Профессия Data Scientist
Как учит школа
Запись уроков
Свободный график
Сертификат Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца
Помощь в поиске работы
Домашние работы
Тренажер
Пополнение портфолио
Стоимость курса
199 647 ₽
Рейтинг школы
SkillFactory Вдруг есть дешевле?
Описание курса
Автоматизируйте свои процессы, получая знания по самой востребованной профессии в анализе данных.
Программа Формат Спикеры Навыки Кому подходит Требования к кандидату
Введение в нагучение данных
Вы сможете сформулировать для себя реальные цели обучения, узнаете, в чем ценность DS для бизнеса.
Профориентация
Вы научитесь различать области применения Data Science.
Работа с данными
Научитесь подготавливать, очищать и преобразовывать данные для анализа.
Статистический анализ данных
Овладение методами статистики и машинного обучения для интерпретации данных.
Введение в машинное обучение
Изучение методов машинного обучения и применение их в различных проектах.
онлайн
- Алек Леков, Эмиль Магеррамов, Маргарита Бурова, Юлия Мочалова, Михаил Баранов, Александр Рыжков, Екатерина Трофимова, Антон Киселев, Андрей Рысистов, Мария Жарова, Владимир Горюнов, Елена Мартынова, Леонид Саночкин
- Python
- SQL
- Машинное обучение
- Статистический анализ
- Работа с большими данными
- Начинающие специалисты в области ИТ
- Студенты
- Работники отраслей, желающие перейти в Data Science
Ноутбук с установленным Python и доступом в интернет.
Выводы о курсе
Выберу ИИ
Возможны неточности
Возможны неточности
Курс «Специалист по Data Science» предоставляет уникальную возможность начать карьеру в области анализа данных. С обширной программой, поддержкой опытных менторов и активным подходом к обучению, студенты могут рассчитывать на высокий уровень подготовки и профессиональную помощь в трудоустройстве по окончании курса. Комбинация теории и практики обеспечивает отличную базу для карьерного роста.
Отзывы о школе SkillFactory
Читать все отзывы
Пользователь, Россия, 04 декабря 2025 19:56
Отзыв об образовании, источник Сравни.ру
Спам
Ссылка на отзыв
Пользователь, Россия, 28 ноября 2025 07:22
Отзыв об образовании, источник Сравни.ру
Спам
Ссылка на отзыв
Пользователь, Россия, 21 ноября 2025 18:54
Отзыв об образовании, источник Сравни.ру
Спам
Ссылка на отзыв
Пользователь, Россия, 18 ноября 2025 07:03
Отзыв об образовании, источник Сравни.ру
Спам
Ссылка на отзыв
Вячеслав Кольцов, Россия, 06 ноября 2025 13:06
Отзыв об образовании, источник Сравни.ру
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. Этому вы научитесь в модулях по рекомендательным системам.2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем для примера 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 развития болезни. Прогнозирование вы изучите в блоке «Введение в машинное обучение».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. Построению таких моделей посвящены разделы курса по анализу временных рядов.4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем для примера банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом. Решать такие задачи вы научитесь в блоке «Математика и углубленное машинное обучение».5. 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. Проекты нашей учебной программы не ограничены какой-то определенной индустрией — вы сможете понять весь спектр применения анализа данных.
Зачем это мне?
По версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий США.Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130 000 ₽ — 300 000 ₽. Причина в том, что на рынке мало специалистов в области Data Science. 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 8-10 часов в неделю и желание получить новые знания.
Нужны ли мне знания в математике или других точных науках, чтобы изучать Data Science?
Нет, вам не понадобятся знания, выходящие за рамки школьной программы. Мы будем учить той математике, которая пригодится.Если вы когда-то были знакомы с высшей математикой и статистикой, то вы сможете быстрее вспомнить материал.
Нужно ли быть программистом, чтобы освоить Data Science?
Нет, не нужно. Мы научим вас программировать.
Нужно ли знать английский?
Не обязательно. Знание языка — это, конечно, плюс, но выйти на хороший уровень по Data Science (уровня middle) и стать успешным специалистом можно и без него. Все наши учебные материалы на русском языке. Если вы можете читать на английском, это будет плюсом, но не является обязательным навыком.
У меня не очень мощный компьютер. Я смогу заниматься?
Сможете, конечно! Для занятий не нужен мощный домашний компьютер или дорогая видеокарта. Достаточно компьютера с выходом в интернет. Мы научим вас использовать облачные технологии для вычислений.
Сколько времени нужно будет уделять учебе? Я еще и работаю!
От 8 часов в неделю. Если уже есть опыт в этой сфере, то занятия и выполнение заданий займут меньше времени. Можно заниматься в удобном для вас графике.
В чем разница между Big Data и Data Science?
Вig Dаtа — пpeдмeтнaя oблacть, в которой работают c oгpoмными мaccивaми инфopмaции — сырых, несутруктурированных данных. Dаtа Sсiеnсе — этo более широкое понятие, нayкa o дaнных в целом. Специалисты работают с разными объемами данных — большими и малыми, анализируют как cтpyктypиpoвaнную, так и нecтpyктypиpoвaнную инфopмaцию.
Какая зарплата у Data Scientist?
По данным hh.ru, средняя зарплата Data Scientist с опыт работы 1-3 года начинается от 180 000 ₽.
Сколько нужно учиться на Data Scientist?
Обучение может длиться от двух месяцев до двух лет — это зависит от образовательного учреждения и полноты курса. Курс «Профессия Data Scientist» от Skillfactory рассчитан на 24 месяца. За это время вы освоите методы науки о данных, поймете, как строить и тестировать математические модели. Научитесь находить закономерности, составлять прогнозы и выявлять лучшие решения в разных сферах.Выйдете на рынок подготовленным специалистом, а с помощью Центра карьеры сможете найти работу быстрее.
Как начать карьеру в Data Science?
В программе курса «Профессия Data Scientist» от Skillfactory есть специальный блок от Центра карьеры, где студенты учатся составлять резюме и готовятся к собеседованию с IT-рекрутерами и HR-менеджерами.
Какие еще курсы могут подойти?
Если вы хотите быстрее освоить Data Science с нуля и найти работу по новой профессии, то вам подойдет онлайн-буткемп «Data Scientist с нуля за 5 месяцев». Но если вы не готовы учиться в интенсивном формате буткемпа, вам подойдет курс «Data Science», где нужно уделять занятиям всего 8−10 часов в неделю.А если вы хотите освоить Data Science с нуля до уровня ПРО с изучением продвинутой математики с самых азов, для вас — углубленный курс науки о данных «Data Scientist с нуля до PRO», разработанный 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
3 872 ₽/мес
6 432 ₽/мес
