Полный курс по Data Science
Как учит школа
Запись уроков
Свободный график
Сертификат Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца
Помощь в поиске работы
Домашние работы
Тренажер
Пополнение портфолио
Рассрочка
4 125 ₽/мес
Стоимость курса
148 500 ₽
Рейтинг школы
SkillFactory 4,1
по 562 отзывам
Описание курса
Комплексная программа обучения профессии Data Scientist с нуля. Курс включает 660 академических часов, 8 проектов и финальную работу. Вы освоите Python, SQL, машинное обучение и аналитику данных, получите поддержку менторов и помощь в трудоустройстве.
Программа
Введение в Data Science
Python, Pandas, API, базы данных, SQL, Power BI, разведочный анализ данных, основы машинного обучения, маркетинговая и продуктовая аналитика. 190 часов, 1 проект.
Основы математики для Data Science
Аналитика и ML, интерполяция, полиномы, аппроксимация, производные, векторы, матрицы, линейная регрессия, системы линейных уравнений. 70 часов.
Статистика и теория вероятностей
Случайные события, вероятность, случайные величины, дискретные и непрерывные величины, непрерывные распределения, статистические тесты, проверка гипотез. 50 часов.
Специализация на выбор
Выбор направления: Machine Learning (алгоритмы, создание и улучшение моделей) или Data Analyst (визуализация, дашборды, метрики, A/B-тесты). 190 часов.
Data Analyst
Источники данных, оценка качества, формулирование гипотез, объединение данных, корреляция, SQL, A/B-тесты, повышение качества данных. 190 часов, 1 проект (анализ эффективности маркетинговых кампаний).
Machine Learning
Термины ML, SQL, линейная регрессия и регуляризация, numpy, линейная и логическая классификации, очистка данных, нейронные сети, инфраструктура для ML-моделей. 190 часов, 1 проект (анализ датасета и создание модели кредитного риск-менеджмента).
Выпускная работа
Итоговая практическая работа и итоговое тестирование. 160 часов.
Центр карьеры и трудоустройство
Подготовка к собеседованию, составление резюме и портфолио, написание сопроводительного письма, изучение рынка вакансий, составление карьерного трека.
Формат
Онлайн
Спикеры
- Алексей Семенов
- Юлдуз Фаттахова
- Артур Самигуллин
- Эмиль Магеррамов
- Михаил Баранов
- Маргарита Бурова
- Александр Рыжков
- Екатерина Трофимова
- Мария Жарова
- Владимир Горюнов
- Антон Киселев
- Леонид Саночкин
- Андрей Рысистов
- Елена Мартынова
- Алек Леков
Чему вы научитесь
- Python
- Pandas
- API
- SQL
- Power BI
- Разведочный анализ данных
- Математика для Data Science
- Статистика и теория вероятностей
- Machine Learning
- Data Analysis
- A/B-тесты
- Визуализация данных
- Создание ML-моделей
- Работа с базами данных
- Очистка данных
- Нейронные сети
Кому подходит
- Новички
- Программисты
- Аналитики
- Люди, желающие сменить профессию
Выводы о курсе
Выберу ИИ
Возможны неточности
Возможны неточности
Курс «Полный курс по Data Science» - это комплексная программа для тех, кто хочет освоить профессию Data Scientist с нуля. За 12 месяцев вы получите 660 академических часов обучения, 8 проектов и финальную работу, а также поддержку менторов и помощь в трудоустройстве. Курс включает изучение Python, SQL, машинного обучения и аналитики данных, а также возможность выбора специализации. По итогам обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке и сможете претендовать на позиции junior и middle Data Scientist.
Отзывы о школе SkillFactory
Читать все отзывы
Sofa blinova Россия, 19 октября 2026 15:18
Отзыв об образовании, источник Яндекс
Спам
Ссылка на отзыв
Анастасия Бородина Россия, 16 октября 2026 15:51
Отзыв об образовании, источник Яндекс
Спам
Ссылка на отзыв
Демидова Екатерина Алексеевна Россия, 08 октября 2026 15:01
Отзыв об образовании, источник Яндекс
Спам
Ссылка на отзыв
А.В. Россия, 07 октября 2026 07:59
Отзыв об образовании, источник Яндекс
Спам
Ссылка на отзыв
Анна Манукян Россия, 30 сентября 2026 12:25
Отзыв об образовании, источник Яндекс
Качество преподавания
Спам
Ссылка на отзыв
Вопрос-ответ
Отрасли применения Data Science
С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.5. По факту, области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.
Зачем это мне?
По версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки.Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130-300 тысяч рублей. Причина в том, что на рынке мало специалистов в области Data Science. Полученная квалификация в этой области поможет вам совершить рывок в текущей работе или запуске собственного проекта.
Что потребуется для успешного обучения
Ноутбук с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания.
Я стану гуру машинного обучения?
Путь Data Scientist — долгий и требует знаний математики, статистики, программирования и значительной практики. Вы пройдете от точки «я ничего не знаю» до точки «я решаю задачи в области Data Science и знаю, где это применить в работе и как развиваться дальше».
