С нуля до оффера
за 9 месяцев
Профессия
Найдете работу или вернем деньги
Курс обновлен весной 2023
Удостоверение
о повышении квалификации
Авторы курса
практикующие разработчики и специалисты по Data Science
Получите профессию за 9 месяцев и зарабатывайте в среднем 150 000 ₽.
Специалист
Data Scientist с нуля
- соберете портфолио из учебных проектов;
- сможете работать в IT уже через 6 месяцев
Практический онлайн-курс, на котором вы:
-0%
до
11 проектов
в портфолио
215 интерактивных
уроков
Профессия
Data Scientist с нуля
и это зафиксировано в договоре
Поможем найти работу или вернем деньги за обучение
Гибкий график
учитесь онлайн в любое удобное время
Личный куратор
будет на связи 7 дней в неделю и ответит на все вопросы
Помощь с трудоустройством
поможем найти работу или вернём деньги за курс — это зафиксировано в договоре
Удостоверение о повышении квалификации
вы получите официальный документ гособразца по окончании обучения
-0%
до
- Освоите IT-профессию, которую точно не заменит ИИ — без опыта в программировании
- Изучите с нуля анализ данных и машинное обучение
- Начнёте работать удалённо через 9 месяцев обучения
- Будете зарабатывать в среднем от 180 000 рублей в месяц
- Сможете работать как с российскими, так и с зарубежными компаниями и получать зарплату в валюте
Data Science — это работа с Big Data, большими данными. Это огромные объемы информации: данные о погоде за последние 10 лет или статистика запросов в поисковике.
Data Scientist занимается анализом больших данных, чтобы делать прогнозы. Например, проверить все музыкальные треки, которые вы слушали, и рекомендовать вам новых исполнителей. Для этого дата-сайентисты используют математическую статистику и методы машинного обучения.
Data Scientist занимается анализом больших данных, чтобы делать прогнозы. Например, проверить все музыкальные треки, которые вы слушали, и рекомендовать вам новых исполнителей. Для этого дата-сайентисты используют математическую статистику и методы машинного обучения.
Что такое Data Science?
Машинное обучение — это способ обучить программу на исторических данных, чтобы она могла сама обрабатывать новую информацию. Например, программа анализирует платежеспособность клиентов банка и решает, одобрить ли кредит. Дата-сайентист создает алгоритм, и когда появляется новая заявка, программа выдает результат без участия сотрудников банка.
Машинное обучение используют при создании нейросетей: искусственный интеллект требует огромного количества данных и работы дата-сайентиста.
Машинное обучение используют при создании нейросетей: искусственный интеллект требует огромного количества данных и работы дата-сайентиста.
открытых вакансий прямо сейчас
1000+
445 000₽
Средняя зарплата дата-сайентиста уровня Senior
215 000₽
95 000₽
Средняя зарплата дата-сайентиста уровня Middle
Средняя зарплата начинающего дата-сайентиста
Специалисты Data Science нужны в разных сферах
Банкинг
В «Тинькофф» и «Сбер» специалисты по Data Science помогают вычислить, какой кредит можно выдать клиенту, и предупреждают мошеннические действия.
IT
Netflix использует машинное обучение, чтобы рекомендовать сериалы, а VK — искусственный интеллект, чтобы определять, с кем из пользователей вы можете быть знакомы.
Paraexel занимается клиническими исследованиями и привлекает дата-сайентистов, чтобы анализировать результаты и быстрее выводить на рынок новые лекарства.
Телеком
Медицина
В «Ростелекоме» Data Scientist обучает алгоритмы, чтобы создавать чат-боты, которые распознают вопросы клиентов, выдают типовой ответ или переводят на живого оператора.
Агропромышленный комплекс
Ритейл
«СмартАгро» создает системы, которые позволяют аграриям прогнозировать урожайность и отслеживать состояние посевов, а также рекомендуют, когда пора внести удобрения.
В Nike дата-сайентисты прогнозируют спрос на новые коллекции и помогают персонализировать предложения.
Агропро-мышленный комплекс
1
Востребованность
2
По данным Всемирного экономического форума, специалисты по Data Science — №1 по спросу на рынке до 2025 года.
Свобода в выборе работы
Анализировать большие данные в Python
Дата-сайентист может работать в офисе или удалённо, как в России, так и за рубежом. Кстати, опытные специалисты по DS зарабатывают за границей до $8 000.
7
Прогнозировать данные с помощью машинного обучения
8
3
4
Актуальность в любом бизнесе
Банкинг, финансы, телеком, медицина или космонавтика — в любой отрасли нужны специалисты по Data Science.
Социальная значимость
PRO
Работа дата-сайентистов делает жизнь людей лучше. Например, в экологической сфере они предлагают способы снижения энергопотребления, которые уменьшают уровень загрязнения окружающей среды.
Достоинства профессии Data Scientist
Начните легко — достаточно уметь пользоваться ПК
Двигайтесь по программе от простых тем к сложным
Получайте поддержку от личных кураторов и преподавателей
Выполняйте домашние задания и смотрите их разборы от экспертов
Курс подойдет новичкам
Основа курса — теория и практика по алгоритмам, математике, структуре данных, машинному обучению. Выпускник становится продвинутым специалистом, готовым решать реальные задачи.
Без воды — только то, что пригодится
Сформируем портфолио из 7 проектов
Приглашаем лучших экспертов-практиков
Доводим до оффера за 9 месяцев
Почему мы
Вы разберете практические кейсы, которые моделируют задачи дата-сайентистов. Сможете потренировать полученные навыки, стать уверенней, наработать портфолио.
Авторы курса — практикующие разработчики, специалисты по машинному обучению и Data Science.
Вы решите реальные тестовые и подготовите резюме с учетом специфики индустрии вместе с HR-отделом Eduson. Вернём деньги, если не устроитесь на работу после всех этапов.
