Data analitika, data analitika kursu, data science kursları

Data Science

Data Science məzunları həm də Data analitik olaraq çalışa bilir. Riyazi biliklər tələb olunur. Hazırda ən yüksək gəliri olan innovativ peşələrdən biridir. Məzunlar asanlıqla AI (Süni İntellekt), Machine Learning sahələrinə keçid edə bilir. Həftədə 3 gün, 6 ay olmaqla bootcamp sistemi ilə əyani tədris olunur.

+ 1000-lərlə tələbə bu təhsili aldı

Data science dərsləri.

Proqram intensiv formada həftədə 3 gün, 6 ay davam edir. Hər gün dərslər 50% tədris, 50% praktiki məşğələdən ibarətdir. Təcrübələr göstərir ki, bu — ən keyfiyyətli öyrənmə metodudur ⚡

Data Science dərslərinin klassik data analitika kurslarından nə fərqi var?

— Müxtəlif HR-lar. Ölkənin aparıcı şirkətlərinin HR-ları tələbələrə intervyu sirləri, işə qəbul ipucları, effektiv iş müraciəti haqda incəlikləri açıqlayır və netvörkinq imkanı yaradılır.
— Karyera dəstəyi. Proqram boyunca qrup üzvləri karyera mərkəzi tərəfindən müxtəlif təlim və seminarlar ilə peşəkar kadr həyatına hazırlaşdırılır. Həmçinin, mərkəzin partnyorluq etdiyi şirkətlərə tələbələrin CV-ləri göndərilir və müsahibələrə yönləndirilir.
— Öyrənənədək dəstək. Öyrənə bilməsən, digər yeni başlayan qruplara transfer ola bilər və dərslərə heç bir ödəniş etmədən yenidən qatıla bilərsən.

Niyə Div Academy-də Data Science öyrənməlisən?

— 24 saat açıq mərkəz
— Hər gün dərs + praktiki məşğələ
— Nəhəng layihələrdə və xarici şirkətlərdə işləmiş müəllimlər
— Bootcamp sistemi
— Mentor dəstəyi
— Karyera dəstəyi
— Diplom və dərəcəli sertifikat

Tədrisin proqramı:

Modul 1: Programming and Data Foundations

SQL for Data Analysis (joins, subqueries, window functions, views)
Python for Data Science (variables, loops, functions)
Algorithms and Problem Solving (Leetcode Practice)
NumPy, Pandas, and Matplotlib
Data Cleaning & Exploratory Data Analysis (EDA)

Modul 2: Machine Learning Essentials

Scikit-learn: Pipelines, Model Training, and Evaluation Metrics
Supervised Learning: Linear Models, Decision Trees, SVM, Ensemble Methods
Unsupervised Learning: PCA, Clustering
Time Series Analysis with Scikit-learn

Modul 3: Deep Learning & Neural Networks

Introduction to TensorFlow and Neural Networks
Training Deep Learning Models
Transfer Learning and Model Scaling
Error Analysis and Model Tuning

Modul 4: Computer Vision

CNNs and Image Classification (MNIST, Fashion MNIST)
Object Detection with YOLO
Advanced CNN Architectures (UNET, GoogLeNet, Vision Transformers)
Applications: Lane Detection, Face Verification with Siamese Networks

Modul 5: Natural Language Processing (NLP)

NLP with TensorFlow
Sentiment Analysis, SkimLit NLP, and Shakespeare NLP Project
Time Series Forecasting with TensorFlow

Modul 6: Advanced Topics & Career Prep

AutoEncoders & GANs
Project: GAN Fashion MNIST
Model Deployment and Scaling in Production
Data Visualization with Tableau
Interview Preparation & Case Studies

Div Academy tələbəsi kimi hansı karyera dəstəyi alacaqsan?

— Karyera mərkəzimizin İnsan resursları mütəxəssisi tərəfindən konsultasiyalar
— Partnyor şirkətlərə iş üçün CV-lərin yönləndirilməsi
— Linkedln profili üçün ideyaların verilməsi
— GitHub hesabının açılması, istifadəsi və idarə olunması
— Düzgün CV və portfel hazırlanması
— İş müsahibəsində veriləcək suallara hazırlıq
— IT tədbir, forum, ekskursiyalarda ödənişsiz iştirak
— Sahənin tanınmış spikerlərindən maraqlı təlimlər