Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market

Специалист по Data Science разбирается одновременно в аналитике и программировании, что делает его универсальным, востребованным и высокооплачиваемым специалистом. Курс поможет освоить профессию с нуля. 

Вы изучите Data Science со всех возможных углов: начнёте с основ математики и статистики, а затем подробнее разберётесь в машинном обучении и аналитике. Вы научитесь производить все необходимые действия с данными: собирать их, оценивать и визуализировать. 

Уже в середине курса вы приобретёте все необходимые компетенции для выхода на стажировку. Программа включает в себя много практики, построенной на задачах от реальных сервисов. 

Русский
4,5
Наверх

Чему вы научитесь

Работать с Big Data
Составлять и проверять гипотезы
Проводить разведывательный анализ
Работать с моделями машинного обучения
Собирать, очищать и анализировать данные
Визуализировать результаты анализа данных

Как быстро окупится обучение

Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование

На должности Junior Data Scientist затраты на пройденный курс окупятся
2 Месяца
80 000 ₽ / Мес
Data Scientist
80 000 ₽ — 500 000 ₽
Смайлик
Junior
Опыт до 1 года
Middle
Опыт 1–3 года
Senior
Опыт от 3 лет

Преподаватели

Программа курса

Вы изучите основы математики, статистики и Data Science, а потом окунётесь в аналитику и машинное обучение. Теория подаётся в формате видеоуроков. После них вы выполните задания, основанные на задачах реальных компаний. Их проверит куратор и оставит обратную связь. 

6
Модулей

Рассмотрите специфику отдельных направлений в Data Science. Узнаете, какими компетенциями должны обладать соответствующие специалисты.

Поймёте, как построено обучение на курсе, и кто будет на нём преподавать. Поближе познакомитесь с программой. 

Познакомитесь с общим устройством бизнес-процессов и поговорите о том, как в них встраивается работа с данными. 

Освоите азы Microsoft Excel. Научитесь эффективно пользоваться всем его функционалом. 

Разберётесь в синтаксисе и отдельных элементах Python. Приобретёте соответствующие навыки. 

Узнаете, как устроены переменные и типы данных в изучаемом языке программирования. 

Сможете грамотно работать с отдельными условиями в Python. Отточите соответствующие навыки. 

Рассмотрите разные циклы в Python и научитесь правильно ими пользоваться. Сможете применять новые знания на практике. 

Разберётесь в теории алгоритмов и структур данных в контексте изучаемого языка программирования. 

Получите представление о том, как именно устроены функции в Python. Научитесь работать с ними в профессиональной деятельности. 

Поймёте, для чего нужны коллекции и как грамотно их использовать. Познакомитесь с их классификацией. 

Обсудите всё, что связано со чтением файлов. Приобретёте и отточите навыки работы с командной строкой. 

Разберётесь в функционале и инструментарии библиотеки Pandas. Узнаете, как грамотно применять её для решения различных задач. 

Обучитесь новым методикам и сможете применять их на практике. Дадите определение понятию API.

Узнаете, что такое базы данных и какие задачи они выполняют. Разберётесь в конкретных методиках их обработки. 

Разберётесь в возможностях языка запросов SQL. Освоите его синтаксис и функционал. Сможете решать рабочие задачи с его помощью. 

Ознакомитесь с функционалом такого инструмента, как Power BI. Поймёте, для чего он может понадобиться в вашем профессиональном поле. 

Подробно изучите данный этап работы с информацией и вникните во все важные тонкости. Сможете работать с ним на практике. 

Начнёте изучать разведочный анализ данных. Обсудите процесс очистки. Приобретёте практические знания. 

Поговорите обо всём, что касается визуализации данных. Освоите соответствующие форматы. Научитесь грамотно работать с каждым из них. 

Дадите характеристику такому понятию, как feature engineering. Приобретёте связанные с этим навыки.

Разберётесь в вопросах моделирования в сфере Data Science. Разберёте новые методы и техники. 

Познакомитесь с основами машинного обучения и поймёте, как устроены соответствующие модели. 

