Har xil
Qora jumada qatnashadi 40%
gacha chegirmalar amal qiladi 0 kun 00:00:00
Kurs

Data Scientist с нуля до Junior

Data Scientist с нуля до Junior

Курс для тех, кто хочет в Data Science, но не знает, с чего начать. В первые полгода вы попробуете силы в машинном обучении, аналитике данных и дата-инженерии. Напишете первые аналитические модели, закрепите основы на задачах с реальными данными.

Затем освоите специализацию и добавите 2 итоговых проекта в портфолио.

Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. Аналитик помогает принимать бизнес-решения, ML-инженер обучает модели, а Data-инженер делает так, чтобы всё работало.

Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.

  • 14 000 000 сум

    средняя зарплата специалиста с опытом 1-2 года

Полностью обновили курс в 2022 году

В новом курсе ещё больше практики и разборов кейсов. Вы не только освоите Python и актуальные версии инструментов для работы, но и научитесь самостоятельно решать нестандартные задачи. Вас ждут:

  • 80 практических заданий на развитие аналитического мышления и отработки навыков
  • 2 больших итоговых проекта на реальных данных
  • курс по Git и подготовка к командной работе в компании
Полностью обновили курс в 2022 году

Кому подойдёт этот курс

  • Новичкам 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 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 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 даёт профессия Data Scientist?

  • Videoyozuv prevyusi

    Востребованную работу, которой не грозит вымирание

    Не зря Data Science назвали самой сексуальной профессией XXI века. Причина — всё больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов.

  • Videoyozuv prevyusi

    Свободу выбирать направление

    Вы можете обучать нейросети для выявления опасных заболеваний, а если надоест — перейти в музыкальный стартап и создавать рекомендательный сервис. Сфера применения Data Science не ограничивается одним направлением. А ещё тут нет рутины — каждый проект интересен и по-своему уникален.

  • Videoyozuv prevyusi

    Возможность видеть результат своей работы

    Работа дата-сайентиста прямо влияет на жизнь компаний и людей. Нейросети определяют, что мы покупаем, слушаем, смотрим и каким маршрутом едем на работу. Решения дата-аналитиков помогают компаниям получать больше прибыли — благодаря этому бизнес может повысить зарплаты сотрудникам или обновить оборудование. Дата-инженеры автоматизируют работу с данными так, чтобы аналитики и ML-специалисты могли комфортно заниматься своим делом.

Чему вы научитесь

  1. Аналитически мыслить

    Научитесь самостоятельно разрабатывать план решения проблемы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.

  2. Не бояться математики и статистики

    Пройдёте полноценные курсы по математике, теории вероятностей и статистике. Спикеры и куратор помогут вспомнить школьную программу и дадут дополнительные знания, которые обычно проходят в вузах.

  3. Извлекать данные из источников

    Будете читать файлы различных форматов при помощи Python, писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные. Познакомитесь с устройством баз данных и освоите язык запросов SQL.

  4. Строить аналитические модели

    Например, вы сможете построить воронку продаж для интернет-магазина на основе данных о продажах и расходах. Узнаете, как проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.

  5. Разрабатывать модели машинного обучения

    Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.

  6. Работать с инструментами дата-сайентиста

    Освоите Python, Git и визуализацию данных в Power BI. Будете на ты с Jupyter Notebook, сможете обучать модели машинного обучения и строить пайплайны в Airflow.

Кем вы станете после курса

  • Вариант 1. Специалист по Machine Learning 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. Дата-инженер Вариант 2. Дата-инженер

    Будете разворачивать программную инфраструктуру для организации сбора, обработки и хранения данных. Вам предстоит создавать отказоустойчивые системы для работы с Big Data, писать эффективный код на Python и SQL-запросы, автоматизировать рутину, «общаться» с базами данных.

  • Вариант 3. Аналитик данных Вариант 3. 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.