вырастают до уровня Middle быстрее, чем через год после окончания курса
62%
студентов берут заказы на разработку еще во время обучения
26%
выпускников курса достигают своей цели и находят работу в IT
78%
Студенты любят наши курсы
и пишут о них отзывы — вы можете посмотреть!
Cредний рейтинг — 4,6
163 отзыва
Рейтинг: 4,8
105 отзывов
Рейтинг: 4,4
65 отзывов
Рейтинг: 4,5
42 отзыва
Рейтинг: 4,4
30 отзывов
Рейтинг: 4,4
108 отзывов
Рейтинг: 4,6
29 отзывов
Рейтинг: 4,6
51 отзыв
Рейтинг: 4,6
32 отзыва
Рейтинг: 4,5
Отзывы о курсе
Елена
Рекомендую: курс поможет изучить сферу машинного обучения с нуля. Подача учебного материала простая и понятная, темы разобраны очень подробно. Задания на практику смоделированы на уровне моих рабочих задач, с которыми придется сталкиваться в рабочей деятельности. Мне кажется, что курс подходит для тех, кто хочет начать строить свою карьеру в сфере IT, а также углубить знания в аналитике.
Курс Data Scientist
Е
Сергей
Для старта подойдет. Из плюсов: можно проходить в любое удобное время, отсутствие дедлайнов. Очень понравились спикеры. Есть поддержка кураторов по возникшим вопросам. Ну и стоимость в сравнении с другими онлайн школами ниже.
Курс Data Scientist
С
Дмитрий
Разжевали для новичков! Прежде чем купить курс не поленился, изучил инфу с разных ресурсов и решил что курс Data Scientist в Eduson мне больше подходит. Он короткий, всего 9 месяцев, и рассчитан для тех, кто хочет с самого нуля изучить профессию. И да, я не ошибся, по подаче курс понятный, удобный. Отучился и уже вышел на работу по новой профессии.
Курс Data Scientist
Д
Алла
Хорошие курсы! Никогда не пользовалась онлайн курсами пока не заставила жизнь. Нужен был диплом Data Scientist, иначе меня отказывались двигать по работе. Тут дают и диплом, и знания. Много внимания уделено практике, есть симуляторы построения моделей машинного обучения и бизнес кейсы.
Курс Data Scientist
А
Преподаватели курса
Андрон Алексанян
CEO & Founder платформы для подготовки к собеседованиям IT Resume
Исполнительный директор региональной сети «Аптека-Центр»
лет в IT
10+
Преподаватель в МИФИ
Илья Воронцов
Преподаватель на курсах Learn.Python
Организатор хакатона по Digital Humanities
Преподаватель и соорганизатор проектной школы «Слон»
Преподаватель авторских курсов по алгоритмам и структурам данных, веб программированию, машинному обучению в школах «Интеллектуал» и «Силаэдр»
Александр Сенин
1 место на VTB Data Fusion Contest и хакатоне VK по машинному обучению на графах
ex-Software Engineer в Deutsche Bank
Специалист по разработке нейронных сетей в Лаборатории машинного обучения в «Альфа-Банке»
Олег Кожанов
Ментор по программированию
Работал в Amazon в Берлине
Director of Solution Engineering в Smaato
лет в разработке
15+
Георгий Смирнов
ex-Data Analyst в Tinkoff Bank
Победитель хакатонов «Цифровой прорыв» и Data Fusion
Специалист по разработке нейронных сетей в Лаборатории машинного обучения в «Альфа-Банке»
Спикер на ODS DataFest
Демид Гаибов
Спикер на Yandex Days Day и ODS DataFest
Преподаватель в МФТИ
Специалист по разработке нейронных сетей в Лаборатории машинного обучения в "Альфа-Банке"
Юлдуз Фаттахова
Технический лидер AI-проектов
Автор курсов по Machine Learning
лет в Data Science
6+
Преподаватель, ментор,
спикер конференций PHDays, OpenTalks и других
спикер конференций PHDays, OpenTalks и других
Работала в «Сбере», Noteful.ai
Призер хакатонов России и Германии
Джамиль Закиров
Работал в Huawei Noah's Ark Lab и Philips Innovation Labs
Технический директор в Picturino AI
Machine Learning Engineer в EyeQ Inc.
лет в машинном обучении
5+
Ментор по программированию
Никита Лалиев
автор курса по проектному менеджменту в IT
ex-Product Manager в Dastocks Inc.
ex-Middle AI Product Manager в ВКонтакте
Наталия Титова
Автор курсов в НИУ ВШЭ по анализу данных в бизнесе и Data Science
Старший преподаватель Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
Руководитель продуктовой аналитики в «МТС Банке»
лет в аналитике
10+
Александра Корнеева
1 место на хакатоне Data Product Hack ITMO
ex-Computer Vision Engineer в видеоаналитике
Аналитик-разработчик в Avito
Только базовые знания и навыки, которые сразу пригодятся в работе
Дополнительные материалы, которые помогают структурировать знания
Подробные видеоразборы от экспертов-практиков
Плавное погружение в профессию с нуля
Поддержка личных кураторов и преподавателей в течение года
Программа, построенная на запросах нанимающих менеджеров и HR от 2023 года
Комфортный формат обучения
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ __ _ _ _ _ _ _
Вы составите резюме и оформите портфолио
Вместе с отделом HR подготовите резюме с учетом специфики индустрии, поймете, что включить в портфолио, даже если нет релевантного опыта, и разместите его на интернет-ресурсах.
Отправим ваше резюме в компании-партнеры
Поддержим во время поиска работы
По окончании курса мы отправим ваше резюме в компании, чьих сотрудников обучаем с 2013 года: «Сбер», «М.Видео», МТС и другие.
Вы выберите подходящие вакансии по нашим рекомендациям и получите обратную связь по собеседованиям.
