Информация о курсе
- Продолжительность: 6 месяцев
- Формат: онлайн
- Стоимость: 50 000 рублей
- Кураторы: опытные специалисты из индустрии
Преимущества обучения
- Получение реального опыта работы с данными
- Участие в проектах компании-партнера
- Возможность получить оффер от работодателя
- Методы науки о данных
- Развитие навыков анализа и интерпретации данных
Профессия Data Scientist
Data Scientist – это специалист, который обрабатывает большие объемы неструктурированной информации и преобразует ее в упорядоченные данные. Они могут предсказывать результаты проектов, оценивать спрос на товары и услуги, улучшать системы рекомендаций и многое другое.
Применение в жизни
Data Science используется в различных сферах. Например, специалисты Google AI создали модель для распознавания кожных болезней с точностью 97%. Компания Frontier Development Lab совместно с Nvidia разработала алгоритм для создания 3D-моделей астероидов. NASA использует алгоритм для визуализации данных о космическом мусоре.
Заключение
Работа в Data Science является одной из самых востребованных на рынке труда. Овладение этой профессией открывает множество возможностей для карьерного роста.## Информация о курсе
- Продолжительность: 6 месяцев
- Формат: онлайн
- Стоимость: 50 000 рублей
- Кураторы: опытные специалисты из индустрии
Преимущества обучения
- Получение реального опыта работы с данными
- Участие в проектах компании-партнера
- Возможность получить оффер от работодателя
- Методы науки о данных
- Развитие навыков анализа и интерпретации данных
Профессия Data Scientist
Data Scientist – это специалист, который обрабатывает большие объемы неструктурированной информации и преобразует ее в упорядоченные данные. Они могут предсказывать результаты проектов, оценивать спрос на товары и услуги, улучшать системы рекомендаций и многое другое.
Применение в жизни
Data Science используется в различных сферах. Например, специалисты Google AI создали модель для распознавания кожных болезней с точностью 97%. Компания Frontier Development Lab совместно с Nvidia разработала алгоритм для создания 3D-моделей астероидов. NASA использует алгоритм для визуализации данных о космическом мусоре.
Заключение
Работа в Data Science является одной из самых востребованных на рынке труда. Овладение этой профессией открывает множество возможностей для карьерного роста.
Количество вакансий в Data Science выросло на 433% за 3 года
Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный Data Scientist нужен практически в любой индустрии, а спрос значительно превышает предложение.
Почему пора обучиться IT-профессии?
IT-сфера наиболее устойчива к изменениям в мире. А значит, вам не придется волноваться о своем будущем.
Все лучшие предложения достаются айтишникам: сниженная ставка по ипотеке, высокая зарплата, комфортный офис, ДМС и др.
На рынке России прямо сейчас не хватает 1,5 млн специалистов, а в мире — гораздо больше.
Вы можете работать как в российской, так и в международной компании.
Новичок
Программа рассчитана на обучение науке о данных с нуля. Вы начнете с SQL и Python. Получите необходимую теорию по математике, статистике и теории вероятности и отработаете ее на практике. А через год легко сможете решать задачи и устроитесь на новую работу.
Программист
Научитесь работать с моделями машинного обучения, анализировать данные на Python и прокачаете аналитическое мышление.
Вам подойдет этот курс, если вы
- Начнете анализировать данные на продвинутом уровне, автоматизировать процесс сбора данных.
- Научитесь обучать модели и делать прогнозы, а также применять это для решения бизнес-задач.
После наших курсов студенты в среднем зарабатывают 180 000 ₽
Развивайте навыки и растите в цене Senior-специалист в иностранной компании. *По данным hh.ru и indeed.com
Чтобы посмотреть как устроена работа в большой IT-компании
Чтобы быстрее влиться в среду
Чтобы расти в карьере и работать из любой точки мира
Вернем деньги за обучение, если не найдете работу после окончания курса.
Почему мы так говорим? Потому что уверены в навыках, которые даем, и в их востребованности на рынке.
Наш Центр карьеры работает со студентами с первого дня обучения — и до первого оффера. И даже дольше. Подготовим к трудоустройству: дадим много практики, реальные проекты для портфолио, поможем с резюме и познакомим с будущими работодателями.
А еще мы действительно заботимся о вашем трудоустройстве.
