Образовательная платформа
Весенняя перезагрузка Скидка 50% действует 0 дней 00:00:00
Записаться на курс

Первый платёж через 3 месяца

Профессия Data Scientist

Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных и машинном обучении, подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.

О профессии

Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу.
Аналитик помогает бизнесу принимать решения, а специалист по машинному обучению, или ML-инженер, создаёт нейросети, которые чего только не умеют — распознают тексты, фотографии или даже пишут стихи.

Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.

Что даёт профессия Data Scientist?

  • Востребованную работу, которой не грозит вымирание

    Не зря авторитетное издание Harvard Business Review назвало Data Science самой сексуальной профессией XXI века. Причина — всё больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов. На ваши навыки всегда будет спрос — опытный Data Scientist может зарабатывать до 500 000 рублей.

  • Свободу выбирать направление

    Вы можете обучать нейросети для выявления опасных заболеваний, а если надоест — перейти в музыкальный стартап и создавать рекомендательный сервис. Сфера применения Data Science не ограничивается одним направлением. А ещё тут нет рутины — каждый проект интересен и по-своему уникален.

  • Возможность видеть результат своей работы

    Работа дата-сайентиста прямо влияет на жизнь компаний и людей. Нейросети определяют, что мы покупаем, слушаем, смотрим и каким маршрутом едем на работу. Благодаря ML-специалистам ИИ делает для нас подборку музыки и подсказывает, как объехать пробку. А решения аналитиков помогают компаниям получать больше прибыли — в результате бизнес может повысить зарплаты сотрудникам или обновить оборудование.

Этот курс подойдёт «гуманитариям»? А если мне уже не 20 лет?

Вам по силам освоить Data Science независимо от возраста, первоначальных знаний, образования и опыта. Больше половины участников курса старше 26 лет, а 48% изучали математику давно и уже всё забыли. И это не помешало им пройти курс и построить карьеру в сфере данных. Сейчас участники работают аналитиками и дата-сайентистами в банках, IT-бизнесе, торговых сетях, страховых компаниях, хотя начинали с нуля.

Кому подойдёт этот курс

  • Новичкам

    С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Разберётесь в основах статистики, теории вероятности и математике — даже если вы заядлый «гуманитарий». Решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Устроитесь на стажировку по выбранной специальности и начнёте зарабатывать ещё до окончания курса.

  • Программистам

    Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до запуска модели.

  • Начинающим аналитикам

    Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании. Сможете обучать модели и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Как проходит обучение на платформе

  • Иллюстрация этапа обучения
    Знакомство с платформой

    Присоединяетесь к курсу

    Всё обучение будет в личном кабинете. Вы получите бесконечный доступ к материалам курса, которые мы регулярно обновляем.

  • Иллюстрация этапа обучения
    Просмотр уроков

    Учитесь в удобное время

    Вас ждут: видео с теорией, которые можно посмотреть в любой момент, тесты для проверки знаний, лонгриды для вдумчивого чтения и вебинары, на которых вы можете задать вопрос эксперту в прямом эфире.

  • Иллюстрация этапа обучения
    Выполнение практических работ

    Практикуетесь

    В курсе — более 80 практических работ на реальных данных, разборы кейсов, соревнования на платформе Kaggle и командные проекты. Вы не только закрепите знания, но и соберёте сильное портфолио.

  • Иллюстрация этапа обучения
    Общение с куратором

    Получаете живую обратную связь

    Вы не останетесь без поддержки на курсе. Эксперт внимательно проверит работы, разберёт и прокомментирует каждую ошибку и поможет, если что-то не получается. А ещё — поделится опытом из своей практики.

Команда поддержки будет рядом

  • Куратор-эксперт будет проверять ваши работы и помогать сделать их лучше. В кураторы мы берём практикующих экспертов с опытом работы от 5 лет. Они проходят методическое обучение — и умеют объяснять сложное.

    Куратор-эксперт

    Подробно разбирает домашние задания, помогает сделать лучше

  • HR-консультант поможет в поиске работы. Вместе вы составите план развития, резюме и портфолио. Консультант подготовит вас к собеседованиям и даст доступ к закрытому каналу с вакансиями.

