Весенняя перезагрузка Скидка 45% действует 0 дней 00:00:00
Курс

Введение в Data Science

Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению. Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science.

О профессии

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.

Полностью обновили курс в 2022 году

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

  • 50 практических работ для развития аналитического мышления и отработки навыков
  • Большой итоговый проект на реальных данных
  • Курс по Git и подготовка к командной работе в компании

Чему вы научитесь

  • Аналитически мыслить

    Data scientist не просто слепо применяет изученные инструменты. Вы научитесь сами решать проблемы: разрабатывать планы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.

  • 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.

  • Извлекать данные из источников

    Научитесь читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas, писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах. Познакомитесь с устройством баз данных и освоите язык запросов SQL.

  • Проводить разведочный анализ данных

    Научитесь оценивать собранные данные и удалять непригодные для дальнейшего анализа атрибуты. Узнаете, как с помощью встроенных программных модулей Python, знаний математики и статистики исправлять ошибки в датасетах.

  • 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.

  • Разрабатывать модели машинного обучения

    Вы начнёте с простых моделей машинного обучения, которые требуют минимальных знаний программирования. После вводного курса такие термины, как регрессия, кластеризация, векторные и матричные вычисления не будут казаться чем-то страшным.

Как проходит обучение на платформе

  • Регистрация

    Знакомитесь с платформой

    Платформа Skillbox — собственная разработка компании Skillbox, платформа постоянно улучшается. Вас ждут видео, практические задания и общение с кураторами Доступ к материалам откроется сразу после покупки курса

  • Теория

    Получаете знания

    Курсы состоят из тематических видео разной длительности Смотрите их когда и где угодно Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию

  • Практика

    Выполняете задания

    В Skillbox уверены, что навыки отрабатываются только через практику. Поэтому после теории вас ждёт практическая работа или тест Все задачи приближены к реальным — их можно с гордостью положить в портфолио

  • Обратная связь

    Работаете с куратором

    Проверкой заданий занимаются кураторы Это эксперты по теме курса Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты Общаться с проверяющими кураторами можно прямо на платформе

Содержание курсов

Вас ждут 3 курса, на которых вы получите все знания и навыки, необходимые для старта карьеры в Data Science.

  • 6 месяцев обучения
  • 49 модулей

Введение в Data Science

  1. Введение в курс

    Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.

  2. Business Understanding

    Научитесь общаться с заказчиками, выявлять потребности, собирать и документировать требования, проводить интервью.

  3. Основы Python

    Освоите азы языка Python на достаточном уровне, чтобы уверенно работать с данными.

  4. Data Understanding

    Научитесь выгружать данные из различных источников, освоите инструменты Excel, SQL и Power BI. Узнаете, как описывать и оценивать качество исходных данных.

  5. Data Preparation

    Освоите разведочный анализ данных: научитесь находить, очищать и подготавливать массивы данных так, чтобы на выходе иметь готовый к дальнейшей работе датасет.

  6. Modeling

    Научитесь формулировать и проверять гипотезы. Пройдёте основы моделирования в машинном обучении и аналитике, создадите свою первую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика.

  7. Evaluation

    Узнаете, как сравнивать модели и оценивать их качество. Приготовите модель к промышленной эксплуатации.

  8. Deployment

    Превратите модель в законченный продукт. Научитесь автоматизировать потоки данных, запускать модели на серверах, следить за работой модели.

Основы статистики и математики

  1. 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.

  2. 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.

Спикеры

Юлдуз
Фаттахова
Автор курса Senior Data Scientist, Team Lead, SberData, Сбер
Пётр
Емельянов
Спикер курса. R&D Director, UBIC Tech
Евгения
Ракина
Спикер курса. Data Engineer, Made
Николай
Герасименко
Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»
Светлана
Обухова
Спикер курса. Data Analyst, Ernst & Young

Отзывы участников

Дмитрий Ерёмин Курс «Профессия Data Scientist PRO»
Нравится отзывчивость куратора и индивидуальный график обучения.
Отзывы студентов Олег Куликов, Россия, Тула Курс «Профессия Data Scientist PRO»
Учиться на курсе очень интересно и увлекательно. Понравилось сочетание практики и теории. Куратор даёт подробную обратную связь, а его поддержка помогает идти дальше.
  • Старт курса: 29 мая
  • Осталось: 2 места

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 28 882 ₸/мес
  • -45%
15 885 ₸/мес
  • В рассрочку на 18 месяцев
  • 0%∙0₸∙24
  • Бонусный курс
  • Год английского бесплатно

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

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

Ваша заявка успешно отправлена

Часто задаваемые вопросы

  • У меня нет опыта работы с данными. Подходит ли мне этот курс?
    Курс подходит новичкам без специальных знаний, высшего образования и талантов. Главное — не пожалейте времени на первый этап. Внимательно выполняйте домашние задания и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет учиться дальше.
  • Я смогу устроиться на работу дата-сайентистом после прохождения курса?
    В пакете «Введение в Data Science» мы даём базовые навыки. Их хватит, чтобы начать карьеру в должности стажёра, но в этот курс не входит помощь в трудоустройстве.

    Если вам нужен более объёмный курс, обратите внимание на нашу двухгодичную программу «Профессия Data Scientist».
  • Требуются ли знания математики?
    Для старта достаточно школьного уровня знаний. Продвинутые темы объясним на курсе.
  • Какой график обучения? Получится ли совмещать его с работой?
    Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение с работой и личной жизнью. Более того, все уроки будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.
  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?
    Всё зависит только от вас. В среднем наши студенты занимаются от трёх до пяти часов в неделю.
  • Кто будет проверять домашние задания?
    Никаких автоматических проверок и скриптов. С вами будет работать живой человек — личный наставник. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. Наставник и доступ к студенческому 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.