Симулятор Data Science
2026-02-20 16:55 Diff

> Получите опыт, решая кейсы бизнеса из разных индустрий

> Создайте пет-проект для портфолио

> Продолжайте развиваться в области машинного обучения, анализа данных и AI

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Симулятор Data Science

— это образовательная подписка по анализу данных, машинному обучению и AI

100+ реальных задач бизнеса

Можно начать с самого простого и постепенно повышать сложность по мере развития навыков

Retail, E-commerce, FinTech, FoodTech, EdTech, реклама и другие

Python, SQL, A/B-тесты, Метрики, LLM, Рекомендательные системы, прогнозирование, деплой и многое другое

Уникальные пет-проекты для портфолио

Разрабатываются в команде под руководством экспертов индустрии

ClickHouse, FastAPI, MLFlow, DVC, Spark и еще 10+ инструментов

Большой выбор инструментов

Комьюнити из 500+ человек

Чат с авторами и другими студентами с доступом навсегда

Симулятор — не просто тренажер, а живой продукт

Ежемесячные обновления в задачах и пет-проектах с учетом запросов студентов

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

точка а - До работы с Симулятором

точка В - После работы с Симулятором

Получите реальный опыт, чтобы выделиться на собеседовании

Не понимаю, куда расти дальше

Берусь за новые амбициозные проекты

Сможете набраться нужных навыков и изучить решения Senior-специалистов

точка а - До работы с Симулятором

точка В - После работы с Симулятором

Получите реальный опыт, чтобы выделиться на собеседовании

Не понимаю, куда расти дальше

Берусь за новые амбициозные проекты

Сможете набраться нужных навыков и изучить решения Senior-специалистов

Кому подойдёт Симулятор Data Science>>

Планируете применять ИИ в работе и выделяться на рынке труда

Интересующимся AI

Обладает опытом и хотите получить навыки для решения более интересных задач

ML-инженерам

Работаете и планируете развиваться в сфере анализа данных или Machine Learning

Аналитикам

Освоили базу по аналитике или ML и хотите получить работу

Начинающим карьеру

что нужно для начала //

Понимаете, как работать с циклами, списками и классами на базовом уровне

Знаете, как делать fit-predict

Представляете, что такое математическое ожидание

Умеете делать простые селекты и джойны

Для трека по машинному обучению

Не уверены, что вам подходит симулятор?

Оставьте заявку на консультацию — мы расскажем подробнее и поможем подобрать программу под ваши цели и уровень

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

истории наших студентов>>

«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»

«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»

«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»

«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»

после

> Использую линтеры, документирую весь код в едином стиле, аннотирую типы, тестирую код через Pytest

до симулятора

> Хаотично пишу код на Python, редко оформляю документацию, тестирую код в голове и через print

> Владею SQL на базовом уровне, боюсь вложенных запросов

> Не знаю, что такое t-test и p-value

> В ML знаю только fit-predict

> Спокойно пишу большие SQL-запросы с CTE, JOIN и оконными функциями

> Понимаю статистические критерии и знаю, как связать их с моделями машинного обучения

> Умею проводить A/B-тесты

> Могу реализовать кастомные метрики и алгоритмы, построить эмбеддинги

> Умею деплоить модели и сервисы

> Получил хорошие стартовые знания по Docker, FastApi, DVC, PySpark, MLflow

«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»

«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»

«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»

«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»

до симулятора

> 2 года проходил стажировку и полгода работал ML-инженером

> Знал базу классического ML, работал с CV

> Не знал, как решить рабочую задачу, связанную с рекомендательными системами

после

> Разобрался в основах рекомендательных систем, в частности метриках, запустил на работе персональные рекомендации и рекомендации сопутствующих товаров

> Научился строить эмбеддинги, которые используются для рекомендаций и прогнозирования спроса

> Улучшил навыки использования сложных SQL-запросов

> Устроился на работу в Ozon

«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»

«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»

«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»

«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»

до симулятора

> 1,5 года работал на позиции Middle ML Engineer в аутсорс-компании

> Устал от однообразных задач на работе и хотел сменить работу

после

> Расширил кругозор в ML-задачах

> Нашел новую работу благодаря сообществу, спустя время сам собеседовал студентов симулятора

«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»

«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»

«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»

«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»

до симулятора

> Не имел опыта работы в IT

после

> Погрузился в работу ML-инженера

> Понял, как и зачем применять конкретные технологии на практике

> Хотел закрепить знания на практике и поработать с задачами, приближенными к реальным, чтобы найти работу