    HR-консультант

    Помогает в поиске работы: 
от плана действий до собеседований

  • Служба заботы поддержит в решении всех технических вопросов. Например, поможет установить лицензионные программы или объяснит, как работать с учебной платформой.

    Служба заботы

    Помогает с вопросами по платформе и прохождению курса

Мы хотим, чтобы всё у вас получилось

Помогаем разобраться и справиться

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

  • Учебное комьюнити для общения и обмена опытом

    Встречайтесь в чатах курса, делитесь решениями, объединяйтесь в команды с первых дней обучения

  • Помощь по всем техническим вопросам

    Поможем установить лицензионные программы, ответим на вопросы о платформе

  • Доступ навсегда — к курсу и чату в Telegram

    Сможете задавать вопросы в чате и смотреть обновления программы даже после окончания обучения

Уровни курса

  • 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 и трудоустройство. 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. Через 9 месяцев после начала курса — трудоустройство на позицию Junior в компанию.

  • Третий уровень: повышение квалификации. 3 месяца

    Продолжите изучать курс параллельно с работой — выберете более узкую специализацию. Например, сможете развиваться в сфере компьютерного зрения или продуктовой аналитики.

Кем вы станете после курса?

  • Вариант 1. Специалист по машинному обучению

    Будете анализировать большие объёмы информации, создавать модели машинного обучения для прогнозирования в бизнесе, медицине и промышленности. Обучать нейросети, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продолжите профессиональное развитие в сфере обработки естественного языка или компьютерного зрения.

  • Вариант 2. Аналитик данных

    Будете помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Собирать информацию и анализировать её, находить аномалии в метриках. На основе исследований будете выявлять закономерности, строить гипотезы и проверять их жизнеспособность с помощью моделирования. Научитесь визуализировать результаты работы в виде графиков и диаграмм.

Партнёр курса — Yandex Cloud

Yandex Cloud — облачная платформа, которая помогает развивать проекты с помощью IT-технологий. На ней вы сможете использовать сервисы для создания виртуальных машин, настройки серверов, хранения и шифрования данных.Для выполнения практических заданий всем участникам курса дарим доступ к Yandex Cloud на всё время обучения!

О Skillbox

Skillbox —
по качеству обучения. Вся теория записана с топовыми экспертами рынка, а практика максимально приближена к реальным рабочим задачам. Послушайте, что говорят те, кто уже достиг своих целей вместе со Skillbox.

Содержание курсов

Вас ждут 100+ тематических модулей с различным уровнем сложности, тесты, лонгриды и практические работы. Вы выполните 6 учебных проектов на больших данных и презентуете 3 итоговых работы на основе данных от реальных компаний.

  • 12 месяцев обучения
  • 100+ практических заданий

Первый уровень: базовая подготовка

  1. Введение в Data Science

      1. Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
      2. Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить данные к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi.

Второй уровень: специализация и трудоустройство

  1. Специализация 1: Machine Learning — машинное обучение

      1. Machine Learning. Junior. Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.

  2. Специализация 2: Data Analyst — дата-аналитик

      1. Data Analyst. Junior. Познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа данных продаж. Пройдёте основы маркетинговой, BI и продуктовой аналитики. Прокачаете навыки работы в Excel, Python и Power BI. Будете уметь формулировать и тестировать гипотезы и презентовать результаты заказчику.

  3. ✦ Трудоустройство с помощью Центра карьеры

      1. Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью.
      2. Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме.
      3. Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем.
      4. На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.

Третий уровень: повышение квалификации

  1. Специализация 1: Machine Learning PRO

      1. Machine Learning. Advanced. Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов. Научитесь применять ансамблевые методы, стекинг, бустинг, а также лучшие практики кросс-валидации, мониторинга и пайплайна ML-разработки.
      2. Deep Learning — глубокое обучение. Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, будете обучать модели, строить и тестировать архитектуры, передавать данные в нейросеть и настраивать параметры.
      3. Трек 1. Обработка естественного языка, или NLP. Научитесь применять алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для обработки естественного языка. Узнаете, как анализировать тональность текстов, классифицировать их, распознавать речь.
      4. Трек 2. Компьютерное зрение — Computer Vision. С помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей будете распознавать объекты, лица и эмоции, классифицировать и сегментировать изображения. Научитесь применять и адаптировать готовые модели CV для своих целей.