Вы пройдете технические собеседования
Покажем сайты с вакансиями, которых нет на hh.ru
Разберем основные вопросы и типичные тестовые задания. Расскажем о приемах, которые используют HR-менеджеры, и научим, как проходить интервью.
Вы узнаете, где и как искать работу, чем отличается найм в России и за рубежом, что влияет на карьерный трек дата-сайентиста и как составить личный план развития.
1
2
3
4
5
выпускников IT-курсов Eduson нашли работу
Поможем найти работу дата-сайентистом
или вернем всю сумму за обучение
Первые уроки бесплатно
Заполните заявку, чтобы получить доступ к первым модулям курса Data Scientist
· Познакомитесь с основами создания и управления продуктами
· Поймете, какие задачи решает Data Scientist
· Узнаете как устроена работа в IT
Мы изучили более 500 вакансий, поговорили с экспертами индустрии, и создали курс, после которого вы сможете уверенно выполнять все задачи аналитика данных.
Программа полностью соответствует требованиям к аналитикам данных в 2023 году
Программа обучения
215 видео- и интерактивных уроков, 10 практических кейсов и финальный проект
Как войти в профессию Data Scientist и чего от нее ожидать
Какие задачи решает специалист и какие навыки нужны для этого
Как развиваться в Data Science на протяжении всей карьеры
Открыть полную программу
Как работать с системой контроля версий Git
Как работать с GitHub
Как получить доступ к учебному репозиторию GitHub Eduson
11 уроков
Что такое случайные события и как рассчитывать их вероятность
Что такое распределения случайных величин
Как проверять гипотезы с помощью статистики
Как анализировать зависимости между случайными величинами: регрессионный и корреляционный анализ
4 урока
Как DS работает с данными
Как сформулировать требования к данным
Как собрать данные из различных источников
Как структурировать и предобработать данные
4 урока
Зачем бизнесу анализ данных
Как проходит процесс анализа данных
Как сформулировать проблему для анализа
Как проектировать базы данных
Как анализировать данные о бизнесе с помощью SQL
Как создавать запросы и подзапросы
10 уроков
Что такое разведочный АД
Какие бывают структуры данных
Как рассчитать корреляцию между данными и построить диаграмму рассеяния
Какие выводы можно сделать на основе EDA
3 урока
Как рассказать убедительную историю на основе данных
Какие ключевые элементы сторителлинга стоит использовать
10 уроков
Введение в линейную алгебру
Векторы, матрицы и линейная регрессия
Дискриминантный анализ и математическое моделирование
6 уроков
Что такое машинное обучение
Задачи и модели машинного обучения
Подбор предиткоров (признаков) для модели
Как тестировать модель
25 уроков
Линейная регрессия для поиска зависимости между показателями
Метод классификации для разделения данных на группы
Байесовский классификатор для классификации и прогнозирования
Кластеризация для поиска неизвестных групп в данных
Деревья решений и случайный лес
Временные ряды для прогнозирования
7 уроков
Как устроены рекомендательные системы и как они помогают бизнесу
Как строить рекомендательные системы и использовать предиктивные алгоритмы
Как построить коллаборативную рекомендательную систему
8 уроков
Цели Feature Engineering
Как найти признаки с наибольшим потенциалом
Как использовать анализ главных компонентов (PCA)
8 уроков
Как валидировать модель
Какие методы кросс-валидации существуют
Как избежать ошибок в оценке качества модели
6 уроков
Какие этапы внедрения модели существуют
Как ML-решения передают в производство
Какие стратегии доставки модели конечному пользователю существуют
Как работать с GIT
2 урока
Что такое мониторинг модели
Как работать в Airflow
7 уроков
Какие задачи можно решить с помощью Data Science в разных сферах
10 уроков
Как составить резюме (на русском и английском языках)
Как оформить портфолио и где его разместить
Как подготовиться к собеседованию и решению тестовых заданий
16 уроков
Дополнительный курс
Финальный проект и диплом
В конце курса вы решите большой бизнес-проект — соберете данные, создадите и натренируете модель машинного обучения, интерпретируете полученные результаты
23. Английский для IT-специалистов
22. Карьерный акселератор
21. Как применять инструменты Data Science в бизнесе
20. Мониторинг модели
19. Внедрение модели
18. Повышение качества работы модели
17. Feature Engineering
16. Рекомендательные системы
15. Модели машинного обучения
14. Введение в машинное обучение
13. Математика для Data Science
12. Аналитический сторителлинг
11. Разведочный анализ данных (EDA)
7. Основы статистики и теории вероятности
5 уроков
5. Углубленное программирование
Как работать с лямбда-функциями в Python
Как работать с датами и временем в Python
Как писать код на Python в рамках ООП
5 уроков
4. Работа с Linux
Как устроена ОС Linux
Как работать с удаленными серверами
Типы данных в Python
44 урока
Функции, условия, циклы и рекурсии
Основы объектно-ориентированного программирования
Качественный код
3. Python для анализа данных
Что такое абстракции и как с ними работать
Что такое простые и сложные типы данных
Что такое выражение, ветвление и цикл
17 уроков
2. Основы программирования
4,5 часа
7 уроков
7 часов
16 уроков
15 часов
34 урока
Доступ к материалам
и обновлениям курса навсегда
Не важно, сколько вам лет и какой у вас опыт, — вы справитесь
Просто следуйте программе обучения
Ваш куратор на связи 7 дней в неделю, чтобы просто и чётко ответить на любые вопросы.
Личный куратор поможет разобраться в материалах и применить знания на практике
Консультация
с наставником:
сможете уточнить что-либо по курсу;
задать вопрос о работе в Data Science;
разобрать реальные задачи;
узнать о возможных карьерных треках.
задать вопрос о работе в Data Science;
разобрать реальные задачи;
узнать о возможных карьерных треках.
