Fishlake-scripts.ru

Образование и уроки
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Big data обучение

9 бесплатных онлайн-курсов по Big Data

В ближайшие два года количество занятых специалистов Big Data во всем мире вырастет на 28%, прогнозирует IBM. Эта профессия станет одной из самых востребованных на рынке.

Студенты штурмуют открывшиеся в престижных университетах курсы по большим данным. А что делать тем из нас, кто не хочет остаться без работы в ближайшем будущем или готов попробовать себя в перспективной отрасли?

Памятуя поговорку о том, что учиться никогда не поздно, публикуем подборку бесплатных онлайн-курсов, на которых можно уже сегодня получить базовые знания и практические навыки в модной нынче специальности data scientist.

Подборка составлена англоязычным Forbes. Все курсы на английском языке.

Coursera Data Science Specialization

Coursera предлагает один из самых основательных и, главное, бесплатных курсов по науке о данных. Партнером курса выступает Университет Джона Хопкинса (Балтимор, Мэриленд).

Курс состоит из 10 блоков, которые охватывают статистическое программирование на R, кластерный анализ, обработку естественного языка и практическое применение машинного обучения. В завершение курса студентам предлагается создать свой продукт на основе данных для решения реальной проблемы.

Coursera – Data-Driven Decision Making

Еще один курс от Coursera, на этот раз созданный в партнерстве с фирмой PwC. Неудивительно, что он заточен под решение практических задач в сфере бизнеса. Теоретической же подготовке уделяется меньше времени.

Студенты здесь осваивают инструменты и техники, которые применяются в бизнесе для решения задач, связанных с большими данными. Курс, рассчитанный на 4 недели, завершается самостоятельным заданием, в ходе которого студент должен создать решение Big Data в симуляции бизнес-среды.

EdX – Data Science Essentials

Этот курс создан Microsoft и является частью общей программы сертификации Professional Program Certificate в сфере Data Science. Однако курс можно пройти и отдельно от сертификата.

Студенты должны обладать первоначальными знаниями в языках программирования R или Python. (На сегодня это самые распространенные языки программирования в сфере больших данных). Темы курса охватывают теорию вероятностей и статистику, сбор данных и визуализацию, введение в машинное обучение, использование платформы Microsoft Azure.

Все материалы курса бесплатны. Но за $90 можно получить официальный сертификат о прохождении обучения.

Udacity – Intro to Machine Learning

Машинное обучение – одно из самых «горячих» направлений в науке о данных. Этот курс дает общее представление об отрасли – от теории до практического применения. Он является частью платной программы Udacity, по прохождении которой можно также получить «степень».

Компания IBM предлагает целую серию из онлайн-курсов на специально созданном сайте, некогда известном как Big Data University и теперь переименованном в Cognitive Class. Программы охватывают введение, методологию, создание практических приложений, программирование на R и инструменты open source.

Курс рассчитан примерно на 20 часов. Студенты, имеющие базовые знания, могут пройти его быстрее.

California Institute of Technology – Learning from Data

Калифорнийский технологический институт разработал онлайн-курс по машинному обучению. Он включает серию видео-лекций, домашние задания и экзаменационное задание. Студенты должны обладать первоначальными познаниями в математике, разбираться матрицах и матричном исчислении.

Dataquest – Become a Data Scientist

Dataquest – независимый провайдер образовательного контента. Площадка не аффилирована с университетами или компаниями, в отличие от других перечисленных здесь курсов.

Доступ к большинству учебных материалов бесплатный. Однако есть возможность платной подписки и прохождения курсов с наставником.

Курс состоит из трех частей для трех компетенций – дата-аналитик, дата-исследователь и дата-инженер. Программа получила положительные отклики от представителей компаний Uber, Amazon и Spotify.

KDNuggets – Data Mining Course

Сайт KDNuggets, посвященный бизнесу и науке о данных, составил собственный учебный курс. Он включает модули по машинному обучению, статистическим концепциям (дерево решений, регрессия, кластеризация и классификация) и введение в практику.

