Войти
Каталог
Data Scientist с нуля до Junior
- ★ 4,6 из 5
рейтинг курса на основе 14 267 оценок
- Авторы курса
эксперты из «Сбера», Visa, Wildberries, ВТБ, EPAM, VK, МАИ, Avito
- До 9 проектов
в портфолио
Data Scientist — элита среди IT-специалистов
Сегодня компании по всему миру охотятся за теми, кто умеет обучать нейросети и анализировать огромные массивы данных. А зарплаты в этой сфере продолжают бить рекорды.
Что даёт профессия Data Scientist
- Работу, которой не грозит вымирание Всё больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов.
- Свободу выбирать направление Можете обучать нейросети для выявления опасных заболеваний, а если надоест — перейти в музыкальный стартап и создавать рекомендательный сервис.
- Возможность видеть результат своей работы Алгоритмы в современных сервисах определяют, что мы покупаем, слушаем, смотрим и каким маршрутом едем на работу.
Кому подойдёт курс
- Новичкам
Для прохождения курса не нужно иметь техническое образование и опыт в IT. Вы получите структурированные знания, отточите навыки на реальных задачах и уже через год сможете начать работать.
- Программистам и аналитикам
Прокачаете аналитическое и алгоритмическое мышление. Научитесь выявлять потребности бизнеса, строить модели машинного обучения и сможете применять Python для решения задач с данными.
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.
Как проходит обучение
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
Вы освоите ключевые навыки Data Scientist
Должность
Data ScientistНавыки
- Извлекаю данные из различных источников: файлы, API, базы данных
- Очищаю данные
- Работаю с Big Data
- Провожу разведывательный анализ данных
- Визуализирую результаты анализа в виде дашбордов
- Формулирую и проверяю гипотезы
- ML-инженер: строю модели машинного обучения с учителем и без
- ML-инженер: внедряю модели и оцениваю их качество
Инструменты
И добавите 3+ реальных проекта в портфолио
-
После курса Введение в Data ScienceЗакрепите новые знания на индивидуальном проекте — пройдёте путь от загрузки данных до внедрения модели. Решите задачи ML-инженера и дата-аналитика, чтобы определиться со специализацией.
-
После курса Machine LearningСоревнование 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.
-
После курса Data Analyst: продуктовая аналитикаПроанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь.
-
После курса Data Analyst: маркетинговая аналитикаПодготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы об эффективности рекламных кампаний.
-
После курса Data Analyst: BI аналитикаПостроите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании.
Решайте первые реальные задачи
Вебинары с экспертами для дополнительной практики и общение в Telegram-чате с другими пользователями
Партнёр курса — Yandex Cloud
Программа обучения
- 9 месяцев обучения
- 80 тематических модулей
- 2 проекта
- Обновили курс в 2025 году
- Базовая подготовка
-
Введение в Data Science Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
- Введение в курс
- 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
- Заключение
-
Основы статистики и теории вероятностей Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями.
- Введение в теорию вероятностей
- Случайные события
- Случайная величина
- Непрерывные распределения. Общие сведения
- Основные виды непрерывных распределений
- Статистические тесты
-
Основы математики для Data Science Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением.
- 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. Вектора и матрицы. Градиент
- ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
- Задача аппроксимации как матричное уравнение
-
- Специализация
-
Специализация 1: Machine Learning Machine Learning: Junior. Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации.
- 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
-
Специализация 2: Data Analyst Data analyst: Junior. Познакомитесь с базовыми методами анализа, пройдёте основы маркетинговой, BI и продуктовой аналитики.
- Введение
- Доступные источники данных
- Аналитика на метриках
- Подходы к оценке качества данных
- Введение в формулирование гипотез
- Визуализация в Excel
- Проанализируете текущие продажи компании, выявите лидеров и аутсайдеров, визуализируете данные
- Объединение разнородных данных
- Требования к качеству данных
- Корреляция и факторы
- Визуализация в Python
- Формулирование гипотез по данным
- Выявите проблемные этапы воронки продаж, определите их причины, дадите рекомендации по изменению подходов к продажам
- SQL как инструмент формирования витрины данных
- Очистка данных
- Методы прогнозирования
- Программные средства визуализации
- А/В-тесты и их планирование
- Проанализируете изменения в мобильном приложении маркетплейса при помощи А/Б тестов по результатам внедрения ML-модели для оптимизации доставки
- Данные по API и аккумулирование источников
- Повышение качества данных
- Выявление закономерности в данных
- Интерпретация результатов А/В-тестирования
- Аналитическая отчётность и сторителлинг
- Выявите основные факторы убыточности и научитесь её прогнозировать, протестируете гипотезы о снижении убыточности
-
- 4,7
- 4,7
- 4,8
- 4,5
- 4,7
- 5,0
- 4,5
- 4,7
Вам может понравиться
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.
-
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.
- 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