Главная Каталог курсов Программирование Data Scientist с нуля до Junior

Data Scientist с нуля до Junior

ПЕРВЫЙ ПЛАТЕЖ НА 2-ОЙ МЕСЯЦ
-40% 0 дня 00:00:00
Записаться на курс
  • ★ 4,6 из 5

    рейтинг курса на основе 14 267 оценок

  • Авторы курса

    эксперты из Сбера, Visa, Wildberries, ВТБ, EPAM, VK, МАИ, Avito

  • 2 специализации

    на выбор

  • -40%

    Скидка  действует
    0 дня 00:00:00

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.

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.

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

  • Первый уровень: базовая подготовка. 5 месяцев

    Попробуете себя в роли аналитика и специалиста по машинному обучению. Получите фундаментальные знания и навыки, которые помогут освоить любое из 2 направлений.

  • Второй уровень: специализация. 4 месяца

    Выберете сферу, в которой хотите развиваться, и подробно изучите направление. Знания закрепите на практике — решите задачи с реальными данными, примете участие в соревновании на платформе Kaggle или в командном проекте.

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

Кураторы-эксперты и живая обратная связь

Кураторы дадут комментарии к вашим работам и помогут сделать их лучше. Это эксперты с опытом работы в отрасли от 5 лет, они прошли методическое обучение — умеют объяснять сложное и вдохновлять на развитие.

Помогаем разобраться и справиться

Оперативно ответим на вопросы по домашнему заданию и пришлём качественный разбор 💙

Вы освоите ключевые навыки Data Scientist

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

И добавите 3+ реальных проекта в портфолио

  • После курса Введение в Data Science

    Закрепите 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 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.

  • После курса Data Analyst: продуктовая аналитика

    Проанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь.

  • После курса Data Analyst: маркетинговая аналитика

    Подготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы об эффективности рекламных кампаний.

  • После курса Data Analyst: BI аналитика

    Построите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании.

Общение, комьюнити и нетворкинг

Вебинары с экспертами для дополнительной практики 
и общение в Telegram-чате с другими пользователями

Программа обучения

  • 9 месяцев обучения
  • 80 тематических модулей
  • 2 проекта
  • Обновили курс в 2025 году
  1. 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 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
    3. 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
  2. Специализация
    1. 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
      • 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. 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

Сертификат от Lerna

Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

Посмотреть сертификат
  • Старт курса: 1 июля
  • Осталось: 2 места

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 52 669 AMD/мес
  • -40%
31 601 AMD/мес
  • В рассрочку на 12 месяца
  • Курс в подарок
  • Год английского бесплатно

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Студенты довольны обучением

  • 93% выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели
  • 78% выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox

Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ)

4 500+ оценок на разных независимых площадках

  • 4,7
    4 967 оценок
  • 4,7
    974 оценки
  • 4,8
    490 оценок
  • 4,5
    2 368 оценок
  • 4,7
    559 оценок
  • 5,0
    321 оценка
  • 4,5
    230 оценок
  • 4,7
    232 оценки

Отзывы участников

Иван Медведев, Ивантеевка Курс «Профессия 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!!!
Станислав Лазарев Курс Data Scientist с нуля до Junior (комплект курсов)
Для меня видео лучше, чем текст. Есть возможность задать куратору вопросы, спросить советы, обратиться за рекомендациями и получить комментарии в формате живого общения, а не в виде шаблонных отписок (мой куратор — Артём Ляховский, и мне импонирует такой формат). Понравилось, что после каждой мини-темы есть практические задачи для закрепления, а не только итоговые практические работы. Не понравился факториал! Дошёл до темы 14, но четыре раза переделывал в ней работу) Хотелось бы в некоторых, особенно в сложных, темах, один-два дополнительных примера.

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 видеоматериалам 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.