Рассмотрите теорию линейных моделей. Разберётесь в специфике нейросетей. Узнаете, как их можно применять в профессии. 

Научитесь грамотно работать с ключевыми метриками в сфере аналитики. Приобретёте навыки их расчёта. 

Познакомитесь с теорией и практиками маркетинговой аналитики. Подробно изучите эту сферу. 

Получите представление о том, как ведётся разработка продукта и зачем нужна обработка данных в данной сфере.

Закончите изучать Modeling. Подведёте итоги и расширите теоретическую базу. 

Получите представление о том, как строится процесс анализа и оценки данных. 

Познакомитесь с особенностями этапа развёртки. Отточите связанные с этим навыки. 

Узнаете, что такое API. Рассмотрите соответствующие методы и техники. 

Поймёте, как должен быть построен контроль за работой моделей. 

Рассмотрите особенности платформы Airflow и научитесь грамотно с ней работать. 

Подведёте общие итоги модуля и вспомните пройденную теорию. 

Изучите базовую математическую теорию, которая пригодится для анализа и дальнейшей работы с данными. 

Поговорите о базовых математических объектах, дробях и преобразования. Ознакомитесь с функционалом SymPy.

Углубитесь в изучение SymPy. Научитесь работать с разными видами функций. 

Разберётесь в свойствах функций одной переменной. Сможете читать и строить соответствующие графики.

Освоите новую терминологию, связанную с машинным обучением. Приобретёте соответствующие навыки.

Узнаете, что такое аппроксимация. Рассмотрите связанные с этим задачи. Затронете вопросы преобразования функций. 

Углубитесь в аппроксимацию и поговорите о функциях производных. Сможете работать с этими понятиями на практике.

Научитесь грамотно работать с функциями, включающими в себя несколько переменных. 

Подробно изучите частные производные функции и их свойства в контексте машинного обучения. 

Рассмотрите новую терминологию и практики машинного обучения. Поговорите векторах, матрицах и градиентах. 

Дадите определение понятию линейных регрессий. Сможете решать соответствующие уравнения.

Поймёте, что из себя представляют матричные уравнения. Приобретёте связанные с этим навыки. 

Научитесь работать со случайными величинами и событиями. Обсудите всё, что нужно знать о статистике и теории вероятности. 

Познакомитесь с основами теории вероятности. Изучите необходимую терминологию. Получите базовые знания об этой теме.

Поговорите о том, как устроена обработка случайных событий. Приобретёте и улучшите сопутствующие умения.

Обсудите случайные величины и их особенности. Расширите теоретическую базу по данному вопросу. Отточите навыки. 

Дадите определение и общую характеристику понятию непрерывных распределений. Научитесь грамотно с ними работать. 

Продолжите изучать предыдущую тему. Детально изучите соответствующую классификацию. 

Рассмотрите особенности статистических тестов. Научитесь с ними работать. 

Рассмотрите теоретические основы алгоритмов машинного обучения. Научитесь решать связанные с этим задачи. 

Получите представление о том, какие функции способны выполнять ML-модели. 

Разберётесь в базовой терминологии и сможете в ней ориентироваться. 

Освоите новый функционал SQL. Отточите приобретённые навыки. 

Дадите определение понятию линейной регрессии. Изучите сопутствующие практики. 

Научитесь эффективно выполнять задания, связанные с регуляризацией. 

Разберётесь в метрической классификации. Узнаете, в чём заключается метод ближайших соседей.

Получите представление о том, как устроена библиотека NumPy и какие задачи она может выполнять. 

Начнёте изучать теорию линейной классификации. Обсудите особенности логистической регрессии. 

Углубитесь в предыдущую тему. Освоите методику опорных векторов.

Познакомитесь с особенностями логической классификации. Разберёте новые термины.

Дадите характеристику таким понятиям, как деревья решений и случайный лес.

Узнаете, как устроен процесс очистки данных. Научитесь проводить его на практике.

