Образовательная платформа

Скидка 30%
для первых 15 человек

Курс

Введение в data science

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.

Специалисты по Data Science работают с большими объемами данных, выдвигают гипотезы и проверяют их. Помогают бизнесу принимать решения на основе анализа данных.

Они создают модели машинного обучения, тренируют нейросети для работы с текстом, видео или изображениями, строят поисковые и рекомендательные системы, разворачивают и поддерживают инфраструктуру для автоматизации работы с информацией.

  • Более 1 500

    компаний ищут специалистов по Data Science

  • 2 800 рублей

    средняя зарплата начинающего дата-сайентиста

Кому подойдёт этот курс

  • Новичкам

    Новичкам

    С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Знания закрепите на практике — подготовите и презентуете итоговую работу, которая станет первым кейсом в вашем будущем портфолио.

  • Программистам

    Программистам

    Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.

  • Начинающим аналитикам

    Начинающим аналитикам

    Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Чему вы научитесь

  1. Аналитически мыслить

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

  2. Работать с инструментами дата-сайентиста

    С нуля научитесь программировать на Python и пользоваться необходимыми библиотеками для работы с данными. Узнаете, как визуализировать данные в Power BI, провести анализ в Jupyter Notebook и построить модель машинного обучения простым перетаскиванием блоков в Azure.

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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.

  6. 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

  1. Смотрите онлайн-занятия

    в удобное время

    Смотрите онлайн-занятия
  2. Выполняете задания

    и закрепляете новые знания на практике

    Выполняете задания
  3. Получаете обратную связь

    от спикера: работаете над ошибками и задаёте вопросы

    Получаете обратную связь
  4. Презентуете итоговый проект

    и дополняете им портфолио

    Презентуете итоговый проект

Содержание курса

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

  • 49 модулей
  • 262 видеоматериала

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.

Уже прошли какие-нибудь курсы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Спикеры

Юлдуз Фаттахова

Юлдуз
Фаттахова

Автор курса Machine Learning. Senior Data Scientist, Team Lead в SberData, Сбер. 5+ лет в профессии
Пётр Емельянов

Пётр
Емельянов

Спикер курса, R&D Director, UBIC Tech. Более 15 лет опыта в разработке
Вячеслав Архипов

Вячеслав
Архипов

Автор курса «Статистика и теория вероятностей». Математик, Banuba development. В Data Science больше 7 лет
Николай Герасименко

Николай
Герасименко

Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science». Опыт преподавания высшей математики более 4 лет

Год английского языка!

Выполните 3 практические работы из первого курса и получите доступ к урокам и материалам онлайн‑платформы КЭСПА на год.

Предложение действует для пользователей Skillbox, которые купили любую профессию с 1 августа 2021 года.

Вас ждут:

  • методика ускоренного запоминания слов и грамматики;
  • персональная программа обучения, которая поможет заговорить по‑английски с нуля;
  • 4 индивидуальные сессии по 25 минут с преподавателями, чтобы улучшить произношение.
  • Старт курса: 21 января
  • Осталось: 8 мест

Стоимость курса

  • Рассрочка на 12 месяцев
  • 72 BYN/мес
  • 103 BYN/мес

Скидка 30%
для первых 15 человек

Шаг 1. Выберите вариант оплаты

Шаг 2. Заполните контактные данные

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

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с публичной офертой и политикой обработки персональных данных

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 с гарантией трудоустройства, 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.