Главная Каталог курсов Программирование Data Scientist с нуля до Junior

Data Scientist с нуля до Junior

ПЕРВЫЙ ПЛАТЕЖ НА 2-ОЙ МЕСЯЦ
−5% 0 дня 00:00:00
Записаться на курс
  • ★ 4,6 из 5

    рейтинг курса на основе 14 267 оценок

  • Авторы курса

    эксперты из Сбера, Visa, Wildberries, ВТБ, EPAM, VK, МАИ, Avito

  • 2 специализации

    на выбор

  • −5%

    Скидка действует
    0 дня 00:00:00

Этот курс подойдёт гуманитариям? А если мне уже не 20 лет?

Вам по силам освоить Data Science независимо от возраста, имеющихся знаний, образования и опыта.

Больше половины участников курса старше 26 лет, а 48% изучали математику давно и уже всё забыли.

Data science — лучшая сфера для входа в IT

Специалисты по data science помогают бизнесу принимать решения на основе данных. Именно поэтому за ними охотятся ведущие компании, а зарплаты одни из самых высоких в IT-индустрии и постоянно растут.

Всё для комфортного входа в профессию с нуля

  • Постепенно погрузитесь в профессию Изучите основы математики и статистики, а затем на продвинутом уровне освоите машинное обучение или анализ данных на выбор.
  • Сможете работать во время обучения Уже в середине курса ваших знаний и навыков будет достаточно, чтобы выйти на стажировку.
  • Будете учиться на реальных задачах Поработаете с данными от «СберАвтоподписки» и других компаний.

Учим на собственной образовательной платформе

  • Теория с доступом навсегда

    Видеолекции можно смотреть в любое время, доступ к курсу и всем обновлениям останется с вами навсегда

  • Тренажёры и реальные задачи

    Будете практиковаться на реальных данных. А ещё — выполнять задачи из интересных вам сфер бизнеса

  • Персональная обратная связь

    Куратор-эксперт подробно разберёт вашу работу и расскажет, что можно улучшить

  • Учебные материалы всегда под рукой

    Вы можете проходить обучение в мобильной версии платформы прямо с телефона — весь прогресс сохранится.

Спикеры объяснят материалы курса простым и доступным языком

Программу обучения разбили на понятные этапы

  • Этап 1. База для старта (5 месяцев)

    Доступным языком объясним всю необходимую математику, статистику, теорию вероятностей и основы работы с данными.

  • Этап 2. Выбор специализации (4 месяца)

    Погрузитесь в основы машинного обучения или аналитики данных (на выбор). Выполните первые крупные проекты и сможете трудоустроиться с помощью Центра карьеры Skillbox.

  • Этап 3. Погружение

    Только в тарифах «Оптимальный» и «Максимальный». Станете продвинутым специалистом в машинном обучении или аналитике данных: сможете решать задачи с нейросетями, понимать продукты и маркетинг, работать с бизнес-метриками.