Поговорите о кластеризации. Поймёте, что из себя представляет метод k-средних.

Подробнее изучите тему предыдущего модуля. Отточите приобретённые навыки. 

Разберётесь в особенностях алгоритма DBSCAN. 

Дадите определение такому понятию, как несбалансированные выборки.

Получите представление о том, как устроены современные нейронные сети и какие возможности они представляют для бизнеса.

Научитесь проводить анализ текстов и оценивать их по всем важным критериям. 

Проведёте анализ заранее заданного объёма информации. Разработаете модель кредитного риск-менеджмента, чтобы помочь банку оценить потенциальную платёжеспособность клиента. 

Подготовитесь к собеседованию в партнёрской компании. Презентуете готовые проекты. Составите резюме и сопроводительное письмо. 

Освоите азы разных видов аналитики. Познакомитесь с базовыми методами и техниками. 

Узнаете, что из себя представляет такая профессия, как Data Analyst.

Ознакомитесь с классификацией различных источников информации. 

Рассмотрите ключевые метрики аналитики. Сможете грамотно с ними работать. 

Приобретёте и отточите навыки, связанные с анализом качества полученных данных. 

Поймёте, как нужно формулировать и проверять гипотезы. 

Разберётесь в инструментарии Microsoft Excel. Изучите техники визуализации. 

Проведёте практическую работу по анализу продаж. Предложите идеи о том, какие бренды стоит закрыть. 

Рассмотрите способы объединения разнородных данных. Сможете применять их на практике. 

Продолжите разбираться в вопросе проверки качества. Углубитесь в эту тему. 

Рассмотрите новую терминологию и научитесь в ней ориентироваться. 

Познакомитесь с форматами визуализации, актуальными для Python.

Получите представление о том, какие факторы нужно учитывать при составлении гипотез. 

Оцените заданную воронку продаж, выявите системные ошибки и дадите советы по их исправлению. 

Поговорите о функционале SQL с точки зрения витрины данных. 

Разберётесь в особенностях процесса очистки. Отточите связанные с этим навыки. 

Детально изучите методики построения прогнозов. Сможете ими пользоваться. 

Рассмотрите различные инструменты для визуализации. 

Дадите определение понятию А/В-тестов. Научитесь их разрабатывать. 

Воспользуетесь новыми техниками для анализа инноваций в мобильном приложении маркетплейса. Определите их эффективность. 

Поймёте, как грамотно работать с API. Обсудите особенности аккумулирования источников. 

Получите представление о том, как можно повысить общее качество информации. 

Научитесь выявлять закономерности и делать выводы на их основе. 

Поговорите о нюансах интерпретации при работе с результатами А/В-тестирования.

Приобретёте навыки составления аналитической отчётности. Сможете проводить презентации. 

Сформулируете главные факторы убыточности. Предложите свои варианты её снижения. Проверите свои гипотезы.

Проведёте анализ уже проведённых рекламных кампаний, опираясь на социально-демографические признаки и данные о покупках. Придумаете идеи повышения продаж.

Поработаете с карьерным консультантом. Проанализируете вакансии на должности, связанные с Data Science. Поговорите о резюме, портфолио и собеседованиях. 

Узнаете, как разрабатываются алгоритмы, которые становятся основой для систем рекомендаций. Поговорите о прогнозировании временных рядов. 

Познакомитесь с более углублённом теорией машинного обучения. 

Рассмотрите возможности Auto ML. Освоите соответствующие практики. 

Продолжите изучать предыдущую тему. Разберётесь в соответствующей методологии. 

Дадите определение понятию компьютерного знания. Поймёте, какие возможности оно открывает. 

Рассмотрите предыдущую тему в контексте нейронных сетей. 

Познакомитесь с базовыми понятиями нейролингвистического программирования. 

Поговорите о совмещении технологий искусственного интеллекта и NLP.

Получите представление о том, как устроены системы рекомендаций в разных сервисах. 

Дадите определение понятию коллаборативной фильтрации. Освоите сопутствующие практики. 

