

действует 0 дней 00:00:00
Data Scientist с нуля до Junior

Курс для тех, кто хочет в Data Science, но не знает, с чего начать. В первые полгода вы попробуете силы в машинном обучении, аналитике данных и дата-инженерии. Напишете первые аналитические модели, закрепите основы на задачах с реальными данными.
Затем освоите специализацию и добавите 2 итоговых проекта в портфолио.
- Через 6 месяцев можно устроиться на стажировку
- Авторы курса эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa
- 3 специализации на выбор
- Обновили курс в 2021 году
Работа с данными процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. Аналитик помогает принимать бизнес-решения, ML-инженер обучает модели, а Data-инженер делает так, чтобы всё работало.
Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.
- 24 000 лей
средняя зарплата специалиста с опытом 1-2 года
Полностью обновили курс в 2021 году
В новом курсе ещё больше практики и разборов кейсов. Вы не только освоите Python и актуальные версии инструментов для работы, но и научитесь самостоятельно решать нестандартные задачи. Вас ждут:
- 80 практических заданий на развитие аналитического мышления и отработки навыков
- 2 больших итоговых проекта на реальных данных
- курс по Git и подготовка к командной работе в компании

Кому подойдёт этот курс
-
Новичкам
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Через год сможете начать работать по профессии.
-
Программистам
Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
-
Начинающим аналитикам
Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, обучать модели и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.
Чему вы научитесь
-
Аналитически мыслить
Научитесь самостоятельно разрабатывать план решения проблемы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
-
Не бояться математики и статистики
Пройдёте полноценные курсы по математике, теории вероятностей и статистике. Спикеры и куратор помогут вспомнить школьную программу и дадут дополнительные знания, которые обычно проходят в вузах.
-
Извлекать данные из источников
Будете читать файлы различных форматов при помощи Python, писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные. Познакомитесь с устройством баз данных и освоите язык запросов SQL.
-
Строить аналитические модели
Например, вы сможете построить воронку продаж для интернет-магазина на основе данных о продажах и расходах. Узнаете, как проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.
-
Разрабатывать модели машинного обучения
Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
-
Работать с инструментами дата-сайентиста
Освоите Python, Git и визуализацию данных в Power BI. Будете на ты с Jupyter Notebook, сможете обучать модели машинного обучения и строить пайплайны в Airflow.
Кем вы станете после курса
-
Вариант 1. Специалист по Machine Learning
Будете анализировать большие объёмы информации, создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. Обучать нейросети, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.
-
Вариант 2. Дата-инженер
Будете разворачивать программную инфраструктуру для организации сбора, обработки и хранения данных. Вам предстоит создавать отказоустойчивые системы для работы с Big Data, писать эффективный код на Python и SQL-запросы, автоматизировать рутину, «общаться» с базами данных.
-
Вариант 3. Аналитик данных
Будете помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Собирать информацию и анализировать её, находить аномалии в метриках. На основе исследований будете выявлять закономерности, строить гипотезы и проверять их жизнеспособность с помощью моделирования. Научитесь визуализировать результаты работы в виде графиков и диаграмм.
О Skillbox
Как проходит обучение на платформе
-
Смотрите материалы в удобное время
Изучаете теорию и практикуетесь на задачах, приближённых к реальным.
-
Выполняете практические работы
Решаете задачи после каждого модуля и закрепляете знания.
-
Работаете с проверяющим экспертом
Получаете обратную связь по каждой работе в течение 13 рабочих дней.
-
Разрабатываете итоговый проект
Презентуете проект экспертам, дополняете портфолио и получаете сертификат о прохождении курса.
Содержание курсов
Вас ждут 80 тематических модулей и практика на основе реальных кейсов.
- 80 практических заданий
- 2 итоговых проекта
Первый уровень: базовая подготовка
Среднее время прохождения — 6 месяцев.
-
Введение в Data Science
-
- Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
- Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.
-
-
Основы статистики и теории вероятностей
-
- Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
-
-
Основы математики для Data Science
-
- Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.
-
-
Возможность стажировки
Базовых знаний и навыков хватит, чтобы устроиться на стажировку — сможете продолжить учиться на курсе и в компании одновременно.
Второй уровень: специализация
Среднее время прохождения — 6 месяцев.
-
Специализация 1: Machine Learning
-
- Machine Learning. Junior. Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.
-
-
Специализация 2: Data Engineer
-
- Data Engineer. Junior. Будете собирать сложные наборы данных, подготавливать витрины данных, разворачивать DS-проекты с нуля, тестировать код, выстраивать пайплайны для работы с данными и работать в команде.
-
-
Специализация 3: Data Analyst
-
- Data Analyst. Junior. Познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа продаж. Пройдёте основы маркетинговой, BI и продуктовой аналитики. Прокачаете навыки работы в Excel, Python и Power BI. Будете уметь формулировать и тестировать гипотезы и презентовать результаты заказчику.
-
Итоговые проекты
После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце курса презентуете работу по выбранному направлению.
-
Введение в Data Science
-
- Закрепите новые знания на индивидуальном проекте — пройдёте путь от загрузки данных до внедрения модели. Решите задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы определиться со специализацией.
-
-
Machine Learning
-
- Соревнование в Kaggle. Самостоятельно построите модель для решения задачи. Проведёте сбор и разведочный анализ данных, выберете ML-алгоритм и обучите свою модель, оцените её качество и поработаете над улучшениями.
-
-
Data Engineer
-
- Проведёте когортный анализ и выгрузите справочники по API. Построите дашборды по полученным данным.
-
-
Data Analyst
-
- Product Analytics: проанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь.
- Marketing Analytics: подготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы об эффективности рекламных кампаний.
- BI Analytics: построите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании.
-
Бонусные курсы
-
Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.
-
Система контроля версий Git
Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.
-
Английский для IT-специалистов
Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.
Получить презентацию курса и консультацию специалиста
Авторы и спикеры курса

