Скидка до 55% и 3 курса в подарок : : Выбрать курс Скидка до 55% и 3 курса в подарок
Образовательная платформа

Профессия
Data scientist + ИИ

Помощь в трудоустройстве через 9 месяцев
-45% 0 дня 00:00:00
Записаться на курс
  • Все знания для работы в индустрии

    Пройдёте полный цикл работы с данными: от Excel до машинного обучения

  • Практика на реальных проектах

    Добавите в портфолио кейсы от «Сбера» и других компаний

  • Более 20 проектов в портфолио

    По аналитике, программированию и машинному обучению

  • -45%

    Скидка действует
    0 дня 00:00:00

Кто такой дата-сайентист

Это специалист, который помогает бизнесу принимать решения на основе данных. Он анализирует информацию о клиентах, продажах и продуктах и с помощью нейросетей прогнозирует, кто уйдёт из сервиса, что будут покупать чаще, что поможет увеличить прибыль.

Самое время освоить data science

  • Высокий доход уже на старте

    По данным hh.ru, специалисты по data science уровня junior в России зарабатывают от 165 000 до 241 000 ₽

  • Актуальная профессия для РФ

    В стратегии Минцифры прописан курс на развитие экономики на основе данных — это требует большого числа специалистов по data science как в федеральных, так и в региональных центрах

  • Можно работать на удалёнке

    В более чем 40% всех вакансий для специалистов по data science на hh.ru указана такая возможность

  • Бизнес всё больше опирается на данные

    Исследования подтверждают — 90% российских компаний используют data-driven-подход. Поэтому специалисты нужны компаниям из e-commerce, банков, IT и медицины — везде, где есть данные и деньги.

Один курс — несколько карьерных направлений

  • MLOps-инженер

    Превращает ИИ-модель в удобный бизнес-инструмент, которым могут пользоваться люди без специальных знаний. Отвечает за деплой, мониторинг качества, переобучение и логирование модели.

    ✅ Будущая зарплата: от 300 000 рублей.

  • BI-аналитик и BI-разработчик

    Делает наглядные витрины данных и дашборды, чтобы сотрудники бизнес-подразделений могли самостоятельно смотреть цифры и не бегать к аналитикам за каждым отчётом.

    ✅ Будущая зарплата: от 200 000 рублей.

  • Дата-инженер

    Вытаскивает сырые данные из разных систем, очищает их и складывает в хранилища. Делает так, чтобы у дата-сайентистов и аналитиков всегда были актуальные и понятные данные.

    ✅ Будущая зарплата: от 400 000 рублей.

Учим работать с нейросетями — без ИИ сегодня никуда

  • Навыки промптинга
  • Анализ данных с помощью ИИ
  • ИИ-тесты
  • Интеграция нейросетей в проекты

С помощью нейросетей дата-сайентист может в разы быстрее собирать и очищать нужные данные, искать документацию по моделям и делать другую рутину. Мы расскажем, как упростить работу с помощью ChatGPT, — курс по нейросети уже включён в стоимость обучения.

Узнать больше

Подтверждение ваших навыков

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

Посмотреть сертификат

Одних сертификатов недостаточно — мы даём практику для быстрого трудоустройства

Работодателям важно видеть, что вы умеете работать с данными и решать задачи. Поэтому на курсе вы соберёте сильное портфолио из 20+ реальных проектов на основе реальных данных, которое повысит шансы на офер.

Кратко про обучение

  • Постепенно погрузитесь в профессию Изучите основы математики и статистики, а затем на продвинутом уровне изучите машинное обучение или анализ данных на выбор.
  • Сможете работать во время обучения Уже в середине курса ваших знаний и навыков будет достаточно, чтобы выйти на стажировку.
  • Будете учиться на реальных задачах Поработаете с данными от «СберАвтоподписки» и других компаний.

Сравниваете разные курсы по data science?

Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы расскажем, чем программа обучения в Skillbox отличается от остальных.

Мы научим вас каждому этапу работы с данными

  • Собирать и обрабатывать данные

    Научим выгружать данные из разных источников и очищать их от лишней информации.

  • Анализировать и оценивать данные

    Подробно и на понятных примерах объясним основы статистики, чтобы вы смогли быстро выявлять паттерны, тенденции и корреляции в данных.

  • Программировать и прогнозировать

    С нуля научим программировать модели машинного обучения на Python. С помощью таких моделей вы сможете предсказывать данные. Например, погоду или будущую прибыль компании.

  • Визуализировать и презентовать данные

    Вы узнаете, как создавать графики, диаграммы и дашборды, чтобы сделать данные понятными для других людей. А ещё мы научим вас презентовать результаты анализа заказчику.

