скидка 50%__скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%
скидка 50%__скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%
Получите свою первую работу
в data science
Освойте самые важные навыки для старта в Data Science на практических задачах — и пройдите гарантированную стажировку в конце обучения.
Освойте самые важные навыки
для старта в Data Science
на практических задачах —
и пройдите гарантированную стажировку в конце обучения.
для старта в Data Science
на практических задачах —
и пройдите гарантированную стажировку в конце обучения.
Это вторая версия профессии по Data Science
В этот раз мы сделали программу и образовательный опыт еще лучше: обновили результаты обучения, соответствующие запросу рынка; добавили проекты, основанные на реальных задачах компаний; увеличили объем обратной связи с нашими менторами; добавили гарантированную стажировку в компаниях-партнерах, чтобы начало работы в компании мечты было всего лишь вопросом времени.
Чем занимается Data Scientist?
Data Science — одна из самых перспективных областей IT»
«
Потребности рынка постоянно растут, область применения Data Science расширяется. Специалисты по данным нужны даже в сферах сталеварения и молочного животноводства — это реальные кейсы современных российских компаний.
Обученных специалистов не хватает, поэтому многие компании готовы нанимать дата-сайентистов уровня junior и помогать им расти. Этот рост обусловлен динамичностью самой сферы Data Science: в год проводятся сотни исследований, результаты которых быстро входят в повседневную практику специалистов.
Обученных специалистов не хватает, поэтому многие компании готовы нанимать дата-сайентистов уровня junior и помогать им расти. Этот рост обусловлен динамичностью самой сферы Data Science: в год проводятся сотни исследований, результаты которых быстро входят в повседневную практику специалистов.
Куратор школы Skillfactory
и исследователь искусственного интеллекта в Институте Макса Планка в Лейпциге
и исследователь искусственного интеллекта в Институте Макса Планка в Лейпциге
JUNIOR
MIDDLE
SENIOR
Ваш уровень компетенции по окончании обучения
По статистике, наши студенты выходят на оклад 120 тыс.руб. через год работы после обучения.
Для кого этот курс:
Курс подойдет людям, которые хотят сменить сферу деятельности, получить универсальную и перспективную профессию, развиваться в Data Science и найти высокооплачиваемую работу.
Курс также подойдет тем, кто уже работает в IT-сфере — например, аналитиком, проджект-менеджером, разработчиком — и хочет получить дополнительные навыки и выйти на новый уровень в карьере.
Для тех, кто хочет поменять работу
Для тех, кто хочет расти дальше
шаг 1:
Вы получаете новую профессию
Сколько времени нужно:
13 месяцев
13 месяцев
шаг 2:
Вы получаете новую работу в Data Science
Знакомство с рынком труда и поиск работы начинается уже на 6 месяце освоения профессии.
Сколько времени нужно:
от 2 до 6 месяцев
Сколько времени нужно:
от 2 до 6 месяцев
Старт
Обучение
Data Science
Data Science
Финишная прямая
6 месяцев
после начала обучения
после начала обучения
9 месяцев
после начала обучения
после начала обучения
3-5 месяцев
после окончания обучения
после окончания обучения
Онбординг
• Встречаетесь с куратором
• Знакомитесь с программой
• Определяете карьерные цели
и сроки их достижения — вместе
с карьерным специалистом
• Знакомитесь с программой
• Определяете карьерные цели
и сроки их достижения — вместе
с карьерным специалистом
Получение актуальных навыков
• Занимаетесь 8−10 часов в неделю
в удобное для вас время
• Выполняете домашние задания
и получаете обратную связь от ментора
• Раз в неделю получаете индивидуальную консультацию от ментора
• Отдыхаете на каникулах — 5 недельных перерывов, чтобы перезагрузить мозг
в удобное для вас время
• Выполняете домашние задания
и получаете обратную связь от ментора
• Раз в неделю получаете индивидуальную консультацию от ментора
• Отдыхаете на каникулах — 5 недельных перерывов, чтобы перезагрузить мозг
Стажировка в компании
• Проходите гарантированную стажировку в компании
• Создаете дипломный проект для компании — при поддержке наставника из компании
• Добавляете в портфолио выполненный проект и отзывы заказчика
• Добавляете полученный опыт в резюме
• Создаете дипломный проект для компании — при поддержке наставника из компании
• Добавляете в портфолио выполненный проект и отзывы заказчика
• Добавляете полученный опыт в резюме
Разведка
Вы уже прошли половину курса по Data Science и можете смело выходить на рынок труда — изучать вакансии, выполнять тестовые задания и пробовать свои силы на первых собеседованиях.
