Что такое data science?

Data science — это наука, которая использует статистику, аналитику и машинное обучение для извлечения знаний из данных. Наш онлайн-курс высоко оценили студенты. Его средняя оценка — 4,9 из 5 на основе 3 752 отзывов.

Кто такой data scientist?

Специалист по data science, или дата-сайентист (data scientist), изучает данные, находит в них полезные закономерности и на основе этого помогает бизнесу принимать верные решения. А ещё он работает с машинным обучением — создаёт программы, которые могут сами учиться на данных и делать предсказания.

Чем занимается специалист по data science?

Анализирует данные. Например, исследует поведение пользователей в приложении для улучшения интерфейса Создаёт статистические модели, которые могут предсказывать будущее. Например, сколько клиентов отпишутся от сервиса для чтения книг в ближайший год, если бизнес повысит цену на подписку Обучает компьютеры анализировать данные. Например, создаёт модели машинного обучения для распознавания изображений в системах безопасности Визуализирует данные. Разрабатывает интерактивные графики для представления результатов исследования бизнесу, чтобы руководители могли легко воспринимать информацию

Сколько зарабатывает дата-сайентист?

По данным портала «Хабр Карьера», средняя зарплата специалиста по data science — 210 000 рублей.

Сколько времени учиться на специалиста по data science?

Зависит от того, где вы учитесь. Наш курс построен таким образом, что уже через полгода обучения у вас будут все необходимые навыки для первой стажировки.

Чему я научусь на курсе?

Вы научитесь всему необходимому, что нужно для работы дата-сайентистом: Работать с SQL Использовать Python и библиотеки Проверять данные и определять проблемы Создавать модели машинного обучения Применять математику для анализа данных Возглавлять DS-проекты

Кому подойдёт курс «Data scientist» от Skillbox?

Новичкам. У вас всё получится, даже если вы не связаны со сферой IT. Во время обучения вас будет сопровождать куратор, который поможет разобраться со всеми трудностями и доведёт до результата Дата-сайентистам. Курс поможет вам повысить квалификацию и актуализировать знания Специалистам из смежных сфер. Курс поможет вам быстро перестроиться на новую профессию и получить высокооплачиваемую работу

Зачем платить за обучение, если в интернете много бесплатных курсов по data science?

Бесплатные курсы и видео можно смотреть, чтобы стартовать в профессии и понять, нравится ли она вам. Чтобы освоить профессию на уровне, который позволит вам найти работу, мы советуем учиться на полноценных курсах, и вот почему: Всегда актуальная программа. Технологии в data science меняются быстро, поэтому мы регулярно обновляем уроки. Многие бесплатные видео в интернете были записаны давно, и информация в них может быть устаревшей Практика с проверкой экспертов. Наш курс по data science на 80% состоит из практики, а каждое домашнее задание подробно проверяет наставник Постоянная поддержка. Если что-то непонятно в бесплатном видео на YouTube, приходится гуглить, и можно ещё больше запутаться. В Skillbox вам всегда поможет наставник — он дополнительно объяснит сложные темы столько раз, сколько вам нужно Помощь в трудоустройстве. Бесплатные курсы и видео, может, и дадут вам навыки, но не научат писать резюме, сопроводительные письма и проходить собеседования. В Skillbox у вас будет карьерный консультант, который поможет вам на каждом этапе поиска работы Официальный документ в конце обучения. Вы получите сертификат, который подтвердит ваши знания

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 требуется официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.

Что значит 3 месяца бесплатно?

Освоить новую профессию с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые 3 месяца мы берём на себя — вам не придётся вносить ежемесячные платежи. Вместо этого сфокусируетесь на изучении курса и без стресса пройдёте необходимые основы. Внести остаток и оплатить полную стоимость курса можно до конца периода рассрочки.

Могу ли я получить налоговый вычет за обучение на платформе?

Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей. Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую Для этого понадобится договор на обучение на платформе, наша лицензия на образовательную деятельность и чек об оплате курса, который придёт вам на почту или в личный кабинет банка Если вы будете оформлять вычет через налоговую, нужно будет заполнить декларацию 3-НДФЛ. Удобнее всего это сделать в личном кабинете на сайте Федеральной налоговой службы В течение 30 дней налоговая подтвердит ваше право на вычет Если будете оформлять возврат части НДФЛ через работодателя, вам останется подать ему заявление о получении налогового вычета Не переживайте, если процесс кажется вам сложным. Наши менеджеры помогут разобраться в том, как оформить налоговый вычет.

Чем курсы Скиллбокс выгодно отличаются от других предложений?

🔥Скидка до 60% + курс по ИИ в 🎁подарок: нейросети сделают вашу работу проще.

Data Scientist PRO

Помощь в трудоустройстве через 9 месяцев

Получить доступ

Все знания для работы в индустрии
Пройдёте полный цикл работы с данными: от Excel до машинного обучения
Практика на реальных проектах
Добавите в портфолио кейсы от «Сбера» и других компаний
Более 20 проектов в портфолио
По аналитике, программированию и машинному обучению

Кто такой дата-сайентист

Это специалист, который помогает бизнесу принимать решения на основе данных. Он анализирует информацию о клиентах, продажах и продуктах и с помощью нейросетей прогнозирует, кто уйдёт из сервиса, что будут покупать чаще, что поможет увеличить прибыль.

Самое время освоить data science

Высокий доход уже на старте

По данным hh.ru, специалисты по data science уровня junior в России зарабатывают от 165 000 до 241 000 ₽
Актуальная профессия для РФ

В стратегии Минцифры прописан курс на развитие экономики на основе данных — это требует большого числа специалистов по data science как в федеральных, так и в региональных центрах
Можно работать на удалёнке

В более чем 40% всех вакансий для специалистов по data science на hh.ru указана такая возможность
Бизнес всё больше опирается на данные

Исследования подтверждают — 90% российских компаний используют data-driven-подход. Поэтому специалисты нужны компаниям из e-commerce, банков, IT и медицины — везде, где есть данные и деньги.

Один курс — несколько карьерных направлений

MLOps-инженер
Превращает ИИ-модель в удобный бизнес-инструмент, которым могут пользоваться люди без специальных знаний. Отвечает за деплой, мониторинг качества, переобучение и логирование модели.

✅ Будущая зарплата: от 300 000 рублей.
BI-аналитик и BI-разработчик
Делает наглядные витрины данных и дашборды, чтобы сотрудники бизнес-подразделений могли самостоятельно смотреть цифры и не бегать к аналитикам за каждым отчётом.

✅ Будущая зарплата: от 200 000 рублей.
Дата-инженер
Вытаскивает сырые данные из разных систем, очищает их и складывает в хранилища. Делает так, чтобы у дата-сайентистов и аналитиков всегда были актуальные и понятные данные.

✅ Будущая зарплата: от 400 000 рублей.

Учим работать с нейросетями — без ИИ сегодня никуда

Навыки промптинга
Анализ данных с помощью ИИ
ИИ-тесты
Интеграция нейросетей в проекты

С помощью нейросетей дата-сайентист может в разы быстрее собирать и очищать нужные данные, искать документацию по моделям и делать другую рутину. Мы расскажем, как упростить работу с помощью ChatGPT, — курс по нейросети уже включён в стоимость обучения.

Получить доступ

Кратко про обучение

Постепенно погрузитесь в профессию Изучите основы математики и статистики, а затем на продвинутом уровне изучите 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.

Сравниваете разные курсы по data science?

Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы расскажем, чем программа обучения в Skillbox отличается от остальных.

Мы научим вас каждому этапу работы с данными

Собирать и обрабатывать данные
Научим выгружать данные из разных источников и очищать их от лишней информации.
Анализировать и оценивать данные
Подробно и на понятных примерах объясним основы статистики, чтобы вы смогли быстро выявлять паттерны, тенденции и корреляции в данных.
Программировать и прогнозировать
С нуля научим программировать модели машинного обучения на Python. С помощью таких моделей вы сможете предсказывать данные. Например, погоду или будущую прибыль компании.
Визуализировать и презентовать данные
Вы узнаете, как создавать графики, диаграммы и дашборды, чтобы сделать данные понятными для других людей. А ещё мы научим вас презентовать результаты анализа заказчику.