Обучение охватывает разные темы

  • Machine learning (ML)

    • Основные модели: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса
    • Метод опорных векторов (SVM)
    • Метрики качества моделей: accuracy, precision, recall, AUC
    • Кросс-валидация и переобучение моделей
    • Методы кластеризации: k-средние, DBSCAN
    • Основы нейронных сетей: перцептроны, обучение с помощью обратного распространения ошибки
    • Работа с библиотеками ML (например, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)

  • Data analysis

    • Сбор данных
    • Получение данных из различных источников (CSV, Excel, базы данных, API)
    • Основы работы с REST API
    • Сохранение данных и подготовка для последующего анализа
    • Подготовка данных
    • Чистка данных: устранение дубликатов, обработка пропусков, выявление аномалий
    • Приведение данных к нужным форматам: типизация, работа с датами
    • Преобразование категориальных данных, нормализация и стандартизация данных
    • Анализ данных
    • Разведочный анализ данных (EDA): выявление скрытых паттернов и закономерностей

  • Computer vision (CV)

    • Изображение как вектор: работа с изображениями в числовом формате
    • Свёрточные нейронные сети (CNN)
    • Распознавание изображений и объектов
    • Предобученные нейросети
    • Применение нейросетей для распознавания рукописных цифр
    • Работа с библиотекой OpenCV

  • Big data

    • Hadoop
    • MapReduce
    • Hive: интеграция SQL и MapReduce
    • Oozie: автоматизация процессов в big data
    • Data lake vs data warehouse
    • ETL (extract, transform, load)
    • Работа с большими данными в распределённых системах

  • Natural language processing (NLP)

    • Регулярные 
выражения
    • Векторизация текстов: CountVectorizer, TF-IDF
    • Современные методы векторизации: Word2Vec, GloVe, Bert, GPT
    • Регулярные выражения для работы с текстом
    • Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM для NLP-задач
    • Анализ текстов: классификация и NER (Named Entity Recognition)

  • Математика и статистика

    • Основы теории вероятностей: законы вероятности, теорема Байеса
    • Статистические тесты: U-критерий Манна — Уитни, Т-критерий Уилкоксона
    • Доверительные интервалы, ошибки первого и второго рода
    • Центральная предельная теорема
    • Методы оценки гипотез: р-значения, мощность теста
    • Основы линейной алгебры: векторы, матрицы, скалярные произведения
    • Оптимизация: градиенты, минимизация функций ошибок
    • Моделирование случайных величин: биномиальные и нормальные

  • Deep learning

    • Обучение нейронных сетей: обратное распространение ошибки, градиентный спуск
    • LSTM и GRU: продвинутые рекуррентные архитектуры
    • Функции активации (ReLU, sigmoid, softmax)
    • Регуляризация в нейронных сетях: Dropout, Batch Normalization
    • Использование фреймворков для deep learning (TensorFlow, PyTorch)

Истории тех, кто уже освоил 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

  • 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

  • Бармен Виктор Толстиков решил заняться data science чисто случайно — просто искал новое хобби. Во время пандемии рестораны переживали 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

  • 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

  • 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» аналитиком в отдел контроля качества.

    Студент Аналитик данных в «Т-Банке»
    История Жираслана

  • 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

  • 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

  • Андрей 15 лет работал оператором баз данных, а затем впечатлился возможностями 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
    История Андрея

  • 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
    История Дарьи

Преподаватели из топовых компаний доступно объяснят каждую тему

Программу обучения разбили на понятные этапы

  • Этап 1. База для старта

    Доступным языком объясним всю необходимую математику, статистику, теорию вероятностей и основы работы с данными.

  • Этап 2. Погружение

    Погрузитесь в основы машинного обучения или аналитики данных (на выбор). Выполните первые крупные проекты и сможете трудоустроиться с помощью Центра карьеры Skillbox.

  • Этап 3. Специализация

    Станете продвинутым специалистом в машинном обучении или аналитике данных.

