Курс на Stepik
Обложка курса «Мегаинтенсив по анализу данных» на Stepik
Бесплатно

Мегаинтенсив по анализу данных 4.750

Открыть на
STEPIK.ORG

Мегаинтенсив по анализу данных — почему мега? Во-первых, он состоит из трех треков по уровням сложности. Во-вторых, его организуют онлайн- и офлайн-магистратуры ФКН, а также Центр непрерывного образования. Принять участие может любой желающий.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Мегаинтенсив по анализу данных»Учеников на курсе 4 922
Сертификаты, выданные на курсе «Мегаинтенсив по анализу данных»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Мегаинтенсив по анализу данных»Отзывов получено 20
Рейтинг курса «Мегаинтенсив по анализу данных»Рейтинг курса 4.750
Уроки в курсе «Мегаинтенсив по анализу данных»Количество уроков 13
Тесты в курсе «Мегаинтенсив по анализу данных»Количество квизов 1
Время прохождения курса «Мегаинтенсив по анализу данных»Время прохождения курса
Обновления курса «Мегаинтенсив по анализу данных»Обновления курса
Дата публикации курса «Мегаинтенсив по анализу данных»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Мегаинтенсив по анализу данных»Последнее обновление

Команда курса

Аватар Евгений Паточенко — преподаватель курса Мегаинтенсив по анализу данных

Data Scientist / Machine Learning Engineer

Аватар Елена Кантонистова — преподаватель курса Мегаинтенсив по анализу данных

Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)

Аватар Маргарита Бурова — преподаватель курса Мегаинтенсив по анализу данных

Руководитель образовательных программ по DS и DA, Wildberries. Старший преподаватель и эксперт факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Преподаватель Slillfactory и МФТИ, наставник Яндекс Практикума.

Аватар Алина Пахомова — преподаватель курса Мегаинтенсив по анализу данных

менеджер по мероприятиям Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ

Аватар Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ — преподаватель курса Мегаинтенсив по анализу данных

С 2016 года обучаем Data Science и машинному обучению на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.