Data Scientist с нуля до Junior

все курсы

Программирование

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

4.6

9 месяцев,

начало 24 ноября

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Профессия

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Отсутствует

Сертификат

Да

Стоимость курса

117 352 ₽

есть рассрочка

Кому подойдёт этот курс

Новичкам
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Через год сможете начать работать по профессии.

Программистам
Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете 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. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, обучать модели и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Kaggle

Data Science

Дата-инженер

Аналитик данных

Python

SQL

Математика для Data Science

Математическая статистика

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Образовательная организация

Skillbox

3370 отзывов

Российская интернет-компания из сферы онлайн-образования, основанная в 2016 году. Контрольный пакет ООО «Скилбокс» принадлежит VK. Компания считается лидером российского рынка профессионального онлайн-обучения. Она также лидирует в сфере обучения профессиям, связанным с цифровой экономикой и Интернет-рекламой.

Skillbox — российская компания, которая специализируется на онлайн-образовании. Skillbox называет себя онлайн-университетом востребованных профессий.

Образовательные программы сервиса сосредоточены на четырех основных направлениях:

дизайн;
программирование;
маркетинг;
управление.

На платформе можно получить знания по актуальным темам и востребованные навыки. Все курсы нацелены на практику: мы следим за актуальностью материала и помогаем с трудоустройством и стажировкой.

Образовательная платформа Skillbox была запущена в 2016 году. Компанию основали Игорь Коропов (1989—2020) и Дмитрий Крутов.Позже к ним присоединились Андрей Анищенко и Сергей Попков.Генеральным директором компании с момента основания является Дмитрий Крутов.Skillbox дважды получила «Премию Рунета»: в 2018 году в номинации «Образование и кадры», и в 2019 году в номинации «Технологии и инновации»

В феврале 2019 года Mail.Ru Group приобрела 3 % компании, затем в марте увеличила долю до 10,33 %, и, наконец, до 60,33 % в декабре того же года.Согласно годовому отчёту Mail.Ru Group, контрольный пакет компании обошёлся ей в 1,6 млрд руб.

В ноябре 2019 года РБК включил компанию в рейтинг 35-и крупнейших EdTech компаний России, поставив Skillbox на 6-ое место. В 2020 году в рейтинге топ-10 крупнейших EdTech-компаний, составленном РБК, Skillbox переместилась на 2-ое место.

В октябре 2020 года Mail.Ru Group увеличила свою долю в компании до 70 %. В ноябре 2020 года сооснователь платформы Игорь Коропов погиб в Сочи.

Программа курса

Первый уровень: базовая подготовка

Среднее время прохождения — 6 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.

Возможность стажировки

Базовых знаний и навыков хватит, чтобы устроиться на стажировку — сможете продолжить учиться на курсе и в компании одновременно.

Второй уровень: специализация

Среднее время прохождения — 6 месяцев.

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 Engineer

Data Engineer. Junior. Будете собирать сложные наборы данных, подготавливать витрины данных, разворачивать DS-проекты с нуля, тестировать код, выстраивать пайплайны для работы с данными и работать в команде.

Специализация 3: 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.

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 дата-инженера, 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 Engineer

Проведёте когортный анализ и выгрузите справочники по API. Построите дашборды по полученным данным.

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.

Бонусные курсы

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.

Система контроля версий Git

Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.