Программа обучения

  • 12 месяцев обучения
  • 20+ реальных проектов в портфолио
  • 100+ практических работ
  • Обновлена в 2026 году
  1. Первый уровень: базовая подготовка
    1. Введение в data science 160 уроков, 32 задания
      • 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
      • Итог: познакомитесь с основными направлениями data science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению
    2. Основы статистики и теории вероятностей 11 уроков, 11 заданий
      • Введение в теорию вероятностей
      • Случайные события
      • Случайная величина
      • Непрерывные распределения. Общие сведения
      • Основные виды непрерывных распределений
      • Статистические тесты
      • Итог: поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями
    3. Основы математики для data science 5 уроков, 5 заданий
      • 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. Векторы и матрицы. Градиент
      • ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
      • Задача аппроксимации как матричное уравнение
      • Итог: получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением
  2. Погружение в специализацию machine learning
    1. Machine learning. Junior 22 урока, 16 заданий
      • 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
      • Итог: познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации
    2. Итоговый проект Модель кредитного риск-менеджмента для банка
      • Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента
      • Поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента
    3. 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
  3. Погружение в специализацию data analyst
    1. Data analyst. Junior 28 уроков, 32 задания
      • Доступные источники данных
      • Аналитика на метриках
      • Подходы к оценке качества данных
      • Введение в формулирование гипотез
      • Визуализация в Excel
      • Объединение разнородных данных
      • Требования к качеству данных
      • Корреляция и факторы
      • Визуализация в Python
      • Формулирование гипотез по данным
      • SQL как инструмент формирования витрины данных
      • Очистка данных
      • Методы прогнозирования
      • Программные средства визуализации
      • A/B-тесты и их планирование
      • Данные по API и аккумулирование источников
      • Повышение качества данных
      • Выявление закономерности в данных
      • Интерпретация результатов A/B-тестирования
      • Аналитическая отчётность и сторителлинг
      • Итог: познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа данных продаж. Пройдёте основы маркетинговой, продуктовой и BI-аналитики
    2. Итоговый проект Анализ эффективности маркетинговых кампаний
      • С помощью данных о покупках клиентов и их социально-демографических признаках проанализируете эффективность уже проведённых ранее маркетинговых кампаний и выявите факторы, способные повысить продажи
    3. 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
  4. Экспертный уровень: machine learning
    1. Machine learning. Advanced 10 уроков, 21 задание
      • Auto ML
      • Введение в computer vision
      • Нейронные сети и computer vision
      • Нейронные сети и NLP
      • Введение в рекомендательные системы
      • Коллаборативная фильтрация
      • Бизнес-оценка рекомендательных систем
      • Продвинутые инструменты ML-инженера
      • Временные ряды
      • Прогнозирование временных рядов с помощью других методов
      • Мониторинг качества. Бонус-модуль
      • Итог: освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов
    2. Deep learning (углубление в области NLP и CV) 10 уроков
      • Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, как использовать предобученные модели, готовить и передавать данные в нейросеть, строить и тестировать архитектуры, настраивать параметры и обучать модели на GPU
    3. Итоговый проект
      • Поработаете с алгоритмами компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP)
  5. Экспертный уровень: data analyst
    1. Продуктовая аналитика 37 уроков, 5 заданий
      • Метрики
      • Исследования
      • A/B-тестирование
      • Юнит-экономика
      • Отчётность
    2. Маркетинговая аналитика 70 уроков, 11 заданий
      • Введение в метрики и каналы продвижения
      • Введение в маркетинговую аналитику
      • Введение в конкурентный анализ
      • Исследование целевой аудитории
      • Анализ данных в «Яндекс Метрике»
      • Анализ данных в GA4. MyTracker
      • MyTracker
      • Основные источники данных о продажах и клиентах
      • Сквозная аналитика
      • Основные системы визуализации
      • Запуск кампании, анализ результатов и формирование новых гипотез
    3. BI-аналитика 54 урока, 11 заданий
      • Обзор Power BI
      • Power Query: вводная часть
      • DAX: вводная часть
      • Визуализация: вводная часть
      • Визуализация: фильтры, гистограммы и графики
      • Визуализация: карты, таблицы и матрицы
      • Визуализация: как сделать отчёт интерактивным
      • Визуализация: прочие визуальные элементы
    4. Для тарифов «Оптимальный» и «Расширенный»: «Data Engineer. Junior» Научитесь применять инструменты для сбора, обработки и хранения данных на профессиональном уровне
      • Загрузка источников
      • Создание промышленных приложений
      • Обработка больших объёмов данных
      • Создание data lake
      • Создание data warehouse
      • Тестирование приложений и качества данных
  6. Дополнительные курсы
    1. Основы статистики и теории вероятностей. Advanced 6 уроков
      • Gentle introduction. Теория вероятностей в Python
      • Оценивание
      • Проверка гипотез: теория
      • Проверка гипотез: практика
      • Совместные распределения
      • Исследование зависимостей
      • Временные ряды
      • Дополнительные главы (частотный и байесовский подходы, энтропия и дивергенция, формула Байеса)
      • Итог: научитесь применять принципы статистики и теории вероятностей при работе с задачами data science. Поймёте, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяется математическая статистика и теория вероятностей
    2. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие 7 модулей
      • Подготовка к поиску работы
      • Составление резюме
      • Поиск работы
      • Выполнение тестовых заданий
      • Подготовка к собеседованию и его прохождение
      • Принятие офера и выход на работу
      • Профессиональное развитие и карьерный рост
      • Типичные вопросы на собеседованиях
      • Требования к программистам разных направлений
      • Итог: узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям
    3. Основы SQL 16 уроков
      • Введение в хранение и обработку данных
      • Реляционные базы данных
      • Команды добавления, изменения и удаления данных
      • Команды обработки данных
      • Продвинутый SQL
      • Итог: научитесь работать с реляционными базами данных и языком SQL для решения профессиональных задач