Обучение охватывает разные темы

Machine learning (ML)
- Основные модели: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса
- Метод опорных векторов (SVM)
- Метрики качества моделей: accuracy, precision, recall, AUC
- Кросс-валидация и переобучение моделей
- Методы кластеризации: k-средние, DBSCAN
- Основы нейронных сетей: перцептроны, обучение с помощью обратного распространения ошибки
- Работа с библиотеками ML (например, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
Data analysis
- Сбор данных
- Получение данных из различных источников (CSV, Excel, базы данных, API)
- Основы работы с REST API
- Сохранение данных и подготовка для последующего анализа
- Подготовка данных
- Чистка данных: устранение дубликатов, обработка пропусков, выявление аномалий
- Приведение данных к нужным форматам: типизация, работа с датами
- Преобразование категориальных данных, нормализация и стандартизация данных
- Анализ данных
- Разведочный анализ данных (EDA): выявление скрытых паттернов и закономерностей
Computer vision (CV)
- Изображение как вектор: работа с изображениями в числовом формате
- Свёрточные нейронные сети (CNN)
- Распознавание изображений и объектов
- Предобученные нейросети
- Применение нейросетей для распознавания рукописных цифр
- Работа с библиотекой OpenCV
Big data
- Hadoop
- MapReduce
- Hive: интеграция SQL и MapReduce
- Oozie: автоматизация процессов в big data
- Data lake vs data warehouse
- ETL (extract, transform, load)
- Работа с большими данными в распределённых системах
Natural language processing (NLP)
- Регулярные  выражения
- Векторизация текстов: CountVectorizer, TF-IDF
- Современные методы векторизации: Word2Vec, GloVe, Bert, GPT
- Регулярные выражения для работы с текстом
- Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM для NLP-задач
- Анализ текстов: классификация и NER (Named Entity Recognition)
Математика и статистика
- Основы теории вероятностей: законы вероятности, теорема Байеса
- Статистические тесты: U-критерий Манна — Уитни, Т-критерий Уилкоксона
- Доверительные интервалы, ошибки первого и второго рода
- Центральная предельная теорема
- Методы оценки гипотез: р-значения, мощность теста
- Основы линейной алгебры: векторы, матрицы, скалярные произведения
- Оптимизация: градиенты, минимизация функций ошибок
- Моделирование случайных величин: биномиальные и нормальные
Deep learning
- Обучение нейронных сетей: обратное распространение ошибки, градиентный спуск
- LSTM и GRU: продвинутые рекуррентные архитектуры
- Функции активации (ReLU, sigmoid, softmax)
- Регуляризация в нейронных сетях: Dropout, Batch Normalization
- Использование фреймворков для deep learning (TensorFlow, PyTorch)

Истории тех, кто уже освоил data science

Во время обучения в вузе Анастасия Коротаева наткнулась на статью про data science. Девушку заинтересовала новая сфера, она взяла курс по data science в Skillbox, стала участницей кейс-чемпионатов, начала программировать на Python и определилась с профессией после бакалавриата.

Студентка Специалист по data science
История Анастасии
Влада в декрете с нуля освоила дата-аналитику, успешно прошла стажировку и теперь работает маркетологом-аналитиком в крупной компании.

Менеджер по ВЭД Маркетолог-аналитик
История Влады
Иван выиграл в учебном интенсиве, сдав 33 практических работы за месяц, и устроился дата-аналитиком в зарубежную компанию.

Менеджер по продажам Дата-аналитик
История Ивана
Бармен Виктор Толстиков решил заняться data science чисто случайно — просто искал новое хобби. Во время пандемии рестораны переживали не лучшие времена, поэтому Виктор превратил увлечение в основную профессию. Он прошёл курс в Skillbox, устроился аналитиком в геймдев-компанию и даже успел получить повышение.

Бармен Аналитик данных
История Виктора
Слабый слух не помешал Яне Чусовитиной освоить анализ данных в Skillbox. Девушка участвовала в проекте «Будущее без ограничений», где студенты с инвалидностью учатся в Skillbox бесплатно в течение года. Сейчас Яна работает аналитиком данных в «Лукойле», а ещё — разрабатывает идею своего курса по программированию для слабослышащих людей.

