Получить доступ
Эксклюзивный партнер
Skillbox в России
burger
Каталог
close
list Каталог
Каталог Аналитика и Data Science Профессия Data Scientist

Профессия Data scientist

Получить доступ
  • ★ 4,6 из 5

    рейтинг курса на основе 14 267 оценок

  • Преподаватели из топовых компаний

    Будете учиться у дата-сайентистов из VK, ВТБ, «Сбера», Wildberries

Data scientist помогает компаниям зарабатывать больше

Поэтому такой специалист востребован во многих сферах. Например, с помощью нейросетей и анализа данных он может оценивать кредитоспособность клиентов в банках, создавать рекомендательные сервисы в онлайн-кинотеатрах или искать месторождения полезных ископаемых в нефтяных корпорациях.

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 от компаний

    Поработаете с данными «СберАвтоподписки» и «СберМаркета».

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.

Ваше резюме по итогам обучения

Должность

Data scientist

Навыки

  • 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

8 реальных проектов в профессии

  • Анализ изменений
 в мобильном приложении «СберМаркета»

    Организуете A/B-эксперимент
 на основе реального датасета и оцените, насколько успешно на продукт повлияли изменения.

  • Работа с воронкой продаж онлайн-кинотеатра

    Проанализируете рекламные кампании онлайн-кинотеатра. Это позволит владельцу бизнеса оценить, какой трафик принесла бизнесу реклама, и выявить проблемы в воронке продаж компании.

  • Визуализация данных в Excel

    Проанализируете текущие продажи компании, выделите лидеров и аутсайдеров. Поможете владельцу компании понять, какие товары и бренды можно вывести из продаж.

  • Анализ данных в страховой компании

    Выявите 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 партнёра

    Проанализируете 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

    Вы проведёте базовую обработку данных и разведочный анализ, научитесь предсказывать совершение целевого действия и упакуете модель в сервис.

  • Модель кредитного риск-менеджмента для банка

    Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку построить scoring-модель для прогнозирования платёжеспособности клиента.

  • Сервис распознавания документов

    Поработаете с алгоритмами CV- и NLP. Протестируете разные OCR-движки и научитесь извлекать из документов важную информацию.

Обучение охватывает разные темы

  • Deep Learning

    • Обучение нейронных сетей: обратное распространение ошибки, градиентный спуск
    • LSTM и GRU: продвинутые рекуррентные архитектуры
    • Функции активации (ReLU, sigmoid, softmax)
    • Регуляризация в нейронных сетях: Dropout, Batch Normalization
    • Использование фреймворков для Deep Learning (TensorFlow, PyTorch)

  • Machine Learning (ML)

    • Основные модели: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса
    • Метод опорных векторов (SVM)
    • Метрики качества моделей: accuracy, precision, recall, AUC
    • Кросс-валидация и переобучение моделей
    • Методы кластеризации: K-средние, DBSCAN
    • Основы нейронных сетей: перцептроны, обучение 
с помощью обратного распространения ошибки
    • Работа с библиотеками ML (например, sklearn, TensorFlow, PyTorch

  • Data Analysis

    • Сбор данных
    • Получение данных из различных источников (CSV, Excel, базы данных, API)
    • Основы работы с REST API
    • Сохранение данных и подготовка для последующего анализа
    • Подготовка данных
    • Чистка данных: устранение дубликатов, обработка пропусков, выявление аномалий
    • Приведение данных к нужным форматам: типизация, работа с датами
    • Преобразование категориальных данных, нормализация и стандартизация данных
    • Анализ данных
    • Разведочный анализ данных (EDA): выявление скрытых паттернов и закономерностей

  • Computer Vision (CV)

    • Изображение как вектор: работа с изображениями 
в числовом формате
    • Свёрточные нейронные сети (CNN)
    • Распознавание изображений и объектов
    • Предобученные нейросети
    • Применение нейросетей для распознавания рукописных цифр
    • Работа с библиотекой OpenCV

  • Big Data

    • Hadoop
    • MapReduce
    • Hive: интеграция SQL и MapReduce
    • Oozie: автоматизация процессов в Big Data
    • Data Lake vs. Data Warehouse
    • ETL (Extract, Transform, Load)
    • Работа с большими данными в распределённых системах

  • Natural Language Processing (NLP)

    • Регулярные 
выражения
    • Векторизация текстов: CountVectorizer, TF-IDF
    • Современные методы векторизации: Word2Vec, GloVe, Bert, GPT
    • Регулярные выражения для работы с текстом
    • Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM для NLP задач
    • Анализ текстов: классификация и NER (Named Entity Recognition)

  • Математика и статистика

    • Основы теории вероятностей: законы вероятности, теорема Байеса
    • Статистические тесты: t-критерий, критерий Манна-Уитни, Вилкоксон
    • Доверительные интервалы, ошибки первого и второго рода
    • Центральная предельная теорема
    • Методы оценки гипотез: p-значения, мощность теста
    • Основы линейной алгебры: вектора, матрицы, скалярные произведения
    • Оптимизация: градиенты, минимизация функций ошибок
    • Моделирование случайных величин: биномиальные и нормальные

Каждый может освоить Data Science

  • Во время обучения в вузе Анастасия Коротаева наткнулась на статью про Data Science. Девушку заинтересовала новая сфера, она взяла курс по Data Science в Skillbox, стала участницей кейс-чемпионатов, начала программировать на Python и определилась с профессией после бакалавриата.