Кем вы станете
После базового курса вы сможете выбрать более узкую специализацию в Data Science: ML Engineer или CV Engineer.
ML Engineer — Разработчик машинного обучения
CV Engineer — Специалист по компьютерному зрению
Начните путь в Data Science уже сейчас
Забронируйте курс со скидкой
Career Center
Сопровождаем вас на всем пути, пока не получите тот самый оффер
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.
Начинающие специалисты:
- В нашем карьерном сообществе студентов и выпускников компаний работают с нами на постоянной основе.
- Наши студенты получили новую работу или повышение на старой.
- Студентов после ревью резюме Центром карьеры работодатели пригласили на собеседование.
Наши консультанты:
- Карьерные коучи с узкой специализацией и опытом 10+ лет в HR и IT-рекрутинге в России и за рубежом.
- С вами будет работать команда из профессионалов в области карьеры.
Студенты рекомендуют нас
SkillFactory — узкоспециализированная школа: мы учим Data Science, аналитике данных и программированию.
Фокус на инженерных специальностях помогает постоянно наращивать экспертизу и совершенствовать наши курсы.
Отзывы:
- Именно так оценивают наши студенты качество учебных материалов и менторскую поддержку.
Преимущества:
- Гибкий формат обучения для тех, кто работает.
- Обучение онлайн из любой точки в удобном для вас графике.
- Разные форматы обучения для максимальной эффективности.
- Авторские программы от экспертов из крупных IT-компаний.
- Опытные менторы-практики из IT-индустрии дают подробную обратную связь и помогают усваивать материал.
Эффективный формат онлайн-обучения
Наши курсы ориентированы на тех, кто работает и хочет сам регулировать нагрузку. Занимайтесь без отрыва от работы и выделяйте на учебу столько времени, сколько есть прямо сейчас (15 минут или 2 часа в день).
Обучение
- Интересная и важная теория.
- Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика.
- Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.
Практика
- В разных форматах для развития навыков: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны.
- Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.
Менторы и координаторы
- Помогут дойти до конца.
Все менторы — опытные практики из IT-индустрии
Они дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.
Координаторы всегда на связи
Координаторы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача — мотивировать студентов и помочь пройти курс до конца.
Фокус на подготовке к трудоустройству
Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также делаете проекты для реальных заказчиков в команде. Помогаем оформить резюме и подготовиться к собеседованиям.
Лучших студентов рекомендуем по накопленной базе работодателей. На стажировках в компаниях-партнерах вы отработаете навыки и пообщаетесь с потенциальными работодателями.
Программа курса Профессия Data Science
На этом этапе вы изучите основы программирования на Python, научитесь предобрабатывать и анализировать данные, а также познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста.
Проектирование разработки
Вы научитесь работать с основными типами данных с помощью языка Python и сможете применять в повседневной работе циклические конструкции, условные операторы и функции.
Работа с данными
На этом этапе вы овладеете базовыми навыками работы с данными: научитесь подготавливать, очищать и преобразовывать данные так, чтобы они были пригодны для анализа. Кстати, об анализе: вы будете анализировать данные с помощью популярных библиотек Matplotlib, Seaborn, Plotly.
Подгрузка данных
Вы сможете выгружать данные из разных форматов и источников. А поможет вам в этом SQL — язык структурированных запросов. Вы научитесь использовать агрегатные функции, соединения таблиц и сложные объединения.
Статистический анализ данных
Разведывательный анализ данных (EDA) — вот, что окажется в центре вашего внимания. Вы познакомитесь со всеми этапами такого анализа и научитесь проводить его с помощью библиотек Statsmodels, Scikit Learn, Seaborn, Matplotlib, SciPy, Pandas. Кроме того, вам удастся поработать на Kaggle, популярном сервисе по участию в соревнованиях.
Введение в машинное обучение
Вы познакомитесь с ML-библиотеками для моделирования зависимостей в данных. Вы сможете обучить основные виды ML-моделей, провести валидацию, интерпретировать результаты работы и выбрать важные признаки (feature importance).
Математика и машинное обучение. Часть 1
Линейная алгебра, математический анализ, дискретная математика — звучит страшно, но не пугайтесь: разберем все эти предметы и научим с ними работать! На втором этапе вы погрузитесь в математику и основы машинного обучения, узнаете больше о профессиях DS, а также благодаря профориентации выберете трек обучения второго года.
