Подготовка к собеседованию в Data Science

Подготовка к собеседованию на Data Science позиции с упором на математику. Алгоритмы ML, теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра и математический анализ от преподавателей из ведущих университетов (МГУ, Физтех и ВШЭ).

Ваша будущая карьера

Наш курс подходит для Data Science позиций, таких как Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer, Data Analyst и Quant Researcher.
  • 80 000₽
    Junior
    Опыт: до 1 года
  • 150 000₽
    Middle
    Опыт: 1 - 3 года
  • 250 000₽
    Senior
    Опыт: от 3 лет

Наши выпускники работают в ведущих IT компаниях

Этапы работы с нами

1
Обучение на курсе
Подготовка к собеседованию на Data Science позиции с упором на математику.

2
Собеседование
Этап отбора в лучшие IT компании страны.

Собеседование может состоять из нескольких интервью связанных непосредственно с позицией найма. Каждое интервью длится от 30 минут до 2 часов, зависит от собеседующего со стороны компании и ваших ответов.
3
Работа в IT
Цель достигнута. Вы получили оффер в топовой IT компании за 4 месяца.

Выстроенная и проработанная среда подготовки

У нас интересно и сложно. Много теории, а ещё больше практики. У нас всё направлено на то, чтобы вы успешно подготовились к собеседованию.
Лекции и семинары
Самый лучший способ подготовиться к собеседованию это хорошо освоить необходимый теоретический материал и «набить руку» на решении конкретных задач. Программа построена таким образом, чтобы вы двигались в этих направлениях максимально эффективно.
По каждому предмету будет лекция и семинар раз в неделю. В ходе курса будем, в том числе, рассматривать типичные задачи с собеседований на позицию аналитика данных.
.
Домашняя работа и обратная связь
Самостоятельная работа – важнейший компонент освоения материала и подготовки к собеседованию. Мы регулярно задаём и проверяем домашнюю работу по всем предметам. Даём обратную связь, следим за прогрессом студента.
Живое общение
В наших чатах всегда можно обсудить материал с преподавателями, задать им вопросы по программе. Организована работа мини-групп, где студенты общаются друг с другом, обсуждают подготовку и другие вопросы.

Команда, которая всегда с вами на трудном пути

Через все этапы обучения вас ведут профессионалы, которые знают как научить. Они видят и анализируют ваш прогресс, направляют и помогают прийти к цели.
Преподаватели помогают понять теорию
Вы всегда можете обратиться к нашим преподавателям, если не получается решить задачу или что-то непонятно в теории
Проверка домашних работ
Мы проверяем домашнюю работу и даем обратную связь.
Кураторы делают обучение комфортным
Отвечают на вопросы, напоминают о начале занятий, выкладывают записи лекций и семинаров.
Мини-группы
Вы будете обучаться в составе мини-групп с единомышленниками, совместно решать задачи. Такой формат продуктивно влияет на весь процесс обучения.
Программа курса
Мы регулярно обновляем программу, чтобы соответствовать требованиям работодателей

График занятий

Длительность и лекций, и семинаров: 80 минут.
Максимальная нагрузка на курсе 3 предмета одновременно.
Время начала занятий указано московское.
Понедельник
19:40-21:00 Математический Анализ - Лекция
Вторник
18:00-19:20 Алгебра - Семинар
19:40-21:00 Теория вероятностей - Семинар
Среда
18:00-19:20 Математическая статистика - Лекция
Четверг
19:40-21:00 Алгебра - Семинар
Пятница
18:00-19:20 Математическая статистика - Семинар
19:00-20:20 Теория вероятностей - Лекция
Суббота
15:00-16:20 Математический Анализ - Семинар
Преподаватели

Наши специалисты преподают в ведущих университетах страны и успешно применяют свои знания в различных областях.
Лыков Александр
Академический руководитель
Кандидат физико-математических наук. Преподаватель теории вероятностей на мехмате МГУ с 2015 года. Автор более 30 научных работ.

Александр отвечает за проектирование, реализацию и эффективность образовательных программ ШАД Хелпера. Он является автором нескольких курсов, вёл лекции и семинары по теории вероятностей и математическому анализу в ШАД Хелпер.