> Обрел уверенность в своих силах и прошел собеседование

после симулятора data science

> Использую линтеры, документирую весь код в едином стиле, аннотирую типы, тестирую код через Pytest

до симулятора

> Спокойно пишу большие SQL-запросы с CTE, JOIN и оконными функциями

> Хаотично пишу код на Python, редко пишу документацию, тестирую код в голове и через print

> Владею SQL на базовом уровне, боюсь вложенных запросов

> Не знаю, что такое t-test и p-value

> Понимаю статистические критерии и знаю, как связать их с моделями машинного обучения

> В ML знаю только fit-predict

«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»

> Умею проводить A/B-тесты

> Могу реализовать кастомные метрики и алгоритмы, построить эмбеддинги

> Могу деплоить модели и сервисы

> Получил хорошие стартовые знания по Docker, FastApi, DVC, PySpark, MLflow

после симулятора data science

> Разобрался в основах рекомендательных систем, в частности метриках, запустил на работе персональные рекомендации и рекомендации сопутствующих товаров

до симулятора

> Научился строить эмбеддинги, которые используются для рекомендаций и прогнозирования спроса

> 2 года проходил стажировку и полгода работал ML-инженером

> Знал базу классического ML, работал с CV

> Не знал, как решить рабочую задачу, связанную с рекомендательными системами

> Улучшил навыки использования сложных SQL-запросов

«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»

> Устроился на работу в Ozon

после симулятора data science

> Расширил кругозор в ML-задачах

до симулятора

> Нашел новую работу благодаря сообществу, спустя время сам собеседовал студентов симулятора

> 1,5 года работал на позиции Middle ML Engineer в аутсорс-компании

> Устал от однообразных задач на работе и хотел сменить работу

«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»

после симулятора data science

> Погрузился в работу ML-инженера

до симулятора

> Понял, как и зачем применять конкретные технологии на практике

> Не имел опыта работы в IT

> Хотел закрепить знания на практике и поработать с задачами, приближенными к реальным, чтобы найти работу

> Обрел уверенность в своих силах и прошел собеседование

«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»

примеры задач на курсе //

BOOSTING UNCERTAINTY

Мы прогнозируем объемы продаж маркетплейса для миллионов товаров с помощью градиентного бустинга. Стейкхолдеры хотят узнать, насколько мы уверены в предсказаниях модели. Ваша задача — оценить надежность её прогнозов для данных в будущем.

Tree-Based Models / SQL / Time-Series

NLP / Transformers / OpenAI

Цель — научиться генерировать краткое содержание любого ролика на YouTube. Вы освоите API OpenAI и преобразуете наш LLM-сервис в веб-приложение с помощью Streamlit.

VIDEO SUMMARY

Разработчики AI-продукта несколько недель назад запустили свое приложение. Удержание пользователей — ключевой фактор для определения того, удовлетворяет ли продукт потребности аудитории. Но как понять, будет ли сервис давать ценность спустя неделю, месяц, полгода? В этой задаче вы узнаете эффективный способ.

RETENTION RATE

BOOSTING UNCERTAINTY

Мы прогнозируем объемы продаж маркетплейса для миллионов товаров с помощью градиентного бустинга. Стейкхолдеры хотят узнать, насколько мы уверены в предсказаниях модели. Ваша задача — оценить надежность её прогнозов для данных в будущем.

Tree-Based Models / SQL / Time-Series

NLP / Transformers / OpenAI

Цель — научиться генерировать краткое содержание любого ролика на YouTube. Вы освоите API OpenAI и преобразуете наш LLM-сервис в веб-приложение с помощью Streamlit.

VIDEO SUMMARY

Разработчики AI-продукта несколько недель назад запустили свое приложение. Удержание пользователей — ключевой фактор для определения того, удовлетворяет ли продукт потребности аудитории. Но как понять, будет ли сервис давать ценность спустя неделю, месяц, полгода? В этой задаче вы узнаете эффективный способ.

RETENTION RATE

примеры пет-проектов на курсе >>

Telegram-бот для автоматической проверки резюме

Вы всегда можете предложить свою идею команде Симулятора

В рамках Симулятора вы можете объединиться в команды и реализовать свой уникальный пет-проект

Телеграм-бот, который ловит спам-сообщения и автоматически блокирует их создателей

Как работать с Симулятором Data Science //

задачи

проекты

> Выбирайте идею или предлагайте свою

> Выбирайте задания любого уровня сложности и тематики

> Объединяйтесь с другими студентами симулятора в команды

> Знакомьтесь с необходимой теорией на платформе и в предложенных дополнительных источниках

> Реализуйте уникальный проект под руководством экспертов индустрии

> Приступайте к решению бизнес-задачи, используя актуальные инструменты

> Забирайте проект в портфолио

> Отправляйте решение на проверку

> Сразу получайте подробную ОС от проверяющей системы

> Задавайте вопросы AI-помощникам — Еве и Аде

> Обсуждайте задачи с экспертами и другими участниками

> Сравнивайте свое решение с эталонным вариантом от авторов

ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ >>

  • Похожая задача попалась на собеседовании

    На одном собеседовании мне попалась задача по метрикам ранжирования, которую я уже решал в симуляторе: по обратной связи я был чуть ли не единственным, кто смог назвать метрики ранжирования и реализовать функцию.