Вы сможете решать практические задачи с помощью ручного счета и Python (векторные и матричные вычисления, работа с множествами, исследование функций с помощью дифференциального анализа).
Математика и машинное обучение. Часть 2
Вы познакомитесь с основными понятиями теории вероятности и математической статистики, алгоритмами кластеризации, а также научитесь оценивать качество произведенной кластеризации и представлять результаты в графическом виде.
ML в бизнесе
Вы научитесь использовать ML-библиотеки для решения задачи временных рядов и рекомендательных систем. Вы сможете обучить ML-модель и провести ее валидацию, а также создать работающий прототип и запустить модель в веб-интерфейсе. А еще получите навыки A/B-тестирования, чтобы можно было оценить модель.
На третьем этапе вы познакомитесь с одним из методов машинного обучения — глубоким обучением (DL). А также вас ждет полноценный блок выбранной специализации: вы можете освоить навыки машинного обучения (ML), познакомиться с рутиной CV (компьютерного зрения).
Второй год обучения — 2 специализации на выбор
Профориентация
ML или CV: на этом этапе вам наконец предстоит сделать выбор, по какому пути двигаться дальше. Мы расскажем о каждой специализации и предложим решить несколько практических задач, чтобы вам было проще определиться.
Трек ML Engineer
В ML-треке вы научитесь решать углубленные задачи машинного обучения, овладеете компетенциями дата-инженера, отточите навык работы с библиотеками Python. Также вы научитесь создавать MVP (минимально жизнеспособную версию продукта), узнаете все тонкости вывода ML-модели в продакшн и узнаете, как работают ML-инженеры в реальной жизни.
Трек CV Engineer
На CV-треке вы научитесь решать такие задачи компьютерного зрения, как классификация изображений, сегментация и детекция, генерация и стилизация картинок, восстановление и повышение качества фотографий. Кроме того, вы узнаете, как выкатывать нейронные сети в продакшн.
Deep Learning и нейронные сети
Где применяются нейросети? Как обучить нейронную сеть? Что такое Deep Learning? Ответы на эти вопросы вы узнаете в бонусном разделе DL.
Введение в Data Engineering
Вы узнаете, в чем различие ролей дата-сайентиста и дата-инженера, какими инструментами пользуется последний в своей работе, какие задачи ежедневно решает. Слова «снежинка», «звезда» и «озеро» обретут новые значения 
Екатерина Тарасевич
Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге.
Марина Чигарева
Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом.
Дмитрий Анпилогов
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером.
Валентин Шунайлов
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства.
Долговская Виктория
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска.
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский.
Антон Пальшин
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком.
Алексей Журавлев
Привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик.
Татьяна Мирко
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент.
Ника Гвенетадзе
Добрый день. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик.
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства.
Ольга Шутылева
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности.
Аркадий Хазанов
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе.
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста.
Сергей Димов
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца.
Валентин Ветюков
Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве.
Артем Белоконский
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева.
Александра Быстрова
Привет. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса.
Отзывы студентов о курсе
Всем привет. Я Саша. Я прохожу курс «Профессия Data Science».
Преподаватели и авторы курса
Эксперт по Data ScienceКомпетенции: DS(ML), DE, Big Data
Юлия Мочалова
Ведущий автор раздела MATH&ML
Эксперт по Data ScienceКомпетенции: Python, машинное обучение, статистика, анализ данных
Маргарита Бурова
Ведущий автор разделов ML и DS
Руководитель группы вычислительной химии в BIOCAD.Создает сервисы и модели машинного обучения, которые помогают химикам быстрее выпускать лекарства
Эмиль Магеррамов
Основные компетенции: временные ряды, Deep Learning и нейронные сети.Занимается консалтингом в сфере AI
Алек Леков
ведущий автор раздела «Введение в DS»
Head of Marketing Analytics, Playrix.Эксперт по данным с опытом 15+ лет.Компетенции: Data Science
Антон Киселев
Исследователь лаборатории методов анализа больших данных, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ.Компетенции: Python, PyTorch, CV, GNN
Екатерина Трофимова
Руководитель команды LightAutoMLKaggle Grandmaster.Компетенции: ML/DS, Python, математика, статистика, Kaggle
Александр Рыжков
Эксперт по Data Science.Компетенции: машинное обучение, большие данные, Python
Михаил Баранов
Андрей Рысистов
Эксперт DS, преподаватель Skillfactory, автор курсов, автор и соавтор нескольких научных исследований и работ.Сфера интересов — искусственный интеллект в авиационных технических системах
Автор модулей по Python и ML
Научный сотрудник AIRI.10+ лет занимается исследованиями в области NLP
Леонид Саночкин
Компетенции: BI, SQL, Python, аналитика
Елена Мартынова
Ментор SkillFactory на курсах Data Science, Data Engineering и Fullstack-разработчик на Python
Владимир Горюнов
Стажер в команде ML Циан + ментор SF
Мария Жарова
Ваше резюме после курса
Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
Умею получать данные из веб-источников или по API
Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science
Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи
Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов
Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)
Специализируюсь на ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения отдельных задач
Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот
Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации
Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering)
человек уже прошли обучение у насПрисоединяйтесь!
