Skillbox
Нетология
XYZ School
GeekBrains
Otus
Skillfactory
Contented
Годограф
Talentsy
MAED
Fashion Factory School
ProductStar
Эколь
Международная школа профессий
Викиум
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
НИИДПО
Хекслет
City Business School
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Rebotica
Инглекс
Учи Дома
Умскул
SF Education
Сотка
Слёрм
Онлайн-школа №1
ИППСС
Skysmart
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Моя Альфа школа
Skyeng
Coddy
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
InvestFuture
PIXEL
99 баллов
ЦАППКК
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
Anecole
Открытый социально-экономический колледж
Moscow Business Academy
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
EasyCode
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
Котокод
ASTON
Международный институт интегративной нутрициологии
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Институт Профессионального Образования
Maxitet
Alibra School
Точка знаний
Высшая академия дополнительного образования
Международный университет профессиональной переподготовки
Kodland
НЦПО
NORDCORE Академия
Московская Академия Сельского Хозяйства
TeachMeSkills
О проекте
СМИ о насSkillbox
Нетология
XYZ School
GeekBrains
Otus
Skillfactory
Contented
Годограф
Talentsy
MAED
Fashion Factory School
ProductStar
Эколь
Международная школа профессий
Викиум
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
НИИДПО
Хекслет
City Business School
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Rebotica
Инглекс
Учи Дома
Умскул
SF Education
Сотка
Слёрм
Онлайн-школа №1
ИППСС
Skysmart
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Моя Альфа школа
Skyeng
Coddy
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
InvestFuture
PIXEL
99 баллов
ЦАППКК
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
Anecole
Открытый социально-экономический колледж
Moscow Business Academy
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
EasyCode
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
Котокод
ASTON
Международный институт интегративной нутрициологии
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Институт Профессионального Образования
Maxitet
Alibra School
Точка знаний
Высшая академия дополнительного образования
Международный университет профессиональной переподготовки
Kodland
НЦПО
NORDCORE Академия
Московская Академия Сельского Хозяйства
TeachMeSkills
Специалист по Data Science разбирается одновременно в аналитике и программировании, что делает его универсальным, востребованным и высокооплачиваемым специалистом. Курс поможет освоить профессию с нуля.
Вы изучите Data Science со всех возможных углов: начнёте с основ математики и статистики, а затем подробнее разберётесь в машинном обучении и аналитике. Вы научитесь производить все необходимые действия с данными: собирать их, оценивать и визуализировать.
Уже в середине курса вы приобретёте все необходимые компетенции для выхода на стажировку. Программа включает в себя много практики, построенной на задачах от реальных сервисов.
Чему вы научитесь
Работать с Big DataСоставлять и проверять гипотезы Проводить разведывательный анализРаботать с моделями машинного обученияСобирать, очищать и анализировать данные Визуализировать результаты анализа данных Как быстро окупится обучение
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Преподаватели
Кирилл Шмидт
Ведущий продуктовый аналитик
Владимир Ершов
Data Solutions Manager в VISA
Артур Самигуллин
Ведущий специалист по анализу продуктов
Вячеслав Архипов
Ведущий data scientist
Николай Герасименко
Data Scientist в Сбер
Пётр Емельянов
Backend-разработчик
Алексей Железной
Инженер данных
Шагане Мирзоян
Аналитик данных
Программа курса
Вы изучите основы математики, статистики и Data Science, а потом окунётесь в аналитику и машинное обучение. Теория подаётся в формате видеоуроков. После них вы выполните задания, основанные на задачах реальных компаний. Их проверит куратор и оставит обратную связь.
Рассмотрите специфику отдельных направлений в Data Science. Узнаете, какими компетенциями должны обладать соответствующие специалисты.
Поймёте, как построено обучение на курсе, и кто будет на нём преподавать. Поближе познакомитесь с программой.
Познакомитесь с общим устройством бизнес-процессов и поговорите о том, как в них встраивается работа с данными.
Освоите азы Microsoft Excel. Научитесь эффективно пользоваться всем его функционалом.
Разберётесь в синтаксисе и отдельных элементах Python. Приобретёте соответствующие навыки.
Узнаете, как устроены переменные и типы данных в изучаемом языке программирования.