Профиль Александра в ИСТИНЕ МГУ
Илларионов Егор
Преподаватель Теории Вероятностей и Алгоритмов машинного обучения
Кандидат физико-математических наук c 2017 года. Доцент кафедры теории вероятностей мехмата МГУ.

Опыт преподавания более 8 лет по курсам теории вероятностей, математической статистики, случайным процессам и основам машинного обучения. Эксперт Центра добычи углеводородов Сколковского института науки и технологий.
Автор более 30 научных работ.

Профиль Егора в ИСТИНЕ МГУ
Канунников Андрей
Преподаватель по Алгебре
Андрей закончил мехмат МГУ в 2010 году с отличием. С 2010 по 2013 учился на мехмате МГУ в аспирантуре. В 2013 защитил диссертацию и получил учёную степень кандидата физико-математических наук.

Преподаёт высшую алгебру на мехмате МГУ с 2013 года, также является преподавателем на малом мехмате с 2005 года.

Автор более 30 научных работ.

Профиль Андрея в ИСТИНЕ МГУ
Меликян Маргарита
Преподаватель Математического Анализа и Теории Вероятностей
В 2017 году Маргарита окончила с отличием мехмат МГУ (специалитет), а в 2021 - аспирантуру отделения математики (там же). Президентская стипендиантка. Кандидат физико-математических наук.

Работает на кафедре высшей математики МФТИ (старший преподаватель) и кафедре теории вероятностей мехмата МГУ с 2019 года.

Профиль Маргариты в ИСТИНЕ МГУ
Родионов Игорь
Преподаватель Математической статистики
Выпускник мехмата МГУ 2010 г., доктор физико-математических наук, профессор МФТИ.

Область профессиональных интересов: статистика экстремумов, прикладная статистика, гауссовские процессы, теория графов. Лекционный опыт - более 10 лет.
Автор более 50 научных работ.

Профиль Игоря в ИСТИНЕ МГУ
Саночкин Леонид
Преподаватель Алгоритмов машинного обучения
Закончил факультет прикладной математики ИКСИ в 2011 году. Работал в исследовательских командах Sber AI lab, AIRI. Сейчас работет lead NLP developer в MTS AI. Публиковался в сборниках конференций core A/A* по тематикам NLP и активного обучения. Приглашенный преподаватель машинного обучения в НИУ ВШЭ.

Профиль Леонида в Google scholar

Подготовка к собеседованию в Data Science

✔ Преподаватели из ведущих университетов (МГУ, Физтех и ВШЭ)
✔ Работа в мини-группах по 2-3 человека
✔ Понедельная оплата, можно отказаться в любой момент
✔ Проверка домашних работ и обратная связь по ним
✔ Команда кураторов поддержит вас в обучении


2900₽ в неделю

Что ещё важно?

