популярных специализаций

Осознанно выберите свою

Интенсивная программа

Быстрое переобучение за шесть месяцев

Обучение на практике

Решите более 50 практических задач

Универсальные навыки

Изучите не только базу,
но и продвинутые инструменты

Современные знания

Если какая-то технология только вышла, она будет учтена в программе

Быстрые результаты

При желании сможете трудоустроиться
уже через два месяца

Плавный вход

Подойдет даже новичкам

Эта программа
подойдет тем, кто

Никогда не работал
и хочет получить востребованную специальность, трудоустроиться или узнать больше о специальности
Хочет сменить работу
освоить современные инструменты, технологии и получить актуальную высокооплачиваемую специальность
Ваша компания готова
инвестировать в ваш профессиональный рост?
Узнайте о доступных бонусах при оплате обучения
в вашей компании
В форме заявки на курс укажите «Я юридическое лицо» и мы свяжемся с вами для персональной консультации
Курс по нейросетям в подарок
  • Научитесь использовать ChatGPT, Midjourney и другие 20+ нейронок, чтобы зарабатывать, учиться быстрее и повышать личную эффективность
  • 80 практических занятий, подробные гайды и инструкции
  • Через месяц обучения сможете четко ставить задачи нейронкам и начать зарабатывать на них
76 000 сом
Бесплатно
Получить подарок

