Образовательная лицензия
Министерство науки
Data Scientist
- Найдёте работу, или вернём деньги
- Обучение на реальных бизнес-кейсах и в симуляторах Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SQL, Jupyter Notebook, Matplotlib/Seaborn
- Документ об образовании установленного образца и диплом от Eduson
- Актуальная программа — научитесь применять нейросети для аналитики и разработки
Станьте востребованным специалистом за 8 месяцев и зарабатывайте от 150 000 ₽ в месяц
4.7 из 5
по отзывам 2 734 студентов
Академия Eduson стала лауреатом в номинации «Выбор рынка» 🏆
Жюри оценило кратный рост компании за короткий срок в условиях высокой конкуренции.
Жюри оценило кратный рост компании за короткий срок в условиях высокой конкуренции.
2 диплома
удостоверение о повышении квалификации и диплом Академии Eduson — резидента «Сколково»
10 преподавателей-экспертов в области Data Science
Ведущие специалисты Альфа-банка, Avito, Microsoft, IT Resume, Сбера — получите знания от практиков, которые разрабатывают нейросети, рекомендательные системы и AI-решения.
Личный куратор на год
ответит на ваши вопросы в течение 10 минут — без долгого ожидания
Выгодная рассрочка без процентов
Учитесь сейчас — платите через месяц.
Поможем оформить налоговый вычет 13% или оплатить обучение за счет работодателя.
Поможем оформить налоговый вычет 13% или оплатить обучение за счет работодателя.
Занятия в удобное время
без строгих дедлайнов, лекций и расписаний. Курс с регулярными обновлениями доступен вам навсегда!
37 практических заданий и бизнес-кейсов, 8 тренажёров
основанные на актуальных задачах бизнеса
Нейросети помогут:
Освойте AI-инструменты для аналитиков и значительно упростите вашу работу.
70% аналитиков уже используют нейросети в работе — научитесь и вы
Вы научитесь:
Получить консультацию или записаться на курс
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Специалисты Data Science нужны на рынке
По данным исследований, спрос на специалистов по Data Science ежегодно увеличивается на 22%, и эти темпы сохранятся как минимум до 2030 года. Компаниям из медицины, IT, ритейла, банковской сферы и других отраслей нужны специалисты для работы с большими данными.
1
Data Scientist развивается в разных направлениях
Data Scientist может развиваться в различных направлениях: от анализа данных и машинного обучения до разработки сложных AI-решений и руководящих позиций в бизнесе.
2
Легко войти в профессию
Для старта в Data Science не требуется техническое образование. Наш курс обучает с нуля: вы освоите Python, SQL и ключевые алгоритмы, которые помогут быстро погрузиться в задачи Data Science и начать работать.
3
4 причины стать Data Scientist
Можно работать удалённо
Специалист может работать удалённо или устроиться в офис, вести один проект или сразу несколько.
4
112 500 ₽
227 500₽
360 000 ₽
После курса
1-3 лет опыта
Более 3 лет опыта
Спрос превышает предложение — зарплаты растут
По данным «Хабр Карьеры», средняя зарплата Data Scientist в России в 2024 году составляет 227 500 рублей в месяц. Она варьируется в зависимости от опыта и навыков специалисты.
Junior
Middle
Senior
Навыки
Ваши навыки после обучения
Должность
Data Scientist
- Собираю и анализирую большие объёмы данных для поиска скрытых закономерностей
- Строю и обучаю модели машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация
- Применяю методы обработки данных: очистка, нормализация, трансформация
- Использую SQL для работы с базами данных
- Визуализирую данные с помощью Python (Matplotlib, Seaborn)
- Создаю прогностические модели для решения бизнес-задач
- Применяю алгоритмы Data Science для оптимизации бизнес-процессов
- Автоматизирую процесс анализа данных с помощью Python
- Разрабатываю прогнозы и аналитические модели для поддержки управленческих решений
- Применяю методологии Agile и Scrum для оптимизации процессов разработки
Инструменты
Основной анализ и обработка данных.