Ключевые проекты, которые вы добавите в портфолио

  • Анализ изменений в мобильном приложении маркетплейса

    Организуете А/В-эксперимент на основе реального датасета и оцените, насколько успешно на продукт повлияли изменения.

  • Визуализация данных в Excel

    Проанализируете текущие продажи компании, выделите лидеров и аутсайдеров. Поможете владельцу компании понять, какие товары и бренды можно вывести из продаж.

  • Анализ данных в страховой компании

    Выявите основные факторы убыточности по страховым полисам и научитесь прогнозировать её на самых ранних этапах. Предложите бизнесу протестировать гипотезу о снижении убыточности за счёт внедрения кластеризации.

  • Анализ сайта партнёра

    Проанализируете датасет от компании «СберАвтоподписка», которая предоставляет клиентам автомобили по подписке. Затем проверите гипотезы или создадите модель для предсказания целевого действия в зависимости от специализации.

  • Предсказание совершения целевого действия на сайте «СберАвтоподписка»

    Проведёте базовую обработку данных и разведочный анализ, научитесь предсказывать совершение целевого действия и упакуете модель в сервис.

  • Модель кредитного риск-менеджмента для банка

    Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку построить скоринг-модель для прогнозирования платёжеспособности клиента.

  • Сервис распознавания документов

    Поработаете с алгоритмами CV и NLP. Протестируете разные OCR-движки и научитесь извлекать из документов важную информацию.

  • SQL-проект по сбору базы данных

    Научитесь превращать вербальное описание предметной области в проект базы данных. Это важный для аналитика навык.

  • Прогнозная модель времени доставки

    Создадите полноценный ML-проект со сбором фич, предобработкой, кодировкой, нормализацией, метриками и кросс-валидацией.

  • Нейронная сеть в PyTorch

    Обучите простую нейронную сеть, которая решает задачу регрессии.

Ваше резюме по итогам обучения

Должность

Дата-сайентист

Навыки

  • Извлекаю данные из различных источников — файлов, API, баз данных и хранилищ (DWH)
  • Очищаю и преобразую данные для анализа, использую продвинутые методы обработки
  • Работаю с большими объёмами данных (big data)
  • Провожу разведочный анализ, строю статистические выводы и проверяю гипотезы
  • Провожу A/B-тесты для принятия обоснованных бизнес-решений
  • Создаю интерактивные дашборды и автоматизированные отчёты в Power BI и других инструментах
  • Анализирую пользовательские пути: от построения воронок до расчёта юнит-экономики
  • Строю и обучаю модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии и кластеризации
  • Внедряю ML-модели в продакшен-среду, настраиваю мониторинг их работы и обеспечиваю их надёжную эксплуатацию
  • Использую широкий набор инструментов: от SQL и Power BI до Python и облачных платформ
  • Перевожу данные на язык бизнеса
  • Коммуницирую с заказчиками, обрабатываю обратную связь
  • Презентую результаты аудитории

Инструменты

Собственная образовательная платформа

Как проходит обучение

  • Сначала смотрите видеоуроки

    Они доступны в любое время. К каждому уроку мы приложили полезные материалы.

  • Потом выполняете задание или проекты

    Каждое задание основано на реальных данных. Во время выполнения проектов вы закрепите все знания, которые получили в видеоуроках.

  • Получаете обратную связь от кураторов

    Они проверят ваши задания в течение 72 часов с момента отправки работы, укажут на ошибки или похвалят за то, что вы всё сделали круто.

  • Учебные материалы всегда под рукой

    Вы можете проходить обучение в мобильной версии платформы прямо с телефона — весь прогресс сохранится.

Выгодные условия оплаты

  • Оплата через 3 месяца

    Оформите рассрочку и внесите первую оплату через 3 месяца после 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

Отзывы студентов

Станислав Лазарев Курс Data Scientist с нуля до Junior
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.
Марина Чернышева Курс Введение в Data Science
Нравится коллектив в чате курса и содержательные видео — есть всё необходимое для комфортной учёбы.  