Программа обучения

Специалист Data Science в медицине

Курсы
Введение в программирование
Что такое программирование и языки программирования
Базовые алгоритмы и массив как структура данных
Сложность и стоимость алгоритмов
Введение в контроль версий
Знакомство с контролем версий
Установка и настройка системы контроля версий
Углубляемся в контроль версий
Математика
Информатика
Становление информатики
Операции с данными
Знакомство с языком Python
Знакомство с языком программирования Python
Ввод-Вывод, операторы ветвления
Циклы (for, while)
Коллекции данных. Профилирование и отладка
Списки и словари
Словари, множества и профилирование
Функции, рекурсия, алгоритмы
Рекурсия и алгоритмы
Повторение списков
Функции высшего порядка, работа с файлами
Функции высшего порядка
Работа с файлами
Google Colab (Jupyter). Знакомство с аналитикой
Работа с табличными данными
Построение графиков
Основы языка Python для аналитиков
Продолжение знакомства с Jupyter Notebook
Анализ данных с библиотекой Pandas
Модификация таблиц с Pandas
Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn
Теория вероятностей и математическая статистика
Расчет вероятности случайных событий
Дискретные распределения вероятностей
EDA (exploratory data analysis) или Разведочный анализ
Непрерывная случайная величина
Тестирование гипотез
Сравнение долей. Построение доверительного интервала
Непараметрические тесты
Корреляционный анализ
Линейная регрессия
Логистическая регрессия
Дисперсионный анализ
Математический анализ
Вводный урок
Последовательность
Функция
Предел функции. Теоремы о пределах
Непрерывность и дифференцируемость функции
Производные функции одной и нескольких переменных
Ряды
Понятие об интеграле
Дифференциальные уравнения 1-го порядка
Решение систем дифференциальных уравнений
Линейная алгебра
Линейное пространство. Основные понятия. Часть 1
Линейное пространство. Основные понятия. Часть 2
Матрицы и матричные операции. Часть 1
Матрицы и матричные операции. Часть 2
Линейные преобразования
Системы линейных уравнений. Часть 1
Системы линейных уравнений. Часть 2
Сингулярное разложение матриц
Искуcственный интеллект
Искусственный интеллект. Обзор
Технологические возможности реализации ИИ
Создание проекта машинного обучения (workflow)
Внедрение ИИ в организации
Базы данных и SQL
Инструменты для работы с базами данных
SQL - создание объектов, изменение данных, логические операторы
SQL - выборка данных, сортировка, агрегатные функции
SQL - объединение таблиц union, соединение - join, подзапросы
SQL - оконные функции
SQL - Транзакции, ACID. Временные таблицы, управляющие конструкции, циклы
Операционные системы
Основы Linux. Установка системы
Работа с файлами в терминале
Права доступа и пользователи
Установка пакетов, репозитории. Планировщик Cron
Сетевые возможности Linux
Веб-сервер на Linux
Основы Docker
Скрипты Bash
Сбор и разметка данных
Основы клиент-серверного взаимодействия. Парсинг API
Парсинг HTML. BeautifulSoup
Системы управления базами данных MongoDB и Кликхаус в Python
Парсинг HTML. XPath
Scrapy. Парсинг фото и файлов
Selenium в Python
Работа с данными
Инструменты разметки наборов данных
Transfer learning
Обзор архитектур нейронных сетей
Библиотеки и фреймворки для создания нейронных сетей
Подготовка данных. Использование готовых моделей
Редактирование и дообучение нейронной сети
Введение в Big Data
Введение в Большие Данные
SQL & BigData
Инструменты работы и визуализации
ETL: автоматизация подготовки данных
Модели данных и нормализация таблиц. Схема "звезда"
Введение в подготовку данных для аналитиков. Таблицы фактов и таблицы измерений
Получение денормализованных таблиц из нормализованных
Партицирование данных по дате. Динамическое партицирование
Обзор возможностей Airflow, установка и настройка
Операторы в Airflow и их применение для ETL
Построение пайплайнов и визуализация потоков данных в Airflow
Специфика применения ETL в различных предметных сферах
Библиотеки Python для DS
Вычисления с помощью Numpy
Работа с данными в Pandas
Визуализация данных в Matplotlib
Обучение с учителем в Scikit-learn
Обучение без учителя в Scikit-learn
Введение в задачу классификации. Постановка задачи и подготовка данных
Анализ данных и проверка статистических гипотез
Построение модели классификации
Способы улучшения полученной модели
Машинное обучение
Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия
Классификация. Логистическая регрессия и SVM
Функции потерь и оптимизация
Оценка точности модели, переобучение, регуляризация
Проблема качества данных
Работа с пропусками
Работа с переменными
Деревья решений
Ансамблирование
Поиск выбросов и генерация новых признаков
Feature Selection
Улучшение качества модели
Глубокое обучение в компьютерном зрении. Интерактивный курс GU
Обработка изображений и компьютерное зрение
Свёрточные нейронные сети (СНС)
Продвинутые архитектуры свёрточных нейросетей
Семантическая сегментация
Детектирование объектов
Metric learning
Обработка видео
Синтез изображений
Классические подходы к обработке естественного языка
Обработка тестов. Векторизация. Регулярные выражения. Стемминг, лемматизация
Векторизация тестов. TfIdf, Count, Hashing векторизаторы. Понятие ngram
Эмбеддинги. Word2vec, Doc2Vec, fasttext
Тематическое моделирование. Введение в EM-алгоритм
Тематическое моделирование. LDA
Тематическое моделирование. BigArtm. Иерархические тематические модели
Постановка основных задач работы с текстом. NER, токенизация, классификация текстов
Нейросетевые подходы к обработке естественного языка
Сети прямого распространения. Backpropagation. Функции активации. Дропаут
Сети прямого распространения для работы с текстами. Сравнение с классическими подходами
Сверточные сети. Функции пуллинга. Сверточные сети для обработки текстов
Рекуретные сети. LSTM, GRU их применение для обработки текстов
Encoder-decode архитектура. Генерация текстов. Механизм Attention
Архитектура Transformer. Применение трансформера к задачам классификации текста. (и генерации)
Bert архитектура. Принципы finetuning
Архитектура современных чат-ботов. ANN