Ключевой язык программирования для Data Science.
Работа с табличными данными.
Операции с массивами и векторами.
Машинное обучение.
Удобная облачная платформа для написания кода.
Работа с базами данных, анализ данных о бизнесе.
Интерактивное программирование.
Визуализация данных и графиков.
Система контроля версий и работы с репозиториями.
Визуализация и бизнес-аналитика.
и добавите их в портфолио
Решите 11 реальных бизнес-кейсов
78% выпускников Eduson находят работу, остальным возвращаем деньги — это зафиксировано в договоре
Как работает программа «Содействие трудоустройству»
Поможем составить резюме и оформить портфолио
Вы подготовите резюме с учётом специфики индустрии и разместите его на интернет-ресурсах.
Подготовим к собеседованиям
Разберём основные вопросы и типичные тестовые задания. Расскажем о приёмах HR-менеджеров и научим проходить интервью.
Отправим резюме лучшим партнёрам
Среди них — «Сбер», «М.Видео», МТС и другие.
Кем были — кем стали
5 историй реальных студентов Eduson
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Симулятор навыков
Превратите знания в реальный опыт
Изучите основы статистики
Вы познакомитесь с базовыми терминами теории вероятности и описательной статистики, которые нужны начинающему аналитику данных. Вы поймёте, как рассчитывать вероятности событий для бизнеса и использовать простые статистические метрики для анализа.
Рассчитывайте метрики
unit-экономики
unit-экономики
Тренажёры научат определять юнит бизнеса и работать со сложными формулами. Вы научитесь рассчитывать главные метрики бизнеса, которые показывают экономическое состояние продукта.
Подготовьтесь к собеседованиям
Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.
Получайте обратную связь
Куратор проверит вашу работу, укажет на зоны роста и даст рекомендации. Все успешные проекты из тренажёра и песочницы можно добавить в портфолио, которое выделит вас среди других кандидатов.
Преподаватели — опытные специалисты в Data Science
Александр Ермоленко
Data Scientist, «Сбер». Специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в B2C-направлении.
Джамиль Закиров
Со-founder & CTO компании Picturnio AI. Более 5 лет опыта в компьютерном зрении.
Эльвира Асташкина
Senior Data Scientist, Microsoft. Специалист в области машинного обучения и анализа данных.
Александр Сенин
Middle Data Scientist, «Альфа-Банк». Победитель хакатонов VTB Data Fusion Contest и Хакатона VK.
Имеет опыт работы в нейросетях и рекомендательных системах, участвует в обучении стажёров.
Георгий Смирнов
Специалист по разработке нейронных сетей, «Альфа-Банк».
3 года опыта в DS, победитель нескольких хакатонов. Выпускник МГУ, специалист по цифровой аналитике.
Наталия Титова
Руководитель направления продуктовой аналитики, «МТС Банк».
Более 10 лет опыта в аналитике, автор курсов и программ в НИУ ВШЭ.
Александра Корнеева
Аналитик-разработчик в Avito. Победитель хакатонов, специализируется на ML и DL.
3 года опыта в разработке и внедрении аналитических решений.
Юлдуз Фаттахова
Технический лидер AI-проектов с более чем 6-летним опытом в DS.
Преподаватель курсов по ML и спикер международных конференций.
Реализовал более 10 успешных проектов, автор 3 научных публикаций.
7 лет опыта в DS, гордится своими инновационными решениями, которые приносят пользу бизнесу.
Победитель нескольких международных конкурсов, преподаватель с опытом работы в DS более 4 лет.
Алексей Подкидышев
Machine Learning Engineer в Microsoft Edge Shopping.
Демид Гаибов
Middle Data Scientist, «Альфа-Банк». Более 2 лет опыта в DS/ML и преподавания в МФТИ.
Олег Сидоршин
Работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных IT-компаний. Специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.
Выступал на крупных конференциях, таких как «Yandex Days» и «ODS DataFest».