Студентка Аналитик данных в «Лукойле»
История Яны
Алексей Гайдабура работал руководителем в порту, но его всегда тянуло к техническим нюансам работы. Он планировал расписание с помощью анализа статистических данных, проектировал статистические модели. Увлечение привело Алексея на курс Skillbox. Он подробнее погрузился в анализ данных, оптимизировал рабочие процессы и поборол бюрократию у себя в компании.

Руководитель в администрации морских портов Специалист по data science
Жираслан учился на инженера-программиста и параллельно осваивал новую профессию дата-сайентиста в Skillbox. После курса Жираслан проходил стажировку в «ВТБ Капитал» и устроился в «Т-Банк» аналитиком в отдел контроля качества.

Студент Аналитик данных в «Т-Банке»
История Жираслана
Ксения не нашла себя в продажах и решила сменить профессию: окончила курс по анализу данных в Skillbox, переехала в Грецию и стала аналитиком данных в крупном российском банке.

Менеджер продаж Аналитик данных
История Ксении
Ольга перешла на позицию дата-сайентиста в немецкой компании и доросла до senior-уровня. Успешно совмещает работу в IT с воспитанием четверых детей.

Специалист техподдержки, программист Дата-сайентист
История Ольги
Андрей 15 лет работал оператором баз данных, а затем впечатлился возможностями искусственного интеллекта и решил освоить data science в Skillbox. Прошёл курс, защитил дипломный проект и планирует найти работу в сфере ML.

Оператор баз данных IT-специалист в области искусственного интеллекта и машинного обучения
История Андрея
Студенту Артёму Лёвкину с детства нравилось работать с цифрами, поэтому в 22 года он решил освоить data science в Skillbox. После обучения Артём устроился дата-сайентистом в аудиторскую компанию Deloitte, где помогает обрабатывать данные.

Студент Специалист по data science
История Артёма
Дарья Бокарева узнала о data science на студенческом хакатоне. Зацепила смесь IT и аналитики, а ещё понравилось, что в сфере нужно постоянно учиться.Дарья прошла курс и устроилась в стартап, в котором создаёт умных чат-ботов для бизнеса.

Студентка Специалист по data science
История Дарьи

Преподаватели из топовых компаний доступно объяснят каждую тему

Программу обучения разбили на понятные этапы

Этап 1. База для старта

Доступным языком объясним всю необходимую математику, статистику, теорию вероятностей и основы работы с данными.
Этап 2. Погружение

Погрузитесь в основы машинного обучения или аналитики данных (на выбор). Выполните первые крупные проекты и сможете трудоустроиться с помощью Центра карьеры Skillbox.
Этап 3. Специализация

Станете продвинутым специалистом в машинном обучении или аналитике данных.

Программа обучения

12 месяцев обучения
20+ реальных проектов в портфолио
100+ практических работ
Обновлена в 2026 году