    Студентка Специалист по Data Science
    История Анастасии

  • Владислав с нуля выучился на аналитика данных. Работал в «Сбере», а сейчас — занимается аналитикой инцидентов в «Иннотехе».

    Геолог аналитик данных

  • Ольга перешла на позицию дата-сайентиста в немецкой компании и доросла до senior-уровня. Успешно совмещает работу в IT с воспитанием четверых детей.

    Специалист техподдержки, программист дата-сайентист

  • Влада в декрете с нуля освоила дата-аналитику, успешно прошла стажировку и теперь работает маркетологом-аналитиком в крупной компании.

    Менеджер по ВЭД маркетолог-аналитик

  • Иван выиграл в учебном интенсиве, сдав 33 практических работы за месяц, и устроился дата-аналитиком в зарубежную компанию.

    Менеджер по продажам дата-аналитик

  • Алексей Гайдабура работал руководителем в порту, но его всегда тянуло к техническим нюансам работы. Он планировал расписание с помощью анализа статистических данных, проектировал статистические модели. Увлечение привело Алексея на курс Skillbox. Он подробнее погрузился в анализ данных, оптимизировал рабочие процессы и поборол бюрократию у себя в компании.

    Руководитель специалист по Data Science

  • Жираслан учился на инженера-программиста и параллельно осваивал новую профессию дата-сайентиста в Skillbox. После курса Жираслан проходил стажировку в «ВТБ Капитал» и устроился в «Т-Банк» (быв. «Тинькофф») аналитиком в отдел контроля качества.

    Студент аналитик данных в «Т-Банк» (быв. «Тинькофф»)
    История Жираслана

  • Ксения не нашла себя в продажах и решила сменить профессию: окончила курс по анализу данных в Skillbox, переехала в Грецию и стала аналитиком данных в крупном российском банке.

    Менеджер продаж Аналитик данных
    История Ксении

  • Слабый слух не помешал Яне Чусовитиной освоить анализ данных в Skillbox. Девушка участвовала в проекте «Будущее без ограничений», где студенты с инвалидностью учатся в Skillbox бесплатно в течение года. Сейчас Яна работает аналитиком данных в Лукойле, а ещё — разрабатывает идею своего курса по программированию для слабослышащих людей.

    Студентка Аналитик данных в Лукойле
    История Яны

  • Бармен Виктор Толстиков решил заняться Data Science чисто случайно — просто искал новое хобби. Во время пандемии рестораны испытывали не лучшие времена, поэтому Виктор превратил увлечение в основную профессию. Он прошёл курс в Skillbox, устроился аналитиком в геймдев-компании и даже успел получить повышение.

    Бармен Аналитик данных
    История Виктора

  • Андрей 15 лет работал администратором баз данных, а потом понял, что упёрся в потолок. Освоил Data Science в Skillbox и разработал собственную систему искусственного интеллекта для банков.

    Администратор баз данных специалист по Data Science

  • Студенту Артёму Лёвкину с детства нравилось работать с цифрами, поэтому в 22 года он решил освоить Data Science в Skillbox. После обучения Артём устроился дата-сайентистом в аудиторскую компанию Deloitte, где помогает обрабатывать данные.

    Студент специалист по Data Science

  • Владимир работал на фрилансе, когда однажды загорелся идеей заняться прогнозированием и аналитикой данных. Прошёл курс Skillbox, освоил новый язык программирования, увеличил доход и создал собственную нейронную сеть.

    Фрилансер специалист по Data Science
    История Владимира

  • Дарья Бокарева узнала о Data Science на студенческом хакатоне. Зацепила смесь IT и аналитики, а ещё понравилось, что в сфере нужно постоянно учиться. Дарья прошла курс и устроилась в стартап, в котором создаёт умных чат-ботов для бизнеса.