  2. Специализация 2: Data Analyst PRO

      1. Трек 1. Продуктовая аналитика. Будете обрабатывать данные, исследовать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Полученные результаты помогут решить задачи бизнеса.
      2. Трек 2. Маркетинговая аналитика. Узнаете, как настраивать веб- и сквозную аналитику, создавать воронки продаж, анализировать поведение пользователей на сайте.
      3. Трек 3. BI-аналитика. Научитесь создавать хранилища данных, проектировать базы данных на языке SQL и работать с таблицами на продвинутом уровне. Будете решать бизнес-задачи с помощью аналитики, чистить данные, правильно их хранить и визуализировать.

Дополнительные курсы

  1. Основы статистики и теории вероятностей

      1. Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

  2. Основы математики для data science

      1. Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

Уже прошли какие-либо курсы Skillbox?

Скажите об этом менеджеру — платить за них не придётся.

Итоговые проекты

  • Проект: предсказание оттока в соцсети для музыкантов

    Проанализируете бриф от компании, которая создаёт соцсеть для музыкантов. Организуете аналитическую базу данных и оцените лояльность аудитории.

    Кто что делает:
    • Аналитики данных построят дашборды по данным об аудитории соцсети в Power BI, оценят метрики и сформулируют полезные выводы из этих графиков.
    • Специалисты по машинному обучению научат модель предсказывать отток аудитории.

  • Проект: анализ мобильного приложения

    Для приложения подготовили модель, которая предсказывает примерное время доставки продуктов. Ваша задача — провести эксперимент и оценить, как новая функция повлияет на бизнес и пользователей.

  • Проект: работа с данными сервиса аренды автомобилей

    • Аналитики данных проверят гипотезы продуктовой команды — проанализируют трафик и найдут целевые каналы.
    • Специалисты по машинному обучению построят модель для предсказания целевого действия — аренды автомобиля.

  • Проект: свободное исследование

    Выберете задачу из списка, который мы предложим, или найдёте собственную тему для работы. После проведения исследования мы поможем вам написать статью с итогами для vc.ru или Хабра.

Отзывы участников

Алексей Татаринов Курс «Профессия Data Scientist»
Очень качественный материал, спикеры доходчиво его объясняют. Нравится большое количество практических занятий и обратная связь от кураторов.
Дмитрий Ерёмин Курс «Профессия Data Scientist PRO»
Нравится отзывчивость куратора и индивидуальный график обучения.

Год английского языка!

Пройдите 3 модуля из первого курса и получите доступ к урокам английского языка по промокодам от Skillbox на год.

Предложение действует для пользователей Skillbox, которые купили любую профессию с 1 марта 2023 года.

Вас ждут:

  • методика ускоренного запоминания слов и грамматики;
Изображение KESPA

Спикеры

Кирилл
Шмидт Product analyst Team Lead в Citrix (США) и Wrike
Юлдуз
Фаттахова Автор курса Senior Data Scientist, Team Lead, SberData, Сбер
Владимир
Ершов Автор курса «Machine Learning». Data Solutions manager, Visa. В data science больше 7 лет
Артур
Самигуллин Автор «Профессии Data Analyst». Product Intelligence team lead @ EQ SberDevices. 5 лет в промышленном анализе данных
Фёдор
Ерин Data Scientist в Yousician. Программный директор курса Data Science PRO
Алексей
Железной Middle+ Data Engineer, Wildberries
Василий
Сизов Team Lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей»
Александр
Горяинов Доцент Московского авиационного института. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей» 
Екатерина
Малиборская Основатель маркетингового и дизайн агентства EZmarket. Спикер курса Data Analyst. Junior
Максим
Кулаев Руководитель команды VK. Спикер курса Data Analyst. Junior
Анна
Николаева Аналитик VK. Спикер курса Data Analyst. Junior
Илья
Булгаков Эксперт операционной поддержки продаж. Спикер курса Data Analyst. Junior
Евгения
Сумина Программист-исследователь. Спикер курса Data Analyst. Junior

Всё необходимое — всегда под рукой

Мы подготовили короткие материалы к видео, в которых собрали все формулы и правила по теме. Вы можете скачать такие «шпаргалки» и пользоваться ими не только на курсе, но и во время работы над первыми проектами.