Этот курс полностью состоит из открытых источников и бесплатных материалов. Он включает машинное обучение, обработку естественного языка на основе Twitter API, а также систему Hadoop MapReduce, базы данных SQL и noSQL, основы визуализации.

Программа не предусматривает никакой сертификации. Ее преимущество в том, что можно заниматься по своему графику и сообразно своим возможностям.

Девять лучших курсов по Big Data для дата-сайентистов и менеджеров

Редактор раздела «Технологии»

Специалисты по большим данным востребованы в ритейле, банковской сфере, E-Commerce и многих других областях. Мы отобрали девять коротких курсов, которые помогут научиться применять навыки и инструменты Big Data в реальных проектах.

Дата-сайентист — одна из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий за рубежом и в России. Специальные подразделения для разработки data science-проектов в последние годы открывают многие крупные компании: от «Яндекса» до X5 Retail Group.

В подборку Rusbase вошли самые известные курсы для руководителей таких проектов и их разработчиков — начиная с бесплатных для новичков и заканчивая углубленными программами с акцентом на проекты конкретных отраслей.

Для менеджеров и руководителей:

1. A crash course in Data Science на Coursera

Для кого этот курс: этот курс — первый из пяти курсов группы Executive Data Science («Большие данные для руководителей»), разработанный в университете Джона Хопкинса. Он предназначен для тех, кто хочет быстро разобраться в том, что такое большие данные и где можно их применять.

Слушатели изучат основные термины и инструменты, которые используют дата-аналитики, и способы оценки успешности data science-проектов. Для этого у них будут видеолекции и материалы для самостоятельного изучения. Курс идет на английском, но есть субтитры на русском языке.

Продолжительность: 1 неделя, 4-6 часов.

Даты: курс стартовал 20 августа, но на него еще можно записаться.

Стоимость: первый курс — бесплатно. Для обучения на следующем курсе придется заплатить 2468 рублей за месяц. Этого хватит на все оставшиеся четыре курса — каждый из них длится неделю.

2. Курс Business Analytics в Udacity

Для кого этот курс: для новичков. Здесь они смогут получить навыки анализа больших данных и изучить инструменты, которые помогут в любой области: будь то инженерное дело, продажи, маркетинг или что-то еще. В рамках программы они изучат Excel, SQL и Tableau, и научатся анализировать данные для того, чтобы принимать лучшие стратегические решения.

Программа является подготовительной для двух других курсов Udacity — Data Analyst и Business Analyst Nanodegree programs. Студентам доступны видеолекции, текстовые инструкции и консультации менторов. Обучение ведется на английском.

Продолжительность: 3 месяца, 10 часов в неделю. После окончания программы студентам дается еще около 4 недель (130 часов) на завершение всех проектов.

Даты: запись открывается 21 августа.

Стоимость: 599 долларов (около 40 тысяч рублей).

3.

Data MBA Школы анализа данных

Для кого этот курс: для тех, кто хочет научиться применять инструменты Big Data в зависимости от индустрии и конкретной бизнес-задачи. Среди основных тем: как повысить продажи, управлять лояльностью, рисками, предсказывать эффективность кандидата для HR-менеджеров, делать банковский скоринг и т. д.

Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.

Даты: 28 августа.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

4.

Курс «Аналитика для руководителей» на «Нетологии»

Для кого этот курс: для коммерческих директоров, директоров по маркетингу, а также руководителей и владельцев бизнеса. В рамках курса они должны научиться исследовать рынок и выявлять тренды, прогнозировать продажи, проводить сегментацию клиентов, а также набирать команду для проектов с использованием больших данных и ставить задачи для разработчиков.

Программа состоит из нескольких блоков: BI аналитика в Tableu (построение дашбордов и интерактивных отчетов), data-driven менеджмент (разработка стратегии улучшения бизнес-процессов на основе этих отчетов), продуктовая аналитика, машинное обучение для бизнеса и др. Лекцию в рамках программы читает директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс» Андрей Себрант.