•
•
•
•
•
•
•
Станьте IT-специалистом:
престижная профессия, востребованная на рынке труда;
льготы от государства — возможность взять ипотеку по ставке 5%;
налоговый вычет — верните 13% от стоимости курса.
льготы от государства — возможность взять ипотеку по ставке 5%;
налоговый вычет — верните 13% от стоимости курса.
•
•
•
•
•
IT
450 000+
человек уже прошли обучение в Eduson
Присоединяйтесь!
Стоимость курса
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Осталось мест: 3
Начало обучения: –
0 руб/мес
Рассрочка без скидки
0 руб/мес
Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на 24 месяца.
Статус
У меня есть промокод
Оформите налоговый вычет и верните 13% от стоимости обучения
Доступ к курсу навсегда. Обновления бесплатны!
-0%
до
Удостоверение о повышении квалификации подтвердит ваши навыки
Лидирующие компании доверяют
Академии Eduson обучение своих сотрудников
Лидирующие
компании доверяют
Академии Eduson обучение своих сотрудников
компании доверяют
Академии Eduson обучение своих сотрудников
Вы получите удостоверение о повышении квалификации
Образовательная деятельность в Академии Eduson (Общество с ограниченной ответственностью «Эдюсон») ведется на основании государственной лицензии №00374370 от 27 мая 2022 года.
У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации
и поможет в карьерном росте.
и поможет в карьерном росте.
Образовательная деятельность в Академии Eduson (Общество с ограниченной ответственностью «Эдюсон») ведется на основании государственной лицензии №00374370 от 27 мая 2022 года. У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации
и поможет в карьерном росте.
и поможет в карьерном росте.
Часто задаваемые вопросы
Чтобы понять, подходит ли вам курс, оставьте заявку на консультацию с нашим менеджером в форме выше. Менеджер подробно расскажет об обучении, ответит на все ваши вопросы.
Для старта обучения знание математики и опыт в анализе данных будет больших преимуществом, с нуля вы тоже сможете пройти весь курс, если приложите больше усилий в процессе обучения. Наши кураторы помогут вам в пройти курс до конца.
Курс вы сможете пройти за 9 месяцев, уделяя обучению всего 3−5 часов в неделю. Вы сможете учиться в своем темпе в любое время суток. Так вы сможете освоить профессию, совмещая с текущей работой и личной жизнью.
Вы смотрите лекции, тренируете навыки в тренажерах, выполняете домашние задания и решаете кейсы. Сдаете задания на проверку, получаете обратную связь, проводите работу над ошибками и двигаетесь дальше по курсу.
Доступ к курсу и всем обновлениям предоставляется навсегда. Вы сможете вернуться к материалам курса в любое время и использовать их при решении рабочих задач. Кроме того, приобретая курс, вы получаете доступ ко всем его последующим обновлениям. Так вы сможете освежить свои знания без необходимости покупать этот курс еще раз.
Конечно! У вас будет личный куратор во время и после обучения. Вы сможете задать вопросы касательно курсов и даже ваших текущих задач. С куратором можно общаться через удобный канал связи: почту или популярные мессенджеры.
Да, после прохождения всех уроков вы можете обратиться к куратору и получить официальный диплом о прохождении обучения с уникальным номером, печатью Академии и подписью ее основателя, а также Удостоверение о повышении квалификации.
Вы можете оплатить обучение одним платежом с помощью банковской карты или вносить ежемесячный платеж вместо единовременной оплаты. Проценты за это вам не начисляются. Также обучение можно оплатить по счету от юридического лица.
Да, конечно. Узнайте подробнее о подарочных сертификатах в специальном разделе.
Кто такой Data Scientist?
Data Scientist — это IT-специалист, который занимается обработкой и анализом больших объемов информации и данных (Big Data). Он находит неочевидные закономерности в них, использует технологии искусственного интеллекта и создает модели машинного обучения для решения задач в разных сферах.
Специалист по Data Science может:
· Предсказать, окупится ли новый бизнес-проект
· Создать рекомендательную систему для сервиса с фильмами и сериалами
· Разработать модель машинного обучения для банковского скоринга, на основании которого принимается решение о выдаче кредита клиенту
Бизнес, финансы, ритейл, киберспорт, образование, медицина — сейчас любая отрасль работает с постоянно растущими объемами данных и информации, которые необходимо анализировать и делать это точнее и быстрее, поэтому сейчас без специалиста по Data Science не может существовать ни одна серьезная организация.
· Улучшить системы рекомендаций в соцсетях и интернет-магазинах
Результаты работы Data Scientist`ов окружают вас повсюду в повседевной жизни
А еще специалисты по Data Science незаменимы в науке, медицине и создании передовых технологий: например, дата-сайенисты из Google AI создали модель для распознавания кожных болезней, которая может диагностировать 26 болезней кожи с точностью 97%, в том числе рак кожи на ранних стадиях развития.
Приложения для заказа такси
прогнозируют время подачи автомобиля клиенту и стоимость поездки и строят оптимальный маршрут с помощью методов машинного обучения
Музыкальные сервисы
подбирают музыкальные треки по вашим предпочтениям с помощью рекомендательных моделей машинного обучения
Социальные сети
рекомендуют друзей, формируют вашу новостную ленту и настраивают таргетированную рекламу по вашим интересам с помощью методов машинного обучения
Почему вам стоит освоить профессию Data Scientist?