Рассмотрите изучаемые системы с точки зрения их эффективности для бизнеса.

Расширите инструментарий для работы с моделями машинного обучения. 

Поймёте, что из себя представляют временные ряды и научитесь грамотно с ними работать. 

Посмотрите на предыдущую тему с точки зрения прогнозирования. Освоите новые техники. 

Углубитесь в вопросы контроля качества. Сможете тщательно проверять готовые модели. 

Подробнее изучите нейросети и методы работы с ними. Разберёте новые полезные практики. 

Создадите проект, связанный с технологиями компьютерного зрения и обработкой естественного языка. 

Научитесь исследовать взаимодействие пользователя с продуктов, обрабатывать данные и интерпретировать их для бизнеса.

Познакомитесь с общей классификацией продвинутых методик продуктовой аналитики.

Разберётесь в ключевых метриках и сможете грамотно с ними работать. 

Поговорите о проведении исследований. Узнаете, как они должны быть построены. 

Обсудите особенности А/В-тестов в выбранной области. 

Приобретёте и отточите навыки расчёта показателей юнит-экономики. 

Получите представление о том, как должна составляться необходимая отчётность. 

Обсудите методы сквозной и веб-аналитики. Научитесь оценивать воронки продаж и поведение пользователей на сайте. 

Познакомитесь с ключевыми метриками. Сможете работать с различными каналами продвижения.

Рассмотрите методы и техники маркетингового анализа. Поймёте, как эффективно их применять. 

Приобретёте и отточите навыки оценки деятельности конкурентов. 

Получите представление о том, как должны проводиться исследования целевой аудитории. 

Разберётесь в функционале такого сервиса, как «Яндекс Метрика».

Освоите новые инструменты и научитесь эффективно ими пользоваться. 

Сильнее углубитесь в возможности одной из изучаемых площадок. 

Поймёте, откуда взять информацию о клиентах и продажах. 

Разберётесь в теории и инструментах сквозной аналитики. 

Познакомитесь с основными методиками визуализации результатов.

Сможете проводить анализ маркетинговой кампании и степени её успешности. 

Освоите важный инструмент для преобразования цифр в отчётность, с которой сможет работать бизнес.

Разберётесь в функционале Power BI. Приобретёте связанные с этим навыки. 

Ознакомитесь с возможностями Power Query. Расширите теоретическую базу. 

Узнаете, что из себя представляет язык запросов DAX. Поймёте, какие задачи он может выполнять. 

Рассмотрите различные инструменты и методики визуализации. 

Научитесь грамотно работать с фильтрами и графиками. Изучите гистограммы. 

Сможете составлять таблицы и обрабатывать матрицы. Разберётесь в том, когда стоит использовать карты.

Приобретёте и отточите навыки составления интерактивных отчётов.

Изучите различные средства визуализации, которые вы не затронули раннее. 

Поговорите о статистике и вероятностей в контексте Data Science и моделей машинного обучения. 

Разберётесь в расширенном функционале Python и освоите новые методики. 

Рассмотрите особенности оценивания. Отточите сопутствующие навыки. 

Разберётесь в теории составления и проверки гипотез. 

Углубитесь в предыдущую тему и получите соответствующие практические знания. 

Познакомитесь со спецификой совместных распределений. 

Рассмотрите техники исследования зависимостей через призму вашего профессионального поля. 

Детально изучите методики работы с временными рядами, приближенные к вашей будущей профессиональной деятельности. 

Разберёте частотный и байесовский подходы. Узнаете, что гласит формула Байеса.

Обсудите все важные подводные камни трудоустройства в сфере Data Science и Machine Learning. 

Поймёте, что нужно учесть перед началом поиска работы. 

Получите представление о том, как создать продающее резюме, даже если у вас нет опыта. 

Разберёте различные площадки для поиска вакансий и рассмотрите их особенности. 

Подготовитесь к будущим тестовым заданиям. Изучите общие правила. 

Научитесь избегать распространённых ошибок на собеседованиях. 