Читать еще:  Международный центр обучения

Для дипломной работы потребуется спроектировать аналитическую структуру для своей компании или отдельного продукта/проекта, а также настроить дашборды в BI Tableau Software по ключевым метрикам. После окончания программы обещают помощь в трудоустройстве.

Продолжительность: 8 недель. Занятия проходят офлайн в кампусе Нетологии дважды в неделю по три часа. Видеозапись и материалы после каждого занятия добавляются в личный кабинет участника.

Даты: 23 августа — 14 октября.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.

Даты: с 28 августа.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

5. Курс «Специалист по большим данным 9.0» от «Лаборатории Новых Профессий»

Для кого этот курс: Для разработчиков, аналитиков и продакт-менеджеров. Курс состоит из двух модулей, первый из которых посвящен технологиям больших данных и машинному обучению, а второй – рекомендательным системам для e-commerce, медиа, соцсетей, банкинга и рекламы.

Продолжительность: три месяца. Курс достаточно интенсивный: лекции и мастер-классы проходят три раза в неделю по три часа, для решения лабораторных работ надо еще минимум 5-7 часов в неделю. При желании можно заниматься онлайн.

Даты: 20 сентября — 11 декабря.

Стоимость: 200 тысяч рублей, при оплате в августе — 170 тысяч рублей.

Для разработчиков:

1. Dataquest

Для кого этот курс: для новичков в Data Science — включая тех, кому большие данные необходимы для работы над бизнес-проектами. При выборе программы студент должен определить, насколько ему знаком Python. После этого ему предлагается отнести себя к одной из пяти групп:

  • те, кто хочет работать с Data Science;
  • те, кому большие данные нужны для текущей работы;
  • стартаперы, которые используют большие данные в своем проекте;
  • студенты, которые планируют затем продолжать обучение;
  • просто интересующиеся.

Если знаний Python совсем нет, начинать придется с азов. Программа будет состоять из девяти курсов, в каждом из которых — по 2-3 блока занятий по отдельным темам (каждый блок состоит из 10 уроков). Ближе к середине обучения можно будет потренироваться в разработке data science-проектов с использованием машинного обучения. Обучение ведется на английском.

Продолжительность: проходить «квест» можно в своем темпе, отслеживать свой прогресс — на инфографике.

Дата: в любое время.

Стоимость: бесплатно.

2. «Введение в машинное обучение» от «Яндекса» и ВШЭ на Coursera

Для кого этот курс: для тех, кого не пугают слова «матрица», «вектор» и «производная». Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn.

Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных.

Продолжительность: 7 недель, 3-5 часов в неделю.

Даты: курс стартовал 6 августа, но на него еще можно записаться.

Стоимость: бесплатно, сертификат для подтверждения окончания курса стоит 1835 рублей.

3. «Машинное обучение и анализ данных» от «Яндекса» и МФТИ на Coursera

Для кого этот курс: для дата-сайентистов, которые смогут применять свои навыки в бизнес-проектах. Для обучения им требуются базовые знания математики и основ программирования. Основные темы обучения: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, построение выводов, базовая фундаментальная математика и основы программирования на Python.

В конце программы слушатели должны будут применить свои знания в работе над реальным проектом. На выбор предлагается несколько областей: E-Commerce, социальные медиа, информационный поиск и бизнес-аналитика. Выпускники могут воспользоваться программой трудоустройства «Яндекса».

Продолжительность: все зависит от собственного темпа обучения. В среднем на это надо 3-6 месяцев.

Даты: в любое время.

Стоимость: первые 7 дней — бесплатно, после этого — 5000 рублей в месяц. Можно выбрать не все курсы специализации, а только один.