Программа обучения

  • 9 месяцев обучения
  • 10+ реальных проектов в портфолио
  • 100+ практических работ
  • Обновлена в 2026 году
  1. Первый уровень: базовая подготовка
    1. Введение в data science 160 уроков, 32 задания
      • Business understanding. С чего начинается работа с данными
      • Data understanding. Excel
      • Введение в Python
      • Переменные и типы данных
      • Условия
      • Циклы
      • Алгоритмы и структуры данных
      • Функции
      • Коллекции в Python
      • Чтение файлов в Python и командной строке
      • Библиотека Pandas
      • Получение данных с помощью API
      • Базы данных
      • Язык запросов SQL
      • Power BI
      • Data preparation
      • Разведочный анализ данных: data cleaning
      • Разведочный анализ данных: data visualization
      • Разведочный анализ данных: feature engineering
      • Modeling
      • Машинное обучение
      • Линейные модели и нейронные сети
      • Метрики в аналитике
      • Маркетинговая аналитика
      • Продуктовая аналитика
      • Modeling. Заключение
      • Evaluation
      • Deployment
      • Модель как API
      • Мониторинг моделей
      • Airflow
      • Итог: познакомитесь с основными направлениями data science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
    2. Основы статистики и теории вероятностей 11 уроков, 11 заданий
      • Введение в теорию вероятностей
      • Случайные события
      • Случайная величина
      • Непрерывные распределения. Общие сведения
      • Основные виды непрерывных распределений
      • Статистические тесты
      • Итог: поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями.
    3. Основы математики для data science 5 уроков, 5 заданий
      • Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
      • Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты
      • Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики
      • ML. Интерполяция и полиномы
      • ML. Аппроксимация и преобразования функций
      • ML. Аппроксимация и производные
      • ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
      • ML. Частные производные функции нескольких переменных
      • ML. Векторы и матрицы. Градиент
      • ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
      • Задача аппроксимации как матричное уравнение
      • Итог: получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением.
  2. Направление на выбор: machine learning
    1. Machine learning. Junior 22 урока, 16 заданий
      • Постановка задачи машинного обучения
      • Основные термины машинного обучения
      • Выгрузка данных с помощью SQL
      • Линейная регрессия
      • Регуляризация линейной регрессии
      • Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие
      • Библиотека NumPy
      • Линейная классификация. Логистическая регрессия
      • Линейная классификация. Метод опорных векторов
      • Логическая классификация. Деревья решений
      • Деревья решений и случайный лес
      • Очистка данных
      • Кластеризация. Метод k-средних
      • Интерпретация. Метод k-средних
      • Кластеризация. DBSCAN
      • Несбалансированные выборки
      • Нейрон и нейронная сеть
      • Основы анализа текстов
      • Итог: познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации.
    2. Итоговый проект Модель кредитного риск-менеджмента для банка
      • Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента
      • Поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента
    3. Трудоустройство с помощью Центра карьеры
      • Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью
      • Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме
      • Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем
      • На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач
  3. Направление на выбор: data analyst
    1. Data analyst. Junior 28 уроков, 32 задания
      • Доступные источники данных
      • Аналитика на метриках
      • Подходы к оценке качества данных
      • Введение в формулирование гипотез
      • Визуализация в Excel
      • Объединение разнородных данных
      • Требования к качеству данных
      • Корреляция и факторы
      • Визуализация в Python
      • Формулирование гипотез по данным
      • SQL как инструмент формирования витрины данных
      • Очистка данных
      • Методы прогнозирования
      • Программные средства визуализации
      • A/B-тесты и их планирование
      • Данные по API и аккумулирование источников
      • Повышение качества данных
      • Выявление закономерности в данных
      • Интерпретация результатов A/B-тестирования
      • Аналитическая отчётность и сторителлинг
      • Итог: познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа данных продаж. Пройдёте основы маркетинговой, продуктовой и BI-аналитики.
    2. Итоговый проект Анализ эффективности маркетинговых кампаний
      • С помощью данных о покупках клиентов и их социально-демографических признаках проанализируете эффективность уже проведённых ранее маркетинговых кампаний и выявите факторы, способные повысить продажи
    3. Трудоустройство с помощью Центра карьеры
      • Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью
      • Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме
      • Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем
      • На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач
  4. Дополнительные курсы
    1. Основы SQL 16 уроков
      • Введение в хранение и обработку данных
      • Реляционные базы данных
      • Команды добавления, изменения и удаления данных
      • Команды обработки данных
      • Продвинутый SQL
      • Итог: научитесь работать с реляционными базами данных и языком SQL для решения профессиональных задач.
    2. Основы статистики и теории вероятностей. Advanced 6 уроков
      • Gentle introduction. Теория вероятностей в Python
      • Оценивание
      • Проверка гипотез: теория
      • Проверка гипотез: практика
      • Совместные распределения
      • Исследование зависимостей
      • Временные ряды
      • Дополнительные главы (частотный и байесовский подходы, энтропия и дивергенция, формула Байеса)
      • Итог: научитесь применять принципы статистики и теории вероятностей при работе с задачами data science. Поймёте, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяются математическая статистика и теория вероятностей.
    3. ИИ-помощники для IT-специалистов: ChatGPT и аналоги [Для тарифов «Оптимальный» и «Максимальный»] Сможете упростить себе IТ-задачи с помощью ИИ
      • Виды ИИ-помощников и основы промптинга
      • Тактики использования ИИ-помощников для работы с кодом
      • Продвинутые методы использования: плагины и API
      • ИИ для личных целей
    4. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие 7 модулей
      • Подготовка к поиску работы
      • Составление резюме
      • Поиск работы
      • Выполнение тестовых заданий
      • Подготовка к собеседованию и его прохождение
      • Принятие офера и выход на работу
      • Профессиональное развитие и карьерный рост
      • Типичные вопросы на собеседованиях
      • Требования к программистам разных направлений
      • Итог: узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

Соберёте портфолио из 10+ проектов

  • Анализ изменений в мобильном приложении маркетплейса

    Организуете А/В-эксперимент на основе реального датасета и оцените, насколько успешно на продукт повлияли изменения.

