269 added
346 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-02-21
1
-
<p><strong>Первый платёж через 3 месяца</strong></p>
1
+
<p><strong>Помощь в трудоустройстве через 9 месяцев</strong></p>
2
-
<p><strong>-50%</strong>0 дня 00:00:00</p>
2
+
<p><strong>-45%</strong>0 дня 00:00:00</p>
3
-
<p><a>Получить профессию</a></p>
3
+
<p><a>Записаться на курс</a></p>
4
-
<ul><li><strong>⚡Нейросети в программе</strong><p>Учим использовать ИИ для работы IT-специалиста</p>
4
+
<ul><li><strong>Все знания для работы в индустрии</strong><p>Пройдёте полный цикл работы с данными: от Excel до машинного обучения</p>
5
</li>
5
</li>
6
-
<li><strong>8 проектов в портфолио</strong><p>основанных на реальных данных от наших партнёров: "СберМаркета", "СберАвтоподписка" и других</p>
6
+
<li><strong>Практика на реальных проектах</strong><p>Добавите в портфолио кейсы от "Сбера" и других компаний</p>
7
</li>
7
</li>
8
-
<li><strong>Актуальные темы</strong><p>Deep Learning, Machine Learning, Data Analysis, Computer Vision, Big Data и NLP</p>
8
+
<li><strong>Более 20 проектов в портфолио</strong><p>По аналитике, программированию и машинному обучению</p>
9
</li>
9
</li>
10
-
<li><strong>-50%</strong><p>Скидка <b></b> действует 0 дня 00:00:00</p>
10
+
<li><strong>-45%</strong><p>Скидка действует 0 дня 00:00:00</p>
11
</li>
11
</li>
12
-
</ul><h2>Data scientist помогает компаниям зарабатывать больше</h2>
12
+
</ul><h2>Кто такой дата-сайентист</h2>
13
-
<p>Поэтому такой специалист востребован во многих сферах. Например, с помощью нейросетей и анализа данных он может оценивать кредитоспособность клиентов в банках, создавать рекомендательные сервисы в онлайн-кинотеатрах или искать месторождения полезных ископаемых в нефтяных корпорациях.</p>
13
+
<p>Это специалист, который помогает бизнесу принимать решения на основе данных. Он анализирует информацию о клиентах, продажах и продуктах и с помощью нейросетей прогнозирует, кто уйдёт из сервиса, что будут покупать чаще, что поможет увеличить прибыль.</p>
14
-
<h2>Без ИИ сегодня никуда - мы учим работать с нейросетями</h2>
14
+
<h2>Самое время освоить data science</h2>
15
-
<p>По данным LinkedIn, компании стали в 21 раз чаще искать IT-специалистов, которые умеют работать с ИИ-инструментами. Мы расскажем, как упростить работу с помощью ChatGPT, быстрее писать код, проверять его на ошибки и находить нужную информацию через нейросети.</p>
15
+
<ul><li><h3>Высокий доход уже на старте</h3>
16
-
<p>Подробнее</p>
16
+
<p>По данным<a>hh.ru</a>, специалисты по data science уровня junior в России зарабатывают от 165 000 до 241 000 ₽</p>
17
-
<h2>Кратко про обучение</h2>
18
-
<ul><li><p><b>Постепенно погрузитесь в профессию</b></p>
19
-
<p>Изучите основы математики и статистики, а затем на продвинутом уровне изучите машинное обучение или анализ данных на выбор.</p>
20
</li>
17
</li>
21
-
<li><p><b>Сможете работать во время обучения</b></p>
18
+
<li><h3>Актуальная профессия для РФ</h3>
22
-
<p>Уже в середине курса ваших знаний и навыков будет достаточно, чтобы выйти на стажировку.</p>
19
+
<p>В<a>стратегии Минцифры</a>прописан курс на развитие экономики на основе данных - это требует большого числа специалистов по data science как в федеральных, так и в региональных центрах</p>
23
</li>
20
</li>
24
-
<li><p><b>Будете учиться на реальных задачах от компаний</b></p>
21
+
<li><h3>Можно работать на удалёнке</h3>
25
-
<p>Поработаете с данными "СберАвтоподписки" и "СберМаркета".</p>
22
+
<p>В более чем 40% всех вакансий для специалистов по data science на<a>hh.ru</a>указана такая возможность</p>
26
</li>
23
</li>
27
-
</ul><h2>Быть специалистом по Data Science - круто</h2>
24
+
<li><h3>Бизнес всё больше опирается на данные</h3>
28
-
<ul><li><h3>Самая высокооплачиваемая профессия среди всех аналитиков</h3>
25
+
<p><a>Исследования</a>подтверждают - 90% российских компаний используют data-driven-подход. Поэтому специалисты нужны компаниям из e-commerce, банков, IT и медицины - везде, где есть данные и деньги.</p>
29
-
<p>210 000 рублей в месяц - средняя зарплата специалиста по Data Science</p>
30
</li>
26
</li>
31
-
<li><h3>Универсальный специалист с широким набором профессиональных знаний</h3>
27
+
</ul><h2>Один курс - несколько карьерных направлений</h2>
32
-
<p>Data scientist - аналитик и программист в одном лице, он способен создать ИИ и прогнозировать будущее на основе данных</p>
28
+
<ul><li><p><b>MLOps-инженер</b></p>
29
+
<p>Превращает ИИ-модель в удобный бизнес-инструмент, которым могут пользоваться люди без специальных знаний. Отвечает за деплой, мониторинг качества, переобучение и логирование модели.</p>
30
+
<p>✅ Будущая зарплата: от 300 000 рублей.</p>
33
</li>
31
</li>
34
-
<li><h3>Даже без опыта легко найти работу</h3>
32
+
<li><p><b>BI-аналитик и BI-разработчик</b></p>
35
-
<p>Data scientist поможет любой компании, где нужно получить пользу от данных</p>
33
+
<p>Делает наглядные витрины данных и дашборды, чтобы сотрудники бизнес-подразделений могли самостоятельно смотреть цифры и не бегать к аналитикам за каждым отчётом.</p>
34
+
<p>✅ Будущая зарплата: от 200 000 рублей.</p>
36
</li>
35
</li>
37
-
</ul><h2>Сравниваете разные курсы по Data Science?</h2>
36
+
<li><p><b>Дата-инженер</b></p>
37
+
<p>Вытаскивает сырые данные из разных систем, очищает их и складывает в хранилища. Делает так, чтобы у дата-сайентистов и аналитиков всегда были актуальные и понятные данные.</p>
38
+
<p>✅ Будущая зарплата: от 400 000 рублей.</p>
39
+
</li>
40
+
</ul><h2>Учим работать с нейросетями - без ИИ сегодня никуда</h2>
41
+
<p>С помощью нейросетей дата-сайентист может в разы быстрее собирать и очищать нужные данные, искать документацию по моделям и делать другую рутину. Мы расскажем, как упростить работу с помощью ChatGPT, - курс по нейросети уже включён в стоимость обучения.</p>
42
+
<p>Узнать больше</p>
43
+
<h2>Одних сертификатов недостаточно - мы даём практику для быстрого трудоустройства</h2>
44
+
<p>Работодателям важно видеть, что вы умеете работать с данными и решать задачи. Поэтому на курсе вы соберёте сильное портфолио из 20+ реальных проектов на основе реальных данных, которое повысит шансы на офер.</p>
45
+
<h2>Кратко про обучение</h2>
46
+
<h2>Сравниваете разные курсы по data science?</h2>
38
<p>Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы расскажем, чем программа обучения в Skillbox отличается от остальных.</p>
47
<p>Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы расскажем, чем программа обучения в Skillbox отличается от остальных.</p>
39
<h2>Мы научим вас каждому этапу работы с данными</h2>
48
<h2>Мы научим вас каждому этапу работы с данными</h2>
40
<ul><li><p><strong>Собирать и обрабатывать данные</strong></p>
49
<ul><li><p><strong>Собирать и обрабатывать данные</strong></p>
41
<p>Научим выгружать данные из разных источников и очищать их от лишней информации.</p>
50
<p>Научим выгружать данные из разных источников и очищать их от лишней информации.</p>
42
</li>
51
</li>
43
<li><p><strong>Анализировать и оценивать данные</strong></p>
52
<li><p><strong>Анализировать и оценивать данные</strong></p>
44
<p>Подробно и на понятных примерах объясним основы статистики, чтобы вы смогли быстро выявлять паттерны, тенденции и корреляции в данных.</p>
53
<p>Подробно и на понятных примерах объясним основы статистики, чтобы вы смогли быстро выявлять паттерны, тенденции и корреляции в данных.</p>
45
</li>
54
</li>
46
<li><p><strong>Программировать и прогнозировать</strong></p>
55
<li><p><strong>Программировать и прогнозировать</strong></p>
47
<p>С нуля научим программировать модели машинного обучения на Python. С помощью таких моделей вы сможете предсказывать данные. Например, погоду или будущую прибыль компании.</p>
56
<p>С нуля научим программировать модели машинного обучения на Python. С помощью таких моделей вы сможете предсказывать данные. Например, погоду или будущую прибыль компании.</p>
48
</li>
57
</li>
49
<li><p><strong>Визуализировать и презентовать данные</strong></p>
58
<li><p><strong>Визуализировать и презентовать данные</strong></p>
50
<p>Вы узнаете, как создавать графики, диаграммы и дашборды, чтобы сделать данные понятными для других людей. А ещё мы научим вас презентовать результаты анализа заказчику.</p>
59
<p>Вы узнаете, как создавать графики, диаграммы и дашборды, чтобы сделать данные понятными для других людей. А ещё мы научим вас презентовать результаты анализа заказчику.</p>
51
</li>
60
</li>
52
-
</ul><h2>Ваше резюме по итогам обучения</h2>
61
+
</ul><h2>Истории тех, кто уже освоил data science</h2>
53
-
<h4>Навыки</h4>
62
+
<ul><li><p>Во время обучения в вузе Анастасия Коротаева наткнулась на статью про data science. Девушку заинтересовала новая сфера, она взяла курс по data science в Skillbox, стала участницей кейс-чемпионатов, начала программировать на Python и определилась с профессией после бакалавриата.</p>
54
-
<ul><li>Извлекаю данные из различных источников: файлы, API, базы данных</li>
55
-
<li>Очищаю данные</li>
56
-
<li>Работаю с Big Data</li>
57
-
<li>Провожу разведывательный анализ данных</li>
58
-
<li>Визуализирую результаты анализа в виде дашбордов</li>
59
-
<li>Формулирую и проверяю гипотезы</li>
60
-
<li>ML-инженер: строю модели машинного обучения с учителем и без</li>
61
-
<li>ML-инженер: внедряю модели и оцениваю их качество</li>
62
-
</ul><h4>Инструменты</h4>
63
-
<ul></ul><h2>8 реальных проектов в профессии</h2>
64
-
<ul><li><p><strong>Анализ изменений
в мобильном приложении "СберМаркета"</strong></p>
65
-
<p>Организуете A/B-эксперимент
на основе реального датасета и оцените, насколько успешно на продукт повлияли изменения.</p>
66
-
</li>
67
-
<li><p><strong>Работа с воронкой продаж онлайн-кинотеатра</strong></p>
68
-
<p>Проанализируете рекламные кампании онлайн-кинотеатра. Это позволит владельцу бизнеса оценить, какой трафик принесла бизнесу реклама, и выявить проблемы в воронке продаж компании.</p>
69
-
</li>
70
-
<li><p><strong>Визуализация данных в Excel</strong></p>
71
-
<p>Проанализируете текущие продажи компании, выделите лидеров и аутсайдеров. Поможете владельцу компании понять, какие товары и бренды можно вывести из продаж.</p>
72
-
</li>
73
-
<li><p><strong>Анализ данных в страховой компании</strong></p>
74
-
<p>Выявите основные факторы убыточности по страховым полисам и научитесь прогнозировать её на самых ранних этапах. Предложите бизнесу протестировать гипотезу о снижении убыточности за счёт внедрения кластеризации.</p>
75
-
</li>
76
-
<li><p><strong>Анализ сайта партнёра</strong></p>
77
-