Сертификат об успешном окончании курса «Профессия: Data Scientist». Текст сертификата может быть переведен на английский язык (по желанию).
Ресурсы для трудоустройстваВы сможете общаться в нашем карьерном чате и будете знать, где искать лучшие вакансии, заказы и актуальную информацию о рынке труда.
НетворкингВыпускники и эксперты остаются на связи после окончания курса: находят полезные контакты и обмениваются личным опытом в закрытом сообществе.
По окончании дополнительной профессиональной программы выдается диплом о профессиональной переподготовке установленного образца
Школа Skillfactory ведет образовательную деятельность на основании государственной лицензии № 041164
Базовый
Менторы отвечают на вопросы по темам курса в мессенджере
Координаторы помогают в обучении, решают технические проблемы
Доступ к материалам курса навсегда
карьерная консультация ревью резюме карьерный клуб сообщество с вакансиями рассылка резюме по партнерам
12 часов индивидуальных консультаций с ментором
Дополнительная карьерная консультация
Тестовое техническое собеседование с экспертом
Все опции базового и оптимального тарифа
Персональный ментор: полное сопровождение в процессе обучения, ответы на любые вопросы по теории и практике, созвоны 1 раз в неделю
Совместный проект с ментором по вашему выбору
Все опции базового тарифа
Наш менеджер свяжется с вами и проконсультирует по наиболее подходящим условиям
Выберите тарифи запишитесь на курс
бонусный мини-курс Data Engineer
бонусный мини-курс SQL-pro
Отзывы студентов курса
Обучаюсь по программе «Профессия Data Scientist» с дополнительной программой по Data Engineering.Программа длится 2 года.
Часто задаваемые вопросы
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.
Data Science (наука о данных) — это раздел компьютерной науки, связанный с данными: их сбором, обработкой, анализом и поиском эффективных решений на его основе.
Хакатон — это соревнование, в котором команды создают на время прототип мобильного приложения, веб-сервиса или другого продукта для решения проблемы, с которой столкнулся заказчик. Понятие образовано от слов hack и marathon. В переводе с английского hackathon — это «марафон для хакеров».
Python — это высокоуровневый язык программирования, отличающийся эффективностью, простотой и универсальностью использования. Он широко применяется в разработке веб-приложений и прикладного программного обеспечения, а также в машинном обучении и обработке больших данных.
Pandas — это библиотека Python для обработки и анализа структурированных данных, её название происходит от «panel data» («панельные данные»). Панельными данными называют информацию, полученную в результате исследований и структурированную в виде таблиц.
Keras — это библиотека для языка программирования Python, которая предназначена для глубокого машинного обучения. Она позволяет быстрее создавать и настраивать модели — схемы, по которым распространяется и подсчитывается информация при обучении.
NumPy — это библиотека Python, которую применяют для математических вычислений: начиная с базовых функций и заканчивая линейной алгеброй. Полное название библиотеки — Numerical Python extensions, или «Числовые расширения Python».
Deep learning (глубокое обучение) — это вид машинного обучения с использованием многослойных нейронных сетей, которые самообучаются на большом наборе данных.
SQL (от англ. Structured Query Language) — это структурированный язык запросов, созданный для того, чтобы получать из базы данных необходимую информацию.
Спам — это массовая рассылка рекламных или информационных писем пользователям без их согласия на это.
