Войти
Каталог
Data Scientist с нуля до Junior
- Подходит новичкам
Для старта не нужны опыт в IT и знания математики
- 2 направления
Попробуете дата-аналитику и машинное обучение, а затем выберете, что изучать
- Более 20 проектов в портфолио
По аналитике, программированию и машинному обучению
Data science — лучшая сфера для входа в IT
Специалисты по data science помогают бизнесу принимать решения на основе данных. Именно поэтому за ними охотятся ведущие компании, а зарплаты одни из самых высоких в IT-индустрии и постоянно растут.
Один курс — несколько карьерных направлений
Всё для комфортного входа в профессию с нуля
- Постепенно погрузитесь в профессию Изучите основы математики и статистики, а затем на продвинутом уровне освоите машинное обучение или анализ данных на выбор.
- Сможете работать во время обучения Уже в середине курса ваших знаний и навыков будет достаточно, чтобы выйти на стажировку.
- Будете учиться на реальных задачах Поработаете с данными от «СберАвтоподписки» и других компаний.
Этот курс подойдёт гуманитариям? А если мне уже не 20 лет?
Вам по силам освоить Data Science независимо от возраста, имеющихся знаний, образования и опыта.
Больше половины участников курса старше 26 лет, а 48% изучали математику давно и уже всё забыли.
Учим на собственной образовательной платформе
- Теория с доступом навсегда
Видеолекции можно смотреть в любое время, доступ к курсу и всем обновлениям останется с вами навсегда
- Тренажёры и реальные задачи
Будете практиковаться на реальных данных. А ещё — выполнять задачи из интересных вам сфер бизнеса
- Персональная обратная связь
Куратор-эксперт подробно разберёт вашу работу и расскажет, что можно улучшить
- Учебные материалы всегда под рукой
Вы можете проходить обучение в мобильной версии платформы прямо с телефона — весь прогресс сохранится.
Спикеры объяснят материалы курса простым и доступным языком
Программу обучения разбили на понятные этапы
Программа обучения
- 9 месяцев обучения
- 20+ реальных проектов в портфолио
- 100+ практических работ
- Обновлена в 2026 году
- Первый уровень: базовая подготовка
-
Введение в data science 160 уроков, 32 задания
- Business understanding. С чего начинается работа с данными
- Data understanding. Excel
- Введение в Python
- Переменные и типы данных
- Условия
- Циклы
- Алгоритмы и структуры данных
- Функции
- Коллекции в Python
- Чтение файлов в Python и командной строке
- Библиотека Pandas
- Базы данных
- Язык запросов SQL
- Power BI
- Data preparation
- Разведочный анализ данных: data cleaning
- Разведочный анализ данных: data visualization
- Разведочный анализ данных: feature engineering
- Modeling
- Машинное обучение
- Линейные модели и нейронные сети
- Метрики в аналитике
- Маркетинговая аналитика
- Продуктовая аналитика
- Modeling. Заключение
- Evaluation
- Deployment
- Модель как API
- Мониторинг моделей
- Airflow
- Итог: познакомитесь с основными направлениями data science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
-
Основы статистики и теории вероятностей 11 уроков, 11 заданий
- Введение в теорию вероятностей
- Случайные события
- Случайная величина
- Непрерывные распределения. Общие сведения
- Основные виды непрерывных распределений
- Статистические тесты
- Итог: поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями.
-
Основы математики для data science 5 уроков, 5 заданий
- Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
- Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты
- Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики
- ML. Интерполяция и полиномы
- ML. Аппроксимация и преобразования функций
- ML. Аппроксимация и производные
- ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
- ML. Частные производные функции нескольких переменных
- ML. Векторы и матрицы. Градиент
- ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
- Задача аппроксимации как матричное уравнение
- Итог: получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением.
-
- Направление на выбор: machine learning
-
Machine learning. Junior 22 урока, 16 заданий
- Постановка задачи машинного обучения
- Основные термины машинного обучения
- Линейная регрессия
- Регуляризация линейной регрессии
- Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие
- Библиотека NumPy
- Линейная классификация. Логистическая регрессия
- Линейная классификация. Метод опорных векторов
- Логическая классификация. Деревья решений
- Деревья решений и случайный лес
- Очистка данных
- Кластеризация. Метод k-средних
- Интерпретация. Метод k-средних
- Кластеризация. DBSCAN
- Несбалансированные выборки
- Нейрон и нейронная сеть
- Основы анализа текстов
- Итог: познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации.
-
Итоговый проект Модель кредитного риск-менеджмента для банка
- Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента
- Поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента
-
- Направление на выбор: data analyst
-
Data analyst. Junior 28 уроков, 32 задания
- Доступные источники данных
- Аналитика на метриках
- Подходы к оценке качества данных
- Введение в формулирование гипотез
- Визуализация в Excel
- Объединение разнородных данных
- Требования к качеству данных
- Корреляция и факторы
- Визуализация в Python
- Формулирование гипотез по данным
- SQL как инструмент формирования витрины данных
- Очистка данных
- Методы прогнозирования
- Программные средства визуализации
- A/B-тесты и их планирование
- Данные по API и аккумулирование источников
- Повышение качества данных
- Выявление закономерности в данных
- Интерпретация результатов A/B-тестирования
- Аналитическая отчётность и сторителлинг
- Итог: познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа данных продаж. Пройдёте основы маркетинговой, продуктовой и BI-аналитики.
-
Итоговый проект Анализ эффективности маркетинговых кампаний
-
- Дополнительные курсы
-
Основы SQL 16 уроков
- Введение в хранение и обработку данных
- Реляционные базы данных
- Команды добавления, изменения и удаления данных
- Команды обработки данных
- Продвинутый SQL
- Итог: научитесь работать с реляционными базами данных и языком SQL для решения профессиональных задач.
-
Основы статистики и теории вероятностей. Advanced 6 уроков
- Gentle introduction. Теория вероятностей в Python
- Оценивание
- Проверка гипотез: теория
- Проверка гипотез: практика
- Совместные распределения
- Исследование зависимостей
- Временные ряды
- Дополнительные главы (частотный и байесовский подходы, энтропия и дивергенция, формула Байеса)
- Итог: научитесь применять принципы статистики и теории вероятностей при работе с задачами data science. Поймёте, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяются математическая статистика и теория вероятностей.
-
ИИ-помощники для IT-специалистов: ChatGPT и аналоги [Для тарифов «Оптимальный» и «Максимальный»]
- Виды ИИ-помощников и основы промптинга
- Тактики использования ИИ-помощников для работы с кодом
- Продвинутые методы использования: плагины и API
- ИИ для личных целей
-
Соберёте портфолио из 10+ проектов
-
Анализ изменений в мобильном приложении маркетплейсаОрганизуете А/В-эксперимент на основе реального датасета и оцените, насколько успешно на продукт повлияли изменения.
-
Визуализация данных в ExcelПроанализируете текущие продажи компании, выделите лидеров и аутсайдеров. Поможете владельцу компании понять, какие товары и бренды можно вывести из продаж.
-
Анализ данных в страховой компанииВыявите основные факторы убыточности по страховым полисам и научитесь прогнозировать её на самых ранних этапах. Предложите бизнесу протестировать гипотезу о снижении убыточности за счёт внедрения кластеризации.
-
Анализ сайта партнёраПроанализируете датасет от компании «СберАвтоподписка», которая предоставляет клиентам автомобили по подписке. Затем проверите гипотезы или создадите модель для предсказания целевого действия в зависимости от специализации.
-
Предсказание совершения целевого действия на сайте «СберАвтоподписка»Проведёте базовую обработку данных и разведочный анализ, научитесь предсказывать совершение целевого действия и упакуете модель в сервис.
-
Модель кредитного риск-менеджмента для банкаПроанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку построить скоринг-модель для прогнозирования платёжеспособности клиента.
-
Сервис распознавания документовПоработаете с алгоритмами CV и NLP. Протестируете разные OCR-движки и научитесь извлекать из документов важную информацию.
-
SQL-проект по сбору базы данныхНаучитесь превращать вербальное описание предметной области в проект базы данных. Это важный для аналитика навык.
-
Прогнозная модель времени доставкиСоздадите полноценный ML-проект со сбором фич, предобработкой, кодировкой, нормализацией, метриками и кросс-валидацией.
-
Нейронная сеть в PyTorchОбучите простую нейронную сеть, которая решает задачу регрессии.