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
Погружение в специализацию 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
Погружение в специализацию 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
Экспертный уровень: machine learning
1. Machine learning. Advanced 10 уроков, 21 задание
  - Auto ML
  - Введение в computer vision
  - Нейронные сети и computer vision
  - Нейронные сети и NLP
  - Введение в рекомендательные системы
  - Коллаборативная фильтрация
  - Бизнес-оценка рекомендательных систем
  - Продвинутые инструменты ML-инженера
  - Временные ряды
  - Прогнозирование временных рядов с помощью других методов
  - Мониторинг качества. Бонус-модуль
  - Итог: освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов
2. Deep learning (углубление в области NLP и CV) 10 уроков
  - Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, как использовать предобученные модели, готовить и передавать данные в нейросеть, строить и тестировать архитектуры, настраивать параметры и обучать модели на GPU
3. Итоговый проект
  - Поработаете с алгоритмами компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP)
Экспертный уровень: data analyst
1. Продуктовая аналитика 37 уроков, 5 заданий
  - Метрики
  - Исследования
  - A/B-тестирование
  - Юнит-экономика
  - Отчётность
2. Маркетинговая аналитика 70 уроков, 11 заданий
  - Введение в метрики и каналы продвижения
  - Введение в маркетинговую аналитику
  - Введение в конкурентный анализ
  - Исследование целевой аудитории
  - Анализ данных в «Яндекс Метрике»
  - Анализ данных в GA4. MyTracker
  - MyTracker
  - Основные источники данных о продажах и клиентах
  - Сквозная аналитика
  - Основные системы визуализации
  - Запуск кампании, анализ результатов и формирование новых гипотез
3. BI-аналитика 54 урока, 11 заданий
  - Обзор Power BI
  - Power Query: вводная часть
  - DAX: вводная часть
  - Визуализация: вводная часть
  - Визуализация: фильтры, гистограммы и графики
  - Визуализация: карты, таблицы и матрицы
  - Визуализация: как сделать отчёт интерактивным
  - Визуализация: прочие визуальные элементы
4. Для тарифов «Оптимальный» и «Расширенный»: «Data Engineer. Junior» Научитесь применять инструменты для сбора, обработки и хранения данных на профессиональном уровне
  - Загрузка источников
  - Создание промышленных приложений
  - Обработка больших объёмов данных
  - Создание data lake
  - Создание data warehouse
  - Тестирование приложений и качества данных
Дополнительные курсы
1. 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 применяется математическая статистика и теория вероятностей
2. 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
3. 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

Ключевые проекты, которые вы добавите в портфолио

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.

Ваше резюме по итогам обучения

Должность

Дата-сайентист

Навыки

Извлекаю данные из различных источников — файлов, API, баз данных и хранилищ (DWH)
Очищаю и преобразую данные для анализа, использую продвинутые методы обработки
Работаю с большими объёмами данных (big data)
Провожу разведочный анализ, строю статистические выводы и проверяю гипотезы
Провожу A/B-тесты для принятия обоснованных бизнес-решений
Создаю интерактивные дашборды и автоматизированные отчёты в Power BI и других инструментах
Анализирую пользовательские пути: от построения воронок до расчёта юнит-экономики
Строю и обучаю модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии и кластеризации
Внедряю ML-модели в продакшен-среду, настраиваю мониторинг их работы и обеспечиваю их надёжную эксплуатацию
Использую широкий набор инструментов: от SQL и Power BI до Python и облачных платформ
Перевожу данные на язык бизнеса
Коммуницирую с заказчиками, обрабатываю обратную связь
Презентую результаты аудитории

Инструменты

Excel

Программа для работы с электронными таблицами, а также функциональный инструмент визуализации и анализа данных.
Python

Популярный язык программирования для автоматизации, анализа данных и кибербезопасности.
PyCharm

IDE для разработки на Python.
Jupyter Notebook

Веб-приложение, с помощью которого можно прямо в браузере производить математические вычисления и анализ данных.
Pandas

Гибкая библиотека Python для анализа и обработки данных.
GitLab

Система контроля версий, с помощью которой разработчики отслеживают изменения в коде и совместно работают над проектом.
SQL

Язык запросов для управления и работы с базами данных.
Power BI

Платформа для анализа и визуализации данных, которая помогает преобразовать цифры в понятные бизнесу отчёты.
NumPy

Python-библиотека, с помощью которой вы сможете быстро производить сложные научные вычисления.
FastAPI

Инструмент для разработки API — программного интерфейса, с помощью которого приложения могут взаимодействовать между собой.
Docker

Платформа для разработки, доставки и запуска контейнерных приложений, которые работают изолированно от основной операционной системы.
Grafana

Платформа для аналитики и мониторинга, которая работает с популярными базами данных.
Airflow

Программа для создания, мониторинга и оркестрации сценариев обработки данных.
Kafka

Распределённая система обмена сообщениями между серверными приложениями в режиме реального времени. Применяется в компаниях, которые работают с большими данными.
Spark

Инструмент для параллельной обработки неструктурированных или слабоструктурированных данных.

Собственная образовательная платформа

Как проходит обучение

Сначала смотрите видеоуроки
Они доступны в любое время. К каждому уроку мы приложили полезные материалы.
Потом выполняете задание или проекты
Каждое задание основано на реальных данных. Во время выполнения проектов вы закрепите все знания, которые получили в видеоуроках.
Получаете обратную связь от кураторов
Они проверят ваши задания в течение 72 часов с момента отправки работы, укажут на ошибки или похвалят за то, что вы всё сделали круто.
Учебные материалы всегда под рукой
Вы можете проходить обучение в мобильной версии платформы прямо с телефона — весь прогресс сохранится.

Выгодные условия оплаты

Оплата через 3 месяца
Оформите рассрочку и внесите первую оплату через 3 месяца после начала обучения
Рассрочка без процентов
Без переплат, первого взноса или дополнительных процентов
Налоговый вычет
Можно вернуть до 13% от стоимости курса, мы поможем оформить документы

Отзывы студентов

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.

ВКонтакте

Марина Чернышева Курс Введение в Data Science

Нравится коллектив в чате курса и содержательные видео — есть всё необходимое для комфортной учёбы.

Попросите работодателя оплатить этот курс

Оставьте заявку на обучение, а мы убедим вашего работодателя оплатить всю стоимость курса или её часть.

Записаться на курс

-5%

663 с/мес

698 с/мес

В рассрочку на 24 мес

Кешбэк 30%: 4 773 балла на Lerna

Data Scientist PRO

Длительность: 12 мес

Старт курса: после оплаты

Заполните контактные данные

Имя

Телефон

E-mail

У меня есть промокод

Промокод

Я юридическое лицо

Название компании

Отправить заявку

Даю согласие на обработку персональных данных, в том числе с целью получения информации о новых продуктах, демо доступах, скидках, персонализированных предложениях, акциях и полезных вебинарах на следующих условиях

Ознакомиться с условиями публичного договора

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

Что такое data science?

Data science — это наука, которая использует статистику, аналитику и машинное обучение для извлечения знаний из данных. Наш онлайн-курс высоко оценили студенты. Его средняя оценка — 4,9 из 5 на основе 3 752 отзывов.
Кто такой data scientist?

Специалист по data science, или дата-сайентист (data scientist), изучает данные, находит в них полезные закономерности и на основе этого помогает бизнесу принимать верные решения. А ещё он работает с машинным обучением — создаёт программы, которые могут сами учиться на данных и делать предсказания.
Чем занимается специалист по data science?
- Анализирует данные. Например, исследует поведение пользователей в приложении для улучшения интерфейса
- Создаёт статистические модели, которые могут предсказывать будущее. Например, сколько клиентов отпишутся от сервиса для чтения книг в ближайший год, если бизнес повысит цену на подписку
- Обучает компьютеры анализировать данные. Например, создаёт модели машинного обучения для распознавания изображений в системах безопасности
- Визуализирует данные. Разрабатывает интерактивные графики для представления результатов исследования бизнесу, чтобы руководители могли легко воспринимать информацию
Сколько зарабатывает дата-сайентист?

По данным портала «Хабр Карьера», средняя зарплата специалиста по data science — 210 000 рублей.
Сколько времени учиться на специалиста по data science?

Зависит от того, где вы учитесь. Наш курс построен таким образом, что уже через полгода обучения у вас будут все необходимые навыки для первой стажировки.
Чему я научусь на курсе?
Вы научитесь всему необходимому, что нужно для работы дата-сайентистом:
- Работать с SQL
- Использовать Python и библиотеки
- Проверять данные и определять проблемы
- Создавать модели машинного обучения
- Применять математику для анализа данных
- Возглавлять DS-проекты
Кому подойдёт курс «Data scientist» от Skillbox?
- Новичкам. У вас всё получится, даже если вы не связаны со сферой IT. Во время обучения вас будет сопровождать куратор, который поможет разобраться со всеми трудностями и доведёт до результата
- Дата-сайентистам. Курс поможет вам повысить квалификацию и актуализировать знания
- Специалистам из смежных сфер. Курс поможет вам быстро перестроиться на новую профессию и получить высокооплачиваемую работу
Зачем платить за обучение, если в интернете много бесплатных курсов по data science?
Бесплатные курсы и видео можно смотреть, чтобы стартовать в профессии и понять, нравится ли она вам. Чтобы освоить профессию на уровне, который позволит вам найти работу, мы советуем учиться на полноценных курсах, и вот почему:
- Всегда актуальная программа. Технологии в data science меняются быстро, поэтому мы регулярно обновляем уроки. Многие бесплатные видео в интернете были записаны давно, и информация в них может быть устаревшей
- Практика с проверкой экспертов. Наш курс по data science на 80% состоит из практики, а каждое домашнее задание подробно проверяет наставник
- Постоянная поддержка. Если что-то непонятно в бесплатном видео на YouTube, приходится гуглить, и можно ещё больше запутаться. В Skillbox вам всегда поможет наставник — он дополнительно объяснит сложные темы столько раз, сколько вам нужно
- Помощь в трудоустройстве. Бесплатные курсы и видео, может, и дадут вам навыки, но не научат писать резюме, сопроводительные письма и проходить собеседования. В Skillbox у вас будет карьерный консультант, который поможет вам на каждом этапе поиска работы
- Официальный документ в конце обучения. Вы получите сертификат, который подтвердит ваши знания
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 требуется официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.
Что значит 3 месяца бесплатно?