Обсудите вопросы испытательного срока и адаптации к рабочему месту. 

Поговорите о том, как составляются и прорабатываются планы карьерного развития. 

Сможете грамотно отвечать на типичные вопросы. Заранее к ним подготовитесь. 

Поговорите о том, что работодатели требуют от программистов различных направлений. 

Как проходит обучение

Иллюстрация к пункту обучения

Изучение темы

Просмотр обучающих видеороликов

Иллюстрация к пункту обучения

Выполнение практических заданий

Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе

Иллюстрация к пункту обучения

Работа с куратором

Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок

Иллюстрация к пункту обучения

Создание итогового проекта

Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио

Помощь с трудоустройством

Создадите портфолио

Научитесь оформлять портфолио так, чтобы работодателю было удобно изучать ваши работы и у него осталось хорошее впечатление

Подготовитесь к собеседованию

Научитесь рассказывать о себе последовательно и без стресса, правильно реагировать на вопросы работодателя и завершать беседу

Научитесь работать на себя

Узнаете, где искать первых заказчиков, как выстраивать с ними коммуникацию и защитить свои права

Оформите резюме и сопроводительное письмо

Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний

Узнаете, как найти работу

Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров

Спецификация

Университет
Формат обучения
Длительность
12 Месяцев
Доступ к курсу
Навсегда
Кому подойдёт
Уровень
Junior
Middle
Помощь в трудоустройстве
Да
Зарплаты Junior — Senior
80 000 ₽   —   500 000 ₽
Финальная цена
128 663 ₽
Цена в рассрочку
5 848 ₽ / Месяц

Отзывы о Skillbox

Skillbox
5.0051
Пришел на курс по Python в Skillbox почти с нуля.
Достоинства

До этого пытался учиться сам на бесплатных платформах, но не мог понять, как всё правильно построить. Здесь курс действительно поэтапный, от основ к сложным темам. Материалы понятные и логичные, но в некоторых разделах, особенно по ООП и работе с файлами, хотелось бы больше практики. Сейчас почти закончил и чувствую себя увереннее - на собеседованиях уже могу рассказать о своих навыках. Личный кабинет удобный, всё стабильно работает, легко отслеживать прогресс. Кураторы обычно быстро проверяют дз и помогают, хотя пару раз ответы задерживались. В целом курс дал хорошую базу, спасибо команде за поддержку! Подойдет тем, кто готов учиться регулярно и самостоятельно.

Недостатки

Отличный курс

Skillbox
5.0051
Прошел курс по Java в Skillbox.
Достоинства

Получил хорошее представление о языке и базовых принципах разработки. Материалы поданы структурированно, объяснения простые и понятные. Особенно помогла практика — задания закрепляли теорию. Преподаватели стараются объяснять без лишней терминологии, что удобно для тех, кто только начинает. Если сравнивать с другими курсами, которые я пробовал, здесь меньше глубокого разбора сложных тем вроде многопоточности или сборки проектов. На поздних этапах бывало, что проверка домашних заданий затягивалась. Платформа удобная, можно учиться в свободное время после работы. Курс дал хорошую базу, подойдет тем, кто хочет начать с основ и готов дальше разбираться в сложных темах сам.

Недостатки

Нет. Всё по делу

Skillbox
5.0051
Декрет не помеха новым знаниям)
Достоинства

Когда начала учиться на графического дизайнера, младший спал в соседней комнате, а я сидела с ноутбуком на краю кухонного стола. Сначала боялась открыть Illustrator - казалось, что утону в кнопках и панелях. Но платформа оказалась понятной, в чатах с кураторами и выпускниками отвечают быстро. Координатор помогал не только в учебе: пару раз подсказывал, как выкрутиться в бытовых ситуцаиях. Задания разные: фирстиль, постеры, макеты. Иногда брифы старомодные, но я воспринимаю это как вызов - добавить что то свое. Одну работу пришлось печатать в типографии, и там же предложили подработку. Это было первое реальное подтверждение, что и в декрете можно строить карьеру.