По итогам обучения у вас будет сильное резюме
Должность
Data ScientistНавыки
- Извлекаю данные из различных источников: файлы, API, базы данных
- Очищаю и преобразую данные для анализа, использую продвинутые методы обработки
- Работаю с Big Data
- Провожу разведывательный анализ данных
- Визуализирую результаты анализа в виде дашбордов
- Формулирую и проверяю гипотезы
- ML-инженер: внедряю модели и оцениваю их качество
- ML-инженер: строю модели машинного обучения с учителем и без
- Провожу A/B-тесты для принятия обоснованных бизнес-решений
- Строю и обучаю модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии и кластеризации
- Перевожу данные на язык бизнеса
- Коммуницирую с заказчиками, обрабатываю обратную связь
- Презентую результаты аудитории
Инструменты
Выберите тариф
-
- Поможем найти работу или вернём деньги
- Освоите базовые навыки: статистику, теорию вероятностей, основы математики для data science, SQL
- Получите профессию на выбор: аналитик данных или ML-инженер
- Создадите 10+ проектов для портфолио
-
Всё из базового тарифа, плюс:
- Курс по дата-инженерии, который научит более глубоко работать с данными: собирать, очищать и хранить
- Продвинутые курсы по дата-аналитике и ML-инженерии
- Курс по нейросетям для более быстрой работы с данными
- 10 индивидуальных консультаций и разбор работ от эксперта по data science
- Создадите ещё 20+ проектов: усилите портфолио и сможете быстрее трудоустроиться
-
Всё из оптимального тарифа, плюс:
- Сопровождение и адаптация после трудоустройства со стороны Центра карьеры
- Курсы для понимания продукта, маркетинга и бизнес-метрик, которые помогут выделиться среди кандидатов
- Курс по deep learning: навыки работы с нейросетями, компьютерным зрением и NLP — одни из самых дорогих на рынке
- 4,7
- 4,7
- 4,8
- 4,5
- 4,7
- 5,0
- 4,5
- 4,7
Часто задаваемые вопросы
-
Что такое data science?
Data science — это наука, которая использует статистику, аналитику и машинное обучение для извлечения знаний из данных. Наш онлайн-курс высоко оценили студенты. Его средняя оценка — 4,9 из 5 на основе 3 752 отзывов. Мнения наших студентов можно почитать на странице отзывов.
-
Кто такой data scientist?
Специалист по data science, или дата-сайентист (data scientist), изучает данные, находит в них полезные закономерности и на основе этого помогает бизнесу принимать верные решения. А ещё он работает с машинным обучением — создаёт программы, которые могут сами учиться на данных и делать предсказания.
-
Чем занимается специалист по data science?
• Анализирует данные. Например, исследует поведение пользователей в приложении для улучшения интерфейса.
• Создаёт статистические модели, которые могут предсказывать будущее. Например, сколько клиентов отпишутся от сервиса для чтения книг в ближайший год, если бизнес повысит цену на подписку.
• Обучает компьютеры анализировать данные. Например, создаёт модели машинного обучения для распознавания изображений в системах безопасности.
• Визуализирует данные. Разрабатывает интерактивные графики для представления результатов исследования бизнесу, чтобы руководители могли легко воспринимать информацию -
Чему я научусь на курсе?
Вы научитесь всему, что нужно для работы дата-сайентистом:
• Работать с SQL
• Использовать Python и библиотеки
• Проверять данные и определять проблемы
• Создавать модели машинного обучения
• Применять математику для анализа данных
• Возглавлять DS-проекты -
У меня нет опыта работы с данными. Подойдёт ли мне этот курс?
Конечно! У вас всё получится, даже если вы не связаны со сферой IT. Во время обучения вас будет сопровождать куратор, который поможет разобраться со всеми трудностями и дойти до результата.
-
Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.
Заполните данные
Хотите уточнить детали?
Позвоните нам — расскажем подробнее о программе, стоимости и старте обучения
- Санкт-Петербург
- Алматы
- 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
- Сочи
- Ставрополь
- Сургут
- Тверь
- Тольятти
- Томск
- Тула
- Тюмень
- Ульяновск
- Хабаровск
- Чебоксары
Отзывы участников
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!!!
7 отзывов