Ее можно освоить с нуля — без технического или математического образования и опыта в IT
Дата-сайентисты в среднем зарабатывают больше, чем программисты и другие айтишники — около 185 000 рублей
Дата-сайентисты нужны во всех сферах: от ритейла и маркетинга до медицины и космонавтики
Дата-сайенисты участвуют в создании и используют в своей работе инновационные технологии: искусственный интеллект, Big Data, нейросети
Это одна из самых востребованных IT-профессий: вакансий в Data Science за последние 3 года стало больше на 433%
Дата-сайентисты могут работать удалённо с российскими и зарубежными компаниями и получать зарплату в валюте
185 000 рублей — средняя зарплата специалистов по Data Science в 2024 году
Без опыта
2 года опыта
3 года опыта
5 лет опыта
112 000₽
215 000₽
350 000₽
396 000₽+
Сотни компаний в России и за рубежом ищут дата-сайентистов
Junior Data Scientist
от 1 500 $ на руки
Санкт-Петербург
Без опыта
Data Scientist
70 000 — 150 000 ₽ до вычета налогов
Екатеринбург
Опыт от 1 года до 3 лет
Data Scientist
250 000 — 300 000 ₽ до вычета налогов
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Data Scientist / Аналитик риск-моделей
120 000 — 300 000 ₽ на руки
Опыт от 1 года до 3 лет
Москва,
Сходненская
Data Scientist
от 350 000 ₽ до вычета налогов
Опыт от 3 до 6 лет
Москва,
Алексеевская
Data Scientist (middle/senior)
от 450 000 ₽ до вычета налогов
Опыт от 3 до 6 лет
Москва
78%
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
Мы поможем вам найти работу или вернем деньги за курс
Покажем сайты с вакансиями, которых нет на hh.ru
Вы составите резюме и оформите портфолио
Трудоустроенных выпускников
Отправим ваше резюме в компании-партнеры
Поддержим во время поиска работы и проведем индивидуальные консультации
Вы узнаете, где и как искать работу, чем отличается найм в России и за рубежом, что влияет на карьерный трек аналитика данных и как составить личный план развития.
Вместе с отделом HR подготовите резюме с учетом специфики IT-индустрии, поймете, что включить в портфолио, даже если нет релевантного опыта, и разместите его на интернет-ресурсах (например, на GitHub).
По окончании курса мы отправим ваше резюме в компании, чьих сотрудников обучаем с 2013 года: «Сбер», «М.Видео», МТС и другие.
Вы выберите подходящие вакансии по нашим рекомендациям и получите обратную связь по собеседованиям.
Найдете работу или вернете деньги за обучение по программе «Содействие в трудоустройстве».
Найдете работу или вернете деньги за обучение по программе «Содействие в трудоустройстве».
Вы пройдете технические собеседования с помощью симулятора и получите фидбэк от экспертов курса
Разберем основные вопросы и типичные тестовые задания. Расскажем о приемах, которые используют HR-менеджеры, и научим, как проходить интервью.
1
2
3
4
5
и это зафиксировано в договоре
Успейте записаться на курс со скидкой и начните работать дата-сайентистом уже через 9 месяцев
-0%
до
Вы освоите ключевые навыки дата-сайентиста. Вы научитесь:
Мы проанализировали сотни вакансий на рынке и точно знаем, какие знания и навыки нужны работодателям
Автоматизировать процесс анализа данных с помощью Python
Строить и обучать модели машинного обучения
Применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач
Работать в команде по Agile и презентовать результаты своей работы
Прогнозировать и выявлять скрытые закономерности с помощью ML-моделей
Собирать информацию с помощью SQL-запросов к базам данных
Вы отработаете все навыки и знания на практике: решите 11 бизнес-кейсов
Вы предскажете, рискованно ли выдавать кредит соискателю на основе его пола, возраста, кредитной нагрузки и других данных.
Вы решите задачу кредитного скоринга на примере базы данных компании German Credit Data.
Вы классифицируете вина на основе их химических характеристик. Вместе с экспертом вы разберете, как отбирать признаки для классификации, обучать модель классификации и оценивать ее качество.
Вы решите задачу классификации на примере базы данных компании Wine.
Вы найдете факторы, влияющие на рост или падение стоимости жилья. отработаете навыки подготовки данных, обучения моделей и интерпретации их результатов.
Вы проанализируете базу данных с ценами домов в Калифорнии.
Вы будете учиться у экспертов-практиков, которые доступно объясняют материал
Олег Сидоршин
Наталия Титова
Алексей Подкидышев
Ex-ML Engineer в Yandex, Retail Group и Тинькофф
Никита Лалиев
Senior Data Scientist в ServiceNow
7+ лет опыта в Data Science
Ex-Senior Data Scientist в Microsoft и в QIWI
Эльвира Асташкина
Александр Ермоленко
Александр Сенин
Юлдуз Фаттахова
Георгий Смирнов
Даниил Гафни
Middle Data Scientist в отделе развития искусственного интеллекта Сбера
ML Engineer в Microsoft Edge Shopping
Преподает технологии хранения и обработки больших объемов данных в СПбГУ
4+ года опыта в Machine Learning
Senior Data Scientist в Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка
3+ года опыта в Machine Learning
Ex-Data Scientist в ML Laboratory, еx-Software Engineer в Deutsche Bank
Marketing Data Scientist в CleverDATA
Преподаватель Machine Learning в НИУ ВШЭ
6+ лет опыта в Machine Learning
Middle Data Scientist в Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка
4+ года опыта в Machine Learning
3+ года опыта в Machine Learning
Анастасия Семенова
Ex-Data Analyst в Tinkoff Bank
Middle Data Scientist в Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка
3+ года опыта в Machine Learning
Kaggle Competition Master
Senior ML Engineer в Toptal
3+ года опыта в программировании и Machine Learning
Ex-ML Engineer в СберМаркете
Senior Data Scientiest и Team Lead в SberData
5+ лет опыта в Data Science
Преподаватель, ментор и спикер конференций PHDays, OpenTalks
Ex-Middle AI Product Manager во ВКонтакте, еx-Product Manager в Dastocks Inc
5+ лет опыта в Data Science и консалтинге
Александра Корнеева
Руководитель продуктовой аналитики в МТС Банке
10+ лет опыта в аналитике данных
Старший преподаватель Факультета Компьютерных наук в НИУ ВШЭ
Джамиль Закиров
Аналитик-разработчик в Avito
3+ года опыта в Data Science и Machine Learning
Ex-Computer Vision Engineer
Демид Гаибов
Machine Learning Engineer в EyeQ Inc и технический директор в Picturino AI
5+ лет опыта в Machine Learning
Работал в Huawei Noah’s Ark Lab и Philips Innovation Labs
Олег Кожанов
Middle Data Scientist в Лаборатории машинного обучения в Альфа-Банке
2+ года опыта в Machine Learning
Преподаватель в МФТИ, спикер конференций Yandex Data Day и Data Fest
Director of Solution Engineering в Smaato
Ex-Amazon, Берлин
Ex-Senior Data Scientist в Microsoft и в QIWI
15+ лет опыта в разработке
Senior Data Scientist в ServiceNow
7+ лет опыта в Data Science
Marketing Data Scientist в CleverDATA
Преподаватель Machine Learning в НИУ ВШЭ
6+ лет опыта в Machine Learning
Программа нашего курса полностью соответствует требованиям работодателей в 2024 году
Добавили итоговый проект по А/В-тестированию, добавили рабочую тетрадь аналитика — май 2023
видеолекции, скринкасты, тренажеры
Формат:
Блок 1. Как учиться эффективно
Узнаете, как устроен курс, и составите личный план обучения. Вы научитесь:
4 курса
1 рабочая тетрадь
Качественно совмещать работу, учёбу и личную жизнь
•
Эффективно работать с книгами и статьями
•
Быстро разбираться в новой для себя теме
•
Блок 2. Введение в Data Science
Вы поймете:
3 курса
1 раздатка
Какими навыками и инструментами должен владеть специалист Data Science.