<p>Проанализируете датасет от компании "СберАвтоподписка", которая предоставляет клиентам автомобили по подписке. Затем проверите гипотезы или создадите модель для предсказания целевого действия в зависимости от специализации.</p>
78
-
</li>
79
-
<li><p><strong>Предсказание совершения целевого действия на сайте СберАвтоподписка</strong></p>
80
-
<p>Вы проведёте базовую обработку данных и разведочный анализ, научитесь предсказывать совершение целевого действия и упакуете модель в сервис.</p>
81
-
</li>
82
-
<li><p><strong>Модель кредитного риск-менеджмента для банка</strong></p>
83
-
<p>Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку построить scoring-модель для прогнозирования платёжеспособности клиента.</p>
84
-
</li>
85
-
<li><p><strong>Сервис распознавания документов</strong></p>
86
-
<p>Поработаете с алгоритмами CV- и NLP. Протестируете разные OCR-движки и научитесь извлекать из документов важную информацию.</p>
87
-
</li>
88
-
</ul><h2>Обучение охватывает разные темы</h2>
89
-
<ul><li><h3>Deep Learning</h3>
90
-
<ul><li>Обучение нейронных сетей: обратное распространение ошибки, градиентный спуск</li>
91
-
<li>LSTM и GRU: продвинутые рекуррентные архитектуры</li>
92
-
<li>Функции активации (ReLU, sigmoid, softmax)</li>
93
-
<li>Регуляризация в нейронных сетях: Dropout, Batch Normalization</li>
94
-
<li>Использование фреймворков для Deep Learning (TensorFlow, PyTorch)</li>
95
-
</ul></li>
96
-
<li><h3>Machine Learning (ML)</h3>
97
-
<ul><li>Основные модели: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса</li>
98
-
<li>Метод опорных векторов (SVM)</li>
99
-
<li>Метрики качества моделей: accuracy, precision, recall, AUC</li>
100
-
<li>Кросс-валидация и переобучение моделей</li>
101
-
<li>Методы кластеризации: K-средние, DBSCAN</li>
102
-
<li>Основы нейронных сетей: перцептроны, обучение
с помощью обратного распространения ошибки</li>
103
-
<li>Работа с библиотеками ML (например, sklearn, TensorFlow, PyTorch</li>
104
-
</ul></li>
105
-
<li><h3>Data Analysis</h3>
106
-
<ul><li>Сбор данных</li>
107
-
<li>Получение данных из различных источников (CSV, Excel, базы данных, API)</li>
108
-
<li>Основы работы с REST API</li>
109
-
<li>Сохранение данных и подготовка для последующего анализа</li>
110
-
<li>Подготовка данных</li>
111
-
<li>Чистка данных: устранение дубликатов, обработка пропусков, выявление аномалий</li>
112
-
<li>Приведение данных к нужным форматам: типизация, работа с датами</li>
113
-
<li>Преобразование категориальных данных, нормализация и стандартизация данных</li>
114
-
<li>Анализ данных</li>
115
-
<li>Разведочный анализ данных (EDA): выявление скрытых паттернов и закономерностей</li>
116
-
</ul></li>
117
-
<li><h3>Computer Vision (CV)</h3>
118
-
<ul><li>Изображение как вектор: работа с изображениями
в числовом формате</li>
119
-
<li>Свёрточные нейронные сети (CNN)</li>
120
-
<li>Распознавание изображений и объектов</li>
121
-
<li>Предобученные нейросети</li>
122
-
<li>Применение нейросетей для распознавания рукописных цифр</li>
123
-
<li>Работа с библиотекой OpenCV</li>
124
-
</ul></li>
125
-
<li><h3>Big Data</h3>
126
-
<ul><li>Hadoop</li>
127
-
<li>MapReduce</li>
128
-
<li>Hive: интеграция SQL и MapReduce</li>
129
-
<li>Oozie: автоматизация процессов в Big Data</li>
130
-
<li>Data Lake vs. Data Warehouse</li>
131
-
<li>ETL (Extract, Transform, Load)</li>
132
-
<li>Работа с большими данными в распределённых системах</li>
133
-
</ul></li>
134
-
<li><h3>Natural Language Processing (NLP)</h3>
135
-
<ul><li>Регулярные
выражения</li>
136
-
<li>Векторизация текстов: CountVectorizer, TF-IDF</li>
137
-
<li>Современные методы векторизации: Word2Vec, GloVe, Bert, GPT</li>
138
-
<li>Регулярные выражения для работы с текстом</li>
139
-
<li>Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM для NLP задач</li>
140
-
<li>Анализ текстов: классификация и NER (Named Entity Recognition)</li>
141
-
</ul></li>
142
-
<li><h3>Математика и статистика</h3>
143
-
<ul><li>Основы теории вероятностей: законы вероятности, теорема Байеса</li>
144
-
<li>Статистические тесты: критерий Манна-Уитни, T-критерий Вилкоксона</li>
145
-
<li>Доверительные интервалы, ошибки первого и второго рода</li>
146
-
<li>Центральная предельная теорема</li>
147
-
<li>Методы оценки гипотез: p-значения, мощность теста</li>
148
-
<li>Основы линейной алгебры: вектора, матрицы, скалярные произведения</li>
149
-
<li>Оптимизация: градиенты, минимизация функций ошибок</li>
150
-
<li>Моделирование случайных величин: биномиальные и нормальные</li>
151
-
</ul></li>
152
-
</ul><h2>Каждый может освоить Data Science</h2>
153
-
<ul><li><p>Во время обучения в вузе Анастасия Коротаева наткнулась на статью про Data Science. Девушку заинтересовала новая сфера, она взяла курс по Data Science в Skillbox, стала участницей кейс-чемпионатов, начала программировать на Python и определилась с профессией после бакалавриата.</p>
154
<p><strong>Студентка</strong></p>
63
<p><strong>Студентка</strong></p>
155
-
<p><strong>Специалист по Data Science</strong></p>
64
+
<p><strong>Специалист по data science</strong></p>
156
<a>История Анастасии</a></li>
65
<a>История Анастасии</a></li>
157
-
<li><p>Владислав с нуля выучился на аналитика данных. Работал в "Сбере", а сейчас - занимается аналитикой инцидентов в "Иннотехе".</p>
158
-
<a>История Владислава</a></li>
159
-
<li><p>Ольга перешла на позицию дата-сайентиста в немецкой компании и доросла до senior-уровня. Успешно совмещает работу в IT с воспитанием четверых детей.</p>
160
-
<p><strong>Специалист техподдержки, программист</strong></p>
161
-
<p><strong>Дата-сайентист</strong></p>
162
-
<a>История Ольги</a></li>
163
<li><p>Влада в декрете с нуля освоила дата-аналитику, успешно прошла стажировку и теперь работает маркетологом-аналитиком в крупной компании.</p>
66
<li><p>Влада в декрете с нуля освоила дата-аналитику, успешно прошла стажировку и теперь работает маркетологом-аналитиком в крупной компании.</p>
164
<p><strong>Менеджер по ВЭД</strong></p>
67
<p><strong>Менеджер по ВЭД</strong></p>
165
<p><strong>Маркетолог-аналитик</strong></p>
68
<p><strong>Маркетолог-аналитик</strong></p>
166
<a>История Влады</a></li>
69
<a>История Влады</a></li>
167
<li><p>Иван выиграл в учебном интенсиве, сдав 33 практических работы за месяц, и устроился дата-аналитиком в зарубежную компанию.</p>
70
<li><p>Иван выиграл в учебном интенсиве, сдав 33 практических работы за месяц, и устроился дата-аналитиком в зарубежную компанию.</p>
168
<p><strong>Менеджер по продажам</strong></p>
71
<p><strong>Менеджер по продажам</strong></p>
169
<p><strong>Дата-аналитик</strong></p>
72
<p><strong>Дата-аналитик</strong></p>
170
<a>История Ивана</a></li>
73
<a>История Ивана</a></li>
74
+
<li><p>Бармен Виктор Толстиков решил заняться data science чисто случайно - просто искал новое хобби. Во время пандемии рестораны переживали не лучшие времена, поэтому Виктор превратил увлечение в основную профессию. Он прошёл курс в Skillbox, устроился аналитиком в геймдев-компанию и даже успел получить повышение.</p>
75
+
<a>История Виктора</a></li>
76
+
<li><p>Слабый слух не помешал Яне Чусовитиной освоить анализ данных в Skillbox. Девушка участвовала в проекте "Будущее без ограничений", где студенты с инвалидностью учатся в Skillbox бесплатно в течение года. Сейчас Яна работает аналитиком данных в "Лукойле", а ещё - разрабатывает идею своего курса по программированию для слабослышащих людей.</p>
77
+
<p><strong>Студентка</strong></p>
78
+
<p><strong>Аналитик данных в "Лукойле"</strong></p>
79
+
<a>История Яны</a></li>
171
<li><p>Алексей Гайдабура работал руководителем в порту, но его всегда тянуло к техническим нюансам работы. Он планировал расписание с помощью анализа статистических данных, проектировал статистические модели. Увлечение привело Алексея на курс Skillbox. Он подробнее погрузился в анализ данных, оптимизировал рабочие процессы и поборол бюрократию у себя в компании.</p>
80
<li><p>Алексей Гайдабура работал руководителем в порту, но его всегда тянуло к техническим нюансам работы. Он планировал расписание с помощью анализа статистических данных, проектировал статистические модели. Увлечение привело Алексея на курс Skillbox. Он подробнее погрузился в анализ данных, оптимизировал рабочие процессы и поборол бюрократию у себя в компании.</p>
172
-
<p><strong>Руководитель</strong></p>
81
+
<p><strong>Руководитель в администрации морских портов</strong></p>
173
-
<p><strong>Специалист по Data Science</strong></p>
82
+
<p><strong>Специалист по data science</strong></p>
174
</li>
83
</li>
175
-
<li><p>Жираслан учился на инженера-программиста и параллельно осваивал новую профессию дата-сайентиста в Skillbox. После курса Жираслан проходил стажировку в "ВТБ Капитал" и устроился в "Т-Банк" (быв. "Тинькофф") аналитиком в отдел контроля качества.</p>
84
+
<li><p>Жираслан учился на инженера-программиста и параллельно осваивал новую профессию дата-сайентиста в Skillbox. После курса Жираслан проходил стажировку в "ВТБ Капитал" и устроился в "Т-Банк" аналитиком в отдел контроля качества.</p>
176
<p><strong>Студент</strong></p>
85
<p><strong>Студент</strong></p>
177
-
<p><strong>Аналитик данных в "Т-Банк" (быв. "Тинькофф")</strong></p>
86
+
<p><strong>Аналитик данных в "Т-Банке"</strong></p>
178
<a>История Жираслана</a></li>
87
<a>История Жираслана</a></li>
179
<li><p>Ксения не нашла себя в продажах и решила сменить профессию: окончила курс по анализу данных в Skillbox, переехала в Грецию и стала аналитиком данных в крупном российском банке.</p>
88
<li><p>Ксения не нашла себя в продажах и решила сменить профессию: окончила курс по анализу данных в Skillbox, переехала в Грецию и стала аналитиком данных в крупном российском банке.</p>
180
<p><strong>Менеджер продаж</strong></p>
89
<p><strong>Менеджер продаж</strong></p>
181
<p><strong>Аналитик данных</strong></p>
90
<p><strong>Аналитик данных</strong></p>
182
<a>История Ксении</a></li>
91
<a>История Ксении</a></li>
183
-
<li><p>Слабый слух не помешал Яне Чусовитиной освоить анализ данных в Skillbox. Девушка участвовала в проекте "Будущее без ограничений", где студенты с инвалидностью учатся в Skillbox бесплатно в течение года. Сейчас Яна работает аналитиком данных в "Лукойле", а ещё - разрабатывает идею своего курса по программированию для слабослышащих людей.</p>
92
+
<li><p>Ольга перешла на позицию дата-сайентиста в немецкой компании и доросла до senior-уровня. Успешно совмещает работу в IT с воспитанием четверых детей.</p>
184
-
<p><strong>Студентка</strong></p>
93
+
<p><strong>Специалист техподдержки, программист</strong></p>
185
-
<p><strong>Аналитик данных в "Лукойле"</strong></p>
94
+