Онлайн и офлайн — это два состояния человека или программы: подключены к интернету или нет. Дословно онлайн (online) означает «на линии» или «на связи». А офлайн (offline) — «не на линии» или «вне сети».
Matplotlib — это библиотека на языке Python для визуализации данных. В ней можно построить двумерные (плоские) и трехмерные графики.
Seaborn — это мощная и гибкая библиотека визуализации данных для Python, строящая свою работу поверх библиотеки Matplotlib.
Математическая статистика — наука, которая разрабатывает математические методы систематизации и применения статистических данных для практических и научных выводов.
Валидация HTML-разметки — это проверка кода веб-страницы на соответствие стандартам Консорциума Всемирной паутины (World Wide Web Consortium, W3C).
Streamlit — это фреймворк для языка программирования Python. Он содержит набор программных инструментов, которые помогают перенести модель машинного обучения в веб.
Heroku — облачная мультиязычная платформа как услуга (PaaS), основанная на управляемой контейнерной системе, с интегрированными службами передачи данных и развитой экосистемой для развертывания и запуска приложений.
MVP — это Minimum Viable Product, минимально жизнеспособный продукт. Так называется продукт, который еще не готов до конца, но который тем не менее уже можно выпускать на рынок.
Data Scientist: расширенный курс
5 250 ₽/мес рассрочка
9 075 ₽/мес рассрочка
5 420 ₽/мес рассрочка
Data Scientist с нуля до PRO
6 224 ₽/мес рассрочка
3 216 ₽/мес рассрочка
6 000 ₽/мес рассрочка
Data Scientist с нуля до Junior
4 645 ₽/мес рассрочка
Принятие решений на основе данных
6 600 ₽/мес рассрочка
3 841 ₽/мес рассрочка
9 900 ₽/мес рассрочка
Старт в аналитике
Основы Data Science
1 203 ₽/мес рассрочка
Введение в Data Science
5 591 ₽/мес рассрочка
Специалист по Data Science
15 000 ₽/мес рассрочка
Data Scientist: быстрый старт в профессии (Специалист)
3 201 ₽/мес рассрочка
5 491 ₽/мес рассрочка
Специалист по Data Science плюс
16 000 ₽/мес рассрочка
Data Scientist в медицине: с нуля до Junior
3 772 ₽/мес рассрочка
Специалист AI Data Science
IT-специалист (профессии в аналитике)
16 500 ₽/мес рассрочка
Data Scientist в медицине: с нуля до Middle
Data Science: быстрый старт
2 146 ₽/мес рассрочка
Data Science буткемп
34 000 ₽/мес рассрочка
ИТ-специалист в сфере Data Science
4 354 ₽/мес рассрочка
4 406 ₽/мес рассрочка
Лучшие курсы по Data Science
Опыт прохождения курса «Аналитик данных» в Нетологии
Прошла 10-месячный курс Нетологии «Аналитик данных». Хочу поделиться своим опытом. Как уже написала, курс был рассчитан на 10 месяцев, но по факту прохождение программы заняло у меня 1 год и 4 месяца. Я работала на полную ставку, практически каждый вечер всё это время у меня занимало обучение. Программа насыщенная и интересная, и мне хотелось освоить её максимально. Когда я пришла на программу, для меня было важно освоить SQL и Python, научиться использовать новые знания на практике. Программа очень практикоориентированная, и, надо сказать, что эти дисциплины преподаются на высоком уровне. Особенно понравился курс SQL Николая Хащанова. Курс шёл 2 месяца, занятия онлайн 2 раза в неделю + домашка, очень плотно. Николай проводит дополнительные занятия по воскресениям для тех, кому необходимо лучше оразобраться в материале. Сами занятия насыщенные, сначала кажется, что ничего не понятно. Но сохраняются записи занятий, которые можно изучать, конспектировать, и всё становится на свои места — Николай всё очень хорошо разжёвывает и объясняет. Курс Python идёт несколько месяцев (у меня он занял полгода) и состоит из нескольких блоков: от основ программирования до методов машинного обучения. Курс логически выстроен корректно. Из преподавателей запомнился Олег Булыгин — специалист по статистическим методам, который подробно отвечал на все вопросы, и всегда даёт очень подробную обратную связь по домашней работе с рекомендациями. Понравилось, что в последующих курсах в домашних заданиях тажке возвращались к Python, что в итоге не даёт забывать материал и набивает руку. Из того, чего не хватило: сквозного SQL и Python, которые проходили бы ниточкой через всю программу. К SQL не возвращались, и нужна постоянная личная практика, чтобы не забыть материал к концу курса. Очень понравилось, что к основной программе идут бонусные курсы, которые можно пройти, если немного опережаешь