Недостатки

Я не увидела

Skillbox
5.0051
Закрыл курс «Java-разработчик» и почти всю программу «Java-разработчик PRO».
Достоинства

Сначала было сложно — много новых тем и технологий, но материал подавался последовательно, что помогало не теряться. Особенно запомнился командный проект в конце: работа с реальными задачами, общение с тимлидами — опыт оказался очень полезным. Тимлиды — настоящие профи из индустрии, они не просто наставники, а коллеги, которые помогают разобраться в сложностях. Сейчас устроиться джуну действительно непросто, и этот проект стал хорошим шансом проявить себя. В целом считаю, что обучение оправдало ожидания и открыло новые возможности.

Недостатки

Классное приложение

Skillbox
5.0051
Окончил курс «Тестирование WEB приложений» в профессии «Инженер по тестированию».
Достоинства

Учусь уже 8 месяцев, без жёстких дедлайнов, это удобно если умеешь планировать время самостоятельно. Оплату делал в рассрочку на три месяца.

Программа достаточно широкая, охватывает основы тестирования, а также вводные темы по веб-разработке. В конце была защита дипломного проекта по тестированию сайта. Кураторы строго контролируют качество работы: «халява» не прокатит, но всегда готовы помочь с вопросами. В целом, курс рекомендую тем, кто хочет получить практические навыки и структурированное обучение.

Недостатки

Нет их

Skillbox
5.0051
Учиться мне нравится
Достоинства

Учиться мне нравится — формат видеоуроков удобный, материал интересный и структурированный. После каждого модуля есть практические задания с подробной обратной связью от куратора, что помогает лучше усваивать темы. В командном проекте мы создавали интернет-магазин - команда и тимлид были очень активны, регулярно обсуждали идеи и внедряли новые фичи. Раньше я пробовал учиться самостоятельно, но здесь поддержка и коммуникация - совсем другой уровень))) Сейчас продолжаю курс Python Advanced и параллельно ищу работу.

Недостатки

Нет!

Skillbox
5.0051
Хочу поделиться своим опытом, вдруг кому-то поможет.
Достоинства

Сейчас я прохожу несколько курсов из пакета Skillbox, среди них по визуализации и чертежам. Кураторы дают подробные комментарии, иногда даже больше, чем я ожидала, и подсказывают, как работу дотянуть до нужного уровня. Есть общие чаты, это удобно, можно спросить у одногруппников или преподавателя. Пару раз в лекциях встречались мелкие неточности, но их быстро поправили. Ещё есть встречи офлайн для тех, кто в Москве, я пока не была, но думаю сходить. Учёба плотная, но полезная.

Недостатки

Хорошо всё

Skillbox
5.0051
Супер
Достоинства

Год назад решила освоить что то новое и выбрала курс с последующим трудоустройством. На сайте Skillbox прошла профориентационный тест, он предложил направление SEO и я решила попробовать. Училась в свободное время, платформа удобная, курсы разбиты на модули с видео, практикой и тестами. Куратор всегда был на связи, а в чате можно было получить помощь от студентов. Прошла 19 из 20 модулей и пошла на стажировку, знаний оказалось достаточно. Сейчас уже 4 мес веду реальные проекты и все нужное уже пробовала на практике.

Недостатки

ни одного

Skillbox
5.0051
Хорошее обучение
Достоинства

Обучение на платформе Skillbox в целом оставило положительное впечатление.Понравилось, что материалы регулярно обновляются, преподаватели компетентные. Курсы насыщенные, есть даже модули по трудоустройству, составлению резюме и портфолио. Но иногда не хватало глубины в сложных темах и примеров, которые бы были ближе к реальной работе.

Недостатки

Платформа удобная, но технические неполадки случались :( В целом Skillbox - хороший вариант для старта, особенно если вы готовы сами доделывать и разбираться дальше!