    Студентка специалист по Data Science

Преподаватели из топовых компаний доступно объяснят каждую тему

Программа обучения

  • 12 месяцев обучения
  • 8 реальных проектов в профессии
  • Доступ навсегда
  • Обновлена в 2024 году
  1. Первый уровень: базовая подготовка
    1. 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
      • Получение данных с помощью API
      • 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
    2. 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
    3. 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
  2. Погружение в специализацию machine learning
    1. Machine learning. Junior Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации.
      • Постановка задачи машинного обучения
      • Основные термины машинного обучения
      • Выгрузка данных с помощью SQL
      • 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
    2. Итоговый проект Модель кредитного риск-менеджмента для банка.
      • Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента
      • Поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента
  3. Погружение в специализацию data analyst
    1. Data analyst. Junior Познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа данных продаж. 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
    2. Итоговый проект Анализ эффективности маркетинговых кампаний.
      • С помощью данных о покупках клиентов и их социально-демографических признаках проанализировать эффективность уже проведённых ранее маркетинговых кампаний и выявить факторы, способные повысить продажи.
  4. Экспертный уровень: machine learning
    1. Machine learning. Advanced Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов.
      • Введение
      • Auto ML. Часть 1
      • Auto ML. Часть 2
      • Введение в computer vision
      • Нейронные сети и computer vision
      • Нейронные сети и NLP. Часть 1
      • Нейронные сети и NLP. Часть 2
      • Введение в рекомендательные системы
      • Коллаборативная фильтрация
      • Бизнес-оценка рекомендательных систем
      • Продвинутые инструменты ML-инженера
      • Временные ряды
      • Прогнозирование временных рядов с помощью других методов
      • Мониторинг качества. Бонус-модуль
    2. Deep learning (углубление в области NLP и CV) 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.
    3. Итоговый проект Поработаете с алгоритмами компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP).
  5. Экспертный уровень: data analyst
    1. Продуктовая аналитика Будете обрабатывать данные, исследовать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Полученные результаты помогут решить задачи бизнеса.
      • Введение
      • Метрики
      • Исследования
      • А/В-тестирование
      • Юнит-экономика
      • Отчётность
    2. Маркетинговая аналитика Узнаете, как настраивать веб- и сквозную аналитику, создавать воронки продаж, анализировать поведение пользователей на сайте.
      • 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
  6. Дополнительные курсы
    1. Основы статистики и теории вероятностей advanced Научитесь применять основные 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.
      • 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)

Кем вы ещё сможете работать после обучения

  • Инженером машинного обучения

    Будете разрабатывать и оптимизировать модели, которые позволяют компьютерам обучаться на данных и делать прогнозы.

  • Аналитиком данных

    Будете собирать, обрабатывать и анализировать данные, чтобы выявить тенденции и паттерны, которые помогут принимать обоснованные решения компаниям из разных сфер.

  • Специалистом CV

    Будете помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Будете работать с алгоритмами, которые позволяют контролировать безопасность
на производстве, усталость водителей и повреждения трубопроводов на нефтезаводах.

  • BI-аналитиком

    Будете анализировать, визуализировать данные и создавать интерактивные дашборды в BI-инструментах, таких как Microsoft Power BI, Tableau, QlikView, IBM Cognos, Google Data Studio.

  • Продуктовым аналитиком

    Будете анализировать метрики продукта и поведение пользователей, проводить A/B-тестирование и выявлять потребности в новых функциях
в продукте.

  • Маркетинговым аналитиком

    Будете анализировать эффективность рекламных кампаний, сегментировать аудитории на основе данных и прогнозировать спрос на товары
и услуги.

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 вы 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, что вы все сделали круто.

Общение, комьюнити и нетворкинг

Вы сможете общаться в Telegram-чате с другими пользователями и экспертами.

Записаться на курс
-45%
6 588 ₽/мес
11 977 ₽/мес
В рассрочку на 36 мес
Скидка по промокоду:
Кешбэк 30%: 71 143 балла на Lerna
Профессия Data Scientist
Длительность: 12 мес
Старт курса: после оплаты
Заполните контактные данные
Имя
Телефон
E-mail
Промокод
Название компании
Отправить заявку
success
error
warning

Вам может понравиться

    Часто задаваемые вопросы

    • Что такое Data Science?

      Data Science — это наука, которая использует статистику, аналитику и машинное обучение для извлечения знаний из данных.

    • Кто такой Data scientist?

      Специалист по Data Science или 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 scientist?

      •‎ 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 свою квалификацию и актуализировать знания.

      •‎ Специалистам из смежных сфер. Курс поможет вам быстро перестроиться на новую профессию и получить новую 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.

    • Что значит 3 месяца бесплатно?

      Освоить новую профессию с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые 3 месяца мы берём на себя — вам не придётся вносить ежемесячные платежи. Вместо этого сфокусируетесь на изучении курса и без стресса пройдёте необходимые основы. Внести остаток и оплатить полную стоимость курса можно до конца периода рассрочки.