Попросите работодателя оплатить этот курс

Оставьте заявку на обучение, а мы убедим вашего работодателя оплатить всю стоимость курса или её часть.

Стоимость курса

Скидка 45% действует 0 дня 00:00:00

  • 8 333 ₽/мес
  • -45%
4 583 ₽/мес
  • В рассрочку на 24 месяца
  • Поможем найти работу или вернём деньги
  • Студенты могут вернуть до 13% стоимости курса, оформив налоговый вычет

Записаться на консультацию или оплатить на сайте

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

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь  с правилами пользования Платформой и публичной офертой, правилами акций «Поможем найти работу или вернем деньги» и «Учись сейчас — плати потом»

Я согласен получать рекламу и звонки
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 49% на курсы для детей

    Получите скидку на любой курс для детей в IT-школе Skillbox Kids и год изучения английского для ребёнка — 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

Часто задаваемые вопросы

  • Что такое data science?

    Data science — это наука, которая использует статистику, аналитику и машинное обучение для извлечения знаний из данных. Наш онлайн-курс высоко оценили студенты. Его средняя оценка — 4,9 из 5 на основе 3 752 отзывов.

  • Кто такой data scientist?

    Специалист по data science, или дата-сайентист (data scientist), изучает данные, находит в них полезные закономерности и на основе этого помогает бизнесу принимать верные решения. А ещё он работает с машинным обучением — создаёт программы, которые могут сами учиться на данных и делать предсказания.

  • Чем занимается специалист по data science?

    • Анализирует данные. Например, исследует поведение пользователей в приложении для улучшения интерфейса

    • Создаёт статистические модели, которые могут предсказывать будущее. Например, сколько клиентов отпишутся от сервиса для чтения книг в ближайший год, если бизнес повысит цену на подписку

    • Обучает компьютеры анализировать данные. Например, создаёт модели машинного обучения для распознавания изображений в системах безопасности

    • Визуализирует данные. Разрабатывает интерактивные графики для представления результатов исследования бизнесу, чтобы руководители могли легко воспринимать информацию

  • Сколько зарабатывает дата-сайентист?

    По данным портала «Хабр Карьера», средняя зарплата специалиста по data science — 210 000 рублей.

  • Сколько времени учиться на специалиста по data science?

    Зависит от того, где вы учитесь. Наш курс построен таким образом, что уже через полгода обучения у вас будут все необходимые навыки для первой стажировки.

  • Чему я научусь на курсе?

    Вы научитесь всему необходимому, что нужно для работы дата-сайентистом:

    • Работать с SQL
    • Использовать Python и библиотеки
    • Проверять данные и определять проблемы
    • Создавать модели машинного обучения
    • Применять математику для анализа данных
    • Возглавлять DS-проекты

  • Кому подойдёт курс «Data scientist» от Skillbox?

    • Новичкам. У вас всё получится, даже если вы не связаны со сферой IT. Во время обучения вас будет сопровождать куратор, который поможет разобраться со всеми трудностями и доведёт до результата

    • Дата-сайентистам. Курс поможет вам повысить квалификацию и актуализировать знания

    • Специалистам из смежных сфер. Курс поможет вам быстро перестроиться на новую профессию и получить высокооплачиваемую работу

  • Зачем платить за обучение, если в интернете много бесплатных курсов по data science?

    Бесплатные курсы и видео можно смотреть, чтобы стартовать в профессии и понять, нравится ли она вам. Чтобы освоить профессию на уровне, который позволит вам найти работу, мы советуем учиться на полноценных курсах, и вот почему:

    • Всегда актуальная программа. Технологии в data science меняются быстро, поэтому мы регулярно обновляем уроки. Многие бесплатные видео в интернете были записаны давно, и информация в них может быть устаревшей

    • Практика с проверкой экспертов. Наш курс по data science на 80% состоит из практики, а каждое домашнее задание подробно проверяет наставник

    • Постоянная поддержка. Если что-то непонятно в бесплатном видео на YouTube, приходится гуглить, и можно ещё больше запутаться. В Skillbox вам всегда поможет наставник — он дополнительно объяснит сложные темы столько раз, сколько вам нужно

    • Помощь в трудоустройстве. Бесплатные курсы и видео, может, и дадут вам навыки, но не научат писать резюме, сопроводительные письма и проходить собеседования. В Skillbox у вас будет карьерный консультант, который поможет вам на каждом этапе поиска работы

    • Официальный документ в конце обучения. Вы получите сертификат, который подтвердит ваши знания

  • Какой документ я получу после окончания курса?

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

  • 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 требуется 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 оформить налоговый вычет.