4. Школа анализа данных

Для кого этот курс: для тех, кто знаком с математической статистикой и имеет навыки программирования на Python. Кроме лекций, в программу входит решение реальных бизнес-задач. Тем, у кого навыков программирования пока нет, разработчики предлагают сначала пройти курс «Введение в Data Science».

Продолжительность: 3,5 месяца. Занятия проходят по будням два раза в неделю с 19.00 до 21.00. Учиться можно онлайн.

Даты: с 3 сентября.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

Если вы вспомнили другие российские и зарубежные курсы для дата-сайентистов и менеджеров, пишите о них в комментариях.

Data Science с нуля: языки, навыки и курсы для начинающих специалистов по данным

Если вы любите математику, статистику, умеете и любите программировать и хотите зарабатывать 300-600 тысяч рублей в месяц, идите в анализ больших данных и машинное обучение — Data Science.

В этой статье расскажем, какие навыки и знания вам понадобятся, где этому научиться и какие профессии есть сейчас в одном из самых востребованных IT-направлений.

Data Scientist — что за профессия?

Data Science занимается сбором и анализом данных. Разброс сфер, в котором она применяется, огромен: большие данные помогают определять вероятность развития заболеваний, находить опухоли на снимке, показывать персонализированную рекламу, находить мошеннические транзакции.

Сюда же входят машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект — тот самый поиск по картинке, «умный дом» и Алиса, которая понимает шутки и отвечает почти как реальный человек.

Интернет вещей, промышленность, маркетинг и любая IT-компания генерируют петабайты данных, которые нужно где-то хранить и обрабатывать, а потом на основе анализа делать прогнозы и предлагать решения для оптимизации и роста бизнеса. В Data Science есть несколько специалистов, которые этим занимаются:

  1. Инженер данных (Data Engineer) – разрабатывает систему обработки данных, которая выдерживает большие нагрузки и не отключается от перегрузки. Собирает, хранит и управляет потоками данных в реальном времени, работает с кластерами серверов на Linux, с Hadoop, Spark и облачными системами.
  2. Разработчик BI (Business Intelligence Developer) — проектирует внутренние хранилища данных и создает аналитические отчеты в BI-системах. Знает SQL, инструменты ETL и умеет программировать.
  3. Аналитик данных (Data Analyst) — суммирует и интерпретирует полученные данные — переводит их на понятный бизнесу язык. Знает Excel, SQL и системы аналитики.
  4. Специалист по данным (Data Scientist) — имеет самый обширный список навыков: анализирует данные, программирует, разрабатывает новые алгоритмы, обрабатывает большие объемы информации. Но главное — именно он делает прогнозы и помогает компаниям решать бизнес-задачи на основе полученных данных.

Отдельно — инженер по машинному обучению и специалист по AI (искусственному интеллекту). Они занимаются программированием, администрированием и ускорением обучения нейронных сетей, владеют инструментами обработки естественного языка и методами глубокого обучения.

Сколько зарабатывают специалисты по большим данным

В Big Data глобальный дефицит кадров: уже сейчас в США не хватает больше 150 тысяч специалистов, а Amazon и Google инвестируют суммарно 357 млн долларов только в поиск сотрудников в отдел машинного обучения.

Благодаря высокому спросу зарплаты таких специалистов соответствующие: в США data scientist получает в среднем $9700 в месяц, что по нынешнему курсу превышает 600 тысяч рублей, аналитик — $5600 или 360 тысяч рублей.

В России ставки чуть ниже: максимальная зарплата специалиста по данным — 300 тысяч, а аналитика — 200 тысяч рублей в месяц. Впрочем, при таком дефиците профессионалу устроят релокейт и предоставят бесплатные языковые курсы — главное, чтобы он владел нужными навыками и опытом.