<p><strong>Дата-сайентист</strong></p>
186
-
<a>История Яны</a></li>
95
+
<a>История Ольги</a></li>
187
-
<li><p>Бармен Виктор Толстиков решил заняться Data Science чисто случайно - просто искал новое хобби. Во время пандемии рестораны испытывали не лучшие времена, поэтому Виктор превратил увлечение в основную профессию. Он прошёл курс в Skillbox, устроился аналитиком в геймдев-компанию и даже успел получить повышение.</p>
96
+
<li><p>Андрей 15 лет работал оператором баз данных, а затем впечатлился возможностями искусственного интеллекта и решил освоить data science в Skillbox. Прошёл курс, защитил дипломный проект и планирует найти работу в сфере ML.</p>
188
-
<a>История Виктора</a></li>
97
+
<p><strong>Оператор баз данных</strong></p>
189
-
<li><p>Андрей 15 лет работал администратором баз данных, а потом понял, что упёрся в потолок. Освоил Data Science в Skillbox и разработал собственную систему искусственного интеллекта для банков.</p>
98
+
<p><strong>IT-специалист в области искусственного интеллекта и машинного обучения</strong></p>
190
-
<p><strong>Администратор баз данных</strong></p>
99
+
<a>История Андрея</a></li>
191
-
<p><strong>Специалист по Data Science</strong></p>
100
+
<li><p>Студенту Артёму Лёвкину с детства нравилось работать с цифрами, поэтому в 22 года он решил освоить data science в Skillbox. После обучения Артём устроился дата-сайентистом в аудиторскую компанию Deloitte, где помогает обрабатывать данные.</p>
192
-
</li>
193
-
<li><p>Студенту Артёму Лёвкину с детства нравилось работать с цифрами, поэтому в 22 года он решил освоить Data Science в Skillbox. После обучения Артём устроился дата-сайентистом в аудиторскую компанию Deloitte, где помогает обрабатывать данные.</p>
194
<p><strong>Студент</strong></p>
101
<p><strong>Студент</strong></p>
195
-
<p><strong>Специалист по Data Science</strong></p>
102
+
<p><strong>Специалист по data science</strong></p>
196
-
</li>
103
+
<a>История Артёма</a></li>
197
-
<li><p>Владимир работал на фрилансе, когда однажды загорелся идеей заняться прогнозированием и аналитикой данных. Прошёл курс Skillbox, освоил новый язык программирования, увеличил доход и создал собственную нейронную сеть.</p>
104
+
<li><p>Дарья Бокарева узнала о data science на студенческом хакатоне. Зацепила смесь IT и аналитики, а ещё понравилось, что в сфере нужно постоянно учиться.Дарья прошла курс и устроилась в стартап, в котором создаёт умных чат-ботов для бизнеса.</p>
198
-
<p><strong>Фрилансер</strong></p>
199
-
<p><strong>Специалист по Data Science</strong></p>
200
-
<a>История Владимира</a></li>
201
-
<li><p>Дарья Бокарева узнала о Data Science на студенческом хакатоне. Зацепила смесь IT и аналитики, а ещё понравилось, что в сфере нужно постоянно учиться. Дарья прошла курс и устроилась в стартап, в котором создаёт умных чат-ботов для бизнеса.</p>
202
<p><strong>Студентка</strong></p>
105
<p><strong>Студентка</strong></p>
203
-
<p><strong>Специалист по Data Science</strong></p>
106
+
<p><strong>Специалист по data science</strong></p>
204
-
</li>
107
+
<a>История Дарьи</a></li>
205
</ul><h2>Преподаватели из топовых компаний доступно объяснят каждую тему</h2>
108
</ul><h2>Преподаватели из топовых компаний доступно объяснят каждую тему</h2>
206
<ul></ul><h2>Записаться на курс или получить бесплатную консультацию</h2>
109
<ul></ul><h2>Записаться на курс или получить бесплатную консультацию</h2>
207
<p><b>Спасибо!</b></p>
110
<p><b>Спасибо!</b></p>
208
<p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
111
<p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
209
-
<h2>Программа обучения</h2>
112
+
<h2>Программу обучения разбили на понятные этапы</h2>
113
+
<ul><li><h3>Этап 1. База для старта</h3>
114
+
<p>Доступным языком объясним всю необходимую математику, статистику, теорию вероятностей и основы работы с данными.</p>
115
+
</li>
116
+
<li><h3>Этап 2. Погружение</h3>
117
+
<p>Погрузитесь в основы машинного обучения или аналитики данных (на выбор). Выполните первые крупные проекты и сможете трудоустроиться с помощью Центра карьеры Skillbox.</p>
118
+
</li>
119
+
<li><h3>Этап 3. Специализация</h3>
120
+
<p>Станете продвинутым специалистом в машинном обучении или аналитике данных.</p>
121
+
</li>
122
+
</ul><h2>Программа обучения</h2>
210
<ul><li>12 месяцев обучения</li>
123
<ul><li>12 месяцев обучения</li>
211
-
<li>8 реальных проектов в профессии</li>
124
+
<li>20+ реальных проектов в портфолио</li>
212
-
<li>Доступ навсегда</li>
125
+
<li>100+ практических работ</li>
213
-
<li>Обновлена в 2025 году</li>
126
+
<li>Обновлена в 2026 году</li>
214
-
</ul><ol><li>Первый уровень: базовая подготовка<ol><li><strong>Введение в Data Science Познакомитесь с основными направлениями data science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.</strong><ul><li>Введение в курс</li>
127
+
</ul><ol><li>Первый уровень: базовая подготовка<ol><li><strong>Введение в data science 160 уроков, 32 задания</strong><ul><li>Business understanding. С чего начинается работа с данными</li>
215
-
<li>Business understanding. С чего начинается работа с данными</li>
216
<li>Data understanding. Excel</li>
128
<li>Data understanding. Excel</li>
217
<li>Введение в Python</li>
129
<li>Введение в Python</li>
218
<li>Переменные и типы данных</li>
130
<li>Переменные и типы данных</li>
219
<li>Условия</li>
131
<li>Условия</li>
220
<li>Циклы</li>
132
<li>Циклы</li>
221
<li>Алгоритмы и структуры данных</li>
133
<li>Алгоритмы и структуры данных</li>
222
<li>Функции</li>
134
<li>Функции</li>
223
<li>Коллекции в Python</li>
135
<li>Коллекции в Python</li>
224
<li>Чтение файлов в Python и командной строке</li>
136
<li>Чтение файлов в Python и командной строке</li>
225
<li>Библиотека Pandas</li>
137
<li>Библиотека Pandas</li>
226
<li>Получение данных с помощью API</li>
138
<li>Получение данных с помощью API</li>
227
<li>Базы данных</li>
139
<li>Базы данных</li>
228
<li>Язык запросов SQL</li>
140
<li>Язык запросов SQL</li>
229
<li>Power BI</li>
141
<li>Power BI</li>
230
<li>Data preparation</li>
142
<li>Data preparation</li>
231
<li>Разведочный анализ данных: data cleaning</li>
143
<li>Разведочный анализ данных: data cleaning</li>
232
<li>Разведочный анализ данных: data visualization</li>
144
<li>Разведочный анализ данных: data visualization</li>
233
-
<li>Разведочный анализ данных. Feature engineering</li>
145
+
<li>Разведочный анализ данных: feature engineering</li>
234
<li>Modeling</li>
146
<li>Modeling</li>
235
<li>Машинное обучение</li>
147
<li>Машинное обучение</li>
236
<li>Линейные модели и нейронные сети</li>
148
<li>Линейные модели и нейронные сети</li>
237
<li>Метрики в аналитике</li>
149
<li>Метрики в аналитике</li>
238
<li>Маркетинговая аналитика</li>
150
<li>Маркетинговая аналитика</li>
239
<li>Продуктовая аналитика</li>
151
<li>Продуктовая аналитика</li>
240
<li>Modeling. Заключение</li>
152
<li>Modeling. Заключение</li>
241
<li>Evaluation</li>
153
<li>Evaluation</li>
242
<li>Deployment</li>
154
<li>Deployment</li>
243
<li>Модель как API</li>
155
<li>Модель как API</li>
244
<li>Мониторинг моделей</li>
156
<li>Мониторинг моделей</li>
245
<li>Airflow</li>
157
<li>Airflow</li>
246
-
<li>Заключение</li>
158
+
<li>Итог: познакомитесь с основными направлениями data science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению</li>
247
</ul></li>
159
</ul></li>
248
-
<li><strong>Основы математики для Data Science Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением.</strong><ul><li>Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования</li>
160
+
<li><strong>Основы статистики и теории вероятностей 11 уроков, 11 заданий</strong><ul><li>Введение в теорию вероятностей</li>
161
+
<li>Случайные события</li>
162
+
<li>Случайная величина</li>
163
+
<li>Непрерывные распределения. Общие сведения</li>
164
+
<li>Основные виды непрерывных распределений</li>
165
+
<li>Статистические тесты</li>
166
+
<li>Итог: поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями</li>
167
+
</ul></li>
168
+
<li><strong>Основы математики для data science 5 уроков, 5 заданий</strong><ul><li>Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования</li>
249
<li>Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты</li>
169
<li>Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты</li>
250
<li>Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики</li>
170
<li>Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики</li>
251
<li>ML. Интерполяция и полиномы</li>
171
<li>ML. Интерполяция и полиномы</li>
252
<li>ML. Аппроксимация и преобразования функций</li>
172
<li>ML. Аппроксимация и преобразования функций</li>
253
<li>ML. Аппроксимация и производные</li>
173
<li>ML. Аппроксимация и производные</li>
254
<li>ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики</li>
174
<li>ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики</li>
255
<li>ML. Частные производные функции нескольких переменных</li>
175
<li>ML. Частные производные функции нескольких переменных</li>
256
-
<li>ML. Вектора и матрицы. Градиент</li>
176
+
<li>ML. Векторы и матрицы. Градиент</li>
257
<li>ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений</li>
177
<li>ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений</li>
258
<li>Задача аппроксимации как матричное уравнение</li>
178
<li>Задача аппроксимации как матричное уравнение</li>
179
+
<li>Итог: получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением</li>
259
</ul></li>
180
</ul></li>
260
-
<li><strong>Основы статистики и теории вероятностей Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями.</strong><ul><li>Введение в теорию вероятностей</li>
261
-
<li>Случайные события</li>
262
-
<li>Случайная величина</li>
263
-
<li>Непрерывные распределения. Общие сведения</li>
264
-
<li>Основные виды непрерывных распределений</li>
265
-
<li>Статистические тесты</li>
266
-
</ul></li>
267
</ol></li>
181
</ol></li>
268
-
<li>Погружение в специализацию machine learning<ol><li><strong>Machine learning. Junior Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации.</strong><ul><li>Постановка задачи машинного обучения</li>
182
+
<li>Погружение в специализацию machine learning<ol><li><strong>Machine learning. Junior 22 урока, 16 заданий</strong><ul><li>Постановка задачи машинного обучения</li>
269
<li>Основные термины машинного обучения</li>
183
<li>Основные термины машинного обучения</li>
270
<li>Выгрузка данных с помощью SQL</li>
184
<li>Выгрузка данных с помощью SQL</li>
271
<li>Линейная регрессия</li>
185
<li>Линейная регрессия</li>
272
<li>Регуляризация линейной регрессии</li>
186
<li>Регуляризация линейной регрессии</li>
