Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627763 от 24.03.2022
Помощь с трудоустройством
По окончании курса помогут студентам устроиться на работу: объяснят, как правильно составить cv и сопроводительное письмо, отработают навыки самопрезентации, а затем отправят его с рекомендациями компаниям-партнёрам.
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, A/B-тестирование, продуктовая аналитика. Задачи на визуализацию данных, расчет бизнес-метрик и автоматизацию ETL-процессов в рамках обучения
Для кого: Базовое владение логикой и математикой, потребность в систематизации навыков извлечения данных из БД и интерпретации показателей для проверки гипотез
Результат: Анализ когорт, расчет LTV, CAC, Retention, проектирование дашбордов для мониторинга продуктовых метрик, написание SQL-запросов к реальным базам данных
Важно знать: Программа предполагает высокую интенсивность нагрузки с обязательной ежедневной работой над практическими задачами
Плюсы: Комплекс навыков: сочетание чистого SQL-кодинга с практическими методами оценки результатов продуктовых изменений через статистику
Что еще: Системное применение методов статистического вывода при тестировании бизнес-решений
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Для кого: Люди без профильного опыта, стремящиеся освоить обработку массивов данных и построение прогностических моделей с нуля
Результат: Анализ оттока клиентов, прогноз спроса временных рядов, внедрение рекомендательных систем для маркетплейсов, сегментация изображений, визуализация метрик
Важно знать: Требуется наличие ПК с достаточной производительностью для обучения нейросетей; отсутствие глубокого погружения в высоконагруженные системы (HighLoad)
Плюсы: Применение MLOps-инструментов (DVC, MLflow) для контроля версий экспериментов и воспроизводимости кода
Что еще: Развертывание моделей в продакшн с использованием инструментов мониторинга и версионирования
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Особенности: Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch, Docker, Airflow. Статистика, анализ данных и предиктивное моделирование в рамках прикладных лабораторных работ
Для кого: Студенты с аналитическим типом мышления и базовой математической подготовкой, стремящиеся трансформировать сырые данные в прогнозные бизнес-решения
Результат: Предиктивная модель прогнозирования спроса, алгоритм сегментации клиентской базы, система рекомендаций товаров, модель распознавания образов на основе глубокого обучения
Важно знать: Наличие персонального компьютера с операционной системой Windows 10+, macOS или Linux. Понимание формальной логики и школьной программы математики является входным требованием
Плюсы: Применение Airflow и MLflow в рамках учебных проектов, что позволяет продемонстрировать инженерный подход к жизненному циклу моделей
Что еще: Интеграция этапов обучения моделей с инструментами автоматизации конвейеров данных (MLOps)
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты.
Объем практики: 75%
ПрактикаДомашние заданияПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, MLOps, Tableau, Power BI. Практика на реальных данных, разработка рекомендательных систем и аналитических дашбордов
Для кого: Без опыта в программировании, нужно научиться анализу данных и внедрению моделей машинного обучения для бизнес-задач
Результат: Система рекомендаций товаров, классификатор изображений, модель прогнозирования оттока клиентов, аналитические отчеты в Tableau
Важно знать: Ежедневная самостоятельная практика для усвоения синтаксиса и статистических методов
Плюсы: Навыки работы с Airflow и DVC, закрывающие разрыв между созданием моделей и их промышленной эксплуатацией
Что еще: Внедрение MLOps-инструментов в пайплайны подготовки данных и автоматизированного развертывания моделей
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Особенности: Python, SQL, PyTorch, Docker, MLOps. Практика на реальных бизнес-кейсах. Проекты по анализу данных, нейросетям и развертыванию моделей в инфраструктуру
Для кого: Новички в аналитике для построения прогнозных моделей и автоматизации обработки данных через архитектуры машинного обучения