Кирилл
Автор профессии Data Analyst, Product analyst Team Lead в корпорации Citrix (США), Wrike
Юлдуз
Фаттахова
Автор курса Machine Learning. Senior Data Scientist, Team Lead в SberData, Сбер. 5+ лет в профессии 
Евгений
Виноградов
Руководитель отдела разработки хранилищ данных и аналитических сервисов в ЮMoney. 5 лет разрабатывает системы поддержки принятия решений 
Владимир
Ершов
Автор курса Machine Learning, Data Solutions Manager, VISA. В Data Science больше 7 лет 
Артур
Самигуллин
Автор профессии Data Analyst, SberDevices 
Вячеслав
Архипов
Автор курса «Статистика и теория вероятностей». Математик, Banuba development. В Data Science больше 7 лет - Старт курса: 25 мая
- Осталось: 3 места
Стоимость курса
- Рассрочка до 24 месяцев без переплат
- 1 102 лей/мес
-
- 26 468 лей
- 44 114 лей

действует 0 дня 00:00:00
Часто задаваемые вопросы
-
У меня нет опыта работы с данными. Подходит ли мне этот курс?
Курс подходит новичкам без специальных знаний и высшего технического образования. Главное не пожалейте времени на первый этап. Внимательно выполняйте практические задания и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет учиться дальше. -
Можно ли стать Data Scientist за год и найти работу?
Мы составили курс с учётом требований работодателей, а итоговые проекты и практические задания основаны на реальных проблемах, которые решают дата-сайентисты. Если заниматься регулярно, выполнять домашние работы и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование. -
Требуется ли знание математики?
На начальных этапах от вас не требуется продвинутых знаний достаточно школьного курса математики. Не пугайтесь, если вам придётся разобраться в темах, которые вы забыли или не проходили куратор поможет освежить знания или даст ссылки на полезные материалы. -
Нужно ли знать английский язык?
Значения важных англоязычных терминов объясним на курсах. В практических работах перевести незнакомые слова поможет Google Переводчик. Но со знанием языка проще ориентироваться в среде разработки, читать документацию, участвовать в международных проектах.
Поэтому пользователям платформы Skillbox мы дарим бесплатные занятия в онлайн-школе КЭСПА на год. За это время вы освоите грамматику, пополните словарный запас и научитесь свободно читать и говорить на английском. -
Что такое Kaggle?
Это соревновательная платформа для улучшения и отработки навыков на основе реальных задач. Здесь собраны ресурсы для самостоятельного изучения отдельных тем, обсуждения вопросов и даже онлайн-среда для программирования. Наш курс ориентирован на практику, и поэтому мы даём вам возможность соревноваться в рамках дипломных проектов по правилам Kaggle. -
Получится ли совмещать прохождение курсов с работой?
Вы можете смотреть видео в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, доступ к курсу останется у вас навсегда получится освежить свои знания в любой момент. -
Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?
Всё зависит только от вас. В среднем участники курса занимаются от 3 до 5 часов в неделю. -
Кто будет проверять практические задания?
Никаких автоматических проверок и скриптов. С вами будет работать живой человек. Он не только укажет на ошибки, а поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. Проверка практических заданий и доступ к Telegram-чату уже входят в стоимость курса ничего доплачивать не нужно. -
Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
Да, вы можете купить курс в рассрочку и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи. -
Чем рассрочка отличается от кредита?
Вы оплачиваете только стоимость курса проценты мы берём на себя. Для оформления рассрочки не требуются официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.
Получите консультацию и курс в подарок при покупке
Мы свяжемся с вами и ответим на любые возникшие вопросы