Ваше резюме после курса

Data Scientist

от 90 000 $

Инструменты

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

Проекты

  1. Предсказание оттока в соцсети для музыкантов
  2. Анализ мобильных приложений
  3. Работа с данными сервиса аренды автомобилей
  4. Свободное исследование

Подтверждение ваших навыков

В конце обучения получите сертификат установленного образца. Мы обучаем по государственной лицензии №Л035−1 298−77/179 609.

Посмотреть сертификат
  • Старт курса: 1 мая
  • Осталось: 5 мест

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 184 $/мес
  • -50%
92 $/мес
  • В рассрочку на 24 месяца

Выберите вариант оплаты

Заполните контактные данные

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

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных,  с правилами пользования Платформой и публичной офертой

Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

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 работы и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет изучать курс дальше.
  • Можно ли стать Data Scientist за 9 месяцев 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 практические работы и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование. Всё остальное мы берём на себя: поможем составить резюме, подберём вакансии, подготовим к интервью и позовём заказчиков из бизнеса на презентацию итоговых проектов.
  • Этот курс поможет мне стать Middle-специалистом?
    На курсе вы выполните крупные проекты на основе реальных данных и получите навыки и умения, которые помогут вам трудоустроиться. Параллельно с работой вы сможете проходить продвинутые модули и использовать курс как базу знаний, чтобы быстрее вырасти в Middle-специалиста.
  • 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.
  • Вижу много незнакомых терминов: Kaggle, ML, Big Data. Что всё это значит?
    • Kaggle — соревновательная платформа для отработки навыков на реальных задачах. Например, там каждый может принять участие в исследовании крушения Титаника и найти интересные инсайты на основе данных о пассажирах. На платформе также можно самостоятельно изучить статьи на интересующие темы в сфере Data Science.

    • ML — сокращение от machine learning, по-русски — машинное обучение. Это методы и алгоритмы, с помощью которых можно построить самообучаемую модель для решения любых задач: классификации текстов, распознавания фотографий, рекомендации фильмов в онлайн-кинотеатре или, например, предсказания цен на недвижимость. Нейросеть — один из видов алгоритмов машинного обучения, который у многих на слуху.

    • ML-инженер — специалист по машинному обучению, который умеет строить такие модели и готовить их для использования бизнесом.

    • Big Data — огромные массивы неструктурированных данных, которые генерирует бизнес, государство и обычные люди. Задача дата-сайентиста — с помощью специальных инструментов обработать, проанализировать и сделать полезные выводы из этих данных. Например, компания агрегатор такси может пересмотреть тарифную сетку на основе данных о поездках пассажиров города, а продуктовый магазин персонализировать ассортимент товаров, изучив сведения о покупках клиентов.

    • Data Analyst — специалист по анализу Big Data. Он анализирует данные, формулирует гипотезы, проводит статистические тесты, ищет закономерности и помогает бизнесу принимать взвешенные решения. Обычно, такие специалисты лично не строят ML-модели в компании, а изучают результаты исследований — смотрят на данные с разных углов и применяют инструменты для визуализации, что превратить набор цифр в понятные для бизнеса отчёты.
  • Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?
    Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.
  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению на платформе?
    Всё зависит только от вас. Чтобы освоить курс за год, советуем вам заниматься от 8 до 10 часов в неделю.
  • Кто будет проверять практические работы?
    Никаких автоматических проверок и скриптов. С вами будет работать живой человек. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. Проверка практических работ 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.
  • 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.
  • Могу ли я получить налоговый вычет за обучение на платформе?
    Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей.

    • Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую.
    • Для этого понадобится договор на обучение на платформе, наша лицензия на образовательную деятельность и чек об оплате курса, который придёт вам на почту или в личный кабинет банка.
    • Если вы будете оформлять вычет через налоговую, нужно будет заполнить декларацию 3-НДФЛ. Удобнее всего это сделать в личном кабинете на сайте Федеральной налоговой службы.
    • В течение 30 дней налоговая подтвердит ваше право на вычет.
    • Если будете оформлять возврат части НДФЛ через работодателя, вам останется подать ему заявление о получении налогового вычета.

    Не переживайте, если процесс кажется вам сложным. Наши менеджеры помогут разобраться в том, как вернуть налоговый вычет.