  • Визуализация данных в Excel

    Проанализируете текущие продажи компании, выделите лидеров и аутсайдеров. Поможете владельцу компании понять, какие товары и бренды можно вывести из продаж.

  • Анализ данных в страховой компании

    Выявите основные факторы убыточности по страховым полисам и научитесь прогнозировать её на самых ранних этапах. Предложите бизнесу протестировать гипотезу о снижении убыточности за счёт внедрения кластеризации.

  • Анализ сайта партнёра

    Проанализируете датасет от компании «СберАвтоподписка», которая предоставляет клиентам автомобили по подписке. Затем проверите гипотезы или создадите модель для предсказания целевого действия в зависимости от специализации.

  • Предсказание совершения целевого действия на сайте «СберАвтоподписка»

    Проведёте базовую обработку данных и разведочный анализ, научитесь предсказывать совершение целевого действия и упакуете модель в сервис.

  • Модель кредитного риск-менеджмента для банка

    Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку построить скоринг-модель для прогнозирования платёжеспособности клиента.

  • Сервис распознавания документов

    Поработаете с алгоритмами CV и NLP. Протестируете разные OCR-движки и научитесь извлекать из документов важную информацию.

  • SQL-проект по сбору базы данных

    Научитесь превращать вербальное описание предметной области в проект базы данных. Это важный для аналитика навык.

  • Прогнозная модель времени доставки

    Создадите полноценный ML-проект со сбором фич, предобработкой, кодировкой, нормализацией, метриками и кросс-валидацией.

  • Нейронная сеть в PyTorch

    Обучите простую нейронную сеть, которая решает задачу регрессии.

Документы, подтверждающие вашу квалификацию

  • Удостоверение о повышении квалификации

    Чтобы получить документ установленного образца, попросите менеджера записать вас на обучение по тарифу с удостоверением.

  • Сертификат Skillbox установленного образца

    Мы обучаем по государственной лицензии №Л035−1 298−77/179 609.

Команда поддержки будет рядом

  • Куратор-эксперт будет проверять ваши работы и помогать сделать их лучше. А ещё — проводить воркшопы с разбором домашних заданий. В кураторы мы берём практикующих экспертов с опытом работы от 5 лет. Они проходят методическое обучение — и умеют объяснять сложное.

    Куратор-эксперт

    Подробно разбирает домашние задания, помогает сделать их лучше

  • HR-консультант поможет в поиске работы. Вместе вы составите план развития, резюме и портфолио. Консультант подготовит вас к собеседованиям и даст доступ к закрытому каналу с вакансиями.

    HR-консультант

    Помогает в поиске работы: 
от плана действий до собеседований

  • Служба заботы поддержит в решении всех технических вопросов. Например, поможет установить лицензионные программы или объяснит, как работать с учебной платформой.

    Служба заботы

    Помогает с вопросами по платформе и прохождению курса

Помогаем разобраться и справиться

Оперативно ответим на вопросы по домашнему заданию и пришлём качественный разбор 💙

По итогам обучения у вас будет сильное резюме

Должность

Data Scientist

Навыки

  • Извлекаю данные из различных источников: файлы, API, базы данных
  • Очищаю и преобразую данные для анализа, использую продвинутые методы обработки
  • Работаю с Big Data
  • Провожу разведывательный анализ данных
  • Визуализирую результаты анализа в виде дашбордов
  • Формулирую и проверяю гипотезы
  • ML-инженер: внедряю модели и оцениваю их качество
  • ML-инженер: строю модели машинного обучения с учителем и без
  • Провожу A/B-тесты для принятия обоснованных бизнес-решений
  • Строю и обучаю модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии и кластеризации
  • Перевожу данные на язык бизнеса
  • Коммуницирую с заказчиками, обрабатываю обратную связь
  • Презентую результаты аудитории

