С нуля до трудоустройства за 9 месяцев

−40% до 28 ноября

Профессия Data Scientist: анализ данных

Декоративное изображение

Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

На рынке не хватает Data Science аналитиков

Кому подойдёт этот курс

Чему вы научитесь

  1. Программировать на Python

    Освоите самый популярный язык для работы с данными.
  2. Визуализировать данные

    Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.
  3. Создавать аналитические панели

    Разработаете визуальные дашборды с интерактивной инфографикой на фреймворках Shiny и Dash
  4. Работать с библиотеками и базами данных

    Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
  5. Программировать на R

    Разберётесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.
  6. Проводить А/B-тестирование

    Научитесь проводить эксперименты в маркетинге и оценивать эффект предполагаемых изменений дизайна продукта.

Помощь в трудоустройстве

Карточки вакансий

Опытные HR-специалисты отвечают на вопросы, подбирают лучшие вакансии, готовят к собеседованию и помогают каждому студенту получить работу мечты.

Андрей Виноградов

Андрей Виноградов

Руководитель Центра карьеры Skillbox

Как проходит обучение

  1. Изучаете тему

    В курсе — практические видеоуроки.

    Изучаете тему
  2. Выполняете задания

    В том темпе, в котором вам удобно.

    Выполняете задания
  3. Работаете с наставником

    Закрепляете знания и исправляете ошибки.

    Работаете с наставником
  4. Защищаете дипломную работу

    И дополняете ею своё портфолио.

    Защищаете дипломную работу

Программа

Вас ждут 4 курса с разным уровнем сложности, прохождение которых можно приравнять к году работы.

  • 39 тематических модулей
  • 2 бонусных курса
    1. Введение в Data Science
    2. Введение в Python
    3. Основы Python: установка PyCharm
    4. Основы Python: базовые структуры данных
    5. Основы Python: циклы и условия
    6. Основы Python: функции
    7. Мастер-класс: воронки
    8. Основы Python: классы и объекты
    9. Основы Python: исключения
    10. Библиотека NumPy: методы анализа массивов
    11. Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
    12. Библиотека pandas: индексация и выбор данных
    13. Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
    14. Визуализация данных с помощью matplotlib
    15. Мастер-класс: разведочный анализ (EDA)
    16. Курсовая работа. Подготовка аналитического отчёта на основе имеющихся данных в качестве помощи продюсерам образовательных программ эффективно выстраивать стратегию по обновлению и улучшению курсов
    17. Чтение и запись данных: CSV, HTML, XML, XLSX
    18. Основы SQL
    19. Чтение и запись данных: JSON, HDF5, Работа с БД: SQLite3, postgreSQL, MongoDB
    20. Работа со строками
    21. Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчёта для HR-отдела. На основе аналитики необходимо составить рекомендации для отдела кадров по стратегии набора персонала и взаимодействию с сотрудниками 
    22. Курсовая работа. Часть 2. подготовка аналитического отчёта для SMM-отдела компании Skillbox на основе паблика Skillbox «ВКонтакте»
    1. Основы статистики и теории вероятностей
    1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
    2. Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
    3. Функции одной переменной, их свойства и графики
    4. Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
    5. Аппроксимация и преобразование функций: сдвиги, растяжения, сжатия
    6. Аппроксимация и работа с производными
    7. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
    8. Частные производные функции нескольких переменных
    9. Векторы и матрицы. Градиент
    10. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
    11. Разложение матриц. Собственные векторы и значения
    1. Язык программирования R: базовые операции и структуры данных
    2. Язык программирования R: циклы и функции
    3. Язык программирования R: анализ данных и их визуализация
    4. Создание аналитических панелей (Dashboard) в R
    5. A/B-тестирование: объем выборки и построение доверительных интервалов
    6. A/B-тестирование: статистические гипотезы и алгоритмы их проверки (Bootstrap и статистический тест)
    7. Мастер-класс: A/B-тестирование
    8. Performance metrics
    9. Мастер-класс: модели атрибуции прибыли
    10. Интерактивная визуализация данных с помощью Plotly
    1. Как стать первоклассным программистом
    2. Как искать заказы на разработку
    3. Личный бренд разработчика
    4. Photoshop для программиста
    5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах
    6. The state of soft skills
    7. Как мы создавали карту развития для разработчиков
    8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой?
    9. Повышение своей эффективности
    10. Спор о первом языке программирования
    11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий
    12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей
    1. IT Resume and CV
    2. Job interview: questions and answers
    3. Teamwork
    4. Workplace communication
    5. Business letter
    6. Software development
    7. System concept development and SRS
    8. Design
    9. Development and Testing
    10. Deployment and Maintenance

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Заявка не отправлена!

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Преподаватели

Валентин Пановский

Валентин
Пановский

Chief Data Scientist в Skillbox. Блоки «Аналитика и машинное обучение. Начальный уровень»
Михаил Овчинников

Михаил
Овчинников

Главный методист технического направления Skillbox
Алла Тамбовцева

Алла
Тамбовцева

Преподаватель НИУ ВШЭ
Александр Джумурат

Александр
Джумурат

Руководитель команды разработки рекомендательной системы в ivi.ru
Лидия Храмова

Лидия
Храмова

Team Lead Data Scientist группы бизнес-моделирования в QIWI. Блок «Статистика и теория вероятностей»
Адель Томилова

Адель
Томилова

Data Scientist в KPMG. Блок «Аналитика. Начальный уровень»
Николай Голов

Николай
Голов

Chief Data Architect в ManyChat. Блок «Аналитика. Начальный уровень»
Александр Панёв

Александр
Панёв

Руководитель бизнес-аналитики в Rambler Group. Блок «Аналитика. Средний уровень»
Артемий Козырь

Артемий
Козырь

Старший аналитик данных Wheely. Блок «Аналитика. Начальный уровень»
Андрей Мещеряков

Андрей
Мещеряков

Data Scientist в EPAM. Блок «Аналитика. Начальный уровень»

2 месяца английского языка в подарок!

Изучайте английский язык в онлайн-школе EnglishDom вместе со Skillbox!

Студентов ждёт бесплатный доступ к курсам:

  • бизнес-английский,
  • собеседование на английском,
  • подготовка к IELTS,
  • английский для IT.

Ваше резюме после обучения

Андрей Семёнов
  • Должность Аналитик Data Scientist
  • Зарплата от: 100 000 ₽

Профессиональные навыки:

  • Владение Python для анализа данных
  • Знание языка программирования R и основных библиотек
  • Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny)
  • Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
  • Визуализация данных с помощью Matplotlib
  • Организация и проведение А/B-тестирования
  • Выявление аномалий данных
  • Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL

Диплом Skillbox

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

Диплом Skillbox

Стоимость обучения

−40% до 28 ноября
  • Рассрочка без первого взноса 3 292 ₽
  • Стоимость
    со скидкой 79 000 ₽
  • Первоначальная
    стоимость 131 666 ₽