Результат: Прогностическая модель оттока клиентов, система сегментации данных на базе кластеризации, NLP-модель классификации текста, CV-алгоритм детекции объектов, ML-пайплайн автоматизации через Airflow
Важно знать: Требуется владение базовой математикой и логикой, работа с командной строкой на начальном уровне
Плюсы: Навыки оркестрации ML-процессов с использованием Airflow и работа с распределенными вычислениями (PySpark, Kafka)
Что еще: Интеграция прогнозных моделей в промышленную инфраструктуру
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 316 часов теории, 465 часов практики
Объем практики: 75%
Доп расходы: Возможны затраты на аренду облачных графических процессоров (GPU) для обучения тяжелых моделей нейронных сетей
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля начинающих
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning. Проектная практика с развертыванием моделей через API и Docker
Для кого: Специалисты с математическим или техническим бэкграундом, планирующие автоматизацию аналитики и разработку прогнозных моделей
Результат: Проекты: прогноз оттока клиентов (Churn Rate), система предсказания объема продаж, модель рекомендаций товаров, классификатор визуальных данных, сервис логирования экспериментов в MLflow
Важно знать: Требуется установка ПО (Python, Docker) на персональный компьютер, базовые знания высшей математики помогут быстрее освоить теорию алгоритмов
Плюсы: Применение MLOps-инструментов (MLflow, Docker, FastAPI) на начальном этапе обучения, что позволяет приблизить разработку моделей к реальным промышленным стандартам
Что еще: Систематизация процесса разработки модели от подготовки данных до реализации инфраструктуры деплоя
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи.
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Особенности: Освойте Data Science с нуля: Python, SQL, Power BI, ML-моделирование, Big Data и AI. Практика на реальных проектах, помощь в трудоустройстве.
Для кого: Новички без опыта в Data Science, желающие освоить профессию и начать карьеру в IT.
Результат: Итоговый проект по внедрению модели, решающий задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика.
Важно знать: Достаточно школьных знаний по математике для начала обучения.
Плюсы: Обучение работе с AI-помощниками для IT-специалистов (ChatGPT и аналоги) для ускорения работы.
Что еще: Выбор специализации (ML-инженер, Data-инженер, Data-аналитик) после изучения основ и практических задач.
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning, A/B-тестирование, продуктовая аналитика
Для кого: Люди с техническим складом ума без опыта работы, которым необходимо освоить инструменты обработки данных и внедрения ML-моделей в продукты
Результат: Предиктивные модели для оценки оттока, системы сегментации клиентов (RFM), рекомендательные системы, распознавание изображений с помощью нейросетей, результаты статистических тестов
Важно знать: Требуется готовность уделять обучению 20 и более часов в неделю
Плюсы: Методология проведения A/B-тестирования в связке с продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения
Что еще: Системное обучение от обработки «сырых» данных до деплоя ML-моделей в бизнес-среду
Формат: Работа на тренажерах, интерактивные задачи.
Занятий: от 15 часов в неделю
Объем практики: 85%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, глубокое обучение, MLOps, статистика, A/B-тестирование, Docker, Git. Проектная практика в интенсивном формате
Для кого: Отсутствие опыта в анализе данных, задача автоматизации бизнес-процессов через модели машинного обучения
Результат: Прогноз оттока клиентов с применением классификации, разработка рекомендательной системы, анализ временных рядов для прогнозирования спроса, деплой модели в контейнере Docker
Важно знать: Интенсивный режим обучения с ежедневной нагрузкой от 4 до 8 часов
Плюсы: Внедрение MLOps-культуры и контейнеризации при разработке моделей, что дает преимущество в практической готовности инфраструктуры к эксплуатации
Что еще: Применение MLOps-инструментов в учебных проектах для отработки жизненного цикла модели
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, воркшопы.
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, SQL, PyTorch, Scikit-learn, MLOps, Docker, FastAPI, компьютерное зрение, работа с данными
Для кого: Пользователи с начальными навыками программирования, планирующие автоматизировать извлечение инсайтов из данных и внедрять предсказательные алгоритмы
Результат: Реализация рекомендательных систем, алгоритмы классификации текста, системы компьютерного зрения, деплой обученных моделей в формате веб-сервисов
Важно знать: Высокие требования к вычислительным ресурсам локальной машины или наличие подписки на облачные сервисы для обучения нейросетей
Плюсы: Применение практик MLOps для интеграции моделей в высоконагруженные системы через API
Что еще: Связка аналитического моделирования с инструментами промышленного внедрения и контейнеризации кода
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Занятий: 3-5 часов в неделю
Объем практики: 75%
Доп расходы: Расходы на облачные вычисления для обучения объемных моделей, если мощностей персонального компьютера недостаточно
Особенности: Python, SQL, PyTorch, MLOps, Docker. Моделирование данных, глубокое обучение и автоматизация пайплайнов. Проектно-ориентированное обучение
Для кого: Студенты с базовой математической подготовкой, стремящиеся перейти в аналитику данных и разработку моделей с нуля
Результат: Системы рекомендаций, детекция объектов на изображениях, классификаторы текста, предиктивная аналитика оттока клиентов, ETL-пайплайны
Важно знать: Требуется готовность к самостоятельной работе с документацией и интенсивная практика программирования в среде Python. Программа предполагает освоение математического аппарата для корректной работы алгоритмов
Плюсы: Применение PySpark и инструментов автоматизации Airflow для обработки больших массивов данных
Что еще: Интеграция цикла MLOps и развертывание моделей в промышленную эксплуатацию как часть учебного процесса
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты, работа на тренажерах.
Занятий: 8 проектов в портфолио
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля продвинутыхОбучение с ментором
Особенности: Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch. Продуктовая аналитика, машинное обучение и построение прогнозных моделей. Практический интенсив
Для кого: Отсутствие опыта в аналитике, потребность в получении навыков работы с данными через регулярную практику и формирование прикладного портфолио
Результат: Прогнозные модели для бизнес-задач, отчеты по продуктовой аналитике, классификаторы изображений, системы обработки текстов, итоговый проект полного цикла
Важно знать: Интенсивный режим обучения с ежедневными задачами. Отбор на программу проходит через входной тест и обязательную подготовку
Плюсы: Владение стеком для интеграции прогнозных моделей в прикладные бизнес-процессы (End-to-End ML-пайплайны)
Что еще: Техническая подготовка по созданию полного цикла обработки данных от сбора до развертывания прогнозной модели
Формат: Лекции онлайн, воркшопы
Занятий: 600 часов работы с преподавателем
Объем практики: 90%
Свое портфолиоДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Scikit-learn, TensorFlow, Tableau. Инструменты анализа данных, статистическое моделирование и визуализация прикладных метрик
Для кого: Новичок в программировании, планирующий переход в анализ данных и применение алгоритмов машинного обучения для обработки прикладных бизнес-задач
Результат: Классификация изображений нейронными сетями, прогнозирование стоимости недвижимости с помощью регрессионных моделей, анализ временных рядов
Важно знать: Требуется владение английским языком на уровне чтения технической документации. Необходим компьютер с ОС Windows или macOS
Плюсы: Навык обучения и интеграции предобученных нейросетевых архитектур для прикладных задач
Особенности: Python, SQL, PyTorch, MLOps. Прикладная разработка моделей машинного обучения с контейнеризацией и развертыванием в production
Для кого: Специалисты с базовыми знаниями в языке Python и математике, которым необходим навык перевода ML-моделей в промышленную эксплуатацию
Результат: Прогнозирующая рекомендательная система, готовый к эксплуатации API ML-модели, модель глубокого обучения для классификации изображений, инструмент анализа тональности текстовых данных
Важно знать: Требуется владение базовым синтаксисом Python и основами математического анализа. Курс ориентирован на технические аспекты разработки и MLOps-инструментарий
Плюсы: Методологии MLOps (Airflow, MLflow, Docker) в связке с промышленным развертыванием моделей
Что еще: Промышленное развертывание ML-моделей с использованием MLOps-стека
Перед стартом курса убедитесь, что у вас есть базовое понимание линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей — эти темы встречаются в программах постоянно. Из инструментов заранее освойте Python на уровне переменных, циклов, функций и работы с файлами. Библиотеки Pandas и NumPy разберут на курсе, но если вы уже умеете загружать CSV-файл и строить простой график в Matplotlib, первые модули пройдут быстрее.
Подготовьте рабочий компьютер: большинство сред разработки (Jupyter Notebook, VS Code) и контейнеры Docker требуют минимум 8 ГБ оперативной памяти. Если памяти меньше, придётся использовать облачные платформы вроде Google Colab.
Начните с Python и SQL — без них вы не сможете ни загрузить данные, ни написать запрос к базе. Затем переходите к Pandas и NumPy для обработки табличных данных и визуализации через Matplotlib или Seaborn.
Только после этого беритесь за машинное обучение: начните с линейной и логистической регрессии в Scikit-learn, потом перейдите к деревьям решений и ансамблям (Random Forest, Gradient Boosting). Глубокое обучение на TensorFlow или PyTorch оставьте на последний этап — без понимания классических алгоритмов нейросети будут восприниматься как чёрный ящик.
Первая ошибка — попытка сразу перейти к нейросетям, пропуская статистику и классические алгоритмы. На собеседованиях чаще спрашивают про линейную регрессию и A/B-тесты, чем про трансформеры.
Вторая ошибка — обучение без реальных данных. Учебные датасеты из Kaggle чистые и подготовленные, а в рабочих задачах 70% времени уходит на очистку и сбор данных. Третья ошибка — игнорирование SQL: дата-сайентист, который не может самостоятельно выгрузить данные из базы, зависит от аналитиков и теряет скорость.
Data Analytics фокусируется на описательной аналитике: дашборды, отчёты, SQL-запросы и визуализация в Tableau или Power BI. Аналитик отвечает на вопрос «что произошло».
Data Science идёт дальше — строит предиктивные модели и проверяет гипотезы через A/B-тесты, отвечает на вопрос «что произойдёт».
ML Engineering — это вывод моделей в продакшен: упаковка в Docker, настройка API через FastAPI, мониторинг дрифта данных. ML-инженер не исследует данные, а обеспечивает работу готовой модели в приложении.
Посмотрите на список инструментов в программе. Если из ансамблевых методов упоминается только Random Forest, но нет CatBoost, XGBoost или LightGBM — программа устарела, эти библиотеки стали стандартом для табличных данных.
Проверьте, есть ли модуль по MLOps: MLflow, DVC или хотя бы Docker. Без навыков версионирования моделей и данных вы не сможете работать в команде. Также обратите внимание на блок про A/B-тестирование — если его нет, курс готовит только к модельным задачам, но не к продуктовым.
Junior Data Scientist редко строит модели с нуля. Типичные задачи: исследование данных по запросу продуктовой команды, подготовка выборок через SQL-запросы, анализ результатов A/B-тестов и интерпретация метрик.
Модельные задачи на старте — это доработка существующих пайплайнов: добавить новые признаки, переобучить модель на свежих данных, сравнить метрики. Самостоятельная разработка модели от гипотезы до продакшена — задача уровня Middle и выше.
Для большинства вакансий формальное требование — высшее техническое или математическое образование. Однако на практике работодатели смотрят на портфолио проектов и результаты тестового задания.
Если у вас нет профильного диплома, компенсируйте это публичными проектами: опубликуйте решение задачи на Kaggle с подробным описанием, выложите на GitHub проект с полным пайплайном — от загрузки данных до REST API. Это покажет навыки лучше сертификата.
Насколько полезной была информация?
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
