Data Science + ИИ
Курс Eduson Academy «Data Science + ИИ»: программа специалиста по большим данным с нуля. Формат онлайн, асинхронный, без дедлайнов; срок на странице указан по-разному, от 8 месяцев в шапке и базовом тарифе до 9 в расширенном и 6 в ответах на вопросы. Объём в блоке стоимости заявлен как 207 академических часов, 258 интерактивных уроков, больше 47 часов практики и до 11 проектов в портфолио. В программе 32 модуля: введение в профессию и большие данные, основы программирования, установка Python, работа с Git и GitHub, командная строка Linux и скрипты Bash, типы данных, функции, условия, циклы и рекурсии, модули и файлы, углублённое программирование с лямбдами, генераторами, исключениями и регулярными выражениями, объектно-ориентированное программирование, качественный код с дебаггингом и рефакторингом, теория вероятностей и математическая статистика, аналитика для бизнеса, проектирование баз данных и SQL в PostgreSQL с оконными функциями, сбор, очистка и парсинг данных, разведочный анализ, математика для машинного обучения, линейная регрессия, классификация методами ближайших соседей, опорных векторов и логистической регрессии, байесовский классификатор, деревья решений и случайный лес, кластеризация методами k-средних, DBSCAN и HDBSCAN, прогнозирование временных рядов с ETNA, SARIMAX, TBATS и Prophet, конструирование признаков, Agile и Scrum, контейнеризация в Docker, непрерывная интеграция и развёртывание, нейросети для работы и модуль трудоустройства. Преподаватели: действующие специалисты Сбера, Альфа-Банка, Microsoft, Avito и МТС Банка. Школа обещает найти работу или вернуть деньги по договору. На выходе удостоверение о повышении квалификации и диплом Академии. Цена 109 900 рублей вместо 274 750, беспроцентная рассрочка на 24 месяца по 4 579 рублей в месяц, налоговый вычет 13 процентов.
Мнение редакции
По содержанию это одна из самых полных программ по анализу данных на рынке, и главное её достоинство в том, что она не пропускает фундамент. Обычно курсы такого профиля либо начинают сразу с библиотек, либо ограничиваются одной статистикой. Здесь путь длинный и правильный: сначала Python как язык, вплоть до генераторов, исключений и регулярных выражений, потом объектно-ориентированное программирование и отдельный модуль про качественный код с дебаггингом, рефакторингом и управлением зависимостями. Дальше теория вероятностей и математическая статистика с четырнадцатью лонгридами и десятью заданиями, отдельный модуль математики для машинного обучения с матрицами, векторами, производными и интегралами. И только после этого начинаются модели.
Модельная часть тоже разложена аккуратно, по одному алгоритму на модуль: линейная регрессия, классификация тремя методами, байесовский классификатор, деревья решений, случайный лес, кластеризация тремя алгоритмами, прогнозирование временных рядов с декомпозицией на тренд, сезонность и шум и обучением SARIMAX, TBATS и Prophet, конструирование признаков. Завершается всё инженерной частью, которой в курсах по анализу данных обычно нет вовсе: Agile и Scrum с системами управления задачами, контейнеризация в Docker, практики взаимодействия разработки и эксплуатации, настройка конвейеров сборки и доставки кода. Именно эта часть отличает специалиста, которого берут в продуктовую команду, от того, кто умеет считать в тетрадке.
Состав преподавателей соответствует заявке: специалисты по большим данным из Сбера и Альфа-Банка, старший специалист и инженер машинного обучения из Microsoft, аналитик-разработчик Avito, руководитель направления продуктовой аналитики МТС Банка и автор программ в Высшей школе экономики, победители хакатонов VTB Data Fusion и Kaggle. Главная претензия к странице арифметическая: срок обучения назван тремя разными числами, объём в академических часах четырьмя, число уроков тремя, а количество индивидуальных консультаций в одном месте девять, в другом три. Перед оплатой состав тарифа надо получить письмом.
Плюсы
- фундамент не пропущен: Python с нуля до генераторов, исключений и регулярных выражений, объектно-ориентированное программирование, отдельный модуль про качественный код с рефакторингом и управлением зависимостями
- математика и статистика даны всерьёз: теория вероятностей и математическая статистика с 14 лонгридами и 10 заданиями, отдельный модуль математики для машинного обучения с матрицами, векторами, производными и интегралами
- модели разложены по одному алгоритму на модуль: линейная регрессия, три метода классификации, байесовский классификатор, деревья, случайный лес, три алгоритма кластеризации, временные ряды с SARIMAX, TBATS и Prophet, конструирование признаков
- есть инженерная часть, которой в аналитических курсах обычно нет: командная строка Linux и Bash, PostgreSQL с оконными функциями, Docker, практики разработки и эксплуатации, конвейеры сборки и доставки кода
- преподаватели действующие и проверяемые: специалисты по большим данным Сбера и Альфа-Банка, старший специалист и инженер машинного обучения Microsoft, аналитик-разработчик Avito, руководитель продуктовой аналитики МТС Банка
- школа обещает найти работу или вернуть деньги и указывает, что это зафиксировано в договоре, а карьерная программа включает резюме, подготовку к собеседованиям и рассылку резюме компаниям-партнёрам
Минусы
- срок обучения назван тремя числами: 8 месяцев в шапке и блоке стоимости, 9 в расширенном тарифе и 6 в ответах на частые вопросы
- объём не сходится: 207 академических часов в блоке стоимости против «200 с лишним часов» в программе, 169 часов в базовом тарифе и 199 в расширенном, а уроков то 258, то 270 с лишним, то 280 с лишним
- глубокое обучение с TensorFlow и Keras в базовую программу не входит: оно идёт курсом партнёрской школы TeachMeSkills и открывается на тарифе «Мастер», там же полный ИИ-стек с агентами
- число индивидуальных консультаций указано и как девять, и как три, обещание вернуть деньги стоит и как общее в шапке, и как особенность старшего тарифа, а платёж в блоке стоимости показан как ноль рублей в месяц
Кому подходит
Тем, кто входит в профессию с нуля
Школа прямо пишет, что техническое образование для старта не требуется, и подкрепляет это структурой: Python, статистика и математика даются с самого начала и подробно. Истории студентов на странице это иллюстрируют: инженер-строитель, госслужащий и менеджер ресторана перешли в аналитику после курса.
Аналитикам и специалистам, работающим с цифрами
Кредитным и финансовым аналитикам, маркетологам, продуктовым специалистам, которые умеют считать, но не умеют строить модели. Курс достраивает недостающее: программирование, машинное обучение, прогнозирование и инженерную обвязку.
Программистам без системных знаний по данным
Тем, кто уже пишет код, но собирал знания по анализу данных из роликов. Здесь всё в связке: статистика, математика для машинного обучения, алгоритмы по одному на модуль и конструирование признаков, а не разрозненные рецепты.
Тем, кому важен документ и гарантия
Удостоверение о повышении квалификации плюс диплом Академии, лицензия и налоговый вычет, а сверху программа «Содействие трудоустройству» с обещанием вернуть деньги при отсутствии работы, зафиксированным, по словам школы, в договоре.
Кому курс не подойдёт
- тем, кто ищет быстрый вход в профессию: восемь-девять месяцев с полноценным Python, статистикой и математикой это марафон, и объём школа не скрывает
- тем, кому нужна бизнес-аналитика без кода: программирование занимает около трети программы, и без него остальные модули не работают
- тем, кому нужно именно глубокое обучение и компьютерное зрение: в базовой программе их нет, курс Machine Learning с TensorFlow и Keras открывается на старшем тарифе
Чем отличается от других курсов направления
Соседи по направлению стоят в разы дешевле и решают другую задачу. Merion Academy отдаёт «Data Science с нуля» за 27 620 рублей и четыре месяца, а комплекты с продвинутым Python и с курсом программиста за 35 500 и 42 760 рублей. Слёрм ведёт «Data Science» и «Науку о данных: введение в машинное обучение» по 35 000 рублей. Это компактные технические курсы: они дают алгоритмы и библиотеки, но не дают ни статистики такого объёма, ни инженерной части с Linux, Docker и конвейерами доставки, ни карьерной программы, ни документа установленного образца. Курс Eduson дороже втрое и длиннее вдвое, и переплата уходит в три вещи: полноту фундамента, состав преподавателей из Сбера, Альфа-Банка, Microsoft и Avito и договорное обещание вернуть деньги при отсутствии работы. Если у вас уже есть Python и статистика, дешёвые соседи закроют пробел по алгоритмам быстрее. Если вы входите с нуля и вам важен результат в виде работы, экономия на программе такого объёма скорее обернётся вторым курсом.
Обзор курса
Кто ведёт программу
Преподавателей на странице больше десяти, и почти все действующие. Александр Ермоленко: специалист по большим данным в «Сбере», занимается аналитикой и оптимизацией процессов. Эльвира Асташкина: старший специалист по большим данным в Microsoft. Алексей Подкидышев: инженер машинного обучения в Microsoft Edge Shopping. Александр Сенин, Георгий Смирнов и Демид Гаибов: специалисты по большим данным и разработчики нейронных сетей в «Альфа-Банке», победители хакатонов VTB Data Fusion Contest, Хакатона VK и Kaggle Data Fusion 2023, выпускники МГУ и преподаватели МФТИ. Александра Корнеева: аналитик-разработчик в Avito со специализацией на машинном и глубоком обучении. Наталия Титова: руководитель направления продуктовой аналитики в «МТС Банке», больше десяти лет в аналитике, автор курсов и программ в НИУ ВШЭ. Джамиль Закиров: сооснователь и технический директор компании, больше пяти лет в компьютерном зрении. Юлдуз Фаттахова: технический лидер проектов искусственного интеллекта, автор научных публикаций.
Как устроена нагрузка
Формат асинхронный: лекции и задания проходятся в любое время, жёстких дедлайнов нет, перерывы допускаются. Практика идёт в нескольких форматах: интерактивная песочница с задачами на код прямо на платформе, где 28 задач в модуле типов данных, 34 в углублённом программировании и 6 в объектно-ориентированном, тренажёры, симулятор навыков, отдельный карьерный тренажёр, лонгриды и воркбуки. Всего заявлено больше 40 бизнес-кейсов, заданий и тренажёров и 11 реальных бизнес-кейсов, которые идут в портфолио. Личный куратор закреплён на 365 дней, и школа обещает ответ в течение десяти минут. Отдельно дают материалы: конспекты по алгоритмам, кейсы с настоящими наборами данных вроде прогноза спроса на такси, цен на недвижимость в Калифорнии и банковского скоринга, гайд по Kaggle и подключению к GitHub из редактора кода.
Что входит в стоимость и чем различаются тарифы
Тарифов на странице два. Первый, «Стать data scientist или прокачать навыки», рассчитан на 8 месяцев и заявлен как 270 с лишним уроков и 169 часов обучения. Второй, помеченный как самый популярный, «Стать data scientist и получить оффер», идёт 9 месяцев, содержит 280 с лишним уроков и 199 часов, добавляет пять модулей про алгоритмы, бэкенд, асинхронность, программные интерфейсы и развёртывание приложений, консультацию со специалистом по кадрам из сферы аналитики, три консультации с практикующими экспертами и то самое обещание вернуть деньги при отсутствии работы. Отдельно на странице упомянут тариф «Мастер»: на нём открываются полный ИИ-стек аналитика с созданием агентов и автоматизацией через n8n, Make и Zapier, девять индивидуальных консультаций с экспертом и курс Machine Learning от партнёрской ИТ-школы TeachMeSkills с библиотеками TensorFlow, Keras и Scikit-learn и дополнительным проектом в портфолио. Каталожная цена 109 900 рублей вместо 274 750, беспроцентная рассрочка на 24 месяца по 4 579 рублей в месяц, налоговый вычет 13 процентов.
Что здесь есть сверх обычного курса по данным
Три вещи. Первая: инженерная часть. Командная строка Linux со скриптами Bash и удалёнными серверами, контейнеризация в Docker, практики взаимодействия разработки и эксплуатации, конвейеры сборки и доставки кода. Обычно этого в аналитических программах нет, а на работе спрашивают. Вторая: прогнозирование временных рядов вынесено в отдельный модуль с декомпозицией на тренд, сезонность и шум, проверкой стационарности, библиотекой ETNA и моделями авторегрессии, а в материалах есть статьи про DeepAR и N-BEATS. Третья: командная работа, гибкие методологии, жизненный цикл разработки и системы управления задачами, то есть контекст, в котором аналитик существует внутри продуктовой команды.
Где искать подвох в цифрах
Здесь придётся считать самому. Срок: 8 месяцев в шапке, базовом тарифе и блоке стоимости, 9 месяцев в расширенном тарифе и 6 месяцев в ответах на частые вопросы. Академические часы: 207 в блоке стоимости, «200 с лишним часов обучения» в заголовке программы, 169 в базовом тарифе и 199 в расширенном. Уроки: 258 в блоке стоимости, 270 с лишним в базовом тарифе, 280 с лишним в расширенном. Индивидуальные консультации: девять в одном блоке и три в карточке тарифа. Обещание вернуть деньги стоит и в шапке как общее, и в карточке старшего тарифа как его особенность. Партнёрская школа TeachMeSkills на этой странице выпустила больше 11 000 студентов, а на соседних страницах той же Академии больше 11 500. Ни одна из этих цифр не критична по отдельности, но вместе они означают, что состав вашего тарифа нужно получать письмом, а не с лендинга.
Про глубокое обучение и приставку «ИИ»
Название курса в каталоге содержит «плюс ИИ», и стоит понимать, что за этим стоит. В базовой программе нейросети присутствуют дважды: коротким упоминанием во введении в машинное обучение и отдельным модулем «Нейросети для работы», который посвящён применению готовых моделей в Excel, Google Таблицах и личных задачах, а не построению сетей. Настоящее глубокое обучение с TensorFlow и Keras идёт курсом партнёрской школы и открывается на тарифе «Мастер», там же лежит полный ИИ-стек с агентами и автоматизацией. То есть классическое машинное обучение вы получаете в любом тарифе, а нейросети как предмет разработки только в старшем.
Кому это не нужно
Тем, кто ищет быстрый вход: восемь-девять месяцев с полноценным Python, статистикой и математикой это марафон, и школа не скрывает объёма. Тем, кто хочет только бизнес-аналитику без кода: здесь программирование составляет треть программы, а без него ничего не работает. И тем, кому нужно именно глубокое обучение и компьютерное зрение: в базовой программе их нет, за ними придётся брать старший тариф с курсом партнёрской школы.
Программа курса
1Введение в профессию и основы программирования
2Python и рабочее окружение
3Углублённый Python и качественный код
4Статистика, аналитика и базы данных
5Работа с данными и разведочный анализ
6Математика и введение в машинное обучение
7Модели машинного обучения
8Командная работа, инфраструктура и трудоустройство
Чему вы научитесь
- программировать на Python: типы данных и коллекции, функции, генераторы, исключения, регулярные выражения и объектно-ориентированный код
- работать в командной строке Linux, писать скрипты Bash и подключаться к удалённым серверам, вести код в Git и GitHub
- проектировать базы данных и писать запросы в PostgreSQL с агрегациями, подзапросами и оконными функциями, обращаться к базам из Python
- собирать, очищать и структурировать данные, парсить веб-страницы и оценивать качество набора данных
- проводить разведочный анализ: описательная статистика, визуализация, корреляционный и дисперсионный анализ
- строить и оценивать модели машинного обучения: линейная регрессия, классификация, байесовский классификатор, деревья решений, случайный лес и кластеризация
- прогнозировать временные ряды: декомпозиция, проверка стационарности, ETNA, SARIMAX, TBATS и Prophet, конструировать признаки для моделей
- упаковывать решение в Docker и понимать конвейеры непрерывной интеграции и развёртывания
Как проходит обучение
Асинхронно и с перерывами
Лекции, задания и кейсы проходятся в любое время суток, жёстких дедлайнов нет, школа прямо допускает перерывы в обучении. Доступ к курсу и всем обновлениям остаётся навсегда.