Освоить новую профессию с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые 3 месяца мы берём на себя — вам не придётся вносить ежемесячные платежи. Вместо этого сфокусируетесь на изучении курса и без стресса пройдёте необходимые основы. Внести остаток и оплатить полную стоимость курса можно до конца периода рассрочки.

Баку
Бишкек
Ташкент
Душанбе
Астана
Минск
Тбилиси

Худжанд
Куляб
Бохтар
Истаравшан
Турсунзаде
Хорог
Вахдат

Алматы
Шымкент
Гомель
Бухара
Наманган
Самарканд
Тирасполь
Бельцы

Data Scientist PRO

Кто такой дата-сайентист

Самое время освоить data science

Высокий доход уже на старте

Актуальная профессия для РФ

Можно работать на удалёнке

Бизнес всё больше опирается на данные

Один курс — несколько карьерных направлений

Учим работать с нейросетями — без ИИ сегодня никуда

Одних сертификатов недостаточно — мы даём практику для быстрого трудоустройства

Кратко про обучение

Сравниваете разные курсы по data science?

Мы научим вас каждому этапу работы с данными

Обучение охватывает разные темы

Machine learning (ML)

Data analysis

Computer vision (CV)

Big data

Natural language processing (NLP)

Математика и статистика

Deep learning

Истории тех, кто уже освоил data science

Преподаватели из топовых компаний доступно объяснят каждую тему

Программу обучения разбили на понятные этапы

Этап 1. База для старта

Этап 2. Погружение

Этап 3. Специализация

Программа обучения

Ключевые проекты, которые вы добавите в портфолио

Анализ изменений в мобильном приложении маркетплейса

Визуализация данных в Excel

Анализ данных в страховой компании

Анализ сайта партнёра

Предсказание совершения целевого действия на сайте «СберАвтоподписка»

Модель кредитного риск-менеджмента для банка

Сервис распознавания документов

SQL-проект по сбору базы данных

Прогнозная модель времени доставки

Нейронная сеть в PyTorch

Ваше резюме по итогам обучения

Должность

Навыки

Инструменты

Excel

Python

PyCharm

Jupyter Notebook

Pandas

GitLab

SQL

Power BI

NumPy

FastAPI

Docker

Grafana

Airflow

Kafka

Spark

Как проходит обучение

Выгодные условия оплаты

Отзывы студентов

Попросите работодателя оплатить этот курс

Заявка почти оформлена — выберите подходящий тариф

Базовый набор навыков для работы junior-специалистом

Продвинутые навыки в аналитике для более высокого дохода на старте

Всё из базового тарифа, плюс:

Продвинутые навыки в аналитике и сопровождение после выхода на работу

Всё из оптимального тарифа, плюс:

Студенты довольны обучением

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы об оплате?

Остался последний шаг

Получите до 50 000 ₽ 50 000 ₽ — вознаграждение за покупку самого дорогого курса в реферальной программе Понятно за рекомендацию курса

Получите до

50 000 ₽ — вознаграждение за покупку самого дорогого курса в реферальной программе

за рекомендацию курса