Сможете грамотно работать с отдельными условиями в Python. Отточите соответствующие навыки.
Рассмотрите разные циклы в Python и научитесь правильно ими пользоваться. Сможете применять новые знания на практике.
Разберётесь в теории алгоритмов и структур данных в контексте изучаемого языка программирования.
Получите представление о том, как именно устроены функции в Python. Научитесь работать с ними в профессиональной деятельности.
Поймёте, для чего нужны коллекции и как грамотно их использовать. Познакомитесь с их классификацией.
Обсудите всё, что связано со чтением файлов. Приобретёте и отточите навыки работы с командной строкой.
Разберётесь в функционале и инструментарии библиотеки Pandas. Узнаете, как грамотно применять её для решения различных задач.
Обучитесь новым методикам и сможете применять их на практике. Дадите определение понятию API.
Узнаете, что такое базы данных и какие задачи они выполняют. Разберётесь в конкретных методиках их обработки.
Разберётесь в возможностях языка запросов SQL. Освоите его синтаксис и функционал. Сможете решать рабочие задачи с его помощью.
Ознакомитесь с функционалом такого инструмента, как Power BI. Поймёте, для чего он может понадобиться в вашем профессиональном поле.
Подробно изучите данный этап работы с информацией и вникните во все важные тонкости. Сможете работать с ним на практике.
Начнёте изучать разведочный анализ данных. Обсудите процесс очистки. Приобретёте практические знания.
Поговорите обо всём, что касается визуализации данных. Освоите соответствующие форматы. Научитесь грамотно работать с каждым из них.
Дадите характеристику такому понятию, как feature engineering. Приобретёте связанные с этим навыки.
Разберётесь в вопросах моделирования в сфере Data Science. Разберёте новые методы и техники.
Познакомитесь с основами машинного обучения и поймёте, как устроены соответствующие модели.
Рассмотрите теорию линейных моделей. Разберётесь в специфике нейросетей. Узнаете, как их можно применять в профессии.
Научитесь грамотно работать с ключевыми метриками в сфере аналитики. Приобретёте навыки их расчёта.
Познакомитесь с теорией и практиками маркетинговой аналитики. Подробно изучите эту сферу.
Получите представление о том, как ведётся разработка продукта и зачем нужна обработка данных в данной сфере.
Закончите изучать Modeling. Подведёте итоги и расширите теоретическую базу.
Получите представление о том, как строится процесс анализа и оценки данных.
Познакомитесь с особенностями этапа развёртки. Отточите связанные с этим навыки.
Узнаете, что такое API. Рассмотрите соответствующие методы и техники.
Поймёте, как должен быть построен контроль за работой моделей.
Рассмотрите особенности платформы Airflow и научитесь грамотно с ней работать.
Подведёте общие итоги модуля и вспомните пройденную теорию.
Изучите базовую математическую теорию, которая пригодится для анализа и дальнейшей работы с данными.
Поговорите о базовых математических объектах, дробях и преобразования. Ознакомитесь с функционалом SymPy.
Углубитесь в изучение SymPy. Научитесь работать с разными видами функций.
Разберётесь в свойствах функций одной переменной. Сможете читать и строить соответствующие графики.
Освоите новую терминологию, связанную с машинным обучением. Приобретёте соответствующие навыки.
Узнаете, что такое аппроксимация. Рассмотрите связанные с этим задачи. Затронете вопросы преобразования функций.
Углубитесь в аппроксимацию и поговорите о функциях производных. Сможете работать с этими понятиями на практике.
Научитесь грамотно работать с функциями, включающими в себя несколько переменных.
Подробно изучите частные производные функции и их свойства в контексте машинного обучения.
Рассмотрите новую терминологию и практики машинного обучения. Поговорите векторах, матрицах и градиентах.
Дадите определение понятию линейных регрессий. Сможете решать соответствующие уравнения.
Поймёте, что из себя представляют матричные уравнения. Приобретёте связанные с этим навыки.
Научитесь работать со случайными величинами и событиями. Обсудите всё, что нужно знать о статистике и теории вероятности.
Познакомитесь с основами теории вероятности. Изучите необходимую терминологию. Получите базовые знания об этой теме.