273
<li>Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие</li>
187
<li>Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие</li>
274
-
<li>Библиотека numpy</li>
188
+
<li>Библиотека NumPy</li>
275
<li>Линейная классификация. Логистическая регрессия</li>
189
<li>Линейная классификация. Логистическая регрессия</li>
276
<li>Линейная классификация. Метод опорных векторов</li>
190
<li>Линейная классификация. Метод опорных векторов</li>
277
<li>Логическая классификация. Деревья решений</li>
191
<li>Логическая классификация. Деревья решений</li>
278
<li>Деревья решений и случайный лес</li>
192
<li>Деревья решений и случайный лес</li>
279
<li>Очистка данных</li>
193
<li>Очистка данных</li>
280
<li>Кластеризация. Метод k-средних</li>
194
<li>Кластеризация. Метод k-средних</li>
281
<li>Интерпретация. Метод k-средних</li>
195
<li>Интерпретация. Метод k-средних</li>
282
<li>Кластеризация. DBSCAN</li>
196
<li>Кластеризация. DBSCAN</li>
283
<li>Несбалансированные выборки</li>
197
<li>Несбалансированные выборки</li>
284
<li>Нейрон и нейронная сеть</li>
198
<li>Нейрон и нейронная сеть</li>
285
<li>Основы анализа текстов</li>
199
<li>Основы анализа текстов</li>
200
+
<li>Итог: познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации</li>
286
</ul></li>
201
</ul></li>
287
-
<li><strong>Итоговый проект Модель кредитного риск-менеджмента для банка.</strong><ul><li>Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента</li>
202
+
<li><strong>Итоговый проект Модель кредитного риск-менеджмента для банка</strong><ul><li>Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента</li>
288
<li>Поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента</li>
203
<li>Поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента</li>
289
</ul></li>
204
</ul></li>
290
<li><strong>Трудоустройство с помощью Центра карьеры</strong><ul><li>Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью</li>
205
<li><strong>Трудоустройство с помощью Центра карьеры</strong><ul><li>Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью</li>
291
<li>Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме</li>
206
<li>Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме</li>
292
<li>Будете готовы пройти собеседование - карьерный консультант организует встречу с работодателем</li>
207
<li>Будете готовы пройти собеседование - карьерный консультант организует встречу с работодателем</li>
293
<li>На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач</li>
208
<li>На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач</li>
294
</ul></li>
209
</ul></li>
295
</ol></li>
210
</ol></li>
296
-
<li>Погружение в специализацию data analyst<ol><li><strong>Data analyst. Junior Познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа данных продаж. Пройдёте основы маркетинговой, BI и продуктовой аналитики.</strong><ul><li>Введение</li>
211
+
<li>Погружение в специализацию data analyst<ol><li><strong>Data analyst. Junior 28 уроков, 32 задания</strong><ul><li>Доступные источники данных</li>
297
-
<li>Доступные источники данных</li>
298
<li>Аналитика на метриках</li>
212
<li>Аналитика на метриках</li>
299
<li>Подходы к оценке качества данных</li>
213
<li>Подходы к оценке качества данных</li>
300
<li>Введение в формулирование гипотез</li>
214
<li>Введение в формулирование гипотез</li>
301
<li>Визуализация в Excel</li>
215
<li>Визуализация в Excel</li>
302
-
<li>Проанализируете текущие продажи компании, выявите лидеров и аутсайдеров, визуализируете данные</li>
303
<li>Объединение разнородных данных</li>
216
<li>Объединение разнородных данных</li>
304
<li>Требования к качеству данных</li>
217
<li>Требования к качеству данных</li>
305
<li>Корреляция и факторы</li>
218
<li>Корреляция и факторы</li>
306
<li>Визуализация в Python</li>
219
<li>Визуализация в Python</li>
307
<li>Формулирование гипотез по данным</li>
220
<li>Формулирование гипотез по данным</li>
308
-
<li>Выявите проблемные этапы воронки продаж, определите их причины, дадите рекомендации по изменению подходов к продажам</li>
309
<li>SQL как инструмент формирования витрины данных</li>
221
<li>SQL как инструмент формирования витрины данных</li>
310
<li>Очистка данных</li>
222
<li>Очистка данных</li>
311
<li>Методы прогнозирования</li>
223
<li>Методы прогнозирования</li>
312
<li>Программные средства визуализации</li>
224
<li>Программные средства визуализации</li>
313
-
<li>А/В-тесты и их планирование</li>
225
+
<li>A/B-тесты и их планирование</li>
314
-
<li>Проанализируете изменения в мобильном приложении маркетплейса при помощи А/Б тестов по результатам внедрения ML-модели для оптимизации доставки</li>
315
<li>Данные по API и аккумулирование источников</li>
226
<li>Данные по API и аккумулирование источников</li>
316
<li>Повышение качества данных</li>
227
<li>Повышение качества данных</li>
317
<li>Выявление закономерности в данных</li>
228
<li>Выявление закономерности в данных</li>
318
-
<li>Интерпретация результатов А/В-тестирования</li>
229
+
<li>Интерпретация результатов A/B-тестирования</li>
319
<li>Аналитическая отчётность и сторителлинг</li>
230
<li>Аналитическая отчётность и сторителлинг</li>
320
-
<li>Выявите основные факторы убыточности и научитесь её прогнозировать, протестируете гипотезы о снижении убыточности</li>
231
+
<li>Итог: познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа данных продаж. Пройдёте основы маркетинговой, продуктовой и BI-аналитики</li>
321
</ul></li>
232
</ul></li>
322
-
<li><strong>Итоговый проект Анализ эффективности маркетинговых кампаний.</strong><ul><li>С помощью данных о покупках клиентов и их социально-демографических признаках проанализировать эффективность уже проведённых ранее маркетинговых кампаний и выявить факторы, способные повысить продажи.</li>
233
+
<li><strong>Итоговый проект Анализ эффективности маркетинговых кампаний</strong><ul><li>С помощью данных о покупках клиентов и их социально-демографических признаках проанализируете эффективность уже проведённых ранее маркетинговых кампаний и выявите факторы, способные повысить продажи</li>
323
</ul></li>
234
</ul></li>
324
-
<li><strong>Трудоустройство с помощью Центра карьеры</strong><ul><li>Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью.</li>
235
+
<li><strong>Трудоустройство с помощью Центра карьеры</strong><ul><li>Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью</li>
325
-
<li>Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме.</li>
236
+
<li>Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме</li>
326
-
<li>Будете готовы пройти собеседование - карьерный консультант организует встречу с работодателем.</li>
237
+
<li>Будете готовы пройти собеседование - карьерный консультант организует встречу с работодателем</li>
327
-
<li>На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.</li>
238
+
<li>На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач</li>
328
</ul></li>
239
</ul></li>
329
</ol></li>
240
</ol></li>
330
-
<li>Экспертный уровень: machine learning<ol><li><strong>Machine learning. Advanced Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов.</strong><ul><li>Введение</li>
241
+
<li>Экспертный уровень: machine learning<ol><li><strong>Machine learning. Advanced 10 уроков, 21 задание</strong><ul><li>Auto ML</li>
331
-
<li>Auto ML. Часть 1</li>
332
-
<li>Auto ML. Часть 2</li>
333
<li>Введение в computer vision</li>
242
<li>Введение в computer vision</li>
334
<li>Нейронные сети и computer vision</li>
243
<li>Нейронные сети и computer vision</li>
335
-
<li>Нейронные сети и NLP. Часть 1</li>
244
+
<li>Нейронные сети и NLP</li>
336
-
<li>Нейронные сети и NLP. Часть 2</li>
337
<li>Введение в рекомендательные системы</li>
245
<li>Введение в рекомендательные системы</li>
338
<li>Коллаборативная фильтрация</li>
246
<li>Коллаборативная фильтрация</li>
339
<li>Бизнес-оценка рекомендательных систем</li>
247
<li>Бизнес-оценка рекомендательных систем</li>
340
<li>Продвинутые инструменты ML-инженера</li>
248
<li>Продвинутые инструменты ML-инженера</li>
341
<li>Временные ряды</li>
249
<li>Временные ряды</li>
342
<li>Прогнозирование временных рядов с помощью других методов</li>
250
<li>Прогнозирование временных рядов с помощью других методов</li>
343
<li>Мониторинг качества. Бонус-модуль</li>
251
<li>Мониторинг качества. Бонус-модуль</li>
252
+
<li>Итог: освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов</li>
344
</ul></li>
253
</ul></li>
345
-
<li><strong>Deep learning (углубление в области NLP и CV) Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, как использовать предобученные модели, готовить и передавать данные в нейросеть, строить и тестировать архитектуры, настраивать параметры и обучать модели на GPU.</strong></li>
254
+
<li><strong>Deep learning (углубление в области NLP и CV) 10 уроков</strong><ul><li>Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, как использовать предобученные модели, готовить и передавать данные в нейросеть, строить и тестировать архитектуры, настраивать параметры и обучать модели на GPU</li>
346
-
<li><strong>Итоговый проект Поработаете с алгоритмами компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP).</strong></li>
255
+
</ul></li>
256
+
<li><strong>Итоговый проект</strong><ul><li>Поработаете с алгоритмами компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP)</li>
257
+
</ul></li>
347
</ol></li>
258
</ol></li>
348
-
<li>Экспертный уровень: data analyst<ol><li><strong>Продуктовая аналитика Будете обрабатывать данные, исследовать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Полученные результаты помогут решить задачи бизнеса.</strong><ul><li>Введение</li>
259
+
<li>Экспертный уровень: data analyst<ol><li><strong>Продуктовая аналитика 37 уроков, 5 заданий</strong><ul><li>Метрики</li>
349
-
<li>Метрики</li>
350
<li>Исследования</li>
260
<li>Исследования</li>
351
-
<li>А/В-тестирование</li>
261
+
<li>A/B-тестирование</li>
352
<li>Юнит-экономика</li>
262
<li>Юнит-экономика</li>
353
<li>Отчётность</li>
263
<li>Отчётность</li>
354
</ul></li>
264
</ul></li>
355
-
<li><strong>Маркетинговая аналитика Узнаете, как настраивать веб- и сквозную аналитику, создавать воронки продаж, анализировать поведение пользователей на сайте.</strong><ul><li>Введение в метрики и каналы продвижения</li>
265
+
<li><strong>Маркетинговая аналитика 70 уроков, 11 заданий</strong><ul><li>Введение в метрики и каналы продвижения</li>
356
<li>Введение в маркетинговую аналитику</li>
266
<li>Введение в маркетинговую аналитику</li>
357
<li>Введение в конкурентный анализ</li>
267
<li>Введение в конкурентный анализ</li>
358
<li>Исследование целевой аудитории</li>
