Скидки до 60% и 3 курса в подарок : : Узнать больше Скидки до 60% и 3 курса в подарок
Найди себя в Skillbox Скидка 45% действует 0 дней 00:00:00
Записаться на курс

Первый платёж через 3 месяца

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.

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.

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

Что даёт профессия Data Scientist?

  • Востребованную работу, которой не грозит вымирание

    Не зря Data Science назвали 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, 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.

Станьте IT-специалистом и получите поддержку от государства

Сотрудники аккредитованных IT-компаний могут:

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.

Как проходит обучение на платформе

  • Знакомство с платформой

    Присоединяетесь к курсу

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

  • Просмотр уроков

    Учитесь в удобное время

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

  • 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.

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. 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.

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

  • 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-компании 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

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 💙

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.

  • 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!

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.

  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 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.

  2. 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.

  3. 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.

Второй уровень: специализация

Среднее время прохождения — 4 месяца.

  1. Специализация 1: Machine Learning

      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

      1. 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.

Итоговые проекты

После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце курса презентуете работу по выбранному направлению.

  1. Введение в Data Science

      1. 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.

  2. Machine Learning

      1. 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.

  3. Data Analyst

      1. Product Analytics: проанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь.
      2. Marketing Analytics: подготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы об эффективности рекламных кампаний.
      3. BI Analytics: построите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании.

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.

Спикеры

  • Фотография Юлдуз Фаттахова Юлдуз Фаттахова

    Автор и спикер курса Machine Learning Engineer. AI Product Manager, SberData, Сбербанк

  • Фотография Владимир Ершов Владимир Ершов

    Data Solutions Manager, VISA

  • Фотография Вячеслав Архипов Вячеслав Архипов

    Математик, Data Scientist в стартапе Banuba

  • Фотография Фёдор Ерин Фёдор Ерин

    Data Scientist в Yousician. Программный директор курса Data Science PRO

  • Фотография Алексей Железной Алексей Железной

    Middle+ Data Engineer, Wildberries

  • Фотография Василий Сизов Василий Сизов

    Team Lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей»

  • Фотография Александр Горяинов Александр Горяинов

    Доцент Московского авиационного института. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей»

  • Фотография Максим Кулаев Максим Кулаев

    Руководитель команды VK. Спикер курса Data Analyst. Junior

  • Фотография Анна Николаева Анна Николаева

    Аналитик VK. Спикер курса Data Analyst. Junior

  • Фотография Илья Булгаков Илья Булгаков

    Эксперт операционной поддержки продаж. Спикер курса Data Analyst. Junior

  • Фотография Евгения Сумина Евгения Сумина

    Программист-исследователь. Спикер курса Data Analyst. Junior

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.

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 аудитории
  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

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

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.

Кредитная программа от надёжных банков

  • Для граждан РФ
  • Без первого взноса
  • Без переплаты по процентам
  • Одобрение в день обращения

Где работают участники курсов Skillbox

  • Старт курса: 17 января
  • Осталось: 3 места

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 11 726 ₽/мес
  • -45%
6 449 ₽/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

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.