Middle Data Scientist, «Альфа-Банк». Разработчик нейронных сетей, победитель Kaggle Data Fusion 2023.
Более 3 лет опыта в DS/ML. Участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с Nvidia.
Научитесь разбираться в новой теме, анализировать и структурировать информацию
- Как быстро погрузиться в материал
- Как эффективно конспектировать, выделять ключевые идеи и применять критическое мышление
- Как составить план обучения и расставить приоритеты
2. Введение в Data Science
Познакомитесь с профессией, ключевыми навыками и областями применения Data Science.
- Как связаны Data Science и искусственный интеллект
- Как устроены проекты Data Science
- Какие инструменты и навыки нужны в Data Science
3. Основы программирования
Разберётесь с логикой и типами данных, а также узнаете, что такое функции, циклы и рекурсии.
- Как устроены простые и сложные типы данных
- Как работают выражение, ветвление, цикл и функция
- Что такое рекурсивный и итеративный процессы
4. Начало работы с Python
Установите Python, настроите рабочее окружение, изучите стандарты кода и работу с Git и GitHub. Напишете свой первый код на Python.
- Что такое языки программирования и для чего они нужны
- Как установить Python и выбрать редактор кода
- Как работать с системой контроля версий Git и использовать GitHub
5. Работа с Linux
Научитесь использовать командную строку, скрипты Bash и управлять удалёнными серверами.
- Как устроена ОС Linux
- Как работать с командной оболочкой и скриптами Bash
- Как работать с удалёнными серверами и логами
6. Типы данных в Python
Изучите основные типы данных в Python: числа, строки, булевые переменные. Научитесь работать с коллекциями: списками, кортежами, множествами и словарями. Попрактикуетесь в интерактивной песочнице на платформе.
- Как работать с числами, булевыми переменными в Python
- Как работать со строками
- Как использовать списки, кортежи, множества и словари
7. Функции
Разберётесь, что такое функции, как их создавать и использовать. Научитесь передавать аргументы, работать с args и kwargs, использовать локальные и глобальные переменные.
- Что такое функция, как её создать и как задавать аргументы
- Как использовать конструкции *args и **kwargs
- Как работать с глобальными и локальными переменными
8. Условия, циклы и рекурсии
Познакомитесь с условиями и циклами. Поймёте, как использовать условные операторы в функциях.
- Как работать с условиями и условными операторами
- Как использовать циклы и рекурсии в Python
- Как сочетать условия, избегать дублирований и не усложнять код
9. Модули и файлы
Узнаете, как импортировать и создавать модули. Узнаете, как работать с модулями os. sys, math, glob, time и datetime. Поймёте, какие операции можно производить с их помощью.
- Как импортировать и создавать модули
- Какие основные модули есть в Python и какие возможности они дают
- Как открывать, закрывать, редактировать файлы в Python
10. Углублённое программирование
Научитесь работать с лямбда-функциями, итераторами и генераторами. Разберётесь, как обрабатывать исключения. Освоите регулярные выражения и попрактикуетесь в интерактивной песочнице.
- Как работать с лямбда-функциями, comprehensions, итераторами и генераторами в Python
- Как обрабатывать исключения в Python
- Как применять регулярные выражения
11. Основы объектно-ориентированного программирования
Познакомитесь с принципами ООП: инкапсуляцией, наследованием, полиморфизмом. Научитесь создавать классы и объекты.
- Как создавать классы и объекты
- Как работают инкапсуляция, наследование и полиморфизм в Python
- Как писать код в парадигме ООП
12. Качественный код
Научитесь писать читаемый, поддерживаемый и организованный код в Python.
- Как организовать и отформатировать код
- Как управлять зависимостями
- Что такое дебаггинг, рефакторинг и оптимизация
13. Теория вероятности и математическая статистика
Изучите основные законы вероятности, статистические критерии и методы анализа данных.
- Что такое случайное событие и вероятность события и как это рассчитать
- Что такое случайные величины, дискретное распределение, генеральная совокупность и выборка
- Как описывать набор данных с помощью статистики, оценивать параметры распределения и подбирать визуализацию
14. Аналитика данных для бизнеса
Разберётесь, как аналитика помогает принимать решения в бизнесе и как формулировать аналитические задачи.
- Что такое алгоритм PDAR
- Как проходит процесс анализа данных
- Как сформулировать проблему для анализа
15. Работа с базами данных
Научитесь проектировать базы данных, освоите функции PostgreSQL, которые позволят вам использовать базы данных в работе и подключать базы к Python.
- Как подключать, настраивать и проектировать базы данных
- Как писать SQL-запросы, использовать агрегирующие функции, делать подзапросы и оконные функции
- Как работать с базами данных с помощью Python
16. Работа с данными
Узнаете, как подготовить данные к анализу: собирть и очистить данные, а также проанализировать их качество.
- Как структурировать и предобработать данные
- Как собрать данные и оценить их качество
- Как парсить данные с веб-страниц и анализировать данные с помощью Pandas Profiling
17. Разведочный анализ данных
Изучите, какие бывают методы анализа данных, а также какие выделяют типы данных. Научитесь проводить корреляционный и дисперсионный анализ.
- Как оценить центральное положение и вариабельность данных
- Как визуализировать данные и провести анализ
- Как выполнять корреляционный и дисперсионный анализ
18. Математика для машинного обучения
Освоите математические концепции, на которых строятся алгоритмы машинного обучения: матрицы, векторы, линейные и нелинейные операции, пределы, функции, линейные уравнения и основы регрессии.
- Что такое матрицы, векторы и функции
- Как использовать производные и интегралы
- Что такое регрессия и как её применять
19. Введение в машинное обучение
Изучите основы машинного обучения, нейросетей, метод главных компонент и работу с предикторами.
- Как устроено машинное обучение и нейросети
- Как работает метод главных компонент
- Как выбрать предикторы для модели
20. Линейная регрессия. Как найти зависимость между показателями
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.
- Как решить задачу линейной регрессии
- Как реализовать линейную регрессию на Python
- Как пользоваться платформой Kaggle
21. Классификация. Как разделить данные на группы
Изучите методы классификации: k-ближайших соседей, опорных векторов и логистическую регрессию.
- Как решить задачу классификации
- Как оценить качество классификации
- Как устроены методы k-ближайших соседей, логистической регрессии и опорных векторов
22. Байесовский классификатор
Освоите вероятностный подход к классификации и примените его на практике.
- Как устроен байесовский классификатор
- Как классифицировать данные с помощью байесовского классификатора
- Какие задачи помогает решить байесовский классификатор
23. Классификация. Деревья решений
Научитесь использовать деревья решений для анализа данных и прогнозов.
- Что такое деревье решений
- Как использовать деревья решений
- Какие задачи классификации помогает выполнить дерево решений
24. Классификация. Случайный лес
Освоите метод случайного леса и научитесь применять его для прогнозов.
- Что такое случайный лес
- Как использовать случайный лес
- Какие задачи классификации помогает решить случайный лес
25. Кластеризация. Как найти неизвестные группы в данных
Научитесь находить скрытые группы в данных с помощью k-средних, DBSCAN и HDBSCAN.
- Как разделить данные
- Как использовать методы кластеризации: k-средних, DBSCAN и HDBSCAN
- Как применить методы кластеризации на практике
26. Прогнозирование
Вы узнаете, что такое временные ряды и как их прогнозировать с помощью обычных алгоритмов машинного обучения и авторегрессионных моделей.
- Как анализировать и декомпозировать временной ряд на тренд, сезонность и шум
- Как подготавить данные для моделей, в том числе с помощью библиотеки ETNA, и как проверить стационарность временного ряда
- Как обучать модели авторегрессии — модели экспоненциального сглаживания, SARIMAX, TBATS, Prophet
27. Feature Engineering
Вы узнаете, как улучшать качество моделей с помощью преобразования признаков.
- Что такое feature engineering
- Как извлекать признаки из данных
- Как улучшить качество предсказаний модели
28. Как IT-команды работают над проектами
Познакомитесь с принципами Agile, SCRUM и жизненным циклом разработки. Освоите инструменты таск-менеджмента и командной коммуникации.
- Введение в Agile, SCRUM, SDLC и Waterfall
- Как использовать Trello, Asana, Jira
- Как общаться на IT-темы на английском языке
29. Системы контейнеризации
Научитесь виртуализировать окружение и упаковывать приложения в контейнеры с помощью Docker.
- Что такое виртуализация и как она работает
- Как устроена контейнеризация
- Как упаковать приложение в контейнер
30. Продакшн кода
Разберётесь в DevOps-практиках, автоматизации CI/CD и настройке пайплайнов.
- Введение в DevOps и принципы CI/CD
- Как развернуть приложение с помощью виртуализации
- Как настраивать пайплайны
31. Нейросети для работы
Узнаете, как использовать нейросети в повседневной и профессиональной деятельности.
- Как использовать нейросети в Excel, Google Sheets и других инструментах
- Как повысить личную эффективность и карьерный рост
- Как создать личного AI-помощника
32. Трудоустройство и развитие в профессии
Научитесь искать работу, проходить собеседования и строить карьеру.
- Как составить резюме и портфолио
- Как пройти ассессмент, тестирование и собеседование
- Как начать карьеру в Data Science
Доступ к материалам и обновлениям курса навсегда
Мы регулярно обновляем наши курсы и дополняем их новыми знаниями.
У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации и поможет в карьерном росте. Мы обучаем по государственной лицензии № 374 370 от 27 мая 2022 года.
Удостоверение о повышении квалификации
.
Образование — это инвестиция, и мы помогаем сделать её разумной
Можно вернуть до 13% от стоимости курса, мы поможем оформить документы.
Налоговый вычет
Без переплат, первого взноса или дополнительных процентов.
Рассрочка без процентов
Стоимость курса
0 ₽ / мес
Специальная цена
Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой до 24 месяцев
Оплатить сразу со скидкой
Записаться на бесплатную консультацию
Оплатить сразу со скидкой
Записаться на бесплатную консультацию
Доступ к курсу и регулярным обновлениям — навсегда
- Личный куратор на 365 дней
- Индивидуальные консультации с экспертами
- Удобная учебная платформа с техподдержкой
- Консультация HR-специалиста
- Гарантия содействия трудоустройству: найдёте работу, или вернём деньги
- Удостоверение о повышении квалификации
- Диплом Академии Eduson — резидента «Сколково»
Оформите налоговый вычет и верните 13% от стоимости обучения
Стоимость курса
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Статус
У меня есть промокод
Лидирующие компании доверяют Академии Eduson обучение своих сотрудников
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 не нужны специальные знания. Вы сможете с нуля погрузиться в профессию Data Scientist и освоить все необходимые навыки.
Обучение рассчитано на 6 месяцев, но вы можете делать перерывы и проходить его в удобном темпе. Мы не оставим вас без поддержки – куратор будет с вами в течение целого года.
Вы смотрите лекции и выполняете задания и кейсы в комфортном для вас темпе в любое время суток.
Доступ к курсу и всем обновлениям предоставляется навсегда. Мы регулярно обновляем курсы и дополняем их наиболее востребованными темами.
Конечно! У вас будет личный куратор. С ним можно общаться через удобный канал связи: почту или популярные мессенджеры.
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.
После окончания курса вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца. Дополнительно вы получите официальный диплом о прохождении курса с уникальным номером, печатью Академии и подписью ее основателя.
Да, получить вычет можно. Образовательная деятельность в Академии Eduson ведется на основании государственной лицензии №00374370 от 27 мая 2022 года.
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
© 2020–2025 ООО «ЭДЮСОН»
Академия
Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома
Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома
Получите полную программу курса в PDF