Skillbox
5.0051
Сейчас прохожу курс "HR-менеджер с нуля".
Достоинства

Модули под современные реалии: найм на удаленке, адаптация сотрудников онлайн, автоматизация через ATS. Лекторы действующие специалисты, делятся не только теорией но и живыми кейсами. После каждого блока задание приближено к реальной работе: составить профиль должности, придумать план адаптации новичка. Подача доступная, структура четкая, сложные темы заходят легко. Для меня это база чтобы выйти на рынок HR и понимать что делать в первый же рабочий день

Недостатки

нет

Skillbox
5.0051
Мини курс Excel
Достоинства

На работе 80% времени работаю в программе Excel, знаю его на неплохом уровне. Вуз опубликовал список курсов, которые посчитал интересными, среди них был и данный вебинар, ради интереса начала смотреть, какого было мое удивление, когда уже на первом уроке я смогла ускорить свою производительность с помощью фишек, которые были пропущены мною при самообучении! Теперь советую курс коллегам, чтобы меньше меня дергали с вопросами :)

Skillbox
5.0051
Обучение стоит затрат!
Достоинства

Я учусь на Python-разработчика и недавно закончил курс по Django с командным проектом. Было непросто, иногда очень раздражало, что некоторые темы давались настооолько тяжело. Но преподаватель постоянно поддерживал. Тимлид тоже всегда помогал, если застревали. В целом, доволен курсом. полезный опыт и практическая работа. Хотелось бы чуть меньше расстройств и нервов, но это часть обучения, что поделать

Недостатки

Никаких

Skillbox
5.0051
Выбор в пользу SkillBox считаю правильным.
Достоинства

Учебный процесс выстроен понятно, особенно для новичка. мне это помогло не потеряться в начале. Обратная связь от кураторов была по делу и вовремя, что сильно поддерживало. В телеграм-чате часто находила ответы быстрее, чем ожидала. Полезным бонусом стали курсы по резюме и поиску работы. Хотелось бы чуть больше практики в отдельных модулях, но в целом курс дал хорошую базу для старта.

Недостатки

нет

Skillbox
5.0051
Всем привет!
Достоинства

Долго собиралась учиться и в итоге выбрала курс по Adobe Illustrator в Skillbox. И не пожалела! Спикеры объясняют просто и дружелюбно, задания понятные, а кураторы не только проверяют работы но и делятся полезными ссылками и советами. Хотя обучение ещё не закончено я уже взялась за первые реальные заказы — от логотипов до фирменного стиля. Очень мотивирует!

Недостатки

Мне всё очень понравилось

Skillbox
5.0051
Прошла курс "Таргетолог с нуля" на Skillbox
Достоинства

Формат удобный — можно учиться в своём темпе, без давления. Куратор отвечал быстро, с толковыми комментариями. В чате была активность, помощь приходила вовремя. Немного подвели видеоуроки по кабинетам, часть из них устарела (записаны давно), приходилось сверяться вручную... Но в целом — полезный опыт и тёплые воспоминания :)

Недостатки

Нет

Skillbox
5.0051
Получила здесь новую профессию
Достоинства

Я решила получить новую профессию и выбрала обучение на бухгалтера в Skillbox. Для меня это способ определиться с направлением и попробовать себя в востребованной сфере. Формат удобный, материалы понятные, кураторы помогают разобраться с заданиями и всегда на связи. Уже на первых шагах поняла что сделала правильный выбор и есть желание двигаться дальше.

Недостатки

не нашла

Skillbox
5.0051
учусь на ux дизайнера уже несколько месяцев
Достоинства

понравилось, что на платформе все под рукой. нашел нужный урок, открыл, смотришь. если застрял, можно написать в поддержку, отвечаютбыстро и по существу. пару раз помогли разобраться с заданиями и настройками, очень выручало. впечатление такое, что курс ведут не от урока к уроку, а действительно ,сопровождают на всем пути.