материал, или освоить уже после прохождения основной программы. У меня это Power BI и Английский язык для аналитиков, 1 занятие посвящено Git. Интересный блок «Метрики, гипотезы, точки роста», но по нему очень-очень не хватило практики, обратной связи и занятий с преподавателем. Второй минус для меня, наверное, что очень ограниченные сроки даются на освоение блоков Python. Если остваиваешь язык с 0, хочется во всём лучше разобраться, иногда тратишь на домашки по несколько часов (или даже больше), а дополнительного каникульного времени в блоках нет, и блоки идут плотно один за другим. Мне кажется, что блоки надо разбить практикой и минимум ещё 2 месяца добавить на изучение языка, чтобы можно было освоить материал в нормальном темпе и не сигналить постоянно кураторам с просьбами передвинуть дедлайны. К слову, кураторы и преподаватели достаточно лояльные и всегда-всегда шли навстречу и относились с пониманием, за что Нетологии большой плюс. В целом рекомендую программу тем, кто хочет освоить профессию аналитика с 0 и готов приложить для этого время и усилия (я бы рассчитывала на год плотного погружения). Для меня и моей профессии программа оказалась крайне полезной. Практически всё, начиная с самых азов (работа в Excel) я начала применять на практике в своей работе.
Lubov, г Москва
Отзыв о Яндекс практикуме и Мастерской.
Закончил учёбу. Сейсас участвую в Мастерской. Было очень интересно. Конечно сразу супераналитиком ты не станешь, но хорошую базу, если ты вообще с нуля начинаешь, это тебе даст точно. Хорошо, что материали постоянно пересматривается, редактируется и улучшается. А Мастерская — это очень зорлшая возможность получить реальный опыт на реальных проектах. Очень хорошая задумка и очень помогает, как и вообще весь Карьерный трекер.
Алексей, г Москва
Курс "Аналитика с 0: быстрый старт"
Виктория, г Москва
Обучение в Geekbrains.
Обучаюсь в Geekbrains второй год. Начинала с программирования, но перешла на аналитику, нашла то что нравится. Спасибо консультантам, помогали в любом вопросе по обучению и переводу. Очень нравятся преподаватели, компетентные и опытные , у каждого свой подход к своему предмету. Редко, но бывает, что не успеваю сдать дедлайн, тк работаю, входят в положение.
Екатерина, г Москва
удобный формат обучения, техподдержка и кураторы всегда на связи. видео треннинги, после них тесты и домашние задания. на вопросы о заданиях всегда оперативно отвечают. если задание сделано неправильно, объясняют что не так и есть возможность переделать.
Ксения, г Москва
Скайпро ван лав
Я проходил обучение в конце 2022 года, по-моему 17-ый поток. С первых занятий я был окружен огромным количеством различных материалов: видео/шпаргалки/примеры решения задач. И было нелегко, нагрузка была около 30 часов в неделю. Но мне было приятно, что у меня всегда была возможность обсудить любую задачку в отдельных чатах к каждой домашке/проекту, а также мы получали развернутую обратную связь после любых заданий. Также мне понравилась часть с карьерным центром, потому что там сразу описали примерные сроки поиска, помогли скорректировать резюме, далее мы разбирали онлайн и оффлайн типичные задачки на собесах, даже правили наши софты. В итоге такой большой спектр активностей помог мне найти работу за 5 недель. Однозначно рекомендую Скайпро для тех, что не на 100 % самостоятелен и организован, либо кто хочет ускорить переход из одной профессии из 2-3 лет до 1-го года
Пользователь, г Москва
На работе была возможность перейти на должность бизнес-аналитика, мне сказали так, если я смогу подучиться в ближайшее время, то все в моих руках. Так как у меня опыта было маловато, то в моих интересах было пройти обучение. Нашла курс от эдисон академии, Бизнес-аналитик, посмотрела, что по программе курса мне подходит, занятия в виде записанных уроков, что не отвлекает меня от работы и за полгода прошла обучение. В программу входит большое количество практических уроков и бизнес кейсы. Курс начался с данных введения в профессию, дальше захватили такие программы, как Excel, PowerPoint, различные методы требований, управление документами, моделирование бизнес-процессов и другие темы. Могу с уверенностью сказать, что изучение профессии с углубленными темами, которыми мне очень помогли. Спасибо всем за организацию видео уроков и проверку кейсов. Еще и получила диплом официального образца.
