Эксклюзивный партнер
Skillfactory в Казахстане
burger

Data Scientist с нуля за 5 месяцев

Самая быстрая программа по Data Science в Skillfactory для тех, кому нужно «сейчас»
Научитесь работать с данными и получите опыт в реальных кейсах

Интенсивный курс по «Data Science с нуля за 5 месяцев»

Онлайн-интенсив
Проектов в портфолио:
6
старт
кол-во мест
10
формат обучения
онлайн, можно совмещать с работой
29 сентября

Интенсивное обучение с фокусом на практику и трудоустройство

Интенсивное погружение поможет освоить профессию быстрее
Максимум поддержки и внимания каждому студенту
По всем вопросам в чате и на онлайн-встречах
Индивидуальные консультации, ревью резюме, подготовка к собеседованиям и техническим интервью
Закрепление навыков в условиях, приближенных к реальной работе в IT

20 часов учебы в неделю

Обучение в мини-группах

Оперативная поддержка менторов

Комплексная помощь с трудоустройством от Центра карьеры

80% обучения — практика

Спринты и дедлайны

IT-проекты в портфолио и реальный опыт для трудоустройства
Мы построили программу так, чтобы вам было удобно совмещать обучение с работой и другими обязанностями.

Учитесь каждый день, чтобы освоить профессию быстрее

Вы будете учиться по 3 часа в вечернее время в будни, когда закончите работу. И всего 4 часа в субботу, чтобы успеть отдохнуть в выходные как следует.
интенсивный курс по Data Science
Это специалист, который обрабатывает большие объемы неструктурированной информации и превращает ее в упорядоченный набор данных.
Дата-сайентист может:

Кто такой Data Scientist

Предсказать, окупится ли новый проект
Оценить будущий спрос на товары и услуги
Улучшить системы рекомендаций в соцсетях и сервисах
Создать приборы для автоматической постановки диагноза пациенту
Усовершенствовать транспортное движение
Построить систему распознавания лиц
Дата-сайентист использует методы науки о данных (Data Science), строит и тестирует математические модели. Он находит закономерности, дает прогнозы и предлагает лучшие решения в разных сферах.

Как Data Science применяется в жизни

Специалисты подразделения Google AI, занимающегося искусственным интеллектом, создали модель глубокого обучения (Deep Learning) для распознавания кожных болезней. DL-модель может диагностировать 26 болезней кожи с точностью 97%.
Компания Frontier Development Lab вместе со студентами из разных стран и специалистами Nvidia разработала алгоритм, способный создать 3D-модель астероида за четыре дня. Этот метод используют сегодня для моделирования формы астероидов в реальном времени. А NASA применяет алгоритм визуализации данных о космическом мусоре.
Компания Google создала приложение, которое позволяет слабовидящим и слепым узнавать об объектах рядом с ними — оно в реальном времени распознает на изображении с камеры объекты и передает информацию пользователю. Еще оно умеет зачитывать текст, знаки, штрихкоды и другие визуальные объекты.

Распознавание кожных заболеваний

Алгоритм моделирования астероидов

Распознавание объектов для слабовидящих и слепых

Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный Data Scientist нужен практически в любой индустрии, а спрос значительно превышает предложение.

За 5 месяцев вы научитесь:

Работать с Python — писать код, анализировать и обрабатывать данные
Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет
Использовать SQL для обработки данных
Проводить разведывательный анализ данных для повышения качества моделей машинного обучения
→ Решать задачи бизнеса при помощи алгоритмов машинного обучения
→ Задавать правильные вопросы, работать в команде и презентовать свою работу

Новичкам

без опыта в IT и программировании, которые хотят освоить востребованную профессию

Аналитикам

с опытом работы с данными, которые хотят получить углубленные знания в области машинного обучения

Кому подойдет этот интенсив:

IT-специалистам

которые хотят сменить направление и получить новую квалификацию
По данным Всемирного экономического форума, работа в Data Science занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года.

Количество вакансий в Data Science выросло на 433% за 3 года

Сопровождаем вас на всем пути, пока не получите тот самый оффер

Центр карьеры

Вместе создадим резюме,
которое зацепит внимание работодателя и подсветит ваши достоинства кандидата на вакансию.
Дадим рекомендации по карьере. С карьерным консультантом вы сформируете план действий по достижению цели.
Поможем выйти на работу в зарубежную компанию — у наших HR-специалистов есть опыт подбора персонала на рынках США, Европы, Азии.
Познакомим с представителями компаний-работодателей. Узнаете, каких кандидатов предпочитают и что сделать, чтобы попасть в компанию мечты.
Научим проходить интервью с IT-рекрутерами и HR-менеджерами.
Получите обратную связь и поймете, как перейти на следующий этап отбора.
Здесь начинающие специалисты:
В нашем карьерном сообществе 9000+ студентов и выпускников
  • Знакомятся с трендами и перспективами IT-рынка
  • Узнают о карьерных мероприятиях и вакансиях наших компаний-партнеров
  • Объединяются в команды для участия в хакатонах и ищут единомышленников для собственных проектов
  • Обмениваются опытом трудоустройства: делятся тестовыми заданиями и вопросами технических интервью
компаний работают с нами на постоянной основе
> 200
наших студентов получили новую работу или повышение на старой
71 %
студентов после ревью резюме Центром карьеры работодатели пригласили на собеседование
81 %
Это консультанты и карьерные коучи с узкой специализацией и опытом 10+ лет в HR и IT-рекрутинге
С вами будет работать команда из 40+ профессионалов в области карьеры