Недостатки

норм

Skillbox
5.0051
Решил сменить профессию и обратился к сайту Skillbox, выбрал курс Инженер тестировщик. Курс был очень интересный и познавательный. Точно могу сказать что получил крепкую базу для старта в этой профессии, плюс ребята обещали помочь с трудоустройством. Однозначно рекомендую
Достоинства

Удобный интерфейс, кураторы на связи, информация дана доступным языком, много практики

Skillbox
5.0051
Профессия Таргетолог
Достоинства

Недавно прошла курс "Профессия Таргетолог" в Skillbox и хочу отдельно поблагодарить куратора Вячеслава. Он проверял задания быстро, отвечал на вопросы, помогал даже в сложных моментах. Удобно что можно проходить уроки в своем темпе. Сейчас делаю итоговый проект

Недостатки

Нет

Skillbox
5.0051
Мини курс 1С
Достоинства

Доступным языком, все становится понятно. Очень грамотная и выстроенная программа

Недостатки

Пока не обнаружил

Ещё 2 678 отзывов

Часто задаваемые вопросы

Data Science совмещает в себе программирование и аналитику. Эта наука учит обрабатывать данные при помощи статистики, анализа и моделей машинного обучения. 

Специалист по Data Science помогает бизнесу строить гипотезы и принимать эффективные решения на основе проведённого анализа данных. Также он разбирается в машинном обучении и способен создать модели, которые сами будут заниматься прогнозированием. 

Специалист по Data Science анализирует данные самостоятельно или при помощи моделей собственной разработки, составляет гипотезы, предлагает решения и визуализирует собранную информацию и результаты её обработки. 

В среднем Data Scientist зарабатывает 210 тысяч. Начинающие специалисты могут получать меньше. Но с опытом можно выйти на такой доход или даже выше. 

Курс длится двенадцать месяцев. За это время вы основательно изучите всё самое важное о Data Science. Но устроиться на стажировку можно уже спустя полгода. 

На курсе вы научитесь работать со всем необходимым инструментарием, анализировать данные и разрабатывать модели машинного обучения. Вы также поговорите об управлении проектами в сфере Data Science.

Курс прежде всего рассчитан на новичков. Он поможет освоить профессию с нуля. Обучение также подойдёт уже действующим специалистам, либо представителям смежных сфер. Первые смогут актуализировать знания, а вторые – изучить новое профессиональное поле и получить более высокооплачиваемую работу. 

Бесплатные курсы помогают определить, подходит ли вам профессия. Но чтобы получить работу, вам понадобятся более длительные и расширенные курсы. Там вас ждёт наиболее полная теория, практика, поддержка кураторов и помощь с трудоустройством. 

Вас ждёт сертификат об обучении. Он оформлен по установленному образцу. Ознакомиться с лицензией школы можно на её сайте. 

Можно. На этот курс действует выгодная программа рассрочки. Можно разбить сумму на отдельные платежи и вносить их ежемесячно. С условиями можно ознакомиться на сайте онлайн-школы. 

Вы покрываете только саму стоимость курса. Вам не понадобится платить проценты. Также вам не нужно трудоустройство и хорошая кредитная история. 

Первые три месяца вам не понадобится вносить ежемесячные платежи. Сосредоточьтесь только на учёбе и достигайте результатов. Внести остаток и оплатить полную стоимость можно до окончания периода рассрочки. 

Да. Вы можете вернуть до тринадцати процентов от стоимости курса через работодателя и налоговую. С пакетом необходимых документов можно ознакомиться на сайте онлайн-школы. 

Другие популярные курсы

Картинка курса

Уроки по шахматам для малышей

Skysmart
Для детей и подростков
4,3
599 ₽
Картинка курса

HR бизнес-партнёр

Eduson Academy
Бизнес и управление
4,8
89 001 ₽
222 503 ₽
Картинка курса

Golang Developer. Professional. Язык Go на профессиональном уровне

Otus
Программирование
4
145 000 ₽
Картинка курса

Java под нагрузкой: JVM с профилированием и оптимизацией приложений в облаках

Otus
Программирование
4
132 000 ₽
Изображение курса
Skillbox
Программирование
12 Месяцев
Data Scientist
5 848 ₽ в месяц
128 663 ₽
257 326 ₽
-50%