Получите персональную скидку
Оставьте заявку — мы расскажем о скидках и подберем для вас курс под любые цели и бюджет.
Записаться на курс
Наш специалист свяжется с вами и ответит на любые ваши вопросы
Спасибо за заявку!
Наш менеджер свяжется с вами
в ближайшее время
Купить курс
Условия рассрочки
Сумма первых 5 платежей поступит на Ваш счет, с которого будет списываться плата за обучение.
Ваши собственные средства начинают списываться только с 6 месяца обучения
- Санкт-Петербург
- Алматы
- Киев
- Минск
- Москва
- Санкт-Петербург
- Алматы
- Волгоград
- Воронеж
- Екатеринбург
- Казань
- Красноярск
- Нижний Новгород
- Новосибирск
- Омск
- Пермь
- Ростов-на-Дону
- Уфа
- Челябинск
- Вологда
- Гомель
- Ижевск
- Иркутск
- Калининград
- Кемерово
- Киров
- Краснодар
- Курск
- Липецк
- Махачкала
- Оренбург
- Пенза
- Ростов
- Рязань
- Саратов
- Севастополь
- Симферополь
- Сочи
- Ставрополь
- Сургут
- Тверь
- Тольятти
- Томск
- Тула
- Тюмень
- Ульяновск
- Хабаровск
- Чебоксары
Отзывы участников
Иван Медведев
Курс «Инженер по тестированию»Если какой-то материал тяжело даётся, есть вопрос по ДЗ, достаточно написать преподавателю, который поможет разобраться с информацией и подскажет, как решить задачу.
По итогу 9-месячной учёбы стал по-другому смотреть на сайты. Замечаю «баги», разбираюсь в вёрстке, веду репорты. Узнал, как работать со специфическим ПО.
Уже сейчас нисколько не жалею, что выбрал Skillbox. Спасибо!!!
Валентина Нарушевич
Курс «Графический дизайнер с нуля до PRO»Благодаря курсу я научилась создавать классные постеры и векторные изображения. Также мой список новых скиллов пополнили ретушь и обтравка изображений — одни из главных навыков профессионального графического дизайнера.
Ну и умение верстать журналы! Теперь я как самый настоящий графический дизайнер с лёгкостью могу создать разворот какого-нибудь модного журнала.
Алла Комиссаренко
Курс «UX-дизайнер с нуля до PRO»Работать дизайнером мне очень нравится, от UX я вообще в восторге, тяга к аналитике у меня была всегда. После долгих поисков работы в новой сфере подруга помогла мне получить заказ на редизайн сайта большой компании.
Отдельно хочу сказать спасибо куратору Александру Свобода, он очень подробно расписывал все недочёты и ошибки решений в дизайне.
Мой сайт
ВКонтакте
Яна Щербицкая
Курс «Photoshop с нуля до PRO»Курс очень круто структурирован, там есть все знания, которые мне нужны, чтобы освоить программу. Сама бы я точно что-нибудь пропустила.
Преподаватели всё спокойно и терпеливо объясняют. Если ты что-то не понял, снимут дополнительный видеоролик и покажут ещё раз.
Самое крутое в курсах Skillbox — постоянная связь с теми, кто подскажет, как правильно.
Мой сайт
Елена Кальво
Курс «Копирайтинг от А до Я»«Почему бы не сделать из хобби источник заработка?» — однажды подумала я.
Недолго размышляя, записалась на курс в Skillbox и встала в ряд претендентов на гордое звание копирайтера.
Работа с текстом помогла мне вернуть свою жизнь, вдохновила. Я начала снова ухаживать за собой, читать. Увидела, что я не только мать, но и писатель.
Ирина Семёнова
Курс «SMM-специалист»Я узнала, что такое охваты, KPI и прочие слова, которые раньше пугали. Поняла, что чем проще и понятнее, тем лучше. Разобралась в сложной иерархии рекламного кабинета и научилась настраивать аудиторию и рекламу.
Я уже в теме и не боюсь назвать своих более опытных друзей коллегами.
Мой дипломный проект