Профессия Data scientist + ИИ
Годовая онлайн-профессия Skillbox: путь от основ Python, SQL и Excel до машинного обучения, продуктовой аналитики и нейросетей, с поддержкой в трудоустройстве на нескольких этапах и портфолио из проектов на реальных данных.
Мнение редакции
Это одна из самых объёмных программ Skillbox по данным: она закрывает сразу две смежные роли - аналитика данных и дата-сайентиста - вместо того чтобы ограничиться узкой специализацией. Сильная сторона курса в том, что трудоустройство встроено не только в финал: помощь Центра карьеры доступна уже после блоков Machine Learning Junior и Data Analyst Junior, то есть часть студентов может выйти на стажировку в середине пути. Практика на данных банков, маркетплейсов и страховых компаний выглядит убедительнее абстрактных учебных датасетов. Из минусов - цена ощутимо выше среднего чека по рынку онлайн-образования, и её оправдывает только объём программы и активная скидка. Год непрерывной нагрузки - испытание для дисциплины: тем, кто совмещает учёбу с полной занятостью, придётся планировать время заранее. Заявленная гарантия трудоустройства требует уточнения условий возврата денег непосредственно у школы - это стандартная практика маркетинга онлайн-школ, а не безусловный юридический контракт.
Плюсы
- Две специализации в одной программе - аналитик данных и дата-сайентист
- Проекты на реальных данных банка, маркетплейса и страховой компании, а не на учебных выборках
- Помощь с трудоустройством уже после промежуточных блоков, а не только в финале
- Проверка практики кураторами в течение 72 часов и регулярные эфиры с экспертами
- Отдельный блок Deep Learning с компьютерным зрением и обработкой текста
Минусы
- Условия гарантии «поможем найти работу или вернём деньги» нужно уточнять у школы отдельно
- Полная цена высокая - покупать выгодно в основном по действующей акции
- Год непрерывной нагрузки требует дисциплины и планирования времени
Кому подходит
Новичкам без опыта в IT
Стартовый блок вводит в Python, SQL и статистику с нуля, куратор сопровождает на каждом шаге.
Аналитикам, которые хотят в ML
Действующим аналитикам данных, желающим прокачаться до дата-сайентиста и работать с моделями.
Специалистам смежных профессий
Тем, кто хочет сменить сферу на работу с данными и воспользоваться поддержкой Центра карьеры.
Обзор курса
Стартовый этап программы - «Введение в data science» - даёт фундамент: Python с нуля, работа с Pandas, базовый SQL, Excel и Power BI, первое знакомство с разведочным анализом и метриками. Параллельно идут статистика и теория вероятностей, а также математика для дата-сайентиста: производные, векторы, матрицы, градиенты - тот минимум, без которого регрессия и нейросети остаются чёрным ящиком.
Дальше программа расходится на два русла. «Machine learning. Junior» учит строить модели классификации, регрессии и кластеризации, работать с несбалансированными выборками и текстами; итоговым проектом становится скоринговая модель кредитного риска для банка. «Data analyst. Junior» разбирает источники данных, гипотезы, SQL, корреляции, A/B-тесты и визуализацию - с проектом по анализу эффективности маркетинговых кампаний. После каждого из этих блоков предусмотрен выход на трудоустройство через Центр карьеры, а не только в самом конце курса.
Экспертный уровень усиливает обе ветки. В машинном обучении это AutoML, компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и отдельный блок глубокого обучения с тренировкой нейросетей на GPU. В аналитике - продуктовые и маркетинговые метрики, сквозная аналитика по Яндекс Метрике и GA4, BI-отчётность на Power BI с DAX, а на старших тарифах - основы data engineering с data lake и data warehouse.
Формат обучения стандартный для Skillbox: видео в любое время, свыше ста практических заданий и от двадцати проектов в портфолио, проверка кураторами в течение 72 часов. Из практических кейсов выделяется сервис распознавания документов на стыке компьютерного зрения и NLP - заметно более сложная задача, чем типичный учебный проект. При нагрузке несколько часов в неделю на прохождение всей программы уходит около года.
Программа курса
1Введение в data science
2Статистика и теория вероятностей
3Математика для дата-сайентиста
4Machine learning. Junior
5Data analyst. Junior
6Machine learning. Advanced
7Deep learning
8Продуктовая и маркетинговая аналитика
9BI-аналитика
10Data Engineer. Junior
Чему вы научитесь
- Извлекать и очищать данные из файлов, API и баз данных
- Писать SQL-запросы и строить дашборды в Power BI
- Строить модели машинного обучения: регрессию, деревья, кластеризацию
- Проводить и интерпретировать A/B-тесты
- Применять глубокое обучение для компьютерного зрения и обработки текста
- Внедрять модели в продакшен и настраивать мониторинг качества
- Презентовать выводы по данным бизнес-заказчику
Ваши будущие работы
Скоринговая модель банка
Модель кредитного риска на реальных данных финансовой организации для оценки платёжеспособности клиентов.
Анализ маркетинговых кампаний
Оценка эффективности каналов продвижения и A/B-эксперимент в мобильном приложении маркетплейса.
Сервис распознавания документов
Извлечение данных из сканов на стыке компьютерного зрения и обработки текста.
Как проходит обучение
Смотрите видеоуроки
Материалы доступны в любое время, к каждому занятию приложены дополнительные файлы.
Решаете задания на реальных данных
Свыше ста практических работ и от двадцати проектов на данных компаний-партнёров.
Получаете обратную связь
Кураторы проверяют практику в течение 72 часов и дают развёрнутые комментарии.
Собираете портфолио и ищете работу
Финальные проекты и поддержка Центра карьеры доступны уже на промежуточных этапах обучения.
Помощь с трудоустройством
1
| Уровень | Зарплата |
|---|---|
| Junior | 140000 |
| Middle | 250000 |
| Senior | 420000 |
Спецификация
| Школа | Skillbox |
|---|---|
| Формат | Онлайн, видеоуроки + практика на реальных данных |
| Длительность | 12 месяцев |
| Уровень | С нуля (два направления: аналитика данных и machine learning) |
| Документ | Сертификат Skillbox (налоговый вычет до 13%) |
| Рассрочка | 5 424 ₽ × 36 мес (по акции −55%) |
| Доступ | Бессрочный, включая обновления курса |
Часто задаваемые вопросы
Нужен ли опыт программирования для старта?
Сколько зарабатывает дата-сайентист?
Когда можно начать искать работу?
Какой компьютер нужен для обучения?
Есть ли рассрочка?
Какой документ выдают по итогам?
Сколько времени займёт обучение?
Отзывы о курсе «Профессия Data scientist + ИИ»
Analytics и ML действительно связаны между собой, а не идут отдельными кусками
Проекты на реальных данных банка и маркетплейса
Поддержка с работой началась ещё до финала курса
Кураторы отвечают быстро и по существу