Какие навыки нужны для работы с Big Data и Machine Learning

Начнем с основ: для работы в любом направлении, связанном с большими данными, вам понадобятся знания математики, математической статистики и понятий науки о данных. Например, на собеседовании вам обязательно зададут вопросы о:

  • теории вероятности — проверят, насколько хорошо вы в этом разбираетесь и можете ли самостоятельно просчитать вероятность события. Примеры заданий здесь;
  • корреляции — если работаете со статистическими методами, освежите знания и потренируйтесь решать задачи на корреляцию;
  • линейной регрессии — этот метод часто используют, чтобы решать проблемы классификации, так что ловите вопросы, на которые точно нужно знать ответ любому специалисту по данным.
Читать еще:  Обучение продажам программного обеспечения

Что еще нужно изучить? Машинное обучение, его алгоритмы и методы, так как оно составляет основу работы с большими данными:

  • обработка естественного языка (NLP),
  • дерево решений,
  • метод опорных векторов,
  • метод снижения соразмерности,
  • кластерный анализ.

Дальше — больше, точнее, глубже: Deep Learning — глубокое обучение, алгоритмы обработки изображений, анализа текстов и распознавания речи.

Из технических навыков: специалист по большим данным должен знать языки программирования Python и R, работать с инструментами SQL и NoSQL, SAS, понимать Map Reduce Hadoop и Hive/Pig, уметь работать в xaaS-сервисах (один из таких — Amazon Web Services).

Не забываем и про soft skills: недостаточно уметь программировать и обрабатывать информацию, нужно еще понимать бизнес, уметь стратегически мыслить, быть креативным и работать в команде, а пойманные инсайты превращать в конкретные бизнес-решения.

Такой набор навыков встречается редко, специалисты — на вес золота, а спрос сейчас во много раз превышает предложение. Поэтому самое время учиться.

Где учиться на Data Scientist — специалиста по большим данным

В университетах такая специальность встречается редко — пока только в ВШЭ, СПбГУ, МГУ и МФТИ.

Чаще всего учат некоторым аспектам профессии, а не комплексно, поэтому на фоне государственного образования выигрывают онлайн-курсы: они короче, интенсивнее, дают больше практики и главное — больше актуальных знаний и навыков, потому что информация постоянно обновляется и не успевает устаревать.

Можно выбрать несколько курсов по разным направлениям и постепенно вырасти из аналитика данных до самого востребованного сейчас Data Scientist’а.

А можно пройти один: Data Science с нуля за 12 месяцев — программа комплексного изучения науки о данных: если вы ни разу в жизни не программировали, а математику учили только в школе, этот курс научит вас всему необходимому для работы с данными. Персональный ментор, множество практики на реальных бизнес-задачах, соревнования и хакатоны, а в конце — стажировка для лучших студентов курса и помощь с трудоустройством.

На курсе повторите математику и основы статистики, с нуля напишете свою первую программу на Python, обучите нейронную сеть и напишете умного чат-бота. Через 12 месяцев станете крутым специалистом, за которого IT-компании будут бороться и конкурировать.

Узнайте все о фрилансе в 5 письмах

Подпишитесь на бесплатный email-курс, который расскажет про поиск заказов, работу с клиентами и самопрезентацию фрилансера

Thank you!

You have successfully joined our subscriber list.

Курсы по Big Data и анализу больших данных на русском языке

Аналитик Big Data изучает большие массивы данных, которые собирает и хранит компания, чтобы разрабатывать и внедрять продукты, которые повысят эффективность решения задач, увеличат доход или улучшат обслуживание клиентов. Курсы Big Data нацелены на изучение задач и подходов к их решению. Комплексная работа с большими данными включает их анализ, обработку и визуализацию для дальнейшего применения в решении бизнес-задач.

Технологии Big Data применяются в IT, телекоме, финансах, государственном управлении, онлайн-торговле. Инженеры и аналитики больших данных должны уметь разбираться в математике, статистике, информатике, бизнес-процессах. Публикуем курсы по Big Data на русском языке или с русскими субтитрами.

Базы данных (Databases)

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский
Уровень: продвинутый

Курс Базы данных направлен на изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов баз данных и управления данными в произвольных реляционных базах данных. Рассматриваются этапы проектирования баз данных, составление запросов, методы индексирования. Помимо этого обозреваются основные изменения и тенденции в науке о данных в связи с появлением Big Data.