Поговорите о том, как устроена обработка случайных событий. Приобретёте и улучшите сопутствующие умения.
Обсудите случайные величины и их особенности. Расширите теоретическую базу по данному вопросу. Отточите навыки.
Дадите определение и общую характеристику понятию непрерывных распределений. Научитесь грамотно с ними работать.
Продолжите изучать предыдущую тему. Детально изучите соответствующую классификацию.
Рассмотрите особенности статистических тестов. Научитесь с ними работать.
Рассмотрите теоретические основы алгоритмов машинного обучения. Научитесь решать связанные с этим задачи.
Получите представление о том, какие функции способны выполнять ML-модели.
Разберётесь в базовой терминологии и сможете в ней ориентироваться.
Освоите новый функционал SQL. Отточите приобретённые навыки.
Дадите определение понятию линейной регрессии. Изучите сопутствующие практики.
Научитесь эффективно выполнять задания, связанные с регуляризацией.
Разберётесь в метрической классификации. Узнаете, в чём заключается метод ближайших соседей.
Получите представление о том, как устроена библиотека NumPy и какие задачи она может выполнять.
Начнёте изучать теорию линейной классификации. Обсудите особенности логистической регрессии.
Углубитесь в предыдущую тему. Освоите методику опорных векторов.
Познакомитесь с особенностями логической классификации. Разберёте новые термины.
Дадите характеристику таким понятиям, как деревья решений и случайный лес.
Узнаете, как устроен процесс очистки данных. Научитесь проводить его на практике.
Поговорите о кластеризации. Поймёте, что из себя представляет метод k-средних.
Подробнее изучите тему предыдущего модуля. Отточите приобретённые навыки.
Разберётесь в особенностях алгоритма DBSCAN.
Дадите определение такому понятию, как несбалансированные выборки.
Получите представление о том, как устроены современные нейронные сети и какие возможности они представляют для бизнеса.
Научитесь проводить анализ текстов и оценивать их по всем важным критериям.
Проведёте анализ заранее заданного объёма информации. Разработаете модель кредитного риск-менеджмента, чтобы помочь банку оценить потенциальную платёжеспособность клиента.
Подготовитесь к собеседованию в партнёрской компании. Презентуете готовые проекты. Составите резюме и сопроводительное письмо.
Освоите азы разных видов аналитики. Познакомитесь с базовыми методами и техниками.
Узнаете, что из себя представляет такая профессия, как Data Analyst.
Ознакомитесь с классификацией различных источников информации.
Рассмотрите ключевые метрики аналитики. Сможете грамотно с ними работать.
Приобретёте и отточите навыки, связанные с анализом качества полученных данных.
Поймёте, как нужно формулировать и проверять гипотезы.
Разберётесь в инструментарии Microsoft Excel. Изучите техники визуализации.
Проведёте практическую работу по анализу продаж. Предложите идеи о том, какие бренды стоит закрыть.
Рассмотрите способы объединения разнородных данных. Сможете применять их на практике.
Продолжите разбираться в вопросе проверки качества. Углубитесь в эту тему.
Рассмотрите новую терминологию и научитесь в ней ориентироваться.
Познакомитесь с форматами визуализации, актуальными для Python.
Получите представление о том, какие факторы нужно учитывать при составлении гипотез.
Оцените заданную воронку продаж, выявите системные ошибки и дадите советы по их исправлению.
Поговорите о функционале SQL с точки зрения витрины данных.
Разберётесь в особенностях процесса очистки. Отточите связанные с этим навыки.
Детально изучите методики построения прогнозов. Сможете ими пользоваться.
Рассмотрите различные инструменты для визуализации.
Дадите определение понятию А/В-тестов. Научитесь их разрабатывать.
Воспользуетесь новыми техниками для анализа инноваций в мобильном приложении маркетплейса. Определите их эффективность.
Поймёте, как грамотно работать с API. Обсудите особенности аккумулирования источников.
Получите представление о том, как можно повысить общее качество информации.
Научитесь выявлять закономерности и делать выводы на их основе.
Поговорите о нюансах интерпретации при работе с результатами А/В-тестирования.
Приобретёте навыки составления аналитической отчётности. Сможете проводить презентации.