О Skillbox

Отзывы участников

  • Если какой-то материал тяжело даётся, есть вопрос по ДЗ, достаточно написать преподавателю, который поможет разобраться с информацией и подскажет, как решить задачу.
    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!!!
  • Благодаря курсу я научилась создавать классные постеры и векторные изображения. Также мой список новых скиллов пополнили ретушь и обтравка изображений — одни из главных навыков профессионального графического дизайнера.
    Ну, и умение верстать журналы! Теперь я, как самый настоящий графический дизайнер, с лёгкостью могу создать разворот какого-нибудь модного журнала.
  • Отзывы студентов

    Алла Комиссаренко

    Kurs «UX-дизайнер с нуля до PRO»
    Работать дизайнером мне очень нравится, от UX я вообще в восторге, тяга к аналитике у меня была всегда. После долгих поисков работы в новой сфере подруга помогла мне получить заказ на редизайн сайта большой компании.
    Отдельно хочу сказать спасибо куратору Александру Свобода, он очень подробно расписывал все недочёты и ошибки решений в дизайне.
  • Отзывы студентов

    Яна Щербицкая

    Kurs «Photoshop с нуля до PRO»
    Курс очень круто структурирован, там есть все знания, которые мне нужны, чтобы освоить программу. Сама бы я точно что-нибудь пропустила.
    Преподаватели всё спокойно и терпеливо объясняют. Если ты что-то не понял, снимут дополнительный видеоролик и покажут ещё раз.
    Самое крутое в курсах Skillbox — постоянная связь с теми, кто подскажет, как правильно.
  • «Почему бы не сделать из хобби источник заработка?» — однажды подумала я.
    Недолго размышляя, записалась на курс в Skillbox и встала в ряд претендентов на гордое звание копирайтера.
    Работа с текстом помогла мне вернуть свою жизнь, вдохновила. Я начала снова ухаживать за собой, читать. Увидела, что я не только мать, но и писатель.

  • Отзывы студентов

    Ирина Семёнова

    Kurs «SMM-специалист»
    Я узнала, что такое охваты, KPI и прочие слова, которые раньше пугали. Поняла, что чем проще и понятнее, тем лучше. Разобралась в сложной иерархии рекламного кабинета и научилась настраивать аудиторию и рекламу.

    Я уже в теме и не боюсь назвать своих более опытных друзей коллегами.

Как проходит обучение на платформе

  1. Смотрите материалы в удобное время

    Изучаете теорию и практикуетесь на задачах, приближённых к реальным.

    Смотрите материалы в удобное время
  2. Выполняете практические работы

    Решаете задачи после каждого модуля и закрепляете знания.

    Выполняете практические работы
  3. Работаете с проверяющим экспертом

    Получаете обратную связь по каждой работе в течение 1–3 рабочих дней.

    Работаете с проверяющим экспертом
  4. Разрабатываете итоговый проект

    Презентуете проект экспертам, дополняете портфолио и получаете сертификат о прохождении курса.

    Разрабатываете итоговый проект

Уровни курса

  • Videoyozuv prevyusi

    Первый уровень: базовая подготовка

    За 6 месяцев вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по Machine Learning. Получите фундаментальные знания и навыки, которые помогут глубже освоить любое из трёх направлений или устроиться на стажировку.

  • Videoyozuv prevyusi

    Второй уровень: специализация

    Выберете направление в Data Science и получите навыки, которые необходимы для первого трудоустройства. Знания закрепите на практике и через год после начала курса приступите к поиску работы Junior-специалистом.

Содержание курсов

Вас ждут 80 тематических модулей и практика на основе реальных кейсов.

  • 80 практических заданий
  • 2 итоговых проекта

Первый уровень: базовая подготовка

Среднее время прохождения — 6 месяцев.

  1. Введение в Data Science

      1. Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
      2. 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.
  2. Основы статистики и теории вероятностей

      1. Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
  3. Основы математики для Data Science

      1. 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.
  4. 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.