Инструменты

Отзывы участников

Иван Медведев, Ивантеевка Курс «Профессия Инженер по тестированию»
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!!!
Станислав Лазарев Курс Data Scientist с нуля до Junior
Для меня видео лучше, чем текст. Есть возможность задать куратору вопросы, спросить советы, обратиться за рекомендациями и получить комментарии в формате живого общения, а не в виде шаблонных отписок (мой куратор — Артём Ляховский, и мне импонирует такой формат). Понравилось, что после каждой мини-темы есть практические задачи для закрепления, а не только итоговые практические работы. Не понравился факториал! Дошёл до темы 14, но четыре раза переделывал в ней работу) Хотелось бы в некоторых, особенно в сложных, темах, один-два дополнительных примера.
  • Старт курса: 21 июня
  • Осталось: 9 мест

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 677 сомони/мес
  • −5%
643 сомони/мес
  • В рассрочку на 24 месяца
  • Курс в подарок
  • 2 направления — попробуете дата-аналитику и машинное обучение, а затем выберете, что изучать
  • Год английского бесплатно
Data Scientist с нуля до Junior

Длительность: 9 мес

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Ознакомиться с условиями публичного договора
Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Студенты довольны обучением

  • 93% выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели
  • 78% выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox

Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ)

4 500+ оценок на разных независимых площадках

  • 4,7
    4 967 оценок
  • 4,7
    974 оценки
  • 4,8
    490 оценок
  • 4,5
    2 368 оценок
  • 4,7
    559 оценок
  • 5,0
    321 оценка
  • 4,5
    230 оценок
  • 4,7
    232 оценки

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 работы и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет изучать курс дальше.

  • Можно ли стать дата-сайентистом за 9 месяцев 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 практические работы и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование. Всё остальное мы берём на себя: поможем составить резюме, подберём вакансии, подготовим к интервью и позовём заказчиков из бизнеса на презентацию итоговых проектов.

  • Этот курс поможет мне стать junior-специалистом?

    На курсе вы выполните крупные проекты на основе реальных данных и получите навыки и умения, которые помогут вам трудоустроиться. Программа составлена таким образом, что за время обучения вы станете уверенным junior-специалистом со всеми необходимыми навыками для работы в ИТ-компаниях.

  • 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.

  • Вижу много незнакомых терминов: Kaggle, ML, big data. Что всё это значит?

    • Kaggle — соревновательная платформа для отработки навыков на реальных задачах. Например, там каждый может принять участие в исследовании крушения Титаника и найти интересные инсайты на основе данных о пассажирах. На платформе также можно самостоятельно изучить статьи на интересующие темы в сфере data science.
    • ML — сокращение от machine learning, по-русски — машинное обучение. Это методы и алгоритмы, с помощью которых можно построить самообучаемую модель для решения любых задач, например, классификации текстов, распознавания фотографий, рекомендации фильмов в онлайн-кинотеатре или предсказания цен на недвижимость. Нейросеть — один из видов алгоритмов машинного обучения, который у многих на слуху.
    • ML-инженер — специалист по машинному обучению, который умеет строить такие модели и готовить их для использования бизнесом.
    • Big data — огромные массивы неструктурированных данных, которые генерирует бизнес, государство и обычные люди. Задача дата-сайентиста — с помощью специальных инструментов обработать и проанализировать эти данные, а затем сделать полезные выводы на их основе. Например, агрегатор такси может пересмотреть тарифную сетку на основе данных о поездках пассажиров города, а продуктовый магазин — персонализировать ассортимент товаров, изучив сведения о покупках клиентов.
    • Data analyst — специалист по анализу big data. Он анализирует данные, формулирует гипотезы, проводит статистические тесты, ищет закономерности и помогает бизнесу принимать взвешенные решения. Обычно такие специалисты лично не строят ML-модели в компании, а изучают результаты исследований — смотрят на данные с разных углов и применяют инструменты для визуализации, чтобы превратить набор цифр в понятные для бизнеса отчёты.
    • Data engineer — проектирует надёжную инфраструктуру для сбора, хранения и обработки big data. Такой специалист отлично разбирается в базах данных, программирует на Python и знает все этапы работы с данными.

  • Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?

    Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.

  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению на платформе?

    Всё зависит только от вас. Чтобы освоить курс за год, советуем вам заниматься от 8 до 10 часов в неделю.

  • Кто будет проверять практические работы?

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