268
<li>Исследование целевой аудитории</li>
359
<li>Анализ данных в "Яндекс Метрике"</li>
269
<li>Анализ данных в "Яндекс Метрике"</li>
360
<li>Анализ данных в GA4. MyTracker</li>
270
<li>Анализ данных в GA4. MyTracker</li>
361
<li>MyTracker</li>
271
<li>MyTracker</li>
362
<li>Основные источники данных о продажах и клиентах</li>
272
<li>Основные источники данных о продажах и клиентах</li>
363
<li>Сквозная аналитика</li>
273
<li>Сквозная аналитика</li>
364
<li>Основные системы визуализации</li>
274
<li>Основные системы визуализации</li>
365
<li>Запуск кампании, анализ результатов и формирование новых гипотез</li>
275
<li>Запуск кампании, анализ результатов и формирование новых гипотез</li>
366
</ul></li>
276
</ul></li>
367
-
<li><strong>BI-аналитика Освоите мощную платформу для анализа и визуализации данных, с помощью которой сможете преобразовывать цифры в понятные бизнесу отчёты.</strong><ul><li>Обзор Power BI</li>
277
+
<li><strong>BI-аналитика 54 урока, 11 заданий</strong><ul><li>Обзор Power BI</li>
368
<li>Power Query: вводная часть</li>
278
<li>Power Query: вводная часть</li>
369
<li>DAX: вводная часть</li>
279
<li>DAX: вводная часть</li>
370
<li>Визуализация: вводная часть</li>
280
<li>Визуализация: вводная часть</li>
371
<li>Визуализация: фильтры, гистограммы и графики</li>
281
<li>Визуализация: фильтры, гистограммы и графики</li>
372
<li>Визуализация: карты, таблицы и матрицы</li>
282
<li>Визуализация: карты, таблицы и матрицы</li>
373
<li>Визуализация: как сделать отчёт интерактивным</li>
283
<li>Визуализация: как сделать отчёт интерактивным</li>
374
<li>Визуализация: прочие визуальные элементы</li>
284
<li>Визуализация: прочие визуальные элементы</li>
375
</ul></li>
285
</ul></li>
286
+
<li><strong>Для тарифов "Оптимальный" и "Расширенный": "Data Engineer. Junior" Научитесь применять инструменты для сбора, обработки и хранения данных на профессиональном уровне</strong><ul><li>Загрузка источников</li>
287
+
<li>Создание промышленных приложений</li>
288
+
<li>Обработка больших объёмов данных</li>
289
+
<li>Создание data lake</li>
290
+
<li>Создание data warehouse</li>
291
+
<li>Тестирование приложений и качества данных</li>
292
+
</ul></li>
376
</ol></li>
293
</ol></li>
377
-
<li>Дополнительные курсы<ol><li><strong>Основы статистики и теории вероятностей advanced Научитесь применять основные принципы статистики и теории вероятностей при работе с задачами data science. Поймёте, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяются математическая статистика и теория вероятностей.</strong><ul><li>Gentle introduction. Теория вероятностей в Python</li>
294
+
<li>Дополнительные курсы<ol><li><strong>Основы статистики и теории вероятностей. Advanced 6 уроков</strong><ul><li>Gentle introduction. Теория вероятностей в Python</li>
378
<li>Оценивание</li>
295
<li>Оценивание</li>
379
<li>Проверка гипотез: теория</li>
296
<li>Проверка гипотез: теория</li>
380
<li>Проверка гипотез: практика</li>
297
<li>Проверка гипотез: практика</li>
381
<li>Совместные распределения</li>
298
<li>Совместные распределения</li>
382
<li>Исследование зависимостей</li>
299
<li>Исследование зависимостей</li>
383
<li>Временные ряды</li>
300
<li>Временные ряды</li>
384
<li>Дополнительные главы (частотный и байесовский подходы, энтропия и дивергенция, формула Байеса)</li>
301
<li>Дополнительные главы (частотный и байесовский подходы, энтропия и дивергенция, формула Байеса)</li>
302
+
<li>Итог: научитесь применять принципы статистики и теории вероятностей при работе с задачами data science. Поймёте, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяется математическая статистика и теория вероятностей</li>
385
</ul></li>
303
</ul></li>
386
-
<li><strong>Карьера разработчика: трудоустройство и развитие Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.</strong><ul><li>Подготовка к поиску работы</li>
304
+
<li><strong>Карьера разработчика: трудоустройство и развитие 7 модулей</strong><ul><li>Подготовка к поиску работы</li>
387
<li>Составление резюме</li>
305
<li>Составление резюме</li>
388
<li>Поиск работы</li>
306
<li>Поиск работы</li>
389
<li>Выполнение тестовых заданий</li>
307
<li>Выполнение тестовых заданий</li>
390
<li>Подготовка к собеседованию и его прохождение</li>
308
<li>Подготовка к собеседованию и его прохождение</li>
391
<li>Принятие офера и выход на работу</li>
309
<li>Принятие офера и выход на работу</li>
392
<li>Профессиональное развитие и карьерный рост</li>
310
<li>Профессиональное развитие и карьерный рост</li>
393
<li>Типичные вопросы на собеседованиях</li>
311
<li>Типичные вопросы на собеседованиях</li>
394
<li>Требования к программистам разных направлений</li>
312
<li>Требования к программистам разных направлений</li>
313
+
<li>Итог: узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям</li>
395
</ul></li>
314
</ul></li>
315
+
<li><strong>Основы SQL 16 уроков</strong><ul><li>Введение в хранение и обработку данных</li>
316
+
<li>Реляционные базы данных</li>
317
+
<li>Команды добавления, изменения и удаления данных</li>
318
+
<li>Команды обработки данных</li>
319
+
<li>Продвинутый SQL</li>
320
+
<li>Итог: научитесь работать с реляционными базами данных и языком SQL для решения профессиональных задач</li>
321
+
</ul></li>
396
</ol></li>
322
</ol></li>
397
-
</ol><h2>Записаться на курс или получить бесплатную консультацию</h2>
323
+
</ol><h2>Ключевые проекты, которые вы добавите в портфолио</h2>
398
-
<p><b>Спасибо!</b></p>
324
+
<ul><li><h3>Анализ изменений в мобильном приложении маркетплейса</h3>
399
-
<p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
325
+
<p>Организуете А/В-эксперимент на основе реального датасета и оцените, насколько успешно на продукт повлияли изменения.</p>
400
-
<h2>Кем вы ещё сможете работать после обучения</h2>
401
-
<ul><li><p><b>Инженером машинного обучения</b></p>
402
-
<p>Будете разрабатывать и оптимизировать модели, которые позволяют компьютерам обучаться на данных и делать прогнозы.</p>
403
</li>
326
</li>
404
-
<li><p><b>Аналитиком данных</b></p>
327
+
<li><h3>Визуализация данных в Excel</h3>
405
-
<p>Будете собирать, обрабатывать и анализировать данные, чтобы выявить тенденции и паттерны, которые помогут принимать обоснованные решения компаниям из разных сфер.</p>
328
+
<p>Проанализируете текущие продажи компании, выделите лидеров и аутсайдеров. Поможете владельцу компании понять, какие товары и бренды можно вывести из продаж.</p>
406
</li>
329
</li>
407
-
<li><p><b>Специалистом CV</b></p>
330
+
<li><h3>Анализ данных в страховой компании</h3>
408
-
<p>Будете помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Будете работать с алгоритмами, которые позволяют контролировать безопасность
на производстве, усталость водителей и повреждения трубопроводов на нефтезаводах.</p>
331
+
<p>Выявите основные факторы убыточности по страховым полисам и научитесь прогнозировать её на самых ранних этапах. Предложите бизнесу протестировать гипотезу о снижении убыточности за счёт внедрения кластеризации.</p>
409
</li>
332
</li>
410
-
<li><p><b>BI-аналитиком</b></p>
333
+
<li><h3>Анализ сайта партнёра</h3>
411
-
<p>Будете анализировать, визуализировать данные и создавать интерактивные дашборды в BI-инструментах, таких как Microsoft Power BI, Tableau, QlikView, IBM Cognos, Google Data Studio.</p>
334
+
<p>Проанализируете датасет от компании "СберАвтоподписка", которая предоставляет клиентам автомобили по подписке. Затем проверите гипотезы или создадите модель для предсказания целевого действия в зависимости от специализации.</p>
412
</li>
335
</li>
413
-
<li><p><b>Продуктовым аналитиком</b></p>
336
+
<li><h3>Предсказание совершения целевого действия на сайте "СберАвтоподписка"</h3>
414
-
<p>Будете анализировать метрики продукта и поведение пользователей, проводить A/B-тестирование и выявлять потребности в новых функциях
в продукте.</p>
337
+
<p>Проведёте базовую обработку данных и разведочный анализ, научитесь предсказывать совершение целевого действия и упакуете модель в сервис.</p>
415
</li>
338
</li>
416
-
<li><p><b>Маркетинговым аналитиком</b></p>
339
+
<li><h3>Модель кредитного риск-менеджмента для банка</h3>
417
-
<p>Будете анализировать эффективность рекламных кампаний, сегментировать аудитории на основе данных и прогнозировать спрос на товары
и услуги.</p>
340
+
<p>Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента. Поможете банку построить скоринг-модель для прогнозирования платёжеспособности клиента.</p>
418
</li>
341
</li>
419
-
</ul><p>Собственная образовательная платформа</p>
342
+
<li><h3>Сервис распознавания документов</h3>
343
+
<p>Поработаете с алгоритмами CV и NLP. Протестируете разные OCR-движки и научитесь извлекать из документов важную информацию.</p>
344
+
</li>
345
+
<li><h3>SQL-проект по сбору базы данных</h3>
346
+
<p>Научитесь превращать вербальное описание предметной области в проект базы данных. Это важный для аналитика навык.</p>
347
+
</li>
348
+
<li><h3>Прогнозная модель времени доставки</h3>
349
+
<p>Создадите полноценный ML-проект со сбором фич, предобработкой, кодировкой, нормализацией, метриками и кросс-валидацией.</p>
350
+
</li>
351
+
<li><h3>Нейронная сеть в PyTorch</h3>
352
+
<p>Обучите простую нейронную сеть, которая решает задачу регрессии.</p>
353
+
</li>
354
+
</ul><h2>Ваше резюме по итогам обучения</h2>
355
+
<h3>Навыки</h3>
356
+
<ul><li>Извлекаю данные из различных источников - файлов, API, баз данных и хранилищ (DWH)</li>
357
+
<li>Очищаю и преобразую данные для анализа, использую продвинутые методы обработки</li>
358
+
<li>Работаю с большими объёмами данных (big data)</li>
359
+
<li>Провожу разведочный анализ, строю статистические выводы и проверяю гипотезы</li>
360
+
<li>Провожу A/B-тесты для принятия обоснованных бизнес-решений</li>
361
+
<li>Создаю интерактивные дашборды и автоматизированные отчёты в Power BI и других инструментах</li>
362
+
<li>Анализирую пользовательские пути: от построения воронок до расчёта юнит-экономики</li>
363
+
<li>Строю и обучаю модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии и кластеризации</li>
364
+
<li>Внедряю ML-модели в продакшен-среду, настраиваю мониторинг их работы и обеспечиваю их надёжную эксплуатацию</li>
365
+
<li>Использую широкий набор инструментов: от SQL и Power BI до Python и облачных платформ</li>
366
+
<li>Перевожу данные на язык бизнеса</li>
367
+
<li>Коммуницирую с заказчиками, обрабатываю обратную связь</li>
368
+
<li>Презентую результаты аудитории</li>
369
+
</ul><h3>Инструменты</h3>
370
+
<ul></ul><h2>Записаться на курс или получить бесплатную консультацию</h2>
371
+