Видеокурс
Введение в молекулярную биологию и генетику
База данных NCBI
От гена до белка
Мутации
Методы
Секвенирование
Области применения
Прикладные задачи анализа медицинских данных
Прогнозирование и диагностика в медицине с помощью машинного обучения
Computer Vision для медицинских изображений
Применение NLP в здравоохранении
Введение в анализ данных медицинских изображений
Расчет вероятности случайных событий
Дискретные распределения вероятностейEDA (exploratory data analysis) или Разведочный анализ
Непрерывная случайная величина
Тестирование гипотез
Сравнение долей. Построение доверительного интервала
Непараметрические тесты
Корреляционный анализ
Линейная регрессия Логистическая регрессия
Дисперсионный анализ
Прикладная статистика в медицине
Расчет вероятности случайных событий
Дискретные распределения вероятностейEDA (exploratory data analysis) или Разведочный анализ
Непрерывная случайная величина
Тестирование гипотез
Сравнение долей. Построение доверительного интервала
Непараметрические тесты
Корреляционный анализ
Линейная регрессия Логистическая регрессия
Дисперсионный анализ
Прогнозирование и диагностика в медицине
Основы прогнозирования и диагностики в медицине
Методы машинного обучения для диагностики заболеваний
Применение искусственного интеллекта в клинической медицине
Прогнозирование заболеваний с помощью медицинского анализа данных
Computer Visiom для медицинских изображений
Введение в PyTorch. Аугментация изображений
Классификация медицинских изображений
Сегментация медицинских изображений
Консультация по проекту. Тема проекта: сегментация и классификация COVID-19 по КТ снимкам
Применение NLP в Здравохранении
Использование NLP в медицинской документации и электронных медицинских записях (EMR)
Применение NLP для анализа данных клинических испытаний
Дипломная работа
Основы клиент-серверного взаимодействия. Парсинг API
Парсинг HTML. BeautifulSoup
Системы управления базами данных MongoDB и Кликхаус в Python
Парсинг HTML. XPath
Scrapy. Парсинг фото и файлов
Scrapy. Парсинг фото и файлов
Selenium в Python
Работа с данными
Инструменты разметки наборов данных
Скрыть программу
Открыть всю программу

Узнайте подробнее о программе

До старта

Используйте доступные методические материалы для самостоятельного изучения, чтобы подготовиться и комфортно пройти программу

О важности английского в управлении продуктами

Расскажем о роли английского языка в обучении. Необходимый минимум для старта. Как эффективно подтянуть исходный уровень до требуемого

Как правильно сидеть за компьютером

Гайд по созданию удобного рабочего места. Техники оптимального расположения тела, рекомендации по сохранению физического здоровья при сидячей работе

Профессиональный недуг разработчика

Все о туннельном синдроме и других специфических особенностях здоровья разработчиков. Превентивные меры и стратегии

Как сохранить зрение

Секреты поддержания здоровья глаз в условиях регулярной работы за компьютером

ТОП-10 навыков разработчика

Рекомендации по развитию, обзоры тренажеров, программ и методов

Разбор кода на английском языке

Покажем, как «пишут» разработчики, из чего состоит код, как в нем ориентироваться и при чем тут английский

Режим работыв IT-профессии

Как предупредить профессиональное выгорание и оставаться в ресурсном состоянии и хорошем настроении, даже если что-то идет не по плану и возникают непредвиденные трудности

И это еще не все

В ходе подготовительного этапа мы будем направлять вам актуальные материалы для планомерной подготовки и мягкого входа в программу: видеоуроки, учебные статьи, подкасты, интервью экспертов и действующих профессионалов рынка IT, прикладной инструментарий и специализированная литература. Библиотека данных постоянно пополняется. Будьте в теме уже на самом старте программы.

Начать обучение уже сегодня
2 месяца

Основной блок

Основной блок необходим каждому, кто решил стать программистом. Содержит фундаментальные знания.

В ходе первых пятнадцати недель вы познакомитесь с историей и разницей подходов к изучению программирования

Откроете для себя его языки, их принципиальные отличия и практики использования

Погрузитесь в тему создания структур данных

Разберетесь в понятии информатики на практике

Мы предусмотрели оптимальное соотношение теории и практики

127
часов
47
часов лекций и семинаров
80
часов практической работы
16
семинаров

Изучите понятие операционных систем, их принципов, особенностей и механизмов работы

Поработаете в области контроля версий

Узнаете, как самостоятельно настроить собственные девайсы

Изучите ключевые инструменты IT, стандарты кодирования, базы данных и системы аналитики

Пройдете курс прикладной математики: булева алгебра, логика, объединение множеств

Полученные знания вы сможете легко опробовать на практике уже в процессе обучения

Что вы изучите
Языки программирования
Информатика
Инструменты в IT
Математика
Профессии в IT
Контроль версий
Операционные системы
Базы данных
Алгоритмы и структуры
Стандарты кодирования
9 месяцев

Специализация: программист

300+ часов

Кто такой программист
Программист разрабатывает программное обеспечение для операционных систем, которое отвечает требованиям и задачам заказчика.
Что в программе
Во время обучения вы погрузитесь в мир программирования на примере его языков. Разберетесь почему их так много и в каких сферах они применимы. Сможете подготовить удобную инфраструктуру для работы. Поймете, для чего в программировании нужны исключения, зачем писать тесты и в чем заключаются основные принципы их написания. Разберетесь как работает интернет, браузер, сайты. Научитесь работать с базами данных с помощью языка SQL. Создадите свои базы данных. Познакомитесь с различными языками программирования и операционными системами и убедитесь на практике, что «облака» — все это лишь чьи-то другие компьютеры.
Что вы изучите
SQL
Python
PHP
Linux
JUnit
Jest
JavaScript
Java
HTML
GitHub Actions
Git
Docker
CI/CD
C++
Операционные системы
Командная строка Linux
Жадные алгоритмы
Дискретная математика
Динамическое программирование
Веб-программирование
Алгоритмы

Наши преподаватели — профессионалы из разных сфер

В качестве преподавателей мы приглашаем специалистов, которые знают ИТ изнутри: владельцев бизнеса, руководителей, менеджеров, ученых и сотрудников университетов. Эти специалисты ведут лекции и семинары, отвечают на вопросы студентов, помогают с домашними заданиями и консультируют индивидуально.

Денис Карпенко
Программист UE4/С++
Преподаватель программ:
Разработчик, Основы реляционных баз данных. MySQL

Преподаватель программ:

Преподаватель программ: Разработчик, Алгоритмы и структуры

Образование:

магистратура СПБГЭТУ «Лэти» им. В.И. Ульянова (Ленина).

Елена Коваленко
GroupFull stack web developer
Преподаватель программ:
Разработчик, Основы реляционных баз данных. MySQL

Преподаватель программ:

Разработчик, Основы реляционных баз данных. MySQL

Образование:

магистратура ОмГУ им. Достоевского;
Академия Ворлдскиллс-Россия.

Андрей Заярный
Учитель информатики, специалист по C#
Преподаватель программ:
Разработчик, Основы реляционных баз данных. MySQL

Преподаватель программ:

Преподаватель программ: Разработчик, C#

Образование:

МАТИ-РГТУ им. К.Э. Циолковского;
Институт открытого образования.

Сергей Камянецкий
Популяризатор программирования
Преподаватель программ:
Разработчик, Основы реляционных баз данных. MySQL

Преподаватель программ:

Разработчик, Основы программирования

Образование:

специалитет СмолГУ, магистратура РЭУ им. Г.В. Плеханова; аспирантура МГПУ.

Алексей Савватеев
Доктор физико-математических наук. Профессор МФТИ, АГУ, ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН
Преподаватель программ:
Разработчик, Основы реляционных баз данных. MySQL

Преподаватель программ:

Математика

Образование:

Московский государственный университет;
Российская школа экономики

Михаил Левиев
Основатель и директор Научно-технического и бизнес-центра наукоемких стартап-проектов МФТИ. Генеральный директор «АлгоМост»
Преподаватель программ:
Разработчик, Основы реляционных баз данных. MySQL

Преподаватель программ:

Программирование, data science

Образование:

Московский физико-технический Институт;
Московский технологический университет

Как проходит обучение

Лекции
Онлайн-уроки, на которых вы получите новые знания по теме
Семинары
Вебинары с практическими заданиями, работой с преподавателем и обратной связью
В прямом эфире и в записи
Учитесь в прямом эфире или догоняйте в записи, если пропустили
Самостоятельное изучение
Доступ к онлайн-библиотеке с дополнительной информацией для самостоятельного изучения
Записи других потоков по той же теме
Другой взгляд на занятие — доступ к записям параллельных групп
Материалы Soft Skills
Модули по развитию навыков коммуникации, системного мышления, самоменеджмента, работы с эмоциональными состояниями и многое другое
Плановая
До 10 часов в неделю
Занятия 2–3 раза в неделю
по 2–3 часа
К каждому занятию предусмотрено домашнее задание
Дополнительные возможности
Помимо обязательных заданий, вам будут доступны дополнительные материалы для изучения, которые помогут глубже погрузиться в тему.

Удобная платформа для обучения

Расписание занятий
Расписание онлайн-занятий отображено в личном кабинете. Также доступны уроки в записи. Распределять нагрузку легко и просто.
Смотрите уроки
Смотрите профессионально отснятые лекции и семинары. 30% уроков — прямые эфиры с преподавателями.
Выполняете задания
После каждого занятия вы выполняете домашние задания или практические работы. Их проверяют преподаватели или ревьюеры: они похвалят вас за успешную работу или подскажут, как улучшить ваш результат

Результаты после обучения

Фундамент для карьерного роста
Мы даем знания, которые станут фундаментом для получения других сильных IT-навыков. Вы получите базу, которая позволит адаптироваться под запросы рынка труда и регулярно получать выгодные предложения по работе.

