Скидки до 60% и 3 курса в подарок : : Выбрать курс Скидки до 60% и 3 курса в подарок

Data Scientist с нуля до Junior

Первый платёж через 3 месяца
-50% 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

  • До 9 проектов

    в портфолио

  • -50%

    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.

Самое время освоить Data Science

  • Доступно более 1 300 вакансий на hh.ru

    Специалистов по данным ищут «Альфа-Банк», «Сбер», «Билайн» и другие топы.

  • В 2024 зарплаты выросли на 15%

    По данным портала «Хабр Карьера».

  • Количество вакансий выросло на 70% за прошлый год

    По данным CNews. Это самый большой прирост среди всех IT-профессий.

  • «Райффайзенбанк», «Т-Банк», «Сбер», ВТБ, VK

    Компании, в которые устроились участники курса.

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.

Заработок будет расти вместе с опытом

По данным портала «Хабр Карьера», cредняя зарплата специалиста по Data Science — 230 000 ₽
  • 120 000 ₽
    Junior
  • 200 000 ₽
    Middle 1–3 года
  • 300 000 ₽
    Senior 3+ лет

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.

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.

Уже освоили Data Science в Skillbox

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

    Менеджер по ВЭД Маркетолог-аналитик
    История Влады
  • 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
    История Ольги
  • Иван выиграл в учебном интенсиве, сдав 33 практических работы за месяц, и устроился дата-аналитиком в зарубежную компанию.

    Менеджер по продажам Дата-аналитик
    История Ивана
  • 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 в администрации морских портов 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
  • 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
  • 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
  • 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-компанию и даже успел получить повышение.

    Бармен Аналитик данных
    История Виктора
  • Андрей 15 лет работал оператором баз данных, а затем впечатлился возможностям искусственного интеллекта и решил освоить Data Science в Skillbox. Прошёл курс, защитил дипломный проект и планирует найти работу в сфере ML.

    Оператор баз данных IT-специалист в области искусственного интеллекта и машинного обучения
  • 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
    История Артёма
  • 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

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

Найдёте первых заказчиков
в «Скил Маркете»

  • Реальные заказы
  • Первые клиенты
  • Кейсы в портфолио
  • Совместные проекты

«Скил Маркет» — это комьюнити Skillbox
 в Telegram, в котором участники публикуют заказы на коммерческие
и некоммерческие проекты. Там вы сможете откликаться на задачи
или искать людей себе в команду для совместных проектов.

Общение, комьюнити и нетворкинг

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

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!

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

Подтверждение ваших навыков

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

Посмотреть сертификат

Этой профессии можно обучиться в Цифровом колледже

Получи диплом и начни зарабатывать. Поступить можно после 9 или 11 класса.

  • Поступление без ОГЭ, ЕГЭ и других экзаменов
  • Практика с 1-го курса
  • Удобный график обучения без затрат на переезд
  • Вместо скучных сессий — интересные проекты

Запишитесь в лист ожидания на поступление в 2025 году уже сейчас!

Выгодные условия оплаты

  • Оплата через 3 месяца

    Оформите рассрочку и внесите первую оплату через 3 месяца начала обучения

  • Рассрочка без процентов

    Без переплат, первого взноса или дополнительных процентов

  • Налоговый вычет

    Можно вернуть до 13% от стоимости курса, мы поможем оформить документы

  • Оплатите обучение картой Т‑Банка и удобно оформите налоговый вычет в приложении. Подробности Реклама. АО «ТБанк», ИНН 7710140679

  • Старт курса: 5 июля
  • Осталось: 4 места

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 11 696 ₽/мес
  • -50%
5 848 ₽/мес
  • В рассрочку на 22 месяца
  • Первый платёж через 3 месяца

Записаться на консультацию или оплатить на сайте

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, правилами акций «Поможем найти работу или вернем деньги» и «Учись сейчас — плати потом»

Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Сразу после покупки курса вы получите

  • Картинка для бонуса Год изучения английского в подарок

    Освоите быстрое запоминание слов и грамматики в онлайн-школе английского языка Skillbox.

  • Картинка для бонуса Дополнительную скидку 10% на курсы для детей

    Получите скидку на любой курс в IT-школе для детей Skillbox Kids и курс по шахматам в подарок.

  • Картинка для бонуса Возможность открыть второй курс

    Пригласите друга в Skillbox, и мы откроем вам ещё один курс на выбор — не дороже покупки друга.

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

Вам может понравиться

    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!!!
    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 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.