•
Как проектируют проекты в Data Science по методологии CRISP-DM
•
Что такое Data Science, искусственный интеллект и машинное обучение и как они связаны между собой
•
Блок 3. Основы программирования
Вы изучите основные концепции программирования, которые применяются в разных языках. Вы поймете:
7 курсов
1 воркбук
Что такое множества
•
Что такое простые и сложные типы данных
•
Что такое логические операции
•
Что такое цикл, рекурсия и функция
•
Блок 4. Работа с Linux
Вы изучите основы работы с Linux, которые позволят вам управлять компьютером с помощью командной строки. Вы научитесь работать с Linux через командную оболочку Bash:
5 курсов
подключаться к удалённым серверам
•
писать скрипты
•
редактировать папки и файлы
•
собирать, просматривать и фильтровать логи
•
Блок 5. Работа с Python
Вы изучите синтаксис Python и научитесь писать программы, чтобы работать с алгоритмами машинного обучения. Вы научитесь:
51 курс
68 задач в песочнице
5 воркбуков
создавать функции и лямбда-функции и применять их
•
работать с разными типами данных
•
задавать условия, циклы и рекурсии
•
использовать модули и библиотеки
•
обрабатывать файлы
•
работать с лямбда-функциями, comprehensions, итераторами, генераторами
•
использовать регулярные выражениям
•
обрабатывать исключения
•
программировать в объектно-ориентированной методологии
•
писать читаемый код
•
Блок 6. Теория вероятности и математическая статистика
Вы научитесь применять критерии для проверки статистических гипотез и познакомитесь с классическими статистическими тестами: Стьюдента, Манна-Уитни, Фишера, Колмагорова-Смирнова и Пирсона. Вы поймете:
14 курсов
10 практических заданий
Что такое случайные величины и дискретное распределение случайной величины
•
Что такое случайное событие, условная и полная вероятность события, — и как это рассчитать
•
Что такое генеральная совокупность и выборка
•
Как описывать набор данных с помощью статистики и оценивать параметры распределения
•
Как читать визуализации статистических данных, подбирать диаграммы под задачи и не ошибаться при визуализации статистических данных
•
Как применять статистические критерии
•
Блок 7. Аналитика данных для бизнеса
Вы получите рабочую тетрадь аналитика данных с шаблонами по методологии PDAR.
Вы узнаете:
Вы узнаете:
3 курса
1 рабочая тетрадь
как формулировать проблему для анализа
•
зачем бизнесу анализ данных
•
как анализировать данные по алгоритму PDAR
•
Блок 8. Работа с базами данных
Вы освоите функции PostgreSQL, которые позволят вам использовать базы данных в работе. Вы научитесь:
19 курсов
2 кейса
Работать с PostgreSQL
•
Устанавливать и настраивать базы данных и подключаться к ним
•
Проектировать базы данных
•
Писать SQL-запросы: срезы и фильтрация данных
•
Использовать агрегирующие функции
•
Делать подзапросы и оконные функции
•
Работать с Data Definition Language SQL
•
Экспортировать данные и запросы
•
Работать с базами данных через Python
•
Блок 9. Работа с данными
Вы научитесь:
6 курсов
Оценивать качество данных
•
Собирать, структурировать и предобрабатывать данные
•
Блок 10. Разведочный анализ данных
Вы освоите вычисление описательных статистик, которые позволяют делать выводы о наборе данных и научитесь определять, какие факторы влияют на набор данных с помощью корреляционного и дисперсионного анализа. Вы научитесь:
7 курсов
6 практических заданий
1 кейс
Оценивать центральное положение и вариабельность данных
•
Визуализировать данные
•
Выполнять корреляционный и дисперсионный анализ
•
Блок 11. Математика для машинного обучения
Вы изучите с нуля или вспомните школьную и вузовскую математику, чтобы освоить математические концепции, на которых строятся алгоритмы машинного обучения.
