Войти
Каталог
Data Scientist PRO
- Все знания для работы в индустрии
Пройдёте полный цикл работы с данными: от Excel до машинного обучения
- Практика на реальных проектах
Добавите в портфолио кейсы от «Сбера» и других компаний
- Более 20 проектов в портфолио
По аналитике, программированию и машинному обучению
Кто такой дата-сайентист
Это специалист, который помогает бизнесу принимать решения на основе данных. Он анализирует информацию о клиентах, продажах и продуктах и с помощью нейросетей прогнозирует, кто уйдёт из сервиса, что будут покупать чаще, что поможет увеличить прибыль.
Один курс — несколько карьерных направлений
Кратко про обучение
- Постепенно погрузитесь в профессию Изучите основы математики и статистики, а затем на продвинутом уровне изучите 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.
Сравниваете разные курсы по data science?
Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы расскажем, чем программа обучения в Skillbox отличается от остальных.
Мы научим вас каждому этапу работы с данными
- Собирать и обрабатывать данные
Научим выгружать данные из разных источников и очищать их от лишней информации.
- Анализировать и оценивать данные
Подробно и на понятных примерах объясним основы статистики, чтобы вы смогли быстро выявлять паттерны, тенденции и корреляции в данных.
- Программировать и прогнозировать
С нуля научим программировать модели машинного обучения на Python. С помощью таких моделей вы сможете предсказывать данные. Например, погоду или будущую прибыль компании.
- Визуализировать и презентовать данные
Вы узнаете, как создавать графики, диаграммы и дашборды, чтобы сделать данные понятными для других людей. А ещё мы научим вас презентовать результаты анализа заказчику.
Преподаватели из топовых компаний доступно объяснят каждую тему
Программу обучения разбили на понятные этапы
Программа обучения
- 12 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
-
- Погружение в специализацию 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
-
- Погружение в специализацию 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
-
- Экспертный уровень: machine learning
-
Machine learning. Advanced 10 уроков, 21 задание
- Auto ML
- Введение в computer vision
- Нейронные сети и computer vision
- Нейронные сети и NLP
- Введение в рекомендательные системы
- Коллаборативная фильтрация
- Бизнес-оценка рекомендательных систем
- Продвинутые инструменты ML-инженера
- Временные ряды
- Мониторинг качества. Бонус-модуль
- Итог: освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов
-
Deep learning (углубление в области NLP и CV) 10 уроков
- Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, как использовать предобученные модели, готовить и передавать данные в нейросеть, строить и тестировать архитектуры, настраивать параметры и обучать модели на GPU
-
Итоговый проект
- Поработаете с алгоритмами компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP)
-
- Экспертный уровень: data analyst
-
Продуктовая аналитика 37 уроков, 5 заданий
- Метрики
- Исследования
- A/B-тестирование
- Юнит-экономика
- Отчётность
-
Маркетинговая аналитика 70 уроков, 11 заданий
- Введение в метрики и каналы продвижения
- Введение в маркетинговую аналитику
- Введение в конкурентный анализ
- Исследование целевой аудитории
- Анализ данных в «Яндекс Метрике»
- Анализ данных в GA4. MyTracker
- MyTracker
- Основные источники данных о продажах и клиентах
- Сквозная аналитика
- Основные системы визуализации
- Запуск кампании, анализ результатов и формирование новых гипотез
-
BI-аналитика 54 урока, 11 заданий
- Обзор Power BI
- Power Query: вводная часть
- DAX: вводная часть
- Визуализация: вводная часть
- Визуализация: фильтры, гистограммы и графики
- Визуализация: карты, таблицы и матрицы
- Визуализация: как сделать отчёт интерактивным
- Визуализация: прочие визуальные элементы
-
Для тарифов «Оптимальный» и «Расширенный»: «Data Engineer. Junior» Научитесь применять инструменты для сбора, обработки и хранения данных на профессиональном уровне
- Загрузка источников
- Создание промышленных приложений
- Обработка больших объёмов данных
- Создание data lake
- Создание data warehouse
- Тестирование приложений и качества данных
-
- Дополнительные курсы
-
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 применяется математическая статистика и теория вероятностей
-
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
-
Ваше резюме по итогам обучения
Должность
Дата-сайентистНавыки
- Извлекаю данные из различных источников — файлов, API, баз данных и хранилищ (DWH)
- Очищаю и преобразую данные для анализа, использую продвинутые методы обработки
- Работаю с большими объёмами данных (big data)
- Провожу разведочный анализ, строю статистические выводы и проверяю гипотезы
- Провожу A/B-тесты для принятия обоснованных бизнес-решений
- Создаю интерактивные дашборды и автоматизированные отчёты в Power BI и других инструментах
- Анализирую пользовательские пути: от построения воронок до расчёта юнит-экономики
- Строю и обучаю модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии и кластеризации
- Внедряю ML-модели в продакшен-среду, настраиваю мониторинг их работы и обеспечиваю их надёжную эксплуатацию
- Использую широкий набор инструментов: от SQL и Power BI до Python и облачных платформ
- Перевожу данные на язык бизнеса
- Коммуницирую с заказчиками, обрабатываю обратную связь
- Презентую результаты аудитории
Инструменты
Собственная образовательная платформа
Как проходит обучение
- Сначала смотрите видеоуроки
Они доступны в любое время. К каждому уроку мы приложили полезные материалы.
- Потом выполняете задание или проекты
Каждое задание основано на реальных данных. Во время выполнения проектов вы закрепите все знания, которые получили в видеоуроках.
- Получаете обратную связь от кураторов
Они проверят ваши задания в течение 72 часов с момента отправки работы, укажут на ошибки или похвалят за то, что вы всё сделали круто.
- Учебные материалы всегда под рукой
Вы можете проходить обучение в мобильной версии платформы прямо с телефона — весь прогресс сохранится.
Заявка почти оформлена — выберите подходящий 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
- Самый популярный
Всё из базового тарифа, плюс:
- Индивидуальные консультации и разбор работ от эксперта по data science
- Курс по дата-инженерии, который научит более глубоко работать с данными: собирать, очищать и хранить
- Продвинутые курсы по дата-аналитике и ML-инженерии
- Курсы по нейросетям для более быстрой работы с данными
-
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: задачи 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.
-
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 необходимому, 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
-
Кому подойдёт курс «Data scientist» от Skillbox?
- Новичкам. 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 доведёт до результата
- Дата-сайентистам. Курс поможет вам повысить квалификацию и актуализировать знания
- Специалистам из смежных сфер. Курс поможет вам быстро перестроиться на новую профессию и получить высокооплачиваемую работу
-
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 студентов
8 отзывов