Продолжительность: 20 часов
Стоимость: бесплатно

Big Data — основы работы с большими массивами данных

Автор: Университет Нетология
Платформа: Нетология
Язык: русский
Уровень: продвинутый

Курс Big Data от Нетологии подойдет тем, кто хочет расширить знания в аналитике. В программе курса обучение сбору, хранению и обработке больших данных, работа в Hadoop и MapReduce. Также обозреваются облачные платформы для анализа и работы с Big Data: AWS, EMR, Azure и другие, рассматриваются основы реализации проектов.

Продолжительность: 39 часов
Стоимость: 27 900 рублей

Managing Big Data with MySQL

Автор: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры
Уровень: начальный

Курс Managing Big Data with MySQL в специализацию от Duke University «От Excel до MySQL: способы анализа бизнес-данных» на Coursera и представляет собой введение в использование реляционных баз данных в бизнес-анализе. Вы узнаете, как собирать данные самостоятельно, работать с базами и использовать визуализацию для отображения структуры в данных.

Продолжительность: 24 часа
Стоимость: по подписке Coursera

Managing Data Analysis

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры
Уровень: начальный

Курс Managing Data Analysis входит в специализацию «Data science для руководителей» и знакомит с процессом анализа больших данных. Он описывает, как управлять аналитической деятельностью команды, чтобы достигать полезных для компании результатов.

Продолжительность: 7 часов
Стоимость: по подписке Coursera

Онлайн-курс Анализ данных и введение в машинное обучение для учеников 9-11 классов и взрослых

Курс познакомит с типичными задачами анализа данных.

На курсе Вы изучите основные инструменты и библиотеки для работы с данными, распространенные алгоритмы для решения задач анализа больших данных и машинного обучения — метод k-ближайших соседей, регрессию, решающие деревья, метод понижения размерности и нейронные сети.

А также научитесь решать задачи классификации, кластеризации и прогнозирования, сможете анализировать тексты и создавать нейронные сети для распознавания изображений, а также напишете своё приложение, использующее модели машинного обучения.

Продолжительность курса

Приглашаем 11 декабря в 20-00

на первое Бесплатное занятие

Преимущества Школы программистов

Работаем 18 лет

C 2001 года обучаем школьников программированию и информационным технологиям

Воспитываем победителей

70 победителей Всероссийских олимпиад по информатике

Обучаем будущих айтишников

Наши выпускники поступают в лучшие вузы и работают в крупнейших IT-компаниях: Apple, Google, Facebook, Яндекс

Преподаватель курса
Новиков Иван Андреевич

Автор и ведущий курса CTF, GO

Является двукратным победителем в составе легендарной команды Shadow Servants на Moscow

School CTF 2015 и 2016 годах

Является двукратным победителем на RuCTF 2017, 2019

Является победителем на MCTF 2016-2019

Стажировался в компании Google Великобритания

Работал в компании Яндекс до 2019 года

Важно

Для успешного прохождения курса Анализ данных и введение в машинное обучение необходимы знания программирования на языке Python. Для зачисления на курс необходимо пройти тестирование.

