Онлайн-курс | Партнёр: Yandex Cloud
Data Scientist с нуля до Junior
Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.
- Бесплатный доступ к 3 первым модулям курса
- Трудоустройство Поможем найти работу — или вернём деньги. Подробности
- Авторы курса эксперты из Сбера, Visa, Wildberries, ВТБ, EPAM, VK, МАИ, Avito
- 2 специализации на выбор
- До 9 проектов в портфолио
- Бесплатный доступ к инфраструктуре Yandex Cloud на всё время обучения
Мы постоянно обновляем курс, чтобы вы получали навыки, которые прямо сейчас нужны работодателям. Последняя дата обновления — январь 2024 года.
О профессии
Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. Аналитик помогает принимать бизнес-решения, а ML-инженер обучает модели.
Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.
- Более 1 300
вакансий для специалистов по Data Science открыто на hh.ru
- 120 000 ₽
средняя зарплата начинающего специалиста (9 месяцев обучения)
- Райффайзенбанк, Тинькофф Банк, Сбер, ВТБ, VK
компании, в которые устроились участники курса
Проходите первые 3 модуля бесплатно
За это время вы познакомитесь с платформой Skillbox, оцените преподавателей, лекции и погрузитесь в профессию.
На бесплатной части поймёте, какие задачи решают специалисты в Data Science и как общаться с заказчиком. Научитесь базово работать с данными в Excel.
Если курс понравится, сможете купить полноценный доступ и продолжить учиться.
Что даёт профессия Data Scientist?
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. И это не помешало им пройти курс и построить карьеру в сфере данных. Сейчас участники работают аналитиками и дата-сайентистами в банках, IT-компаниях, торговых сетях, страховом бизнесе, хотя начинали с нуля.
Кому подойдёт этот курс
- Новичкам
Для прохождения курса не нужно иметь техническое образование и опыт в IT. Вы получите структурированные знания: с нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, подтянете математику и статистику. Отточите навыки на реальных задачах и уже через год сможете начать работать.
- Программистам
Если вы уже работаете с кодом, курс поможет вам прокачать аналитическое и алгоритмическое мышление. Вы научитесь выявлять потребности бизнеса, строить модели машинного обучения, и сможете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя 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.
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.
Трудоустройство
85% пользователей находят работу в течение 3 месяцев после обучения.
По данным исследования Высшей школы экономики
- Поможем оформить резюме и портфолио
- Подготовим к собеседованиям
- Пригласим в закрытый канал с вакансиями
Поможем найти работу
или вернём деньги
Найдёте первых заказчиков в «Скил Маркете»
- Реальные заказы
- Первые клиенты
- Кейсы в портфолио
- Совместные проекты
Записаться на консультацию и начать курс бесплатно
Как проходит обучение на платформе
Уровни курса
Кем вы станете, когда пройдёте курс
- Вариант 1. Специалист по Machine Learning
Будете анализировать большие объёмы информации, создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. Обучать нейросети, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.
-
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
Как быстро окупится обучение на платформе
Ваша зарплата будет расти вместе с опытом — чтобы окупить все вложения в курс, потребуется совсем немного времени.
На позиции Стажёр вы заработаете столько же, сколько стоит курс,
за 3 месяца
Зарплаты дата-сайентистов,
по данным HH.ru- Стажёр Начало работы
- Junior Опыт 9 месяцев
- Middle Опыт 24 месяца
Содержание курсов
Вас ждут 80 тематических модулей и практика на основе реальных кейсов.
- 9 месяцев обучения
- 2 итоговых проекта
Первый уровень: базовая подготовка
Среднее время прохождения — 5 месяцев.
-
Введение в Data Science
-
- Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
- Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-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, Airflow.
-
-
Основы статистики и теории вероятностей
-
- Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
-
-
Основы математики для Data Science
-
- 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.
-
Второй уровень: специализация
Среднее время прохождения — 4 месяца.
-
Специализация 1: Machine Learning
-
- 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.
-
-
Специализация 2: Data Analyst
-
- Data Analyst. Junior. Познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа 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.
-
-
✦ Трудоустройство с помощью Центра карьеры
-
- Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью.
- Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме.
- Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем.
- На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.
-
2 итоговых проекта
После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце курса презентуете работу по выбранному направлению.
-
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.
-
-
Проекты по специализации
-
- 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.
- Data Analyst. Product Analytics: проанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь. Marketing Analytics: подготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы об эффективности рекламных кампаний. BI Analytics: построите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании.
-
Бонусный курс
-
Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
-
- Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.
-
Получить презентацию курса и консультацию специалиста
Спикеры
- Юлдуз Фаттахова
Автор и спикер курса Machine Learning Engineer. AI Product Manager, SberData, Сбербанк
- Владимир Ершов
Data Solutions Manager, VISA
- Вячеслав Архипов
Математик, Data Scientist в стартапе Banuba
- 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»
- 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
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
- Предсказание оттока аудитории
- Анализ мобильных приложений
- Работа с данными сервиса аренды автомобилей
- Свободное исследование
Подтверждение ваших навыков
В конце обучения получите сертификат установленного образца. Мы обучаем по государственной лицензии №Л035−1 298−77/179 609.
Год английского языка бесплатно
Skillbox запустил онлайн‑платформу для изучения английского. Запишитесь на курс и получите годовой бесплатный доступ к материалам проекта.
Предложение действительно для пользователей, которые приобрели любой курс с 22 декабря 2021 года.
Вас ждут:
- методика ускоренного запоминания слов и грамматики;
- возможность индивидуальных сессий с кураторами.
Учитесь сейчас, платите потом!
Расходы за первые 3 месяца обучения на платформе Skillbox берёт на себя. В это время вы смотрите видеоматериалы, практикуетесь на реальных задачах, прокачиваете навыки и начинаете зарабатывать.
Где работают участники курсов Skillbox
О Skillbox
Начните учиться бесплатно
- Бесплатный доступ к 3 модулям
- Если решите продолжить, курс доступен в рассрочку на 22 месяца
- Первый платеж — через 3 месяца
- 6 027 ₽ /мес
- 10 959 ₽ /мес
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.
-
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 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.
-
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 занятиях 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.
- 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