  1. Специализация 1: Machine Learning

      1. 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.
  2. Специализация 2: Data Engineer

      1. 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.
  3. Специализация 3: Data Analyst

      1. 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.

  1. Введение в Data Science

      1. 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.
  2. Machine Learning

      1. 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.
  3. Data Engineer

      1. Проведёте когортный анализ и выгрузите справочники по API. Построите дашборды по полученным данным.
  4. Data Analyst

      1. Product Analytics: проанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь.
      2. Marketing Analytics: подготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы об эффективности рекламных кампаний.
      3. BI Analytics: построите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании.

Бонусные курсы

  1. 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.

  2. Система контроля версий Git

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

  3. Английский для IT-специалистов

    Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.

Авторы и спикеры курса

Кирилл Шмидт

Кирилл
Шмидт

Автор профессии Data Analyst, Product Analyst Team Lead, Wrike. Опыт в аналитике — 8 лет.
Юлдуз Фаттахова

Юлдуз
Фаттахова

Автор курса Machine Learning. Senior Data Scientist, Team Lead в SberData, Сбер. 5+ лет в профессии
Евгений Виноградов

Евгений
Виноградов

Автор профессии Data Engineer, руководитель отдела разработки хранилищ данных и аналитических сервисов, ЮMoney. 5 лет разрабатывает системы поддержки принятия решений.
Владимир Ершов

Владимир
Ершов

Автор курса Machine Learning, Data Solutions Manager, VISA. В Data Science больше 7 лет
Артур Самигуллин

Артур
Самигуллин

Автор профессии Data Analyst, Product Intelligence Team Lead @ EQ SberDevices. 5 лет в промышленном анализе данных.
Вячеслав Архипов

Вячеслав
Архипов

Автор курса «Статистика и теория вероятностей», математик, Banuba development. Опыт преподавания более 8 лет.
  • Kursning boshlanishi: 29 июн
  • Qoldi: 3 joyj

Стоимость курса

  • Рассрочка до 12 месяцев без переплат
  • 1 165 500 сум/мес
    • 13 986 000 сум
    • 23 310 000 сум
Qora jumada qatnashadi 40%
gacha chegirmalar amal qiladi 0 дня 00:00:00

1-qadam. To'lov turini tanlang

2-qadam. Bog'lanish ma'lumotlarini to'ldiring

Xato ketganga oʻxshaydi. Qayta yuborishga harakat qilib koʻring yoki sahifani qayta ishga tushiring.

bosish bilan tugmachani, men rozilik beraman / tugmachani bosish bilan men rozilik berman ishlov berish shaxsiy ma'lumotlarga va  qoidalari bilan Platformalardan foydalanish

Tugmachani bosish bilan roziligimni bildiraman dan Ommaviy oferta bilan va shaxsiy ma'lumotlarga ishlov berish siyosati bilan

Rahmat!

Soʻrovingiz muvaffaqiyatli joʻnatildi

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 задания и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет учиться дальше.
  • Можно ли стать Data Scientist за год 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 домашние работы и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование.
  • 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.
  • Что такое Kaggle?

    Это соревновательная платформа для улучшения и отработки навыков на основе реальных задач. Здесь собраны ресурсы для самостоятельного изучения отдельных тем, обсуждения вопросов и даже онлайн-среда для программирования. Наш курс ориентирован на практику, и поэтому мы даём вам возможность соревноваться в рамках дипломных проектов по правилам Kaggle.
  • Получится ли совмещать прохождение курсов с работой?

    Вы можете смотреть видео в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, доступ к курсу останется у вас навсегда — получится освежить свои знания в любой момент.
  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?

    Всё зависит только от вас. В среднем участники курса занимаются от 3 до 5 часов в неделю.
  • Кто будет проверять практические задания?

    Никаких автоматических проверок и скриптов. С вами будет работать живой человек. Он не только укажет на ошибки, а поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. Проверка практических заданий 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.