Активный поиск работы
Вы готовы к серьезным действиям. Наставник и специалисты карьерного центра помогают составить релевантное резюме и наполнить портфолио, предлагают подходящие вакансии и готовят вас к собеседованиям. Вы уже можете претендовать на должность Junior-специалиста.
Выбираете оффер
Вы успешно прошли несколько собеседований — осталось только выбрать, в какой компании вы хотите работать.
После обучения наши выпускники получают от 70 000 ₽ до 100 000 ₽ — на начальных позициях. Через год вы можете претендовать на зарплату от 90 000
до 130 000 ₽.
После обучения наши выпускники получают от 70 000 ₽ до 100 000 ₽ — на начальных позициях. Через год вы можете претендовать на зарплату от 90 000
до 130 000 ₽.
Что говорят выпускники
нашей программы:
Наши студенты работают в компаниях
Получите бесплатную консультацию
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформы
Встречи
на каждом этапе обучения
25
проверок домашних заданий
10+
наставников
по предметным
областям в ходе
программы
по предметным
областям в ходе
программы
12
часов 1:1 встреч
с ментором курса
с ментором курса
9,1/10
средний рейтинг наших наставников
от
до
50
Тарифы "оптимальный" и "VIP" включают в себя персональные консультации наставника.
Ваши преподаватели —
практикующие эксперты в Data Science
Программа
обучения
Python —
10 модулей,
2,5 месяца
10 модулей,
2,5 месяца
SQL & Python —
6 модулей,
1,5 месяца
6 модулей,
1,5 месяца
EDA —
6 модулей,
1,5 месяца
6 модулей,
1,5 месяца
Основы программирования
на Python + Python для анализа данных
на Python + Python для анализа данных
• Введение в программирование
на Python
• Анализ данных в Pandas и NumPy
• Очистка данных и визуализация с помощью библиотек Plotly, Seaborn и Matplotlib
на Python
• Анализ данных в Pandas и NumPy
• Очистка данных и визуализация с помощью библиотек Plotly, Seaborn и Matplotlib
Подгрузка данных
• Работа c файлами, HTML-страницами и API
• Выгрузка баз данных с помощью SQL
• Выбор подходящих данных для решения задач
• Выгрузка баз данных с помощью SQL
• Выбор подходящих данных для решения задач
Разведывательный анализ данных
• Разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy
• Основы статистики и проверка статистических гипотез
• ML-эксперименты
• Использование ML-Flow
• Feature Engineering
• Основы статистики и проверка статистических гипотез
• ML-эксперименты
• Использование ML-Flow
• Feature Engineering
Machine Learning —
8 модулей,
2 месяца
8 модулей,
2 месяца
Введение в машинное обучение
• Задачи классификации, регрессии
и кластеризации
• Отбор и селекция признаков
• Валидация данных
• Оптимизация гиперпараметров
и улучшение качества модели
и кластеризации
• Отбор и селекция признаков
• Валидация данных
• Оптимизация гиперпараметров
и улучшение качества модели
Math & Machine Learning —
15 модулей,
15 недель
15 модулей,
15 недель
Математика и углубленное машинное обучение
• Линейная алгебра
• Матанализ и методы оптимизации
• Основы теории вероятности
• Деревья решений, ансамблевые модели
• Алгоритмы кластеризации и методы понижения размерности
• Оценка качества алгоритмов
• Матанализ и методы оптимизации
• Основы теории вероятности
• Деревья решений, ансамблевые модели
• Алгоритмы кластеризации и методы понижения размерности
• Оценка качества алгоритмов
ML в бизнесе —
8 модулей,
1,5 месяца
8 модулей,
1,5 месяца
ML в бизнесе
• Математические и ML модели временных рядов
• Рекомендательные системы
• Мachine Learning в production
• Оценка эффективности моделей
в реальных бизнес-задачах
• Рекомендательные системы
• Мachine Learning в production
• Оценка эффективности моделей
в реальных бизнес-задачах
Deep Learning
Data Engineering
Доп. модуль
Доп. модуль
Мы сотрудничаем с инсайдерами отрасли, чтобы вы получили навыки, которые ищут работодатели. Учебный план рассчитан на 350+ часов и включает в себя видеолекции, статьи, практические проекты и курсовые работы, связанные с карьерой.
