logo

outpeer.kz

9

Data Science with Vibe Coding

900 000 ₸
Подать заявку
Выделено 13 Квот

Data Science with Vibe Coding — это 26-недельный курс от Outpeer для тех, кто хочет войти в Data Science и AI-разработку с нуля. Опыт не требуется — начинаем с основ: Python, работа с данными и базовые модели машинного обучения. Дальше вы переходите к подходу Vibe Coding — когда вы описываете задачу, а AI-инструменты помогают превращать её в код и готовые решения. Вы научитесь создавать AI-приложения, работать с PyTorch, собирать RAG-системы, строить AI-агентов и автоматизировать процессы через no-code инструменты вроде n8n, Make и Flowise. В финале вы разработаете собственный AI-продукт и защитите его как полноценный проект. Обучение проходит онлайн, три раза в неделю, с поддержкой преподавателя и практическим фокусом на реальные задачи.

Особые условия

Критерии отбора студентов: 1-й этап — Подача заявки: участник заполняет онлайн-форму с резюме (CV). 2-й этап — Рассмотрение заявки: комиссия Outpeer отбирает кандидатов. 3-й этап — Углублённое интервью: отобранные кандидаты проходят 20-минутное онлайн-видеоинтервью. 4-й этап — Pre-study: самостоятельное изучение подготовительного курса до старта основной программы. Особые условия: Полная стоимость курса: 900 000 тенге. По гранту TechOrda студент вносит доплату в размере 500 000 тенге — остальное покрывает грант. Если студент находится в листе ожидания, оставшуюся часть стоимости покрывает школа Outpeer. Если студент не сдаёт итоговый тест по окончании обучения, начисляется штраф в размере 400 000 тенге. Условия рассрочки и скидок уточняются у менеджера курса. Лист ожидания Для включения в Лист ожидания студент вносит оплату в размере 500 000 тенге. При появлении свободного места студент из Листа ожидания автоматически переводится на грант TechOrda. Оплаченные 500 000 тенге засчитываются как доплата к гранту при переводе.

Детали курса

Уровень

Для всех

Формат обучения

Онлайн

Вступительные экзамены

Нет

Длительность, в неделях

26

Язык обучения

Русский

Квалификация

junior

Навыки


Работа с LLM и AI-инструментами (например OpenAI, Claude, Cursor) Создание AI-приложений через Prompt Engineering и API Построение RAG-систем и AI-агентов (LangChain, LangGraph) Работа с векторными базами и мультиагентной архитектурой No-code автоматизация AI (n8n, Make, Flowise) Деплой AI-сервисов (FastAPI, Docker) Мониторинг, тестирование и безопасность приложений Разработка production-ready AI через capstone проект

Частые вопросы

Похожие курсы

Другие курсы от outpeer.kz