Программа курса

  • Введение в работу с данными на Python — вы узнаете основные понятия анализа данных, изучите методы для работы с данными и библиотеки Python для преобразования и визуализации данных: Pandas, Matplotlib, Numpy
  • Введение в машинное обучение. Метрические алгоритмы классификации — вы познакомитесь с простыми методами машинного обучения, изучите метод k-ближайших соседей и различные его модификации, научитесь решать задачу классификации объектов, поймёте, что такое метрики качества модели
  • Введение в регрессию. Алгоритм линейной регрессии — вы рассмотрите задачу прогнозирования и классический алгоритм решения этой задачи — модель линейной регресии. Кроме того, вы узнаете, какие проблемы в собранных данных бывают с точки зрения математической статистики и как с этими проблемами бороться
  • Деревья решений. Бустинг и бэггинг — вы научитесь решать задачи классификации с помощью дерева решений и узнаете как улучшать качество моделей используя бэггинг и бустинг
  • Применение методов понижения размерности данных для анализа изображений и текстов — изучите алгоритмы понижения размерности, которые помогают анализировать такие сложные данные как тексты и изображения, методы word2vec, doc2vec для анализа текстов, подготовка изображений для последующего анализа
  • Нейронные сети — введение в нейронные сети, свёрточные нейронные сети для распознавания объектов на изображении, методы глубинного обучения, создание приложений, основанных на моделях машинного обучения

Когда проходят занятия?

Каждую среду с 20:00 до 21:30 по Московскому времени

Длительность курсов

44 академических часов

Собственная обучающая платформа

В личном кабинете вы получаете доступ к бесплатным обучающим материалам, мастер-классам, практическим задачам, а также можете самостоятельно выбрать удобное время и место занятий, пройти бесплатную подготовку и сдать вступительное тестирование в удобное время

Для родителей

Вы всегда будете знать об успехах ребенка, следить за его успеваемостью и посещаемостью в онлайн-формате

Для учеников

Вы всегда будете знать об успехах ребенка, следить за его успеваемостью и посещаемостью в онлайн-формате

Заявка

Наши выпускники уже работают в компаниях:

Партнеры Школы программистов

В 2014 году совместно с Яндекс Школа программистов открывает специальное московское подразделение, которое занимается обучением информационным технологиям по специальной программе

На базе Факультета компьютерных наук Высшей школы экономики организуется совместный проект, позволяющий учащимся старших классов приобрести фундаментальные знания в области программирования и информационных технологий

Школа программистов — один из первых резидентов Физтехпарка. И единственная образовательная организация для школьников на территории Технопарка

Стоимость обучения

14 900 рублей

Заявка

Отзывы о Школе программистов

Владимир Никитин

1 июля 2019

Ключевым фактором, почему мы выбрали именно Московскую Школу программистов, стало сотрудничество школы с Яндексом. Это сразу вызывает доверие к качеству учебного процесса.

Моя дочь Ксения 2 года проучилась в Московской Школе программистов в отделении на Проспекте Мира. Про Школу программистов Ксения узнала от друзей, которые уже там учились. Мы съездили на день открытых дверей, дочь успешно сдала вступительный экзамен. Во время обучения она получила базовые знания в программировании и убедилась, что ей действительно интересна эта сфера. Главная цель на сегодняшний день поступление в ведущий технический ВУЗ, а затем стажировка в Яндексе.

Оксана Юреня

1 июля 2019

Мой сын Юреня Роман 3 года учился в Московской Школе Программистов в отделении Физтехпарка. Я хочу поблагодарить преподавателей и руководство школы. Школа программистов дает знания детям, делится своим опытом и делает огромный вклад в будущее детей. Вы вдохновляете учеников открыть новую страницу в жизни, где они уверенно могут делать шаги в построении своей будущей карьеры.

Мой сын круглосуточно сидел у компьютера, растрачивая время впустую, и играл в
одну игру. Мы совершенно не знали, что с этим делать, и решили записать его в
Школу Программистов. Там его обучили создавать игры, в результате чего он начал
замечать недочеты и ошибки в той самой, некогда любимой игре, и она перестала
быть ему интересной. За это мы как родители тоже очень благодарны Школе
Программистов. Большое спасибо за тёплое отношение преподавателей к детям, вы
находите ту самую точку соприкосновения в общении взрослого и ребенка, благодаря
которой дети выходят от вас с горящими глазами и с нетерпением ждут новых
занятий.

Илья Казаков

Руководитель методического отдела младшей школы

14 мая 2019

На протяжении 5 лет в качестве хобби по выходным я занимался педагогической деятельностью. Мне приносило радость то, что я могу сдлеать вклад в подрастающее поколение и дать им частичку тех знаний, которые в будущем им позволят самореализовываться.