Наш Центр карьеры поддержит вас во время и после обучения

Карьерная стратегия:
аудит компетенций, определение цели, пошаговый план, снятие барьеров
Вакансии и нетворкинг:
подбор вакансий от партнеров, активности в карьерном клубе, закрытых каналах и чатах
Упаковка и подготовка:
составление резюме и портфолио, тренировка перед собеседованиями и тестовыми заданиями

Полная программа онлайн-интенсива

Блок 1. Основы программирования на Python

Научитесь работать с нуля с основными типами данных при помощи Python и применять циклические конструкции, условные операторы и функции.
2 недели
  • Введение в программирование на Python
  • Основные типы данных в Python
  • Условные операторы
  • Циклы
  • Функции — базовое и продвинутое использование
  • Стандарты оформления кода в Python

Блок 2. Python для анализа данных

Овладеете базовыми навыками работы с данными: научитесь подготавливать, очищать и преобразовывать данные так, чтобы они были пригодны для анализа и подачи в модель, изучите инструменты визуализации данных.
3 недели
  • Инструменты Data Science
  • Анализ данных на основе библиотек NumPy и Pandas
  • Визуализация данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly
  • Очистка данных и Feature Engineering
  • Объектно-ориентированное программирование и отладка кода в Python
Проект № 1: Анализ резюме с платформы HeadHunter

Блок 3. Подгрузка данных и SQL

Изучите язык запросов SQL. Научитесь делать выгрузки из баз данных, использовать агрегатные функции и сложные объединения таблиц с помощью SQL-запросов.
2 недели
  • Выгрузка данных из разных источников с помощью Python
  • Парсинг HTML-страниц из Интернета и API
  • Основы языка SQL для работы с базами данных
  • Выгрузка информации из баз данных с помощью SQL и Python
Проект № 2: Анализ вакансий из базы данных HeadHunter

Блок 4. Разведывательный анализ данных (EDA)

Изучите основы математической статистики и научитесь проводить разведывательный анализ с помощью библиотек Pandas, SciPy, Statsmodels и Scikit-learn.
3 недели
  • Введение в разведывательный анализ данных на Python
  • Основы математической статистики и проверка статистических гипотез
  • Основы A/B-тестирования
  • Проектирование признаков (Feature Engineering)
  • Проектирование и управление экспериментами
  • Знакомство с платформой Kaggle
Проект № 3: Выявление накрутки рейтинга отелей на Booking.com

Блок 5. Введение в машинное обучение (Machine Learning)

Познакомитесь с задачами машинного обучения, освоите ML-библиотеки для моделирования зависимостей в данных. Научитесь обучать основные виды ML-моделей, проводить валидацию и оптимизировать гиперпараметры модели. Сможете интерпретировать результаты работы и выбирать важные признаки в данных.
3 недели
  • Теория машинного обучения
  • Обучение с учителем: классификация и регрессия
  • Обучение без учителя: кластеризации и понижения размерности
  • Валидация данных и оценка качества моделей
  • Отбор и селекция признаков
  • Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели
  • Продвинутые методы машинного обучения
Проект № 4: Повышение эффективности маркетинговой кампании банка

Блок 6. Математика в Machine Learning

Освоите векторные и матричные вычисления, научитесь работать с множествами, исследовать функции с помощью дифференциального анализа и строить алгоритмы оптимизации. Познакомитесь с основными понятиями теории вероятности и математической статистики.
4 недели
  • Линейная алгебра в контексте линейных методов
  • Математический анализ и методы оптимизации в контексте задачи оптимизации
  • Теория вероятности в контексте методов машинного обучения
  • Математика в контексте алгоритма деревьев решений
  • Математика в контексте ансамблевых методов
  • Математика в контексте обучения без учителя: кластеризация и техники понижения размерности
Проект № 5: Сегментация клиентов онлайн-магазина подарков

Блок 7. ML в бизнесе

Научитесь строить прогнозы по основным бизнес-показателям для компаний — использовать ML-библиотеки для решения задачи прогнозирования временных рядов. Освоите инструменты и методы построения рекомендательных систем, которые помогают персонализировать предложения клиентам и повышать продажи.
4 недели
  • Прогнозирование временных рядов
  • Построение рекомендательных систем
  • Подготовка модели к production и deploy
  • Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
  • Воспроизводимость и контейнеризация приложений
  • Сервисная архитектура и оркестрация приложений
Финальный проект: Вам предстоит самостоятельно выполнить дипломный проект на выбранную тематику, показав все, чему вы научились в процессе обучения. В конце дипломного проекта вам предстоит подготовить свое решение и презентацию, а также защитить проект.