<p><b>Спасибо!</b></p>
372
+
<p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
373
+
<p>Собственная образовательная платформа</p>
420
<h2>Как проходит обучение</h2>
374
<h2>Как проходит обучение</h2>
421
<ul><li><p><strong>Сначала смотрите видеоуроки</strong></p>
375
<ul><li><p><strong>Сначала смотрите видеоуроки</strong></p>
422
<p>Они доступны в любое время. К каждому уроку мы приложили полезные материалы.</p>
376
<p>Они доступны в любое время. К каждому уроку мы приложили полезные материалы.</p>
423
</li>
377
</li>
424
<li><p><strong>Потом выполняете задание или проекты</strong></p>
378
<li><p><strong>Потом выполняете задание или проекты</strong></p>
425
-
<p>Каждое задание основано на реальных данных. Во время выполнения проектов вы закрепите все знания, которые вы получили в видеоуроках.</p>
379
+
<p>Каждое задание основано на реальных данных. Во время выполнения проектов вы закрепите все знания, которые получили в видеоуроках.</p>
426
</li>
380
</li>
427
<li><p><strong>Получаете обратную связь от кураторов</strong></p>
381
<li><p><strong>Получаете обратную связь от кураторов</strong></p>
428
-
<p>Они проверят ваши задания в течение 72 часов с момента отправки работы, укажут на ошибки или похвалят, что вы все сделали круто.</p>
382
+
<p>Они проверят ваши задания в течение 72 часов с момента отправки работы, укажут на ошибки или похвалят за то, что вы всё сделали круто.</p>
429
</li>
383
</li>
430
<li><p><strong>Учебные материалы всегда под рукой</strong></p>
384
<li><p><strong>Учебные материалы всегда под рукой</strong></p>
431
<p>Вы можете проходить обучение в мобильной версии платформы прямо с телефона - весь прогресс сохранится.</p>
385
<p>Вы можете проходить обучение в мобильной версии платформы прямо с телефона - весь прогресс сохранится.</p>
432
</li>
386
</li>
433
-
</ul><p><b>Спасибо!</b></p>
387
+
</ul><h2>Выгодные условия оплаты</h2>
434
-
<p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
388
+
<ul><li><strong>Оплата через 3 месяца</strong><p>Оформите рассрочку и внесите первую оплату через 3 месяца после начала обучения</p>
435
-
<h2>Выберите тариф обучения</h2>
436
-
<ul><li><h3>Базовый</h3>
437
-
<ul><li>6 432 ₽/мес</li>
438
-
<li>12 864 ₽/мес</li>
439
-
</ul>-50%<ul><li>Рассрочка на<strong>22 месяца</strong></li>
440
-
<li>Первый платеж через<strong>3 месяца</strong></li>
441
-
</ul>Записаться<ul><li><p>Курс "Data Scientist с нуля до Junior"</p>
442
</li>
389
</li>
443
-
<li><p>Проверка практических работ опытным экспертом</p>
390
+
<li><strong>Рассрочка без процентов</strong><p>Без переплат, первого взноса или дополнительных процентов</p>
444
</li>
391
</li>
445
-
<li><p>Большие проекты в портфолио: 1 проект по вводной части и 1 проект по выбранной специализации</p>
392
+
<li><strong>Налоговый вычет</strong><p>Можно вернуть до 13% от стоимости курса, мы поможем оформить документы</p>
446
</li>
393
</li>
447
-
<li><p>Дополнительные курсы по статистике, теории вероятностей и математике</p>
394
+
<li><p>Оплатите обучение картой Т‑Банка и удобно оформите налоговый вычет в приложении.<a>Подробности</a>Реклама. АО "ТБанк", ИНН 7710140679</p>
448
</li>
395
</li>
449
-
<li><p>Индивидуальные консультации с HR-специалистом</p>
396
+
</ul><p><b>Спасибо!</b></p>
450
-
</li>
397
+
<p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
451
-
<li><p>Поможем найти работу или вернём деньги</p>
398
+
<h2>Заявка почти оформлена - выберите подходящий тариф</h2>
452
-
</li>
399
+
<ul><li>Базовый -45%<h3>Базовый набор навыков для работы junior-специалистом</h3>
453
-
<li><p>Доступ ко второму курсу или профессии на выбор</p>
400
+
<ul><li>8 333 ₽/мес</li>
454
-
</li>
401
+
<li>4 583 ₽/мес</li>
455
-
<li><p>10 консультаций по темам курса с экспертом-аналитиком</p>
402
+
</ul><ul><li>Рассрочка на<strong>24 месяца</strong></li>
456
-
</li>
403
+
</ul>Похоже, произошла ошибка при отправке. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Остаться на базовом Подробнее о тарифе<ul><li><strong>Поможем найти работу</strong>или вернём деньги</li>
457
-
<li><p>Пробное собеседование с HR-специалистом и экспертом в сфере аналитики данных</p>
404
+
<li><strong>Освоите базовые навыки</strong>: статистику, теорию вероятностей, основы математики для data science, SQL</li>
458
-
</li>
405
+
<li><strong>Получите профессию на выбор</strong>: аналитик данных или ML-инженер</li>
459
</ul></li>
406
</ul></li>
460
-
<li><h3>Оптимальный</h3>
407
+
<li>Самый популярный Оптимальный -55%<h3>Продвинутые навыки в аналитике для более высокого дохода на старте</h3>
461
-
<ul><li>6 624 ₽/мес</li>
408
+
<ul><li>12 038 ₽/мес</li>
462
-
<li>13 248 ₽/мес</li>
409
+
<li>5 417 ₽/мес</li>
463
-
</ul>-50%<ul><li>Рассрочка на<strong>34 месяца</strong></li>
410
+
</ul><ul><li>Рассрочка на<strong>36 месяцев</strong></li>
464
-
<li>Первый платеж через<strong>3 месяца</strong></li>
411
+
</ul>Похоже, произошла ошибка при отправке. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Выбрать Подробнее о тарифе<h4>Всё из базового тарифа, плюс:</h4>
465
-
</ul>Записаться<ul><li><p>Курс "Data Scientist с нуля до Junior"" + выбор специализации, освоение уровня junior и middle+</p>
412
+
<ul><li><strong>Индивидуальные консультации и разбор работ</strong>от эксперта по data science</li>
466
-
</li>
413
+
<li><strong>Курс по дата-инженерии, который научит более глубоко работать с данными</strong>: собирать, очищать и хранить</li>
467
-
<li><p>Проверка практических работ опытным экспертом</p>
414
+
<li><strong>Продвинутые курсы по дата-аналитике и ML-инженерии</strong></li>
468
-
</li>
415
+
<li><strong>Курсы по нейросетям</strong>для более быстрой работы с данными</li>
469
-
<li><p>Большие проекты в портфолио: 3 проекта при выборе специализации machine learning и 5 проектов - при выборе data analyst</p>
416
+
<li><strong>10 индивидуальных консультаций</strong>и разбор работ от эксперта по data science</li>
470
-
</li>
471
-
<li><p>Дополнительные курсы по статистике, теории вероятностей и математике</p>
472
-
</li>
473
-
<li><p>Индивидуальные консультации с HR-специалистом</p>
474
-
</li>
475
-
<li><p>Поможем найти работу или вернём деньги</p>
476
-
</li>
477
-
<li><p>Доступ ко второму курсу или профессии на выбор</p>
478
-
</li>
479
-
<li><p>10 консультаций по темам курса с экспертом-аналитиком</p>
480
-
</li>
481
-
<li><p>Пробное собеседование с HR-специалистом и экспертом в сфере аналитики данных</p>
482
-
</li>
483
</ul></li>
417
</ul></li>
484
-
<li><h3>Продвинутый</h3>
418
+
<li>Расширенный -55%<h3>Продвинутые навыки в аналитике и сопровождение после выхода на работу</h3>
485
-
<ul><li>9 904 ₽/мес</li>
419
+
<ul><li>15 125 ₽/мес</li>
486
-
<li>24 760 ₽/мес</li>
420
+
<li>6 806 ₽/мес</li>
487
-
</ul>-60%<ul><li>Рассрочка на<strong>31 месяц</strong></li>
421
+
</ul><ul><li>Рассрочка на<strong>36 месяцев</strong></li>
488
-
<li>Первый платеж через<strong>6 месяцев</strong></li>
422
+
</ul>Похоже, произошла ошибка при отправке. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Выбрать Подробнее о тарифе<h4>Всё из оптимального тарифа, плюс:</h4>
489
-
</ul>Записаться<ul><li><p>Курс "Data Scientist с нуля до Junior"" + выбор специализации, освоение уровня junior и middle+</p>
423
+
<ul><li><strong>Сопровождение и адаптация</strong>после трудоустройства со стороны Центра карьеры</li>
490
-
</li>
424
+
<li><strong>Курсы для понимания продукта, маркетинга и бизнес-метрик</strong>, которые помогут выделиться среди кандидатов</li>
491
-
<li><p>Проверка практических работ опытным экспертом</p>
425
+
<li><strong>Курс по deep learning</strong>: задачи с нейросетями, компьютерным зрением и NLP - одни из самых дорогих на рынке</li>
492
-
</li>
493
-
<li><p>Большие проекты в портфолио: 3 проекта при выборе специализации machine learning и 5 проектов - при выборе data analyst</p>
494
-
</li>
495
-
<li><p>Дополнительные курсы по статистике, теории вероятностей и математике</p>
496
-
</li>
497
-
<li><p>Индивидуальные консультации с HR-специалистом</p>
498
-
</li>
499
-
<li><p>Поможем найти работу или вернём деньги</p>
500
-
</li>
501
-
<li><p>Доступ ко второму курсу или профессии на выбор</p>
502
-
</li>
503
-
<li><p>10 консультаций по темам курса с экспертом-аналитиком</p>
504
-
</li>
505
-
<li><p>Пробное собеседование с HR-специалистом и экспертом в сфере аналитики данных</p>
506
-
</li>
507
</ul></li>
426
</ul></li>
508
-
</ul><b>Спасибо!</b><p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
427
+
</ul>Раскрыть всё<b>Спасибо!</b><p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
509
-
<h2>Выгодные условия оплаты</h2>
428
+
<h2>Сразу после покупки курса вы получите</h2>
510
-
<ul><li><strong>Оплата через 6 месяцев</strong><p>При оформлении рассрочки начнёте её выплачивать после 6 месяцев обучения</p>
429
+
<ul><li><strong>Год изучения английского в подарок</strong><p>Освоите быстрое запоминание слов и грамматики в онлайн-школе английского языка Skillbox.</p>
511
</li>
430
</li>
512
-
<li><strong>Рассрочка без процентов</strong><p>Без переплат, первого взноса
или дополнительных процентов</p>
431
+
<li><strong>Дополнительную скидку 49% на курсы для детей</strong><p>Получите скидку на любой курс для детей в<a>IT-школе Skillbox Kids</a>и год изучения английского для ребёнка - в подарок.</p>
513
</li>
432
</li>
514
-
<li><strong>Налоговый вычет</strong><p>Можно вернуть до 13% от стоимости курса, мы поможем оформить документы</p>
433
+
<li><strong>Возможность открыть второй курс</strong><p>Пригласите друга в Skillbox, и мы откроем вам ещё один курс на выбор - не дороже покупки друга.</p>
515
</li>
434
</li>
516
-
<li><p>Оплатите обучение картой Т‑Банка и удобно оформите налоговый вычет в приложении.<a>Подробности</a>Реклама. АО "ТБанк", ИНН 7710140679</p>
435
+
</ul><h2>Студенты довольны обучением</h2>
517
-
</li>
436
+
<ul><li><b>93%</b>выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели</li>
437
+
<li><b>78%</b>выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox</li>
438
+
</ul><p>Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ)</p>
439
+
<p>4 500+ оценок на разных независимых площадках</p>
440
+
<ul><li><strong>4,7</strong>4 967 оценок</li>
441
+
<li><strong>4,7</strong>974 оценки</li>
442
+
<li><strong>4,8</strong>490 оценок</li>
443
+
<li><strong>4,5</strong>2 368 оценок</li>
444
+
<li><strong>4,7</strong>559 оценок</li>
445
+
<li><strong>5,0</strong>321 оценка</li>
446
+
<li><strong>4,5</strong>230 оценок</li>
447
+
<li><strong>4,7</strong>232 оценки</li>
518
</ul><h2>Часто задаваемые вопросы</h2>
448
</ul><h2>Часто задаваемые вопросы</h2>
519
-