Но в один момент меня посетила мысль, что хобби может лечь в основе жизненной миссии. Эта мысль легла в основу решения прийти и продолжить свой трудовой путь в МШП. В Школе программистов у меня появилась возможность реализовать свое призвание — быть педагогом и заниматься методической работой. Сейчас в рамках работы в методическом отделе младшей школы МШП мы с командой методистов создаем материалы, делающие процесс обучения познавательным и интересным, следуем современным тенденциям образования и внедряем новые технологии, позволяя ученикам знакомиться с миром IT и уже сейчас начать путь становления настоящими программистами.

Георгий Зайцев

15 февраля 2019

МШП классное место. Я отучился тут 3 года и собираюсь вернуться сюда в роли преподавателя. Тут вас точно научат IT-шным предметам и не только (направлений очень много, от обычного олимпиадного программирования до компьютерной безопасности)

Лучше всего сюда отдавать детей как можно раньше, так как если раньше отдадите — больше ребенок получит. Например на 5 курсе обучения будет возможность защитить свой выпускной проект в Яндексе. Так же отлично готовят к выпускным школьным экзаменам, чуть ли не все ученики поступают в топовые вузы Москвы на выбранные ими специальности. Сам я “выбрал» обучение по направлению безопасности и начал активно участвовать в соревнованиях по комп. безопасности CTF. Учителя дали хорошую базу которой было достаточно чтоб начать ездить на всероссийские соревнования.

Анастасия Смирнова

7 декабря 2018

Я уже второй год учусь в московской школе программистов. И я очень рада, что два года назад, в один прекрасный день я зашла в интернет и увидела, что московская школа ищет талантливых ребят, чтобы научить их программированию. И в это время я подумала, что надо попробовать себя в этой области, но я очень мало знала о программировании и все что связано с этим.

Я боялась что я не смогу хорошо учиться в этой школе, но я сильно заблуждалась, потому что нам рассказывали все очень понятно и рассказывали интересно! И сейчас я учусь на одни пятерки и являюсь самым умным учеником в своей школе по информатике. Но и это еще не все что дала мне эта школа. Я участвовала в муниципальном этапе по информатике и заняла почетное второе место. Я очень рада, что всем ребятам от мала до велика дается возможность научиться программированию. И за счет того, что я учусь в этой школе, у меня появилось большое желание стать программистом или хотя бы выучиться на него. Еще очень хорошо, что диплом московской школы программистов дают 10 баллов при поступлении. Я хочу чтобы в наше время, как можно больше ребят учились в этой школе и становились самыми лучшими программистами в мире!

Олег Манжула

21 ноября 2018

Узнал я о «Школе Программистов» совершенно случайно, от своего одноклассника, который собирался на вступительный экзамен. Меня заинтересовало это заведение и решил попробовать написать вступительную работу, почему нет?

Сейчас я уже на 4-ом году обучения в ШП и ни разу не пожалел о поступлении в неё. Конечно, познакомился со многими интересными ребятами, получил качественную базу знанию по различным дисциплинам (начиная от дискретной математики и заканчивая промышленным программированием). Наиболее интересными дисциплинами считаю «Компьютерные сети» (довольно обширный курс со множеством разнообразных и захватывающих тем), «Промышленное программирование» (получаю на этих занятиях полезные для будущей профессии знания и навыки) и «Олимпиадные задачки» (этот курс мне необходим прямо сейчас, прежде всего для получения льгот на поступление в ВУЗ).

Сложно выделить какие-то отдельные знания, факты или термины. Большинство своих познаний в сфере информационных технологий я получил именно в стенах ШП. Были и просто интересные для общего кругозора факты (например, история развития Интернета), так и полезные практические навыки (олимпиадное программирование). Благодарю за возможность оставить отзыв о замечательной «Школе Программистов»

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector