Получить доступ
Эксклюзивный партнер
SkillFactory в Беларуси
burger
Длительность
Формат
онлайн
Партнер курса
13,5 мес
Старт
каждый месяц
Почему Data Science
Специалисты Data Science нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Только за последнюю неделю на HH.ru открылось более 500 вакансий, при этом инструменты нужны и для многих других позиций.
Многие компании ищут специалистов по аналитике. Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный анализ данных нужен вне зависимости от индустрии.
03
7 из 10 работодателей нанимают людей с опытом
04

Вы получите реальный опыт

Это формат, где студенты решают реальные задачи бизнеса. У вас будет опыт, которого так не хватает выпускникам онлайн-школ. Вместе с ментором вы решите кейс для компании-партнера — и получите фидбэк от потенциального работодателя.
Реальный опыт даст студентам:
Реальные проекты в портфолио
Участие в стажировках и хакатонах
Шанс получить оффер от компании-заказчика
Опыт работы над проектом в команде
Поэтому мы придумали Фэктори
01
02

Модель распознавания жестов

Разработаете систему принятия решений, которая в режиме реального времени сможет реконструировать положение согнутых пальцев руки здорового пользователя. Преуспевшие студенты продолжат сотрудничество с компанией.
  • Python
  • Sklearn
  • Pandas
  • EDA
  • Keras
Супер Моторика

Анализ и сортировка данных

Вам предоставят изображения транспортных средств различных типов и с разных ракурсов. С помощью дескрипторов вы разобьете картинки на кластеры и интерпретируете каждый из них. В результате получите кейс в портфолио и обратную связь от эксперта из компании.
  • Pandas
  • ML
  • Numpy
Intellivision
Intellivision
Для кого специализация
Новичок
Вы хотите освоить профессию Data Scientist с нуля. Для этого вам не потребуется специальных знаний, выходящих за рамки школьной программы. На специализации вы получите достаточную математическую подготовку и опыт программирования на Python, чтобы решать задачи машинного обучения.
Программист
Всего за год вы пополните портфолио рекомендательной системой, нейронными сетями, выполняющими разные задачи, примете участие в соревнованиях на Kaggle, хакатонах. Опыт программирования позволит вам быстро включиться в процесс обучения и освоить профессию Junior Data Scientist.
Аналитик
Вы уже работаете с данными, SQL, хотите расширить набор приемов, научиться работать с облачными хранилищами, попрактиковаться с Hadoop и Spark или полностью сменить профессию. За год вы освоите новую область, прокачаетесь в Big Data и сможете смело двигаться в направлении Data Science.
Вы изучите

Введение в Machine Learning

Курс «Python для анализа данных»
Курс по математике для Data Science
Курс по Machine Learning
Курс по нейронным сетям и deep learning
Курс по Data Engineer
Data-driven management
Python
SQL
Инженерия данных (Data Engineering)

Math & Machine Learning

ML в бизнесе
Deep Learning (Глубокое обучение)

Краткая программа
специализации

0

Введение в профессию

Введение в онлайн обучение
Обзор профессии Data Scientist
INTRO
2 модуля,
1 неделя
1

Основы программирования на Python

Введение в программирование на Python
Основные типы данных в Python
Условные операторы
Циклы
Функции — базовое и продвинутое использование
Стандарты оформления кода в Python
Python
8 модулей,
7 недель
2

Python для анализа данных

Инструменты для Data Science
Анализ данных на основе библиотек NumPy и Pandas
Визуализация данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly
Очистка данных и Feature Engineering
Объектно-ориентированное программирование и отладка кода в Python
Проект. Анализ резюме с платформы HeadHunter
Python
9 модулей,
7 недель
3

Подгрузка данных

Выгрузка данных из разных источников с помощью Python
Парсинг HTML-страниц из Интернета и API
Основы языка SQL для работы с базами данных
Выгрузка информации из баз данных с помощью SQL и Python
Проект. Анализ вакансий из базы данных HeadHunter
Python, SQL
9 модулей,
7 недель
4

