Data Scientist PRO (осн.)

5.00
0
Тип курса
100% онлайн
с трудоустройством

На Python пишут веб-приложения и нейросети, проводят научные вычисления и автоматизируют процессы. Язык просто выучить, даже если вы никогда не программировали. На курсе вы создадите Telegram-бота, полноценный магазин и аналог популярной соцсети для портфолио, а Центр карьеры поможет найти работу Python-разработчиком.

374175 ₽
168379 ₽
есть рассрочка
Оставить заявку

О профессии

Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу.
Аналитик помогает бизнесу принимать решения, data-инженер организует сбор, очистку и хранение данных в базах, а специалист по машинному обучению, или ML-инженер, создаёт нейросети, которые чего только не умеют — распознают тексты, фотографии или даже пишут стихи.

Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.

Преимущества профессии
более 1 300
вакансий для специалистов по Data Science открыто на hh.ru
от 120 000 ₽
зарплата после 9 месяцев обучения на платформе
«Райффайзенбанк», «Тинькофф Банк», Сбер, ВТБ, VK
компании, в которые устроились участники курса

Для кого

Новичкам
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Разберётесь в основах статистики, теории вероятности и математике — даже если вы заядлый «гуманитарий». Решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Устроитесь на стажировку по выбранной специальности и начнёте зарабатывать ещё до окончания курса.
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 запуска модели.
Начинающим аналитикам
Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании. Сможете обучать модели и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Как проходит обучение на платформе:

Знакомитесь с платформой
Платформа Skillbox — собственная разработка компании, которую постоянно улучшают. Вас ждут видео, практические задания и общение с кураторами. Доступ к материалам откроется сразу после покупки курса.
Получаете знания
Курсы состоят из тематических видео разной длительности. Смотрите их когда и где угодно. Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию.
Выполняете задания
В Skillbox уверены, что навыки отрабатываются только через практику. Поэтому после теории вас ждёт практическая работа или тест. Все задачи приближены к реальным — их можно с гордостью положить в портфолио.
Работаете с куратором
Проверкой заданий занимаются кураторы. Это эксперты по теме курса. Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты. Общаться с проверяющими кураторами можно прямо на платформе.
Кто будет давать теорию
Сертификат Skillbox
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

Трудоустроство или вернут деньги

Вас ждёт индивидуальная поддержка HR-специалиста. Вместе вы составите резюме, подготовите портфолио и разработаете карьерный план, который поможет найти работу быстрее. Сможете выбрать привлекательные вакансии и получите приоритет перед другими соискателями.
Если вы не выйдете на работу, Skillbox вернёт вам деньги за курс.

Начните сейчас, платите потом!
Расходы за первые 3 месяца обучения на платформе Skillbox берёт на себя. В это время вы смотрите видеоматериалы, практикуетесь на реальных задачах, прокачиваете навыки и начинаете зарабатывать.

Оставьте заявку на курс — консультант ответит на вопросы и поможет выбрать оптимальный тариф.

Вопрос-ответ

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 Data Scientist 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 Middle-специалистом?

На курсе вы выполните крупные проекты на основе реальных данных и получите навыки и умения, которые помогут вам трудоустроиться. Параллельно с работой вы сможете проходить продвинутые модули и использовать курс как базу знаний, чтобы быстрее вырасти в Middle-специалиста.

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: классификации текстов, распознавания фотографий, рекомендации фильмов в онлайн-кинотеатре или, например, 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, проанализировать и сделать полезные выводы из этих данных. Например, компания 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, что 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.

Что значит 6 месяцев бесплатно?

Освоить новую профессию с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые полгода 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.

Отзывы о партнере

Оставить отзыв
Часто ищут