Помощь в трудоустройстве после обучения
Готовим к поиску работы
Специалисты Карьерного центра предложат подходящие вакансии в компаниях, помогут составить резюме и портфолио. Психологически подготовят к собеседованию с IT-рекрутерами — поддержат и объяснят, как проходит процедура. SkillFactory имеет договоренности с компаниями-партнерами, готовыми нанимать выпускников, которые успешно окончили курс.
Организуем хакатоны с работодателями
Студенты участвуют в хакатонах и стажировках, работают над реальными задачами. Работодатель дает задачу с настоящими, живыми данными, а студенты курса предлагают свои варианты решения. Успешно справившиеся с задачей получают возможность трудоустроиться в компанию.
скидка 50%__скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%
скидка 50%__скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%__ скидка 50%
Выберите тариф
и запишитесь на курс
Наш менеджер свяжется с вами и проконсультирует по наиболее подходящим условиям
Базовый
• Менторы отвечают на вопросы
по темам курса в Slack
• Координаторы помогают в обучении, решают технические проблемы
• Интерактивные вебинары
• Доступ к материалам курса навсегда
• Центры карьеры
по темам курса в Slack
• Координаторы помогают в обучении, решают технические проблемы
• Интерактивные вебинары
• Доступ к материалам курса навсегда
• Центры карьеры
Оптимальный
• Все опции базового тарифа
• 12 часов индивидуальных консультаций с ментором
• Гарантированная стажировка в компании
• Тестовое техническое собеседование с экспертом
• 12 часов индивидуальных консультаций с ментором
• Гарантированная стажировка в компании
• Тестовое техническое собеседование с экспертом
Самый популярный
VIP
• Все опции базового
и оптимального тарифа
• Персональный ментор: полное сопровождение в процессе обучения, ответы на любые вопросы по теории и практике, созвоны 2 раза в неделю
• Совместный проект с ментором по вашему выбору
и оптимального тарифа
• Персональный ментор: полное сопровождение в процессе обучения, ответы на любые вопросы по теории и практике, созвоны 2 раза в неделю
• Совместный проект с ментором по вашему выбору
6 250 ₽/мес.
9 500 ₽/мес.
26 667 ₽/мес.
При рассрочке на 12 мес.
При рассрочке на 12 мес.
При рассрочке на 12 мес.
12 500 ₽/мес.
19 000 ₽/мес.
53 333 ₽/мес.
дней
часов
минут
секунд
12 : 10 : 44 : 16
скидка
40%
Рекомендации и отзывы:
Реальные отзывы
о SkillFactory
Что пишут настоящие живые люди о курсах SkillFactory — на независимых сайтах
Записаться на курс по базовому тарифу
Записаться на курс по оптимальному тарифу
Записаться на курс по VIP тарифу
Часто задаваемые вопросы
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.
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.
Нет, не нужно. Мы научим вас программировать.
Нет, вам не понадобится знаний, выходящих 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.
Если вы когда-то были знакомы с высшей математикой и статистикой, то вы сможете быстрее вспомнить материал.
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.
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.
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.
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.
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.
Ноутбук с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 8-10 часов в неделю и желание получить новые знания.