Разведывательный анализ данных

Введение в разведывательный анализ данных на Python
Основы математической статистики и проверка статистических гипотез
Основы A/B-тестирования
Проектирование признаков (Feature Engineering)
Проектирование и управление экспериментами
Знакомство с платформой Kaggle
Проект. Выявление накрутки рейтинга отелей на Booking. Соревнование на Kaggle
EDA, KAGGLE
8 модулей,
7 недель
5

Введение в машинное обучение

Теория машинного обучения
Обучение с учителем: классификация и регрессия
Обучение без учителя: кластеризации и понижения размерности
Валидация данных и оценка качества моделей
Отбор и селекция признаков
Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели
Продвинутые методы машинного обучения
Проект. Повышение эффективности маркетинговой кампании банка
ML
9 модулей, 9 недель
6

Математика в машинном обучении. Часть I

Линейная алгебра в контексте линейных методов
Математический анализ и методы оптимизации в контексте задачи оптимизации
Проект. Прогнозирование длительности поездки в такси
MATH&ML
7 модулей,
5 недель
7

Математика в машинном обучении. Часть II

Теория вероятности в контексте методов машинного обучения
Математика в контексте алгоритма деревьев решений
Математика в контексте ансамблевых методов
Математика в контексте обучения без учителя: кластеризация и техники понижения размерности
Проект. Сегментация клиентов онлайн-магазина подарков
MATH&ML
6 модулей,
5 недель
8

ML в бизнесе

Прогнозирование временных рядов
Построение рекомендательных систем
Подготовка модели к production и deploy
Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
Воспроизводимость и контейнеризация приложений
Сервисная архитектура и оркестрация приложений
MATH&ML, DS-PROD
7 модулей,
7 недель
9

Финальный проект

По итогам вашего обучения вам предстоит самостоятельно выполнить дипломный проект на выбранную тематику, показав все, чему вы научились в процессе обучения. В конце дипломного проекта вам предстоит подготовить свое решение и презентацию, а также защитить проект перед дипломной комиссией, состоящей из экспертов в области Data Science. Эксперты оценят результаты вашей работы, проведут Code Review и дадут развивающую обратную связь!
10

Введение в Deep Learning (бонусный раздел)

Введение в нейронные сети
Фреймворки для глубокого обучения
Математика для нейронных сетей
Введение в CV. Сверточные нейронные сети
Fine-tuning & Transfer Learning
Введение в NLP. Рекуррентные нейронные сети
DL
6 модулей
11

Введение в Deep Engineering (бонусный раздел)

Современные хранилища данных
Экосистема Hadoop

DE
2 модуля
Что ждет вас во время учебы?
Смена профессии — очень сложный процесс. Недостаточно просто выучить новые технологии — требуется освоить новые подходы и новые способы мышления. В одиночку с этим справиться сложно. Мы станем вашим партнером в обучении, который не просто дает учебные материалы, но и мотивирует их изучать и применять на практике.
Эксперты & поддержка
Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам.
Сообщество студентов
Вы будете учиться в группе таких же новичков, как и вы, давать друг другу обратную связь на ваши проекты, обмениваться кодом, помогать искать ошибки и делиться бизнес-задачами.
Помощь
координатора
Начиная с первых недель обучения тьютор поможет вам определить карьерные цели, а в течение программы — не сойти с намеченного пути.
Взаимодействие с участниками разных направлений, которое способствует развитию soft skills.
• Включаем в курсы задачи и вопросы из реальных собеседований
• Проводим онлайн-тренировки технических собеседований
• Помогаем составить резюме
Во время обучения студенты решают настоящие практические задачи и тренируются на настоящих кейсах.
Определенные направления подготовки дают возможность получить реальный стаж и опыт
Студенты отрабатывают навыки на практике и могут пообщаться с потенциальными работодателями.