Академический отпуск
Если жизненные обстоятельства осложнились или темп учёбы нужно снизить, вы можете уйти в академический отпуск.
В любой момент можете закончить обучение
Оплата курса еженедельная. В любой момент можете отказаться и не платить дальше. Для этого не нужно ничего доказывать и называть причину.
Как мы преподаём
Вот как наши преподаватели объясняют теорию и решают задачи
Решение задачи из экзамена в ШАД
Решение задачи из экзамена в ШАД
Отзывы
Вот, что говорят о нас студенты
Анна Таганова
выпускник потока осень 2022
Я очень довольна, что прошла этот курс . Прежде всего я благодарна ШАД ХЕЛПЕР за возможность поучиться у замечательных преподавателей. Я не имею фундаментального технического образования, поэтому было очень важно познакомиться с культурой математических рассуждений и решения задач от преподавателей высочайшего уровня. Программа курса основательно составлена и охватывает объем, который почти с нуля освоить за 12 недель, совмещая с работой, мне не удалось, и я отстала. В настоящее время я продолжаю в своем темпе пересматривать лекции и решать задачи. Поэтому для меня важно, что все видео и конспекты этого курса доступны . Но даже при том, что я отстала от группы, я уже чувствую себя на голову выше, и это уже сказывается на моей работе. Главное достижение после учебы в ШАД ХЕЛПЕР - я довольно легко прохожу ту часть технического интервью, которая касается решения задач, теории ML, вопросов по а\б. А до экзаменов в ШАД еще есть достаточно времени, и я обязательно буду в них участвовать. Большое спасибо всем преподавателям!
Руслан Сафаев
выпускник потока осень 2022
Курс в целом очень хороший, готовит все как надо. Преподаватели - все понравились, четкость подачи материала и постоянное общение с аудиторией и обратная связь. Задания тоже были интересные.
Евгений Непочатых
выпускник потока осень 2022
В целом курс понравился, хотелось бы, что бы он был растянут на больший промежуток, потому что, когда работаешь, тяжело все успевать, и как ни старайся, какую-нибудь контрольную во время не сдашь.Тяжелее всего был наверное матан последние 2 недели и алгебра, тоже последние 2-4 недели. Было тяжело на тервере, но после нескольких просмотров и разбора задач, все стало в принципе несложно. Ну, и конечно же спасибо преподавателям!
Дмитрий Булгаков
выпускник потока осень 2022
Курс хорош по содержательной части, преподаватели все опытные и уверенно отвечают на любые вопросы, но курс будет очень сложным для тех, кто не сталкивался с программой выш мата технического вуза, также интенсивность курса очень высока, я не успевал все совмещать, поэтому пришлось отложить курс на время, но обязательно к нему вернусь.
Глеб Савельев
выпускник потока вена 2022
Спойлер:
Во многом благодаря ШАД Helper я не поступил в ШАД,
но поступил в личный ТОП-1 ВУЗ на магистрскую программу.
Поступление в ШАД - задача уровня ниндзя. Из общения с ШАДовцами вынес инсайд, что на экзаменах требования по математике сильно завышены и бОльшая часть не так сильно требуется при решении домашек. Где то на на первой трети курса ШАД Helper мне перестало хватать школьных и университетских знаний и я для решения дз начал нагонять материал другими источниками. Так же на прохождение курса мне требовалось ~50 ч./нед. Очевидно, что с моим бэкграундом совмещать их с работой не получилось. Все курсы хорошо структурированны, а бОльшая часть задачек в домашках - это задачи со вступительных в ШАД. Особенно хочу отметить стиль разъяснения Каннуникова Андрея Леонидовича, он во многом открывает глаза на линейную алгебру. Так же очень доходчиво зашел материал Дискретных разделов математики в изложении Хузиевой Алины.
Резюме - если добросовестно успевать решать дз и внимательно слушать лекции, то поступление в ШАД или на похожую программу вам гарантирован.
Николай Ампилогов
выпускник потока весна 2022
Преподаватели компетентные и доступно всё объясняют, нагрузка умеренная. Общие впечатления от курсов хорошие.
FAQ
  • Вопрос
    Где будут проходить занятия?
    Ответ
    Занятия будут проходить онлайн, на платформе Zoom.
    График занятий расположен выше.
  • Вопрос
    Будут ли записи лекций и семинаров?
    Ответ
    Записи лекций и семинаров будут доступны в вашем личном аккаунте на нашей платформе.
  • Вопрос
    Какой уровень знаний необходимо иметь для курса?
    Ответ
    Минимум: базовое владение питоном, уверенное владение школьной программой по математике.
  • Вопрос
    Будет ли проверка домашних работ?
    Ответ
    Да, проверка работ будет.
  • Вопрос
    Почему разные предметы начинаются в разное время?
    Ответ
    Мы адаптировали программу так, чтобы в процессе не было пробелов, так как знания различных дисциплин пересекаются.
ШАД HELPER
Мы не связаны с Яндекс или с ШАД и являемся разными юридическими лицами и должны считаться, как разные, самостоятельные, не связанные с друг другом организации.

Пользовательское соглашение

Политика конфиденциальности

Публичная оферта

Способы оплаты

Возврат
КОНТАКТЫ
Время работы: 10:00-18:00 понедельник - пятница по московскому времени
Суббота и воскресенье - выходной.

Электронная почта: shadhelper@yandex.ru


Реквизиты:
ИП Лыков Александр Андреевич
ИНН 772791947906 / ОГРНИП 320774600076041

Юридический адрес:
117209, Россия,
г. Москва, ул. Болотниковская 43

Made on
Tilda