Алёна, г Москва
Обучаюсь на профессии Бизнес-аналитик. Матеалов просто огоромное количество, очень много подарочных добавочных модулей. Модули по ексель записаны очень понятно и лаконично, мне нравится. Матеалы подаются легко и понятно, и легко планировать свое время. Остальные модули подарочные очень хорошо расширяют кругозор. Преподаватели в чате отвечают, но мне пока все понятно и справляюсь сама. Не пожалела что выбрала именно эту школу.
Марина, г Москва
За практикой – сюда
Очень здорово, что именно наши ребята пришли к такому продукту, ведь аналогов буквально нет. Если вы человек горящий идеей трудоустройства в сфере ML, но даже понятия не имеете что вас ждет – это реально классный продукт, так как есть возможность потрогать реальные задачи с приближенной инфраструктурой, а не просто написать в своем ноутбучке логрег модель.
Даниил, г Москва
Иван, г Москва
Часто задаваемые вопросы по курсам Data Science
Срок обучения на специалиста по Data Science зависит от места учебы. Рассмотрим подробнее:
Сколько зарабатывает специалист по Data Science?
Рассмотрим, сколько зарабатывает специалист по Data Science в зависимости от опыта работы:
Средняя заработная плата специалиста по Data Science в России составляет 100-120 тыс. руб.
Что такое Data Science?
Data Science – это наука о данных, точнее, деятельность, необходимая для анализа данных и подбора лучших решений на его основе. Дата Сайентист собирает и анализирует данные, строит на их основании модели, обучает их и проводит тестирование.
Где учиться на специалиста по Data Science?
Обучиться Data Science можно разными способами. Ниже мы подобрали лучшие варианты для вас, где можно учиться на Дата Саентиста сегодня.
Лучшие вузы для дата сайентиста
Получить высшее образование, связанное с Data Science можно в следующих вузах России:
Лучшие онлайн-школы для изучения Data Science
Обучиться дистанционно в ускоренном формате по специальности data scientist можно в следующих онлайн-школах:
Кому подойдут курсы?
Дистанционные курсы Data Science подойдут:
Чему я научусь?
На онлайн-курсах по Data Science вы научитесь:
Как проходит обучение?
Обучение на специалиста по Data Science проходит следующим образом:
Сколько стоят курсы по Data Science?
В интернете есть множество ресурсов, где можно обучиться Data Science бесплатно. Ниже рассмотрим лучшие варианты бесплатного обучения.
Бесплатные курсы Data Scientist от онлайн-школ
Иногда бесплатные курсы по Data Science можно найти на официальных сайтах некоторых онлайн-школ Data Science:
Бесплатные ресурсы по изучению Data Science
Также есть целые ресурсы с большим количеством онлайн-курсов, среди которых можно найти большое количество онлайн-курсов для специалистов по Data Science с разным уровнем:
Недостатки бесплатных курсов
На бесплатных курсах можно столкнуться со следующими недостатками:
Преимущества платных курсов
В платных курсах можно выделить следующие преимущества:
Получу ли я диплом или сертификат?
Да, практически каждая онлайн-школа выдает своим выпускникам итоговые документы после успешного завершения обучения. Это может быть как обычный именной сертификат, так и удостоверение или диплом государственного образца. Для того чтобы выдавать официальные документы, школа должна иметь лицензию.
Смогу ли я трудоустроиться после прохождения курсов?
Да, вы вполне сможете устроиться по профессии после прохождения курсов. Для этого надо хорошо окончить курсы, качественно освоить все необходимые профессиональные навыки и проявить инициативу в поисках. Даже если школа имеет при себе карьерный центр, это еще не 100% гарантия того, что вы сможете найти работу только благодаря HR-ам школы. В редких случаях онлайн-школа прописывает гарантию трудоустройства в договоре, однако об условиях такой услуги лучше заранее уточнить у менеджера перед покупкой курса.