Как изменилась жизнь студентов после обучения

Владимир Юшманов
«У меня был бизнес по оценке автомобилей, а теперь я анализирую большие данные. Python и Machine Learning помогли мне начать новую карьеру в 43 года»
Прошлое место работы:
ремонт автомобилей
Новое место работы:
анализ данных и работа с проектами на основе машинного обучения
Что вы будете уметь после обучения
Junior Data Scientist
Я уверенно могу:
Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов

Получать данные из веб-источников или по API

Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib

Создавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели)

Оценивать качество модели вне зависимости от задачи

Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных

Строить математические и ML модели с использованием временных рядов

Применять алгоритмы для рекомендательных систем

Интегрировать решение в продакшн и в бизнес в целом

Работать с Github и Kaggle


Команда разработки профессии
  • Андрей Зимовнов
    Ведущий преподаватель специализации, старший разработчик в Яндекс.Дзен
  • Дмитрий Коробченко
    Deep Learning R&D Engineer, NVIDIA
  • Эмиль Магеррамов
    BIOCAD,
    Руководитель группы сервисов вычислительной химии

  • Антон Киселев
    Head of R&D, компания EORA
  • Полина Полунина
    Ex-руководитель Data Science в группе «М.Видео — Эльдорадо». Куратор в SkillFactory
  • Андрей Дзись
    Cпециалист по интеллектуальному анализу в Альфа-банке
Cоревнования
и хакатоны
Соревнования на Kaggle в курсах по Machine learning и Deep Learning
Что получает студент
Ментор из сферы
Data Science
На протяжении обучения вам помогает ментор с реальным опытом в Data Science
Записаться на курс
-40%
181 BYN/мес
301 BYN/мес
В рассрочку на 28 мес
Скидка по промокоду:
Кешбэк 30%: 1 515 баллов на Lerna
Полный курс по Data Science
Длительность: 13,5 мес
Заполните контактные данные
Имя
Телефон
E-mail
Промокод
Название компании
Отправить заявку
Ознакомиться с условиями публичного договора
success
error
warning
Отзывы студентов
В целом я довольна выбранным курсом и с радостью советую его друзьям. Хотя трудно передать словами эмоции от верно написанной с первого раза программы.
Достоинства:
Это действительно полный курс по Data Science…
Олеся
Норицына
Курс оправдывает ожидания. Вопрос поиска работы не стоял, так как занимаю хорошую должность в достойной компании.
Достоинства:
 — подробное руководство по каждому шагу...
Андрей
Ефимов
Мой опыт работы — три года в бизнес-аналитике. Курс Skillfactory «Профессия Data Scientist» помог сделать прорыв в карьере. Благодаря курсу мой доход вырос на 70%. И это я еще не окончила его. Спасибо большое за такую возможность роста!
marina71559
Обучаюсь на курсе по Data Science, с нуля. Интересно, но сразу скажу, что для новичка темп обучения довольно высок. Если сможете выделять по 3 часа на учебу ежедневно и обладаете достаточной усидчивостью и силой воли, то справитесь...
sergiy47
Уже около года прохожу обучение на курсе по Data Sciense. И могу с уверенностью сказать, что это очень достойный курс. Много практики, тестов, аттестаций и проектов, вебинаров — как со специалистами по Python, анализу данных, математике и машинному обучению…
Дмитрий
Прохожу курс по Data Science. 20 лет назад проходил сертификацию MCSD (VC ++, SQL). Работал PM по промышленной автоматизации и инфраструктурной по строительству. Этот рынок труда существенно деградировал. Полученные ранее знания даже без практического опыта…
Дмитрий

Екатерина Тарасевич

Санкт-Петербург
Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге.

Александр Журавлев

Минск
Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом.

Марина Чигарева

Москва
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером.

Дмитрий Анпилогов

Саратов
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства.

Валентин Шунайлов

Челябинск
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска.

Долговская Виктория

Каменск-Уральский
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский.

Антон Пальшин

Калининград
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком.

Николай Шумаков

Москва
Привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик.
53 года, Москва
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент.

Татьяна Мирко

30 лет, Москва
Добрый день. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик.

Ника Гвенетадзе

Москва
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства.

Андрей Шевченко

34 года, Рига
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности.

Ольга Шутылева

Харьков
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе.

Аркадий Хазанов

Набережные Челны
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста.

Сергей Димов

34 года, Абакан
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца.

Артем Белоконский

Киев
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева.

Валентин Ветюков

Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве.

Александра Быстрова

Москва
Привет. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса.
27 лет, Москва

Александра Олейник

Минск
Всем привет. Я Саша. Я прохожу курс «Профессия Data Science».
Часто задаваемые вопросы
Учитесь из любой точки в удобное время
Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате