Data Science sari muvaffaqiyatli qadam – oflayn amaliy kurs

Mentor, real loyihalar va karyerada yordam Python, ma’lumotlar tahlili va Machine Learning sohalarini real loyihalar va karyeraviy yordam asosida o‘rganing.

O‘rtacha ish haqi

HeadHunter va GeekLink ma’lumotlariga ko‘ra, Data Science bo’yicha yangi mutaxassislar oyiga 700-800$ daromad qiladi, tajribali mutaxassislar esa:

1500-2000$/ oyiga
Salary GraphSalary Graph

Kuchli rezyume va ish suhbatlarida ishonch

Data Science haqida hali ma’lumotga ega emasmisiz?

Data Science haqida hali ma’lumotga ega emasmisiz?

Quyidagilarda yordam beramiz:

  • 01
    Rezyume tuzish
  • 02
    Testlar
  • 03
    Ish suhbatlarga tayyorgarlik
  • 04
    biz har bir bosqichda yordam beramiz

Quyidagilarni o'rganasiz:

  • 01
    Python, SQL, Pandas
  • 02
    Analitika va vizualizatsiya
  • 03
    Mashinaviy ta'lim
  • 04
    Yechimlar taqdimoti

Instrumentlar

Python
Image Processing
Data Cube
Jupyter Notebook
SQL

Kelajakka qadam tashlang

Noldan o‘rgatamiz, amaliyotda yordam beramiz va birgalikda sizning tashrif qog‘ozingizga aylanadigan kuchli portfolio yaratamiz!

Kontakt ma’lumotlaringizni qoldiring

Bir kursda ham bilim ham amaliyot

Noldan boshlayapsizmi yoki allaqachon shu sohada ishlayapsizmi? Biz sizni har ikkala holatda ham real loyihalar asosida Data Science’da ishonch bilan ish yuritish darajasiga olib chiqamiz. Endigina boshlayotganlarga Python va tahlil bo‘yicha mustahkam bazaviy bilim beramiz, tajribali mutaxassislar esa mentorlar rahbarligida murakkab vaziyatlar va jamoaviy loyihalarga darhol kirishadi.

Blok 1
Data Science'ga kirish
Data Science nima ekanligini va u qanday masalalarni yechishini tushunib olasiz. Sohada mavjud lavozimlarni o‘rganasiz, Python’ni tahlilchining asosiy vositasi sifatida o‘zlashtirasiz. Ish muhitini o‘rnatasiz, Jupyter Notebook’da ishlashni boshlaysiz, asosiy sintaksis va o‘zgaruvchilarni o‘rganasiz.
Blok 2
Ma'lumotlarni tahlil qilish va qayfa ishlash
Asosiy ma’lumotlar tuzilmalari: ro‘yxatlar, NumPy massivlari va Pandas DataFrame jadvallari bilan ishlashni o‘rganasiz. Ma’lumotlarni yuklash, tozalash va o‘zgartirish, yo‘qolgan qiymatlar va anomaliyalar bilan ishlash, shuningdek, CSV, JSON va HTML formatlarini o‘zlashtirasiz.
Blok 3
Statistika va gipotezalar
Ehtimollik asoslari va taqsimotlar (Normal, Binomial, Puasson) haqida tushunchaga ega bo‘lasiz. Gipotezalarni tekshirish, p-qiymatlar va ishonch oraliqlarini hisoblash, shuningdek, aniqlik, precision, recall va F1 mezonlari bo‘yicha modellar sifatini baholashni o‘rganasiz..
Blok 4
Mashinali o'rganish
Supervised va Unsupervised o‘rganish olamiga kirib borasiz. Chiziqli va logistik regressiya, tasniflash, giperparametrlarni tanlash, kross-validatsiya hamda giper-ta’lim muammolariga qarshi kurashish usullarini o‘zlashtirasiz.
Blok 5
Vizualizatsirush va storytelling
Matplotlib va seaborn yordamida quruq raqamlarni ko‘rgazmali grafiklarga aylantira olasiz. Issiqlik xaritalari, tarqalish matritsalari kabi ilg‘or vizualizatsiyalarni yaratishni va ularni biznes hamda taqdimotlar uchun tushunarli hikoyalarga joylashtirish ko‘nikmasini egallaysiz.
Blok 6
Yakuniy loyiha
Data Science loyihasining to‘liq jarayonini bosib o‘tasiz: vazifani belgilashdan to modelni yaratish va taqdim etishgacha. Real keyslar ustida jamoaviy yoki yakka tartibda ishlaysiz.
Blok 7
Ish faoliyatiga tayyorgarlik
Kuchli portfolio tuzasiz, loyihalarni GitHub’ga joylashtirasiz, suhbatlarga tayyorlanasiz. Haqiqiy vakansiyalarni ko‘rib chiqib, ish beruvchilarning talablariga qanday javob berishni o‘rganasiz.

Data Science bo'yicha ilg'or ta'lim bloki

Dastur tahlil va mashinaviy ta'lim sohasidagi mutaxassislar bilan birgalikda tuzilgan.

🧠

Tizimli fikrlash

Ma'lumot, mahsulot va biznes kesishmasidagi murakkab vazifalarni hal qilishdagi yondashuvni o'rganasiz.

🔍

Ma'lumotlarni tahlil qilish

Ma'lumotlarni yig'ish, saralash va talqin qilish orqali insaytlar va gipotezalar yaratishni bilib olasiz.

🗣️

Yechimlarni asoslash

Model va metrikalarga qarab qarorlarni asoslash va biznes egasiga yetkazishni o'rganasiz.

⏳

Metirkalar bilan chuqur ishlash

ARPU, churn, retention kabi asosiy ko'rsatkichlarni tushunib olasiz.

🐳

Model integratsiyasi

G'oyadan production'gacha bo'lgan pipeline'ni (Jupyter'dan MLflow va Docker orqali deploygacha) o'rganasiz.

Kuchli metodologiya va oflayn format

O'quv jarayoni

Ta’lim prinsipi: kamroq nazariya — ko‘proq amaliyot. Darslar jonli oflayn formatda, tajribali mentorlar boshchiligida o‘tkaziladi.

🚀

Tezkor start

Ro'yxatdan o'tgach darhol kursni boshlaysiz.

🪜

Bosqichma-bosqich moslashuv

Topshiriqlar osondan boshlanib, murakkablashib boradi.

🧘‍♂️

Moslashuvchani jadval

Haftasiga 3 marta, amaliyot va mustaqil ishlar bajariladi

🎯

Samarali sessiyalar

Nazariya faqat zaruratga ko’ra

👤

Individual fikr-mulohaza

Har bosqichdan keyin mentor bilan ishlaysiz.

⭐

Loyiha va amaliyot

Har mavzu mini-loyiha bilan mustahkamlanadi, portfolio uchun yakuniy loyiha yaratiladi.

Tezkor va batafsil yordam

Oflayn darslarda siz bevosita kurator bilan aloqada bo‘lasiz. Uyga vazifalar topshirilgan kuniyoq tekshiriladi, texnik masalalar joyida hal qilinadi.

woman svg

Kurs har 2-3 oyda yangilanadi

Dastur bozor talablariga moslab muntazam yangilab boriladi. Har doim talabalar eng so‘nggi axborotlar bo‘yicha o‘qitiladi.

man svg

Biz zaif loyihalarni qabul qilmaymiz

Siz topshiriqlarni malakali Data Scientist darajasiga mos qilib ishlab chiqasiz. Kuratorlar loyiha yetuk holatga kelmaguncha kod, tahlil va natijalar taqdimotini takomillashtirish bo‘yicha oʻz tavsiyalarini berib borishadi.

Loyiha nomiga bajarilishi emas, mijozga ko‘rsatishga uyalmaydigan darajaga yetkazilishi lozim. “Shunisi ham bo‘laveradi” degan gaplarga oʻrin yo‘q — loyiha tizimli yondashuvlar, asosli farazlar va toza kod asosida yaratiladi.

Tariflar

O'zingizga qulay tarifni tanlang, hamma tariflarga barcha modullar, mentor yordami va yakuniy loyiha ustida ishlash kiritilgan

bir martalik to'lov

kurs
Kurs ichida:
  • •Python asoslari: o‘zgaruvchilar, ma’lumotlar turlari, kiritish/chiqarish
  • •Boshqaruv konstruksiyalari: shartlar va sikllar
  • •Funksiyalar, modullar va fayllar bilan ishlash
  • •Istisnolar va xatolarni qayta ishlash
  • •Ma’lumotlarning rivojlangan tuzilmalari: to‘plamlar, navbatlar, steklar, lug‘atlar va kortejlar
  • •Obyektga yo‘naltirilgan dasturlash: sinflar, obyektlar, vorislik, polimorfizm
12 000 000 uzs

6 oygacha

kurs
TOP!
2 200 000 so'm/oyiga

bo’lib to’lash

alif
uzum
anorbank
13 200 000 uzs
6 oylik to'lovBoshlang'ich to'lovsiz

12 oygacha

kurs
1 200 000 so'm/oyiga

bo’lib to’lash

alif
uzum
anorbank
14 440 000 uzs
12 oylik to'lovBoshlang'ich to'lovsiz

Data Science’da yo‘lingizni bugunoq boshlang!

Ma’lumotlar tahlili, mashinaviy ta’lim va Python’ni mentor yordamida oʻrganing

Kontakt ma’lumotlaringizni qoldiring

Ko‘p beriladigan savollar