    Читать полностью →

  • Симулятор — живой продукт

    Самое интересное и мотивирующее, что симулятор постоянно развивается. Очень активное и отзывчивое комьюнити. Пул задач регулярно расширяется, добавляются новые интересные вызовы.

    Читать полностью →

  • Можно выбирать только то, что интересно или возможно по уровню

    Понравилось, что задачи разделены по уровням и ты сам выбираешь, какую задачу тебе решать. Больше всего понравились задачи уровня hard, так как это многосоставные задачи с некоторым сюжетом, которые приходилось делать несколько дней, а то и несколько недель. Но и из задач уровней easy и medium тоже получилось извлечь много полезного. Уверен, что каждый для себя сможет найти в симуляторе что-то полезное, будь он новичок или уже специалист.

    Читать полностью →

  • Всем советую платформу за такую поддержку

    Меня впечатлила обратная связь. При возникновении проблем в большинстве случаев поддержка оперативно помогала и давала подсказки. Ещё один большой плюс — канал с полезными ссылками. Также понравилось, что постоянно собирают фидбек для улучшения платформы. В общем, спасибо персоналу, всем советую платформу за такую поддержку.

    Читать полностью →

  • Похожая задача попалась на собеседовании

    На одном собеседовании мне попалась задача по метрикам ранжирования, которую я уже решал в симуляторе: по обратной связи я был чуть ли не единственным, кто смог назвать метрики ранжирования и реализовать функцию.

    Читать полностью →

  • Симулятор — живой продукт

    Самое интересное и мотивирующее, что симулятор постоянно развивается. Очень активное и отзывчивое комьюнити. Пул задач регулярно расширяется, добавляются новые интересные вызовы.

    Читать полностью →

Авторы Симулятора Data Science //

Младший автор Симулятора ML & Аналитик в Яндекс.Маркет

Младший автор Симулятора ML & Инженер по машинному обучению

Младший автор Симулятора ML & Recsys ML Engineer в Datalab Automacon

Младший автор Симулятора DS & Senior Software Engineer (Netvalue Ltd)

Младший автор Симулятора DS & Intern ML-Engineer в Яндексе

Стоимость >>

+ 100+ реальных DS-задач
+ Все уровни сложности: Easy, Medium, Hard
+ Эталонные решения от авторов
+ Доступ к pet-проектам
+ Доступ к инструментам
+ Доступ к комьюнити с авторами симулятора — навсегда
+ Заморозка на 15 дней

+ 100+ реальных DS-задач
+ Все уровни сложности: Easy, Medium, Hard
+ Эталонные решения от авторов
+ Доступ к pet-проектам
+ Доступ к инструментам
+ Доступ к комьюнити с авторами симулятора — навсегда
+ Заморозка на 30 дней

+ 100+ реальных DS-задач
+ Все уровни сложности: Easy, Medium, Hard
+ Эталонные решения от авторов
+ Доступ к pet-проектам
+ Доступ к инструментам
+ Доступ к комьюнити с авторами симулятора — навсегда
+ Заморозка на 45 дней

при рассрочке на 24 месяца

при рассрочке на 24 месяца

при рассрочке на 24 месяца

УДОБНЫЙ ЕЖЕМЕСЯЧНЫЙ ПЛАТЕЖ С БЕСПРОЦЕНТНОЙ РАССРОЧКОЙ ИЛИ ОПЛАТА ЧАСТЯМИ ОТ НАШИХ ПАРТНЁРОВ

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Начните учиться сейчас, оформите налоговый вычет и верните до 13% стоимости обучения

Если вы хотите оплатить обучение из-за рубежа, оставьте заявку — мы с вами свяжемся и подскажем, как это сделать.

Если в течение двух недель решите, что курс вам не подходит — вернем деньги.

Обучение может оплатить ваш работодатель

Документы после выпуска //

> Упаковывайте полученный опыт в портфолио

> Получайте сертификаты на русском и английском языках

FAQ //

Остались вопросы?

Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.