Уже через несколько месяцев после старта программы вы сможете найти подработку и продолжать обучаться. Это поможет наращивать реальный опыт и понимание, как развиваться дальше.
Сертификат
Вы получите сертификат, который можно добавить в портфолио и показать работодателю.
Зарабатывайте больше с помощью IT-навыков
Переход на другую должность
Если вы разбираетесь в устройстве IT-систем и проектном управлении, то можете претендовать на более высокую должность и зарплату.
Фриланс
Выполняйте заказы, наращивайте клиентскую базу
и получайте дополнительный доход.
Удаленная работа
Работайте удаленно на зарубежные компании или участвуйте в проектах с частичной занятостью.

Наши партнеры

GeekBrains 13 лет обучает специалистов в IT и диджитал

Готовим специалистов для разных областей: от веб-разработки и машинного обучения до маркетинга и управления
Программы обучения
современным профессиям
Готовим специалистов актуальных профессий и для разных областей: учим как веб-разработке, так и машинному обучению или созданию искусственного интеллекта.
База знаний
В распоряжении студентов есть онлайн-библиотека с видеоуроками, учебными статьями и подкастами. Учиться можно где угодно с помощью ноутбука, планшета или смартфона.
Бесплатные мероприятия
и онлайн-марафоны
Получите ответы на сложные вопросы про переход в IT и трудоустройство, выберете для себя одну из ключевых специализаций в IT и получите гайд для создания карьеры с нуля.
Комьюнити
Наша платформа объединяет крупнейшее сообщество IT-специалистов: практикующих экспертов, работодателей и людей, которые осваивают новые профессии.

Ответы на часто задаваемые вопросы

Нужны ли начальные знания для учебы?
Наши программы адаптированы как для новичков в сфере IT, так и для действующих специалистов:

1. Если вы ничего не знаете об IT, то пройдете через профориентацию, на основе своих навыков и интересов, подберете специальность, в которой станете сильным профессионалом.

2. Действующие специалисты в IT смогут укрепить фундаментальные знания и получить много новых полезных навыков, которые помогут выйти на больший доход за короткие сроки.
Кто мне поможет, если возникнут вопросы?
Мы создали целую IT-экосистему для вас. В начале обучения за вами будет закреплен куратор - ваш друг и помощник, которому всегда можно задать вопрос по учебе, работе на платформе, рассказать о проблемах или просто поболтать.

Вас добавят в учебную группу, которая будет сформирована по вашим навыкам и интересам. Там вы в режиме 24/7 сможете задать насущные вопросы и получить ответ в короткие сроки.

Накопившиеся вопросы по материалу вы будете детально разбирать на практических занятиях с преподавателями. Наши преподаватели - сильные профессионалы в своих областях. Они всегда помогут разобраться в сложных темах и объяснят недочеты в домашних заданиях и учебных проектах.

Кроме этого вы всегда сможете позвонить на номер +996 997 900 541 (звонок бесплатный) или написать на почту info@geekbrains.kg нашей службы поддержки, если у вас возникнут срочные вопросы.
Какой график обучения? Получится ли совмещать его с работой?
В среднем студенты программы посвящают около 10 часов в неделю лекциям, изучению дополнительных материалов и подготовке домашних заданий.

Мы используем несколько форматов обучения, позволяющих оптимально распределять нагрузку, вы сможете выбрать любой и подстроить график обучения под свою загруженность.
Мне помогут найти работу?
После начала обучения вы получите готовый карьерный трек на основе ваших способностей и интересов от нашего Центра развития карьеры. Вам помогут составить резюме, подготовить профили на сайтах по поиску вакансий, составят сопроводительное письмо и помогут собрать все проекты, которые вы создадите за время обучения в конкурентное портфолио.

Специалисты Центра развития карьеры помогут преодолеть страх новичка при прохождении собеседований и подготовят презентацию ваших сильных сторон для общения с рекрутерами. Кроме того, студенты с хорошей успеваемостью будут получать офферы на стажировки и трудоустройство от наших партнеров из Европы и СНГ.
Что делать, если я пропустил занятие или хочу приостановить обучение?
Если вы не смогли присутствовать на уроке, то сможете посмотреть запись занятия. Видеозаписи всегда доступны в разделе «Обучение». Также к урокам доступны презентации и методические материалы, с помощью которых можно лучше подготовиться к занятиям и получить дополнительные знания.

