Записаться на курс
С нуля до оффера
за 9 месяцев
Профессия

-0%
до
Научитесь с нуля анализировать данные,работать с искусственным интеллектом, обучать и тестировать модели, чтобы помогать бизнесу масштабироваться и принимать стратегические решения.
Дата старта:
в любое время

Специалист Data Scientist

Средняя зарплата специалиста — 305 000₽
Найдете работу или вернем деньги
Авторы курса
практикующие разработчики и специалисты по Data Science
11 проектов
240 интерактивных
в портфолио
уроков
Удостоверение
о повышении квалификации
Записаться на курс
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.
Что такое Data Science?
Средняя зарплата Junior-специалиста

от 80 000₽

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.

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
Востребованность
Свобода в выборе работы
1
По данным Всемирного экономического форума, специалисты по Data Science — №1 по спросу на рынке до 2025 года.
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.
2
Анализировать большие данные в Python
7
PRO
Прогнозировать данные с помощью машинного обучения
8

Достоинства профессии Data Scientist

Актуальность в любом бизнесе
Социальная значимость
3
Банкинг, финансы, телеком, медицина или космонавтика — в любой отрасли нужны специалисты по Data Science.
Работа дата-сайентистов делает жизнь людей лучше. Например, в экологической сфере они предлагают способы снижения энергопотребления, которые уменьшают уровень загрязнения окружающей среды.
4

выпускников курса достигают своей цели и находят работу в IT

студентов берут заказы на разработку еще во время обучения

вырастают до уровня Middle быстрее, чем через год после окончания курса

78%

26%

62%

Студенты любят наши курсы

и пишут о них отзывы — вы можете посмотреть!

Cредний рейтинг — 4,6

163 отзыва
105 отзывов
Рейтинг: 4,8
65 отзывов
Рейтинг: 4,4
42 отзыва
Рейтинг: 4,5
30 отзывов
Рейтинг: 4,4
Рейтинг: 4,4

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

Почему мы

Доведем до оффера за 9 месяцев

10 практических кейсов и 1 финальный проект. И выдадим удостоверение о повышении квалификации.

Приглашаем лучших экспертов-практиков

Основа курса — теория и практика по алгоритмам, математике, структуре данных, машинному обучению. Выпускник становится продвинутым специалистом, готовым решать реальные задачи.

Сформируем портфолио из 11 проектов

Без воды — только то, что пригодится

Вы решите реальные тестовые и подготовите резюме с учетом специфики IT-индустрии вместе с HR-отделом Eduson. Вернём деньги, если не устроитесь на работу после всех этапов.

Авторы курса — практикующие разработчики, специалисты по машинному обучению и Data Science.

Из чего состоит курс

Видеолекции

Тесты

Лекции читают ведущие IT-специалисты. Вы получите не только теоретическую базу, но и кейсы из их реального опыта.
Сможете понять, насколько хорошо вы усвоили пройденный материал, и проверить себя.

Симуляторы

Построите модели, которые предсказывают продажи, приток и отток клиентов, определяют качество продукции.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ __ _ _ _ _ _ _

Поможем найти работу в Data Science

Вы составите резюме и оформите портфолио

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.

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 сможете выбирать подходящие вакансии по нашим рекомендациям и получать обратную связь по собеседованиям.
Найдете работу или вернете деньги за обучение по программе «Гарантия трудоустройства».

Вы пройдете технические собеседования

Покажем сайты с вакансиями, которых нет на hh.ru

Разберем основные вопросы на собеседованиях и типичные тестовые задания. Расскажем вам о приемах, которые используют HR-менеджеры и научим проходить интервью.
Вы узнаете, где и как искать работу, чем отличается найм в России и за рубежом, что влияет на карьерный трек специалиста по Data Science и как составить личный план развития.

или вернем всю сумму за обучение

1

2

3

4

5

выпускников IT-курсов Eduson нашли работу

Расскажем больше о профессии Data Scientist и поможем понять, подойдет ли вам курс
Закажите бесплатную консультацию

Data Scientist

Должность:
Навыки:
Инструменты:
Визуализирую результаты анализа в виде дашбордов
Data-инженер: тестирую код
Провожу разведывательный анализ данных
Работаю с Big Data
Data-инженер: разворачиваю программную инфраструктуру для сбора, обработки и хранения данных
Очищаю данные
ML-инженер: внедряю модели и оцениваю их качество
Извлекаю навыки из различных источников: файлы, API, базы данных
ML-инженер: строю модели машинного обучения с учителем и без

от 170 000₽

Ожидаемая зарплата:
Проекты:
  • Предсказание оттока в соцсети для музыкантов
  • Анализ мобильного приложения

Ваше резюме после прохождения курса

  • Работа с данными сервиса аренды автомобилей
  • Свободное исследование
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

Преподаватели курса

Александр Захаренко
Ex-Backend QA Engineer в Почте Mail.Ru
Ex-Senior Backend QA Engineer в Badoo
Ex-Lead тестирования бэкенда в FunCOrp
QA в бэкенд-команде финтеха
лет в тестировании бэкенда
10+
Мария Проворова
Руководит аналитикой в крупном онлайн-ритейле
лет опыта
10+
Андрон Алексанян
CEO & Founder платформы для подготовки к собеседованиям IT Resume
Исполнительный директор региональной сети «Аптека-Центр»
лет в IT
10+
Преподаватель в МИФИ
Любовь Бурцева
Middle-backend developer
ментор по Python
работает в Рамблер
года опыта
4+
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»
Юлдуз Фаттахова
Технический лидер AI-проектов
Автор курсов по Machine Learning
лет в Data Science
6+
Преподаватель, ментор,
спикер конференций PHDays, OpenTalks и других
Работала в «Сбере», Noteful.ai
Призер хакатонов России и Германии
Программа обучения
240 видео- и интерактивных уроков, 10 практических кейсов и финальный проект
Скачать полную версию в PDF
5 уроков

1. Введение в Data Science

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
17 уроков

2. Основы программирования

Что такое абстракции и как с ними работать
Что такое простые и сложные типы данных
Что такое выражение, ветвление и цикл
44 урока

3. Python для анализа данных

Типы данных в Python
Функции, условия, циклы и рекурсии
Основы объектно-ориентированного программирования
Качественный код
5 уроков
Дополнительный курс

4. Работа с Linux

Как устроена ОС Linux
Как работать с удаленными серверами
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
3 урока

6. Работа с системой контроля версий Git

Как работать с системой контроля версий Git
Как работать с GitHub
Как получить доступ к учебному репозиторию GitHub Eduson
11 уроков

7. Основы статистики и теории вероятности

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

8. Обработка данных

Как DS работает с данными
Как сформулировать требования к данным
Как собрать данные из различных источников
Как структурировать и предобработать данные
4 урока

9. Анализ данных для бизнеса

Зачем бизнесу анализ данных
Как проходит процесс анализа данных
Как сформулировать проблему для анализа
28 уроков

10. SQL и работа с базами данных

Как проектировать базы данных
Как анализировать данные о бизнесе с помощью SQL
Как создавать запросы и подзапросы
10 уроков

11. Разведочный анализ данных (EDA)

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

12. Аналитический сторителлинг

Как рассказать убедительную историю на основе данных
Какие ключевые элементы сторителлинга стоит использовать
10 уроков

13. Математика для Data Science

Введение в линейную алгебру
Векторы, матрицы и линейная регрессия
Дискриминантный анализ и математическое моделирование
6 уроков

14. Введение в машинное обучение

Что такое машинное обучение
Задачи и модели машинного обучения
Подбор предиткоров (признаков) для модели
Как тестировать модель
25 уроков

15. Модели машинного обучения

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

16. Рекомендательные системы

Как устроены рекомендательные системы и как они помогают бизнесу
Как строить рекомендательные системы и использовать предиктивные алгоритмы
Как построить коллаборативную рекомендательную систему
8 уроков

17. Feature Engineering

Цели Feature Engineering
Как найти признаки с наибольшим потенциалом
Как использовать анализ главных компонентов (PCA)
8 уроков

18. Повышение качества работы модели

Как валидировать модель
Какие методы кросс-валидации существуют
Как избежать ошибок в оценке качества модели
6 уроков

19. Внедрение модели

Какие этапы внедрения модели существуют
Как ML-решения передают в производство
Какие стратегии доставки модели конечному пользователю существуют
Как работать с GIT
2 урока

20. Мониторинг модели

Что такое мониторинг модели
Как работать в Airflow
7 уроков

21. Как применять инструменты Data Science в бизнесе

Какие задачи можно решить с помощью Data Science в разных сферах
10 уроков

22. Карьерный акселератор

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

23. Английский для IT-специалистов

Финальный проект и диплом

В конце курса вы решите большой бизнес-проект — соберете данные, создадите и натренируете модель машинного обучения, интерпретируете полученные результаты
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