Вы узнаете:
Вы узнаете:
15 курсов
Что такое матрицы и какие операции с ними можно выполнять
•
Как вычислить обратную матрицу, ранг матрицы и определитель матрицы
•
Что такое векторы и что с ними можно делать
•
Как определяется функция, предел, производная и интеграл функции
•
Как матрицы и векторы помогают решать системы линейных уравнений
•
Что такое регрессия и какие функции потерь используют в задаче регрессии
•
Что такое математическое моделирование
•
Блок 12. Введение в машинное обучение
Вы изучите вводные темы, которые пригодятся в следующих блоках, научитесь снижать размерность задачи и исключать из неё лишние предикторы, чтобы найти решение быстрее и сделать его более интерпретируемым. Вы узнаете:
Как работают нейронные сети
•
Как устроено машинное обучение
•
Как выполнять анализ главных компонент
•
Как подбирать предикторы для моделей машинного обучения
•
5 курсов
1 тренажер
Блок 13. Линейная регрессия
Вы узнаете, что такое линейная регрессия с точки зрения математики и машинного обучения, как усложнить этот алгоритм и оценить качество модели. Вы изучите, как обучать модели с помощью библиотеки scikit-learn. Вы научитесь:
2 курса
1 кейс
1 задание
подготавливать данные для моделей
•
формулировать задачу линейной регрессии
•
обучать модель линейной регрессии
•
добавлять в модель регуляризацию
•
добавлять в модель нелинейные признаки
•
оценивать качество модели
•
Блок 14. Классификация
Вы изучите 5 алгоритмов, которые позволяют решить задачу классификации и отработаете их применение на практике. Вы научитесь:
8 курсов
5 кейсов
4 практических заданий
выбирать метод классификации
•
формулировать задачу классификации
•
подготавливать данные для моделей
•
выполнять классификацию с помощью k-ближайших соседей
•
выполнять классификацию с помощью логистической регрессии
•
выполнять классификацию с помощью метода опорных векторов
•
выполнять классификацию с помощью байесовского классификатора
•
выполнять классификацию и решать задачу регрессии с помощью деревьев решений и случайного леса
•
оценивать качество моделей классификации
•
Блок 15. Кластеризация
Вы узнаете, как формулируется задача кластеризации, чем она отличается от классификации, изучите 3 алгоритма и отработаете их применение на практике. Вы научитесь:
3 курса
1 кейс
1 практическое задание
Выбирать метод классификации
•
Формулировать задачу кластеризации
•
Подготавливать данные для моделей
•
Выполнять кластеризацию с помощью метода k-средних
•
Выполнять кластеризацию с помощью методов DBSCAN и HDBSCAN
•
Блок 16. Прогнозирование
Вы узнаете, что такое временные ряды и как их прогнозировать с помощью обычных алгоритмов машинного обучения и авторегрессионных моделей. Вы научитесь:
3 курса
5 кейсов
1 практическое задание
подготавливать данные для моделей, в том числе с помощью библиотеки ETNA
•
анализировать и декомпозировать временной ряд на тренд, сезонность и шум
•
проверять стационарность временного ряда
•
обучать модели авторегрессии — модели экспоненциального сглаживания, SARIMAX, TBATS, Prophet
•
Блок 17. Feature Engineering
Вы узнаете, как улучшать качество моделей с помощью преобразования признаков.
Вы научитесь:
Вы научитесь:
2 курса
2 кейса
Работать с категориальными признаками
•
Подбирать признаки для моделей
•
Блок 18. Как IT-команды работают над проектами
Вы поймёте процесс разработки и научитесь работать по спринтам. Вы узнаете:
7 курсов
Что такое SCRUM и как его придерживаться
•
Как устроена командная работа по Agile
•
Как пользоваться таск-менеджерами
•
Блок 19. Системы контейнеризации
Вы научитесь упаковывать приложение в контейнер. Вы узнаете:
3 курса
Что как устроена контейнеризация
•
Что такое виртуализация и зачем она нужна
•
Как работает Docker
•
Как упаковать приложение в контейнер
•
Блок 20. Продакшн кода
Вы узнаете:
3 курса
Какие есть принципы и практики CI/CD и как их применять
•
Зачем нужна методология DevOps
•
Как настраивать CI/CD-пайплайн
•
Попробуйте первые уроки бесплатно
Заполните заявку, чтобы получить доступ к первым урока курса и понять, как проходит обучение на платформе Eduson:
· Узнаете, какие знания и навыки нужны, чтобы стать специалистом по Data Science
· Поймете, как связан искусственный интеллект и Data Science
· Узнаете, что такое машинное обучение и как оно устроено
Вы получите удостоверение о повышении квалификации
Образовательная деятельность в Академии Eduson (Общество с ограниченной ответственностью «Эдюсон») ведется на основании государственной лицензии №00374370 от 27 мая 2022 года.
У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации
и поможет в карьерном росте.
и поможет в карьерном росте.
Образовательная деятельность в Академии Eduson (Общество с ограниченной ответственностью «Эдюсон») ведется на основании государственной лицензии№00374370 от 27 мая 2022 года. У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации
и поможет в карьерном росте.
и поможет в карьерном росте.