<ul><li><strong>Что такое Data Science?</strong><p>Data Science - это наука, которая использует статистику, аналитику и машинное обучение для извлечения знаний из данных. Наш онлайн-курс высоко оценили студенты. Его средняя оценка - 4,9 из 5 на основе 3752 отзывов.</p>
449
+
<ul><li><strong>Что такое data science?</strong><p>Data science - это наука, которая использует статистику, аналитику и машинное обучение для извлечения знаний из данных. Наш онлайн-курс высоко оценили студенты. Его средняя оценка - 4,9 из 5 на основе 3 752 отзывов.</p>
520
</li>
450
</li>
521
-
<li><strong>Кто такой Data scientist?</strong><p>Специалист по Data Science или Data scientist изучает данные, находит в них полезные закономерности и на основе этого помогает бизнесу принимать верные решения. А ещё он работает с машинным обучением - создаёт программы, которые могут сами учиться на данных и делать предсказания.</p>
451
+
<li><strong>Кто такой data scientist?</strong><p>Специалист по data science, или дата-сайентист (data scientist), изучает данные, находит в них полезные закономерности и на основе этого помогает бизнесу принимать верные решения. А ещё он работает с машинным обучением - создаёт программы, которые могут сами учиться на данных и делать предсказания.</p>
522
</li>
452
</li>
523
-
<li><strong>Чем занимается специалист по Data scientist?</strong><p>• Анализирует данные. Например, исследует поведение пользователей в приложении для улучшения интерфейса.</p>
453
+
<li><strong>Чем занимается специалист по data science?</strong><ul><li>Анализирует данные. Например, исследует поведение пользователей в приложении для улучшения интерфейса</li>
524
-
<p>• Создаёт статистические модели, которые могут предсказывать будущее. Например, сколько клиентов отпишутся от сервиса для чтения книг в ближайший год, если бизнес повысит цену на подписку.</p>
454
+
</ul><ul><li>Создаёт статистические модели, которые могут предсказывать будущее. Например, сколько клиентов отпишутся от сервиса для чтения книг в ближайший год, если бизнес повысит цену на подписку</li>
525
-
<p>• Обучает компьютеры анализировать данные. Например, создаёт модели машинного обучения для распознавания изображений в системах безопасности.</p>
455
+
</ul><ul><li>Обучает компьютеры анализировать данные. Например, создаёт модели машинного обучения для распознавания изображений в системах безопасности</li>
526
-
<p>• Визуализирует данные. Разрабатывает интерактивные графики для представления результатов исследования бизнесу, чтобы руководители могли легко воспринимать информацию.</p>
456
+
</ul><ul><li>Визуализирует данные. Разрабатывает интерактивные графики для представления результатов исследования бизнесу, чтобы руководители могли легко воспринимать информацию</li>
457
+
</ul></li>
458
+
<li><strong>Сколько зарабатывает дата-сайентист?</strong><p>По данным портала "Хабр Карьера", средняя зарплата специалиста по data science - 210 000 рублей.</p>
527
</li>
459
</li>
528
-
<li><strong>Сколько зарабатывает дата-сайентист?</strong><p>По данным портала "Хабр Карьера", средняя зарплата специалиста по Data Science - 210 000 рублей.</p>
460
+
<li><strong>Сколько времени учиться на специалиста по data science?</strong><p>Зависит от того, где вы учитесь. Наш курс построен таким образом, что уже через полгода обучения у вас будут все необходимые навыки для первой стажировки.</p>
529
</li>
461
</li>
530
-
<li><strong>Сколько времени учиться на специалиста по Data Science?</strong><p>Зависит от того, где вы учитесь. Наш курс построен таким образом, что уже через полгода обучения у вас будут все необходимые навыки для первой стажировки.</p>
462
+
<li><strong>Чему я научусь на курсе?</strong><p>Вы научитесь всему необходимому, что нужно для работы дата-сайентистом:</p>
531
-
</li>
463
+
<ul><li>Работать с SQL</li>
532
-
<li><strong>Чему я научусь на курсе?</strong><p>Вы научитесь всему необходимому, что нужно для работы дата-сайентистом:• Работать с SQL.• Использовать Python и библиотеки.• Проверять данные и определять проблемы.• Создавать модели машинного обучения.• Применять математику для анализа данных.• Возглавлять DS-проекты.</p>
464
+
<li>Использовать Python и библиотеки</li>
533
-
</li>
465
+
<li>Проверять данные и определять проблемы</li>
534
-
<li><strong>Кому подойдёт курс Data scientist от Skillbox?</strong><p>•<strong>Новичкам.</strong>У вас всё получится, даже если вы не связаны со сферой IT. Во время обучения вас будет сопровождать куратор, который поможет разобраться со всеми трудностями и доведёт до результата.</p>
466
+
<li>Создавать модели машинного обучения</li>
535
-
<p><strong>• Дата-сайентистам.</strong>Курс поможет вам повысить свою квалификацию и актуализировать знания.</p>
467
+
<li>Применять математику для анализа данных</li>
536
-
<p><strong>• Специалистам из смежных сфер.</strong>Курс поможет вам быстро перестроиться на новую профессию и получить новую высокооплачиваемую работу.</p>
468
+
<li>Возглавлять DS-проекты</li>
537
-
</li>
469
+
</ul></li>
538
-
<li><strong>Зачем платить за обучение, если в интернете много бесплатных курсов по Data Science?</strong><p>Бесплатные курсы и видео можно смотреть, чтобы стартовать в профессии и понять, нравится ли она вам. Чтобы освоить профессию на уровне, который позволит вам найти работу, мы советуем учиться на полноценных курсах, и вот почему:</p>
470
+
<li><strong>Кому подойдёт курс "Data scientist" от Skillbox?</strong><ul><li>Новичкам. У вас всё получится, даже если вы не связаны со сферой IT. Во время обучения вас будет сопровождать куратор, который поможет разобраться со всеми трудностями и доведёт до результата</li>
539
-
<p><strong>•</strong><strong>Всегда актуальная программа.</strong>Технологии в Data Science меняются быстро, поэтому мы регулярно обновляем уроки. Многие бесплатные видео в интернете были записаны давно, и информация в них может быть устаревшей.</p>
471
+
</ul><ul><li>Дата-сайентистам. Курс поможет вам повысить квалификацию и актуализировать знания</li>
540
-
<p><strong>•</strong><strong>Практика с проверкой экспертов.</strong>Наш курс по Data Science на 80% состоит из практики, а каждое домашнее задание подробно проверяет наставник.</p>
472
+
</ul><ul><li>Специалистам из смежных сфер. Курс поможет вам быстро перестроиться на новую профессию и получить высокооплачиваемую работу</li>
541
-
<p><strong>• Постоянная поддержка.</strong>Если что-то непонятно в бесплатном видео на YouTube, приходится гуглить и ещё больше путаться. В Skillbox вам всегда поможет наставник - он дополнительно объяснит сложные темы столько раз, сколько вам нужно.</p>
473
+
</ul></li>
542
-
<p><strong>• Помощь в трудоустройстве.</strong>Бесплатные курсы и видео, может, и дадут вам навыки, но не научат писать резюме, сопроводительные письма и проходить собеседования. В Skillbox у вас будет карьерный консультант, который поможет вам на каждом этапе поиска работы.</p>
474
+
<li><strong>Зачем платить за обучение, если в интернете много бесплатных курсов по data science?</strong><p>Бесплатные курсы и видео можно смотреть, чтобы стартовать в профессии и понять, нравится ли она вам. Чтобы освоить профессию на уровне, который позволит вам найти работу, мы советуем учиться на полноценных курсах, и вот почему:</p>
543
-
<p><strong>• Официальный документ в конце обучения.</strong>Вы получите сертификат, который подтвердит ваши знания.</p>
475
+
<ul><li>Всегда актуальная программа. Технологии в data science меняются быстро, поэтому мы регулярно обновляем уроки. Многие бесплатные видео в интернете были записаны давно, и информация в них может быть устаревшей</li>
544
-
</li>
476
+
</ul><ul><li>Практика с проверкой экспертов. Наш курс по data science на 80% состоит из практики, а каждое домашнее задание подробно проверяет наставник</li>
477
+
</ul><ul><li>Постоянная поддержка. Если что-то непонятно в бесплатном видео на YouTube, приходится гуглить, и можно ещё больше запутаться. В Skillbox вам всегда поможет наставник - он дополнительно объяснит сложные темы столько раз, сколько вам нужно</li>
478
+
</ul><ul><li>Помощь в трудоустройстве. Бесплатные курсы и видео, может, и дадут вам навыки, но не научат писать резюме, сопроводительные письма и проходить собеседования. В Skillbox у вас будет карьерный консультант, который поможет вам на каждом этапе поиска работы</li>
479
+
</ul><ul><li>Официальный документ в конце обучения. Вы получите сертификат, который подтвердит ваши знания</li>
480
+
</ul></li>
545
<li><strong>Какой документ я получу после окончания курса?</strong><p>В конце обучения получите сертификат установленного образца. Мы обучаем по государственной лицензии № Л035-1 298-77/179 609.</p>
481
<li><strong>Какой документ я получу после окончания курса?</strong><p>В конце обучения получите сертификат установленного образца. Мы обучаем по государственной лицензии № Л035-1 298-77/179 609.</p>
546
</li>
482
</li>
547
<li><strong>Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?</strong><p>Да, вы можете купить курс в рассрочку - и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.</p>
483
<li><strong>Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?</strong><p>Да, вы можете купить курс в рассрочку - и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.</p>
548
</li>
484
</li>
549
-
<li><strong>Чем рассрочка отличается от кредита?</strong><p>Вы оплачиваете только стоимость курса - проценты мы берём на себя. Для оформления рассрочки не требуются официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.</p>
485
+
<li><strong>Чем рассрочка отличается от кредита?</strong><p>Вы оплачиваете только стоимость курса - проценты мы берём на себя. Для оформления рассрочки не требуется официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.</p>
550
</li>
486
</li>
551
<li><strong>Что значит 3 месяца бесплатно?</strong><p>Освоить новую профессию с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые 3 месяца мы берём на себя - вам не придётся вносить ежемесячные платежи. Вместо этого сфокусируетесь на изучении курса и без стресса пройдёте необходимые основы. Внести остаток и оплатить полную стоимость курса можно до конца периода рассрочки.</p>
487
<li><strong>Что значит 3 месяца бесплатно?</strong><p>Освоить новую профессию с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые 3 месяца мы берём на себя - вам не придётся вносить ежемесячные платежи. Вместо этого сфокусируетесь на изучении курса и без стресса пройдёте необходимые основы. Внести остаток и оплатить полную стоимость курса можно до конца периода рассрочки.</p>
552
</li>
488
</li>
553
<li><strong>Могу ли я получить налоговый вычет за обучение на платформе?</strong><p>Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ - 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей.</p>
489
<li><strong>Могу ли я получить налоговый вычет за обучение на платформе?</strong><p>Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ - 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей.</p>
554
-
<p><strong>•</strong>Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую.• Для этого понадобится<a>договор на обучение</a>на платформе,<a>наша лицензия</a>на образовательную деятельность и чек об оплате курса, который придёт вам на почту или в личный кабинет банка.• Если вы будете оформлять вычет через налоговую, нужно будет заполнить декларацию 3-НДФЛ. Удобнее всего это сделать в личном кабинете на сайте<a>Федеральной налоговой службы</a>.• В течение 30 дней налоговая подтвердит ваше право на вычет.• Если будете оформлять возврат части НДФЛ через работодателя, вам останется подать ему заявление о получении налогового вычета.</p>
490
+
<ul><li>Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую</li>
555
-
<p>Не переживайте, если процесс кажется вам сложным. Наши менеджеры помогут разобраться в том, как вернуть налоговый вычет.</p>
491
+
<li>Для этого понадобится<a>договор на обучение</a>на платформе,<a>наша лицензия</a>на образовательную деятельность и чек об оплате курса, который придёт вам на почту или в личный кабинет банка</li>
492
+
<li>Если вы будете оформлять вычет через налоговую, нужно будет заполнить декларацию 3-НДФЛ. Удобнее всего это сделать в личном кабинете на сайте<a>Федеральной налоговой службы</a></li>
493
+
<li>В течение 30 дней налоговая подтвердит ваше право на вычет</li>
494
+
<li>Если будете оформлять возврат части НДФЛ через работодателя, вам останется подать ему заявление о получении налогового вычета</li>
495
+
</ul><p>Не переживайте, если процесс кажется вам сложным. Наши менеджеры помогут разобраться в том, как оформить налоговый вычет.</p>
556
</li>
496
</li>
557
-
</ul><h2>Где работают участники курсов Skillbox</h2>
497
+
</ul>Имя Телефон Электронная почта Я соглашаюсь на <a>обработку персональных данных</a>Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Записаться на курс<p>Нажимая на кнопку, я соглашаюсь <a>с правилами пользования Платформой</a>и <a>публичной офертой</a>, правилами акций<a>"Поможем найти работу или вернем деньги"</a>и <a>"Учись сейчас - плати потом"</a></p>
558
-
<ul></ul>Имя Телефон Электронная почта Я соглашаюсь на <a>обработку персональных данных</a>Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Записаться на курс<p>Нажимая на кнопку, я соглашаюсь <a>с правилами пользования Платформой</a>и <a>публичной офертой</a>, правилами акций<a>"Поможем найти работу или вернем деньги"</a>и <a>"Учись сейчас - плати потом"</a></p>
559
<a>Я согласен получать рекламу и звонки</a><b>Спасибо!</b><p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
498
<a>Я согласен получать рекламу и звонки</a><b>Спасибо!</b><p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
560
Телефон Я соглашаюсь на <a>обработку персональных данных</a>Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Отправить<p>Нажимая на кнопку, я соглашаюсь <a>с правилами пользования Платформой</a>, правилами акции<a>"Поможем найти работу или вернем деньги"</a></p>
499
Телефон Я соглашаюсь на <a>обработку персональных данных</a>Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Отправить<p>Нажимая на кнопку, я соглашаюсь <a>с правилами пользования Платформой</a>, правилами акции<a>"Поможем найти работу или вернем деньги"</a></p>
561
<a>Я согласен получать рекламу и звонки</a><b>Спасибо!</b><p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
500
<a>Я согласен получать рекламу и звонки</a><b>Спасибо!</b><p>Ваша заявка успешно отправлена</p>
562
<h4>Остались вопросы об оплате?</h4>
501
<h4>Остались вопросы об оплате?</h4>
563
-
<ul><li><strong>Могу ли я получить отсрочку платежа?</strong><p>При онлайн-оплате и самостоятельном оформлении рассрочки отложить первый платёж не получится. Если вам нужна отсрочка, дождитесь звонка менеджер�� - он расскажет, возможно ли отложить платёж на этом курсе и как это сделать.</p>
502
+
<ul><li><strong>Могу ли я получить отсрочку платежа?</strong><p>При онлайн-оплате и самостоятельном оформлении рассрочки отложить первый платёж не получится. Если вам нужна отсрочка, дождитесь звонка менеджера - он расскажет, возможно ли отложить платёж на этом курсе и как это сделать.</p>
564
</li>
503
</li>
565
<li><strong>Чем рассрочка отличается от кредита?</strong><p>Стоимость делится на 24 месяца - вы платите только за курс. Проценты мы берём на себя.</p>
504
<li><strong>Чем рассрочка отличается от кредита?</strong><p>Стоимость делится на 24 месяца - вы платите только за курс. Проценты мы берём на себя.</p>
566
</li>
505
</li>
567
<li><strong>Если я оформлю рассрочку, курс откроется полностью?</strong><p>Конечно. Не имеет значения, какой вариант оплаты вы выбрали. Доступ ко всем материалам курса мы откроем в течение 2 часов после покупки.</p>
506
<li><strong>Если я оформлю рассрочку, курс откроется полностью?</strong><p>Конечно. Не имеет значения, какой вариант оплаты вы выбрали. Доступ ко всем материалам курса мы откроем в течение 2 часов после покупки.</p>
568
</li>
507
</li>
569
<li><strong>Смогу ли я оформить рассрочку, если у меня плохая кредитная история или временно нет работы?</strong><p>Чтобы оформить рассрочку, не требуется официального трудоустройства и справки о доходах. Обязательные условия для одобрения - совершеннолетие, гражданство РФ или регистрация.</p>
508
<li><strong>Смогу ли я оформить рассрочку, если у меня плохая кредитная история или временно нет работы?</strong><p>Чтобы оформить рассрочку, не требуется официального трудоустройства и справки о доходах. Обязательные условия для одобрения - совершеннолетие, гражданство РФ или регистрация.</p>
570
</li>
509
</li>
571
</ul>Похоже, произошла ошибка при отправке. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Оформить рассрочку<p>Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с <a>публичной офертой</a>, правилами акций<a>"Поможем найти работу или вернем деньги"</a>и <a>"Учись сейчас - плати потом"</a></p>
510
</ul>Похоже, произошла ошибка при отправке. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Оформить рассрочку<p>Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с <a>публичной офертой</a>, правилами акций<a>"Поможем найти работу или вернем деньги"</a>и <a>"Учись сейчас - плати потом"</a></p>
572
-
<h4>Базовый</h4>
511
+
<ul><li>Санкт-Петербург</li>
573
-
<p>За 12 месяцев познакомитесь с разными направлениями Data Science и выберете специализацию.</p>
574
-
<b>13 248 ₽</b><b>6 624 ₽</b>-50%<p>В рассрочку на 36 месяцев</p>
575
-
<p>Первый платёж через 3 месяца</p>
576
-
Рекомендуем<h4>Оптимальный</h4>
577
-
<p>За 12 месяцев познакомитесь с профессиями Data Analyst, Machine Learning Engineer и Data Engineer, освоите выбранное направление на продвинутом уровне и получите поддержку экспертов.</p>
578
-
<b>24 760 ₽</b><b>9 904 ₽</b>-60%<p>В рассрочку на 36 месяцев</p>
579
-
<p>Первый платёж через 6 месяцев</p>
580
-
<ul><li><b>Любая профессия или курс в подарок</b><p>Расширите навыки и повысите свои шансы на рынке труда.</p>
581
-
</li>
582
-
<li><b>10 индивидуальных консультаций с экспертом-аналитиком</b><p>Сможете задать вопросы по обучению, разберёте сложные темы и личные проекты.</p>
583
-
</li>
584
-
<li><b>Тестовое собеседование с HR и аналитиком данных</b><p>Потренируетесь в прохождении всех этапов интервью - не только с HR, но и с нанимающим специалистом.</p>
585
-
</li>
586
-
<li><b>Дополнительная экономия</b><p>Выгоднее сразу купить более полную программу, чем докупать дополнительные опции и курсы по отдельности.</p>
587
-
</li>
588
-
</ul>Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу. Выбрать<ul><li>Санкт-Петербург</li>
589
<li>Алматы</li>
512
<li>Алматы</li>
590
<li>Минск</li>
513
<li>Минск</li>
591
<li>Москва</li>
514
<li>Москва</li>
592
<li>Санкт-Петербург</li>
515
<li>Санкт-Петербург</li>
593
<li>Алматы</li>
516
<li>Алматы</li>
594
</ul><ul><li>Волгоград</li>
517
</ul><ul><li>Волгоград</li>
595
<li>Воронеж</li>
518
<li>Воронеж</li>
596
<li>Екатеринбург</li>
519
<li>Екатеринбург</li>
597
<li>Казань</li>
520
<li>Казань</li>
598
<li>Красноярск</li>
521
<li>Красноярск</li>
599
<li>Нижний Новгород</li>
522
<li>Нижний Новгород</li>
600
<li>Новосибирск</li>
523
<li>Новосибирск</li>
601
<li>Омск</li>
524
<li>Омск</li>
602
<li>Пермь</li>
525
<li>Пермь</li>
603
<li>Ростов-на-Дону</li>
526
<li>Ростов-на-Дону</li>
604
<li>Уфа</li>
527
<li>Уфа</li>
605
<li>Челябинск</li>
528
<li>Челябинск</li>
606
</ul><ul><li>Вологда</li>
529
</ul><ul><li>Вологда</li>
607
<li>Гомель</li>
530
<li>Гомель</li>
608
<li>Ижевск</li>
531
<li>Ижевск</li>
609
<li>Иркутск</li>
532
<li>Иркутск</li>
610
<li>Калининград</li>
533
<li>Калининград</li>
611
<li>Кемерово</li>
534
<li>Кемерово</li>
612
<li>Киров</li>
535
<li>Киров</li>
613
<li>Краснодар</li>
536
<li>Краснодар</li>
614
<li>Курск</li>
537
<li>Курск</li>
615
<li>Липецк</li>
538
<li>Липецк</li>
616
<li>Махачкала</li>
539
<li>Махачкала</li>
617
<li>Оренбург</li>
540
<li>Оренбург</li>
618
<li>Пенза</li>
541
<li>Пенза</li>
619
<li>Ростов</li>
542
<li>Ростов</li>
620
<li>Рязань</li>
543
<li>Рязань</li>
621
<li>Саратов</li>
544
<li>Саратов</li>
622
<li>Сочи</li>
545
<li>Сочи</li>
623
<li>Ставрополь</li>
546
<li>Ставрополь</li>
624
<li>Сургут</li>
547
<li>Сургут</li>
625
<li>Тверь</li>
548
<li>Тверь</li>
626
<li>Тольятти</li>
549
<li>Тольятти</li>
627
<li>Томск</li>
550
<li>Томск</li>
628
<li>Тула</li>
551
<li>Тула</li>
629
<li>Тюмень</li>
552
<li>Тюмень</li>
630
<li>Ульяновск</li>
553
<li>Ульяновск</li>
631
<li>Хабаровск</li>
554
<li>Хабаровск</li>
632
<li>Чебоксары</li>
555
<li>Чебоксары</li>
633
</ul><ul><li><a>ВКонтакте</a></li>
556
</ul><ul><li><a>ВКонтакте</a></li>
634
<li><a>Telegram</a></li>
557
<li><a>Telegram</a></li>
635
</ul><h3>Получите до 50 000 ₽<p>50 000 ₽ - вознаграждение за покупку самого дорогого курса в реферальной программе</p>
558
</ul><h3>Получите до 50 000 ₽<p>50 000 ₽ - вознаграждение за покупку самого дорогого курса в реферальной программе</p>
636
Понятно за рекомендацию курса</h3>
559
Понятно за рекомендацию курса</h3>
637
<p>Друзья получат максимальную скидку, а вы - 10% с каждой их покупки.</p>
560
<p>Друзья получат максимальную скидку, а вы - 10% с каждой их покупки.</p>
638
<a>Рекомендовать</a>
561
<a>Рекомендовать</a>