ПЕРВЫЙ ПЛАТЕЖ НА 2-ОЙ МЕСЯЦ
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.
- ★ 4,6 из 5 рейтинг курса на основе 14 267 оценок
- 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
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.
- 2200 манат
средняя зарплата специалиста с опытом 1−2 года
Что даёт профессия Data Scientist?
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.
Помощь с трудоустройством
Вас ждёт индивидуальная поддержка HR-специалиста. Вместе вы составите резюме, подготовите портфолио и разработаете карьерный план, который поможет найти работу быстрее. Сможете выбрать привлекательные вакансии и получите приоритет перед другими соискателями.
Чем вам поможет Центр карьеры:
-
Резюме
Презентуем вас работодателям с выгодной стороныПроведём онлайн-встречу, где оценим ваши сильные стороны, навыки и профессиональный опыт. Поможем оформить профиль на сайтах с вакансиями и разработать привлекательное резюме, которое точно впечатлит работодателей.
-
Индивидуальный карьерный план
Расскажем, как начать и развивать карьеруПроведём онлайн-консультацию, определим ваши цели и расскажем, как их добиться. Сформируем индивидуальный путь вашего развития в профессии. Вы узнаете, где искать работу и какие навыки развивать, чтобы продвинуться в карьере.
-
Партнерские вакансии
Порекомендуем вашу кандидатуру партнёрамУ вас будет доступ к закрытому чату с вакансиями наших партнёров. Вы сможете выбрать подходящие предложения, а консультант поможет написать сопроводительное письмо и подготовиться к собеседованию. Вашу кандидатуру рассмотрят в числе первых.
-
Оформление портфолио
Поможем эффектно представить ваши проектыРасскажем, как создать продающее портфолио. Вместе выберем привлекательные работы и отдадим на ревью эксперту. Поможем оформить проекты так, что их по достоинству оценят работодатели.
-
Карьерные консультации
Подготовим вас к старту карьерыКонсультанты ответят на ваши вопросы о карьере, подготовят к собеседованиям и соберут обратную связь от работодателей. Вы узнаете, как вести себя на интервью и избежать ошибок при поиске работы. Сможете участвовать в карьерных воркшопах и вебинарах.
Почему мы уверены в вашем трудоустройстве?
-
Определяем потребности рынка
Мы тщательно анализируем профессии, в которых помогаем с трудоустройством: опрашиваем специалистов, оцениваем вакансии, потребность в кандидатах и доступность профессии для новичков.
-
Даём качественные знания
Помогаем получить навыки, которые необходимы здесь и сейчас. Все спикеры практикующие специалисты, а их знания востребованы на рынке.
-
Поддерживаем на старте карьеры
Наши консультанты контролируют каждый шаг на пути к вашей карьере. Они помогают избежать ошибок и спланировать профессиональный путь.
- 500+ пользователей меняют карьеру ежеквартально
- 600+ новых вакансий ежеквартально размещают работодатели на нашей площадке
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
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.
- 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
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.
-
Итоговые проекты
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.
-
-
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
О Skillbox
Спикеры
- Юлдуз Фаттахова
Автор и спикер курса Machine Learning Engineer. AI Product Manager, SberData, Сбер Банк
- 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 900 ₼
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
Учитесь сейчас, платите потом!
Вы можете оплатить курс разовым платежом, или наш менеджер поможет вам оформить рассрочку без переплат в одном из надёжных банков Азербайджана. При оплате в рассрочку, первый взнос вы сможете внести уже после начала изучения материалов.
Кредитная программа от надёжных банков
- Для граждан Азербайджана
- Без первого взноса
- Без переплаты по процентам
- Одобрение в день обращения
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 работы и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет изучать курс дальше. -
Можно ли стать дата-сайентистом за 9 месяцев 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 практические работы и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование. Всё остальное мы берём на себя: поможем составить резюме, подберём вакансии, подготовим к интервью и позовём заказчиков из бизнеса на презентацию итоговых проектов. -
Этот курс поможет мне стать junior-специалистом?
На курсе вы выполните крупные проекты на основе реальных данных и получите навыки и умения, которые помогут вам трудоустроиться. Программа составлена таким образом, что за время обучения вы станете уверенным junior-специалистом со всеми необходимыми навыками для работы в ИТ-компаниях. -
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. -
Вижу много незнакомых терминов: Kaggle, ML, big data. Что всё это значит?
- Kaggle — соревновательная платформа для отработки навыков на реальных задачах. Например, там каждый может принять участие в исследовании крушения Титаника и найти интересные инсайты на основе данных о пассажирах. На платформе также можно самостоятельно изучить статьи на интересующие темы в сфере data science.
- ML — сокращение от machine learning, по-русски — машинное обучение. Это методы и алгоритмы, с помощью которых можно построить самообучаемую модель для решения любых задач, например, классификации текстов, распознавания фотографий, рекомендации фильмов в онлайн-кинотеатре или предсказания цен на недвижимость. Нейросеть — один из видов алгоритмов машинного обучения, который у многих на слуху.
- ML-инженер — специалист по машинному обучению, который умеет строить такие модели и готовить их для использования бизнесом.
- Big data — огромные массивы неструктурированных данных, которые генерирует бизнес, государство и обычные люди. Задача дата-сайентиста — с помощью специальных инструментов обработать и проанализировать эти данные, а затем сделать полезные выводы на их основе. Например, агрегатор такси может пересмотреть тарифную сетку на основе данных о поездках пассажиров города, а продуктовый магазин — персонализировать ассортимент товаров, изучив сведения о покупках клиентов.
- Data analyst — специалист по анализу big data. Он анализирует данные, формулирует гипотезы, проводит статистические тесты, ищет закономерности и помогает бизнесу принимать взвешенные решения. Обычно такие специалисты лично не строят ML-модели в компании, а изучают результаты исследований — смотрят на данные с разных углов и применяют инструменты для визуализации, чтобы превратить набор цифр в понятные для бизнеса отчёты.
- Data engineer — проектирует надёжную инфраструктуру для сбора, хранения и обработки big data. Такой специалист отлично разбирается в базах данных, программирует на Python и знает все этапы работы с данными.
-
Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?
Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент. -
Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению на платформе?
Всё зависит только от вас. Чтобы освоить курс за год, советуем вам заниматься от 8 до 10 часов в неделю. -
Кто будет проверять практические работы?
Никаких автоматических проверок и скриптов. С вами будет работать живой человек. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. Проверка практических работ 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.
- Кишинев
- Ташкент
- Астана
- Баку
- Минск
- Москва
- Тбилиси
- Гянджа
- Сумгайыт
- Мингечевир
- Хырдалан
- Шеки
- Габала
- Астара
- Алматы
- Самара
- Шымкент
- Гомель
- Могилев
- Наманган
- Самарканд
- Тирасполь
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