Доступ к курсу навсегда
Все материалы останутся у вас навсегда, а обновления будут подгружаться в ваш личный кабинет бесплатно
Личный куратор на 1 год
Он будет помогать вам не только во время обучения, но и даже когда вы устроитесь на работу
Гибкий график обучения
Можно учиться в любое удобное вам время и совмещать обучение с работой и личными делами
Никакой воды — понятная теория и очень много практики
То есть не просто «прошёл и забыл», как в университетские годы, а «пришёл — увидел — применил»
Мы разработали программу так, чтобы студенты без опыта и с нуля, шаг за шагом, освоили все необходимые навыки и инструменты
Программа рассчитана на новичков и построена по принципу «от простого — к сложному»
Вас ждет эффективный и удобный формат обучения
Успейте записаться на курс со скидкой и начните работать дата-сайентистом уже через 9 месяцев
-0%
до
Студентам нравятся наши курсы
Cредний рейтинг — 4,6
163 отзыва
Рейтинг: 4,8
105 отзывов
Рейтинг: 4,4
65 отзывов
Рейтинг: 4,5
42 отзыва
Рейтинг: 4,4
30 отзывов
Рейтинг: 4,4
108 отзывов
Рейтинг: 4,6
29 отзывов
Рейтинг: 4,6
51 отзыв
Рейтинг: 4,6
32 отзыва
Рейтинг: 4,5
Отзывы о курсе
25.02.2024 Алексей
5.0
Профессия Data Scientist с нуля
Темы разобраны до мельчайших деталей
Прохожу курс «Data Scientist» с нуля. Я не ожидал, что будет мне трудновато, но все равно не бросил, много времени уделяю обучению. Хорошо хоть формат в виде записанных лекций, видео уроков и их можно смотреть в любое удобное время. К обучению можно приступать, не имея физико-математических дисциплин. И по окончании курса, уже с дипломом на руках, представляется помощь в трудоустройстве. Материал подается простыми терминами, чтобы каждому было понятно, все темы разобраны до мельчайших деталей. Реально углубится в ИТ сферу.
26.11.2023 Максименко Влад
5.0
Профессия Data Scientist с нуля
Крутой курс
Пройдена часть моего обучение Data Scientist. В начале августа я загорелся разобраться в этой сфере, убежденный высоким спросом и зарплатой специалистов. Остановился на этой платформе по рекомендации друга, он проходил курс по продажам. Я ни разу пока не пожалел уделенного времени на ознакомление и проработку. Плавное усложнение информации и заданий, понятное изложение. Сейчас я прошел только 40 процентов курса и понимаю, куда буду двигаться дальше. Это очень круто, курс оказался именно тем, что я искал.
23.11.2023 Анна Мартюк
5.0
Профессия Data Scientist с нуля
Доступно, понятно
На данный момент прохожу курс «Специалист Data Scientist». Остановилась на этом курсе, хочу пробовать работать в этом направлении. Пока что мне нравится, курсы записаны в видео уроках, где все начинается с наименьшего и дальше уже переход к сложному. Мне, как новичку не трудно было понимать тему. После теории нужно проходить тестирование, не все у меня с первого раза получалось, я тогда снова пересматривала тему, чтобы закрепить все. Доступно, понятно и в октябре была большая скидка на этот курс.
08.08.2023 Борис Меньшов
5.0
Профессия Data Scientist с нуля
Полностью освоил профессию
Курс закончил недавно, так как появилась острая необходимость работать удаленно. Могу резюмировать, что знания, которые я получил в ходе обучения, помогли мне полностью освоить профессию, после окончанию курса уже нашел работу по специальности. Помимо теории, в курс заложено много практики и есть тренажёры для отработки навыков.
Уже более 10 лет крупнейшие компании обучают своих сотрудников в нашей школе
Лидирующие
компании доверяют
Академии Eduson обучение своих сотрудников
компании доверяют
Академии Eduson обучение своих сотрудников
Успейте записаться на курс со скидкой
Осталось мест: 3
Начало обучения: –
0 руб/мес
Рассрочка без скидки
0 руб/мес
Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на 24 месяца.
Статус
У меня есть промокод
-0%
до
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Оформите налоговый вычет и верните 13% от стоимости обучения
Доступ к курсу навсегда. Обновления бесплатны!
Этот курс может оплатить ваш работодатель
Удостоверение о повышении квалификации подтвердит ваши навыки
Оформите заявку сегодня и получите личную консультацию с экспертом курса в подарок
Часто задаваемые вопросы
Чтобы понять, подходит ли вам курс, оставьте заявку на консультацию с нашим менеджером в форме выше. Менеджер подробно расскажет об обучении, ответит на все ваши вопросы.
Для старта обучения знание математики и опыт в анализе данных будет больших преимуществом, с нуля вы тоже сможете пройти весь курс, если приложите больше усилий в процессе обучения. Наши кураторы помогут вам в пройти курс до конца.
Курс вы сможете пройти за 9 месяцев, уделяя обучению всего 3−5 часов в неделю. Вы сможете учиться в своем темпе в любое время суток. Так вы сможете освоить профессию, совмещая с текущей работой и личной жизнью.
Вы смотрите лекции, тренируете навыки в тренажерах, выполняете домашние задания и решаете кейсы. Сдаете задания на проверку, получаете обратную связь, проводите работу над ошибками и двигаетесь дальше по курсу.
Доступ к курсу и всем обновлениям предоставляется навсегда. Вы сможете вернуться к материалам курса в любое время и использовать их при решении рабочих задач. Кроме того, приобретая курс, вы получаете доступ ко всем его последующим обновлениям. Так вы сможете освежить свои знания без необходимости покупать этот курс еще раз.
Конечно! У вас будет личный куратор во время и после обучения. Вы сможете задать вопросы касательно курсов и даже ваших текущих задач. С куратором можно общаться через удобный канал связи: почту или популярные мессенджеры.
Да, после прохождения всех уроков вы можете обратиться к куратору и получить официальный диплом о прохождении обучения с уникальным номером, печатью Академии и подписью ее основателя, а также Удостоверение о повышении квалификации.
Вы можете оплатить обучение одним платежом с помощью банковской карты или вносить ежемесячный платеж вместо единовременной оплаты. Проценты за это вам не начисляются. Также обучение можно оплатить по счету от юридического лица.
Да, конечно. Узнайте подробнее о подарочных сертификатах в специальном разделе.
academy@eduson.tv
Популярные курсы
Финансовый директор
Excel и Google-таблицы
Sales MBA
Soft skills: для руководителя
Методист
Бизнес-аналитик
Направления обучения
Направления
Публичная оферта
115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19
© 2020–2024 Eduson Academy
Академия
Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома
Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома
Получите полную программу курса в PDF
Получите полную программу курса в PDF
Получите полную программу курса в PDF
Получите полную программу курса в PDF