Как будет организован процесс обучения

Мы сделали программу интенсива насыщенной, чтобы вы получили и закрепили на практике только нужные для работы знания.

Установочная встреча с координатором

19:00 - 19:30

Онлайн-вебинар
(1−2 раза в неделю)

19:30 - 20:30

Изучение материалов на платформе, практика и общение с ментором в чате

20:30 - 22:00

Преподаватели и авторы онлайн-интенсива

Эксперт по Data Science
Компетенции: DS(ML), DE, Big Data

Юлия Мочалова

Юлия Мочалова - Эксперт по Data Science
Эксперт по Data Science
Компетенции: Python, машинное обучение, cтатистика, анализ данных

Маргарита Бурова

Маргарита Бурова - Эксперт по Data Science
Руководитель группы вычислительной химии в BIOCAD.
Создает сервисы и модели машинного обучения, которые помогают химикам быстрее выпускать лекарства

Эмиль Магеррамов

Эмиль Магеррамов - Руководитель группы вычислительной химии в BIOCAD
Основные компетенции: временные ряды, Deep Learning и нейронные сети.
Занимается консалтингом в сфере AI

Алек Леков

Ведущий автор программы
Алек Леков - ведущий автор программы курса
Эксперт DS, преподаватель Skillfactory, автор курсов, автор и соавтор нескольких научных исследований и работ.
Сфера интересов — искусственный интеллект в авиационных технических системах

Андрей Рысистов

Андрей Рысистов - Эксперт DS, преподаватель Skillfactory
Руководитель команды LightAutoML
Kaggle Grandmaster.
Компетенции: ML/DS, Python, математика, статистика, Kaggle

Александр Рыжков

Александр Рыжков - Руководитель команды LightAutoML Kaggle Grandmaster
Исследователь лаборатории методов анализа больших данных, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Компетенции: Python, PyTorch, CV, GNN

Екатерина Трофимова

Екатерина Трофимова - Исследователь лаборатории методов анализа больших данных, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ
Head of Marketing Analytics, Playrix.
Эксперт по данным с опытом 15+ лет.
Компетенции: Data Science

Антон Киселев

Антон Киселев - Head of Marketing Analytics, Playrix. Эксперт по данным с опытом 15+ лет

Реальные истории наших студентов

Узнайте, как преобразилась их жизнь
Санкт-Петербург

Екатерина Тарасевич

Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге.
30 лет, Москва

Татьяна Мирко

Набережные Челны

Аркадий Хазанов

27 лет, Москва

Александра Быстрова

Сергей Димов

34 года, Абакан

Артем Белоконский

Киев
Каменск-Уральский

Долговская Виктория

Москва

Валентин Ветюков

Калининград

Антон Пальшин

Москва

Николай Шумаков

Челябинск

Валентин Шунайлов

53 года, Москва
Москва

Ника Гвенетадзе

Харьков

Ольга Шутылева

Минск

Александр Журавлев

Москва

Марина Чигарева

Саратов

Дмитрий Анпилогов

34 года, Рига

Андрей Шевченко

Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом.
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером.
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства.
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска.
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский.
Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве.
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком.
Привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик.
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент.
Добрый день. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик.
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства.
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности.
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе.
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста.
Привет. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса.
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца.
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева.
Стоимость курса
Старт курса: 29 сентября
Период рассрочки 24 месяца
37 482 ₸/мес
62 469 ₸/мес
-40%
Кешбэк 30%: 269 867 баллов на Lerna
Data Scientist с нуля за 5 месяцев
Длительность: 5 мес
Получить доступ к курсу или бесплатную консультацию
Имя
Телефон
Электронная почта
Промокод
Название компании
Получить доступ
Ознакомиться с условиями публичного договора
success
error
warning

Часто задаваемые вопросы

Если у вас нет опыта работы в IT, этот интенсив поможет войти в новую профессию.

А если вы уже работаете в аналитике или другом близком направлении, это возможность быстро подтянуть навыки по Data Science и машинному обучению.
Взаимодействие с участниками разных направлений, которое способствует развитию soft skills.
• Включаем в курсы задачи и вопросы из реальных собеседований
• Проводим онлайн-тренировки технических собеседований
• Помогаем составить резюме
Во время обучения студенты решают настоящие практические задачи и тренируются на настоящих кейсах.
Определенные направления подготовки дают возможность получить реальный стаж и опыт
Студенты отрабатывают навыки на практике и могут пообщаться с потенциальными работодателями.