Сформулируете главные факторы убыточности. Предложите свои варианты её снижения. Проверите свои гипотезы.
Проведёте анализ уже проведённых рекламных кампаний, опираясь на социально-демографические признаки и данные о покупках. Придумаете идеи повышения продаж.
Поработаете с карьерным консультантом. Проанализируете вакансии на должности, связанные с Data Science. Поговорите о резюме, портфолио и собеседованиях.
Узнаете, как разрабатываются алгоритмы, которые становятся основой для систем рекомендаций. Поговорите о прогнозировании временных рядов.
Познакомитесь с более углублённом теорией машинного обучения.
Рассмотрите возможности Auto ML. Освоите соответствующие практики.
Продолжите изучать предыдущую тему. Разберётесь в соответствующей методологии.
Дадите определение понятию компьютерного знания. Поймёте, какие возможности оно открывает.
Рассмотрите предыдущую тему в контексте нейронных сетей.
Познакомитесь с базовыми понятиями нейролингвистического программирования.
Поговорите о совмещении технологий искусственного интеллекта и NLP.
Получите представление о том, как устроены системы рекомендаций в разных сервисах.
Дадите определение понятию коллаборативной фильтрации. Освоите сопутствующие практики.
Рассмотрите изучаемые системы с точки зрения их эффективности для бизнеса.
Расширите инструментарий для работы с моделями машинного обучения.
Поймёте, что из себя представляют временные ряды и научитесь грамотно с ними работать.
Посмотрите на предыдущую тему с точки зрения прогнозирования. Освоите новые техники.
Углубитесь в вопросы контроля качества. Сможете тщательно проверять готовые модели.
Подробнее изучите нейросети и методы работы с ними. Разберёте новые полезные практики.
Создадите проект, связанный с технологиями компьютерного зрения и обработкой естественного языка.
Научитесь исследовать взаимодействие пользователя с продуктов, обрабатывать данные и интерпретировать их для бизнеса.
Познакомитесь с общей классификацией продвинутых методик продуктовой аналитики.
Разберётесь в ключевых метриках и сможете грамотно с ними работать.
Поговорите о проведении исследований. Узнаете, как они должны быть построены.
Обсудите особенности А/В-тестов в выбранной области.
Приобретёте и отточите навыки расчёта показателей юнит-экономики.
Получите представление о том, как должна составляться необходимая отчётность.
Обсудите методы сквозной и веб-аналитики. Научитесь оценивать воронки продаж и поведение пользователей на сайте.
Познакомитесь с ключевыми метриками. Сможете работать с различными каналами продвижения.
Рассмотрите методы и техники маркетингового анализа. Поймёте, как эффективно их применять.
Приобретёте и отточите навыки оценки деятельности конкурентов.
Получите представление о том, как должны проводиться исследования целевой аудитории.
Разберётесь в функционале такого сервиса, как «Яндекс Метрика».
Освоите новые инструменты и научитесь эффективно ими пользоваться.
Сильнее углубитесь в возможности одной из изучаемых площадок.
Поймёте, откуда взять информацию о клиентах и продажах.
Разберётесь в теории и инструментах сквозной аналитики.
Познакомитесь с основными методиками визуализации результатов.
Сможете проводить анализ маркетинговой кампании и степени её успешности.
Освоите важный инструмент для преобразования цифр в отчётность, с которой сможет работать бизнес.
Разберётесь в функционале Power BI. Приобретёте связанные с этим навыки.
Ознакомитесь с возможностями Power Query. Расширите теоретическую базу.
Узнаете, что из себя представляет язык запросов DAX. Поймёте, какие задачи он может выполнять.
Рассмотрите различные инструменты и методики визуализации.
Научитесь грамотно работать с фильтрами и графиками. Изучите гистограммы.
Сможете составлять таблицы и обрабатывать матрицы. Разберётесь в том, когда стоит использовать карты.
Приобретёте и отточите навыки составления интерактивных отчётов.
Изучите различные средства визуализации, которые вы не затронули раннее.
Поговорите о статистике и вероятностей в контексте Data Science и моделей машинного обучения.
Разберётесь в расширенном функционале Python и освоите новые методики.
Рассмотрите особенности оценивания. Отточите сопутствующие навыки.
Разберётесь в теории составления и проверки гипотез.