Чем вы лучше бесплатных курсов
Основной ответ такой — наша специализация не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Вместе с дата-сайентистом с опытом работы в топовых отечественных и зарубежных компаниях вы пройдете все этапы проекта по машинному обучению: загрузка и очистка данных, выбор модели, разделение на основную и контрольную выборку, кросс-валидация, «тюнинг» модели и многое другое.Каждое занятие будет проводиться в специальном Jupyter notebook, который останется у вас после курса и поможет вам реализовывать проекты после окончания курса (вплоть до того, что можно брать готовые куски кода, которые работают).Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Как стать Data Scientist с нуля?
Можно учиться самостоятельно, просматривая бесплатные материалы в интернете. Но обычно это занимает много времени. Есть риск начать изучать что-то раньше, чем нужно, и это окажется слишком сложным. Без опытного наставника могут остаться пробелы в знаниях, что скажется на дальнейшей работе. Лучше получить образование в вузе или на специальных курсах — например, на полном курсе по Data Science от Skillfactory. Здесь вы обучитесь профессии с нуля:Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмовПолучать данные из веб-источников или по APIВизуализировать данные с помощью Pandas, MatplotlibСоздавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели)Оценивать качество модели вне зависимости от задачиПрименять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данныхСтроить математические и ML модели с использованием временных рядовПрименять алгоритмы для рекомендательных системИнтегрировать решение в продакшн и бизнес в целомРаботать с Github и Kaggle
Сколько времени нужно, чтобы стать Data Scientist?
Обучение может длиться от двух месяцев до двух лет — зависит от образовательного учреждения и полноты курса. Полный курс по Data Science от Skillfactory рассчитан на 13,5 месяцев (без учета каникул и праздников). За это время вы получите навыки уровня junior. Выйдете на рынок подготовленным специалистом, а с помощью Центра карьеры сможете найти работу быстрее.
Сколько зарабатывает Junior Data Scientist?
По данным hh.ru, средняя зарплата Junior Data Scientist (опыт работы 1-3 года) начинается от 120 000 ₽.
Что нужно знать Junior Data Scientist?
Вы должны уметь: Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данныхPython для проектирования алгоритмовПолучать данные из веб-источников или по APIВизуализировать данные с помощью Pandas, MatplotlibСоздавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели)Оценивать качество модели вне зависимости от задачиПрименять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данныхСтроить математические и ML модели с использованием временных рядовПрименять алгоритмы для рекомендательных системИнтегрировать решение в продакшн и бизнес в целомРаботать с Github и Kaggle
Где работают дата-сайентисты?
Специалист по Data Science может найти работу в любой сфере: в розничной торговле, маркетинге, разработке продуктов, финансах и даже астрофизике. Он нужен в киберспорте, образовании и медицине. Потому что именно дата-сайентист применяет методы науки о данных (Data Science) для больших объемов информации, строит и тестирует математические модели поведения. Data Scientist работают в крупнейших компаниях, таких как Яндекс, Сбербанк, Ростелеком и РЖД.
Какие направления есть в Data Science?
Специалисты могут работать дата-аналитиками, BI-аналитиками, дата-сайентистами, дата-инженерами или ML-инженерами.
Какие еще курсы могут подойти?
Если вы хотите быстрее освоить Data Science с нуля и найти работу по новой профессии, вам подойдет онлайн-буткемп «Data Scientist с нуля за 5 месяцев».А если хотите стать дата-сайентистом с нуля, а еще получить дополнительную специализацию на выбор (ML Engineer, CV Engineer или NLP Engineer), для вас — курс «Профессия Data Scientist».А освоить Data Science с нуля до уровня ПРО с изучением продвинутой математики с самых азов вы можете на углубленном курсе науки о данных «Data Scientist с нуля до PRO», разработанном совместно с академиком РАН из МГУ им. М. В. Ломоносова.
Мне 15 лет. Я могу учиться у вас? Есть ли в Skillfactory возрастные ограничения в приеме студентов?
Мы разрабатываем курсы для людей старше 16 лет. Если вам еще не исполнилось 16, но есть желание попробовать IT и оценить свои силы, есть бесплатные мероприятия и материалы на странице. Вы сможете лучше сориентироваться в мире IT-профессий, понять, что интереснее и больше подходит, оценить сложность материала.
Какова ваша политика возврата денег за курсы?
Мы стараемся гибко подходить к вашим потребностям. Поэтому учитываем обстоятельства и возвращаем стоимость обучения полностью или частично, когда это предусмотрено договором. Если вы передумали проходить курс или хотите оформить возврат по другой причине, позвоните на горячую линию — менеджер расскажет об условиях. Они также описаны в разделе 4 нашей оферты
Информация является справочной и взята с официального сайта школы
Рекомендованные курсы
Fashion factory
Байер: управление закупками в индустрии моды
5 месяцев
101 500 ₽