Песочница с задачами на код
Практика по программированию решается прямо на платформе: 28 задач в модуле типов данных, 34 в углублённом программировании, 6 в объектно-ориентированном. Устанавливать ничего не нужно.
Симуляторы и тренажёры
Отдельный симулятор навыков превращает знания в опыт, тренажёры учат определять метрики бизнеса и считать экономику продукта, а карьерный тренажёр проводит по этапам поиска работы и подготовки к собеседованию.
11 реальных бизнес-кейсов
Кейсы построены на настоящих наборах данных: прогноз спроса на такси, цены на недвижимость в Калифорнии, банковский скоринг. Все они уходят в портфолио, всего на курсе заявлено больше 40 кейсов, заданий и тренажёров.
Куратор отвечает за десять минут
Личный куратор закреплён на 365 дней, и школа обещает ответ в течение десяти минут. Общение идёт через почту или мессенджеры, отдельно работает техподдержка учебной платформы.
Материалы и шаблоны от экспертов
Конспекты по ключевым алгоритмам, материалы по конструированию признаков и прогнозированию временных рядов со статьями про DeepAR и N-BEATS, гайд по платформе Kaggle и подключению к GitHub из редактора кода, разбор матриц и теории вероятностей.
Помощь с трудоустройством
Школа заявляет гарантию трудоустройства: обязательства закреплены договором или возвратом денег.
Со страницы курса: «Найдёте работу, или вернём деньги. 78% выпускников Эдюсон находят работу, остальным возвращаем деньги, это зафиксировано в договоре. Как работает программа «Содействие трудоустройству»: поможем составить резюме и оформить портфолио и разместить его на интернет-ресурсах; подготовим к собеседованиям,»
Часто задаваемые вопросы
Нужно ли техническое образование для старта?
Сколько на самом деле длится обучение?
Правда ли вернут деньги, если не найду работу?
Учат ли нейросетям и глубокому обучению?
Какие инструменты осваиваются на курсе?
Чем различаются тарифы?
Какой документ выдают после курса?
Как оплатить обучение?
Отзывы о курсе «Data Science + ИИ»
Оставить отзыв о курсе
Расскажите, как проходило обучение: что понравилось, что нет, помог ли курс в работе. Публикуем после проверки, рекламные тексты и анонимные жалобы без подробностей не пропускаем.
Это отзывы о других программах школы Eduson Academy: они говорят о школе в целом, а не об этом курсе.
Все отзывы школы собраны на её странице.
Похожие курсы по направлению
Специалист по Data Science i
Вы научитесь доставать данные SQL-запросами, готовить их в Pandas, проводить исследовательский анализ и обучать модели машинного обучения под…
Специалист по Data Science расширенный i
Вы научитесь проходить весь путь задачи по данным: извлечь их SQL-запросами, собрать витрину, провести исследовательский анализ в Python…
Полный курс по Data Science i
Вы научитесь доставать и готовить данные, строить модели машинного обучения и доводить их до реальной среды. Сможете выбрать…
Математика для Data Science i
Вы научитесь проверять векторы на линейную зависимость, решать системы линейных уравнений в матричной форме и вычислять производную функции…