Если вы пропустили много занятий, то можете поучаствовать в вебинарах другой группы и выполнить задания вместе с ней. Кроме этого, вы можете приостановить обучение в любой удобный момент, а когда решите продолжить мы добавим вас в группу, которая находится на том же моменте программы, на котором вы остановились.
Нужно оплатить все обучение одним платежом или есть рассрочка?
Мы предусмотрели несколько вариантов внесения оплаты. Вы можете оплатить всю сумму сразу или выбрать оплату частями до 30 месяцев.
Какая техника нужна для обучения?
Для обучения на платформе GeekBrains нужно:

1) ПК, ноутбук или планшет с минимальным набором характеристик для просмотра видео и выполнения практических заданий.
2) Доступ к интернету для просмотра видео и звонков.
3) Электронная почта для регистрации на нашей платформе.
4) 10-16 часов в неделю на просмотр учебных материалов и выполнение практических заданий.

Все что будет нужно на первом этапе обучения - зарегистрироваться на нашей платформе и пройти ознакомительный модуль.

Прямо сейчас вы можете просто оставить заявку на нашем сайте. Вам перезвонит менеджер и поможет понять как в самые короткие сроки начать обучение и получить первые результаты
В чем разница между пакетами (базовый, мастер, гик)?
Вам доступно 3 пакета обучения на выбор:

1. На базовом пакете вы:
- готовитесь к обучению. Расскажем как идти по карьерному треку, чтобы получить от обучения максимальную пользу;
- получаете сильную базу в IT. Математика, информатика, базы данных, объектно-ориентированное программирование (ООП) и т.д.;
- погружаетесь в специализацию. В зависимости от карьерного трека, изучаете специфику профессии и растете как специалист;
- изучаете конкретные технологии. Концентрируетесь на изучении интересного направления, в рамках выбранной специализации. Доведение ваших навыков до уровня востребованного Junior-специалиста в выбранной сфере;
- выпускаетесь и получаете помощь с трудоустройством.

2. Пакет Digital-мастер - весь базовый пакет, а кроме этого:
- углубленная технологическая специализация. Доведение ваших навыков до уровня уверенного Middle-специалиста в выбранной сфере (тут вы получите больше знаний и навыков, чем 95% претендентов на позиции в IT-компании);

3. Пакет Geek - весь пакет Digital-мастер, а кроме этого:
- отраслевая специализация. Выбираете отрасль, в которой хотите работать (например, транспорт или строительство), изучаете специфику IT-продуктов в ней;
- карьерный менторинг после трудоустройства. Поддержка в новой для вас сфере труда: поможем выстроить коммуникацию с руководством, коллегами, hr-специалистами, ответим на появившиеся вопросы и поможем справиться с периодом адаптации.
  • Программа: ИТ
  • Пакет: Базовый (Инженер)
    Уровень: Junior
  • Помощь в трудоустройстве

Data Scientist в медицине: с нуля до Junior

— Полная программа обучения Data Science с самых азов
— Вы на практике научитесь анализировать медицинские данные и создавать модели машинного обучения для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям
— В результате вы станете квалифицированным специалистом в области медицинской аналитики

12 199 сом
4 270 сом

При рассрочке до 24 мес.

292 762 сом
102 467 сом
При единовременной оплате
с учетом скидки
  • Сертификат
  • Востребованная профессия
  • ОСНОВНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
  • Длительность от 12 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • Сертификат после обучения
  • РАЗНЫЕ ФОРМАТЫ ОБУЧЕНИЯ
  • Видеозаписи занятий
  • Практические занятия
  • Домашняя работа
  • Вебинары с разбором работ
Уникальное предложение до 3 октября
-
65%

Оставьте заявку

Начало обучения: 22 июня
Старт потока каждые 2 недели
Ограниченное количество мест
Спасибо за вашу заявку!
Скоро с вами свяжется наш менеджер! Мы будем признательны, если вы заполните нашу анкету — это поможет нам лучше понимать ваши потребности и сделать вашу работу с онлайн-платформой более комфортной.
Заполнить анкету
Oops! Something went wrong while submitting the form.