Углубитесь в предыдущую тему и получите соответствующие практические знания.
Познакомитесь со спецификой совместных распределений.
Рассмотрите техники исследования зависимостей через призму вашего профессионального поля.
Детально изучите методики работы с временными рядами, приближенные к вашей будущей профессиональной деятельности.
Разберёте частотный и байесовский подходы. Узнаете, что гласит формула Байеса.
Обсудите все важные подводные камни трудоустройства в сфере Data Science и Machine Learning.
Поймёте, что нужно учесть перед началом поиска работы.
Получите представление о том, как создать продающее резюме, даже если у вас нет опыта.
Разберёте различные площадки для поиска вакансий и рассмотрите их особенности.
Подготовитесь к будущим тестовым заданиям. Изучите общие правила.
Научитесь избегать распространённых ошибок на собеседованиях.
Обсудите вопросы испытательного срока и адаптации к рабочему месту.
Поговорите о том, как составляются и прорабатываются планы карьерного развития.
Сможете грамотно отвечать на типичные вопросы. Заранее к ним подготовитесь.
Поговорите о том, что работодатели требуют от программистов различных направлений.
Как проходит обучение
Изучение темы
Просмотр обучающих видеороликов
Выполнение практических заданий
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Работа с куратором
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Создание итогового проекта
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Помощь с трудоустройством
Создадите портфолио
Подготовитесь к собеседованию
Научитесь работать на себя
Оформите резюме и сопроводительное письмо
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Узнаете, как найти работу
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Спецификация
Отзывы о Skillbox
Часто задаваемые вопросы
Data Science совмещает в себе программирование и аналитику. Эта наука учит обрабатывать данные при помощи статистики, анализа и моделей машинного обучения.
Специалист по Data Science помогает бизнесу строить гипотезы и принимать эффективные решения на основе проведённого анализа данных. Также он разбирается в машинном обучении и способен создать модели, которые сами будут заниматься прогнозированием.
Специалист по Data Science анализирует данные самостоятельно или при помощи моделей собственной разработки, составляет гипотезы, предлагает решения и визуализирует собранную информацию и результаты её обработки.
В среднем Data Scientist зарабатывает 210 тысяч. Начинающие специалисты могут получать меньше. Но с опытом можно выйти на такой доход или даже выше.
Курс длится двенадцать месяцев. За это время вы основательно изучите всё самое важное о Data Science. Но устроиться на стажировку можно уже спустя полгода.
На курсе вы научитесь работать со всем необходимым инструментарием, анализировать данные и разрабатывать модели машинного обучения. Вы также поговорите об управлении проектами в сфере Data Science.
Курс прежде всего рассчитан на новичков. Он поможет освоить профессию с нуля. Обучение также подойдёт уже действующим специалистам, либо представителям смежных сфер. Первые смогут актуализировать знания, а вторые – изучить новое профессиональное поле и получить более высокооплачиваемую работу.
Бесплатные курсы помогают определить, подходит ли вам профессия. Но чтобы получить работу, вам понадобятся более длительные и расширенные курсы. Там вас ждёт наиболее полная теория, практика, поддержка кураторов и помощь с трудоустройством.
Вас ждёт сертификат об обучении. Он оформлен по установленному образцу. Ознакомиться с лицензией школы можно на её сайте.
Можно. На этот курс действует выгодная программа рассрочки. Можно разбить сумму на отдельные платежи и вносить их ежемесячно. С условиями можно ознакомиться на сайте онлайн-школы.
Вы покрываете только саму стоимость курса. Вам не понадобится платить проценты. Также вам не нужно трудоустройство и хорошая кредитная история.
Первые три месяца вам не понадобится вносить ежемесячные платежи. Сосредоточьтесь только на учёбе и достигайте результатов. Внести остаток и оплатить полную стоимость можно до окончания периода рассрочки.
Да. Вы можете вернуть до тринадцати процентов от стоимости курса через работодателя и налоговую. С пакетом необходимых документов можно ознакомиться на сайте онлайн-школы.
Другие популярные курсы
Подготовка к ЕГЭ по математике на 80+ баллов
Профессия: Product Manager
Коммерческий иллюстратор
Интегративный нутрициолог
