от 6 432 ₽/мес-45%

Обучение анализу данных и машинному обучению с нуля — онлайн-курс от Skillbox

-45%9 мес4.8344

Data Scientist с нуля до Junior

Name: Data Scientist с нуля до Junior
Price: 141496 RUB
Availability: InStock
Rating: 5 (2 reviews)

О курсе

Читать 2 мин·9 мес обучения

Программа обучения позволяет освоить профессию Data Scientist с полного нуля, что особенно ценно для людей без технического бэкграунда, желающих войти в сферу аналитики данных . Курс от Skillbox последовательно раскрывает фундаментальные аспекты работы с информацией, помогая понять, как данные превр…

Обновлено: март 2026 г.Редакция Kursarium

Получить программу курса

Кому подойдёт

Аналитик из смежной области

Курс позволяет систематизировать знания и получить диплом о переподготовке, что подтвердит квалификацию для перехода в Data Science.

Выпускник технического вуза

Помощь с трудоустройством и создание портфолио под руководством наставника даст практический старт в карьере Data Scientist.

Специалист, желающий сменить профессию

Структурированная программа с дипломом и поддержкой ментора обеспечивает полный переход в новую сферу аналитики.

Самоучка без подтверждённых навыков

Курс помогает оформить знания в диплом и портфолио, что необходимо для официального трудоустройства Junior-специалистом.

Программа

5 модулей·90 тем

Освоите основы работы с данными в Excel и Python, изучите типы данных и бизнес-контекст.

Введение в курс
Business understanding. С чего начинается работа с данными
Data understanding. Excel
Введение в Python
Переменные и типы данных
Условия
Циклы
Алгоритмы и структуры данных
Функции
Коллекции в Python
Чтение файлов в Python и командной строке
Библиотека Pandas
Получение данных с помощью API
Базы данных
Язык запросов SQL
Power BI
Data preparation
Разведочный анализ данных: data cleaning
Разведочный анализ данных: data visualization
Разведочный анализ данных. Feature engineering
Modeling
Машинное обучение
Линейные модели и нейронные сети
Метрики в аналитике
Маркетинговая аналитика
Продуктовая аналитика
Modeling. Заключение
Evaluation
Deployment
Модель как API

Изучите теорию вероятностей, случайные величины и основные виды непрерывных распределений.

Введение в теорию вероятностей
Случайные события
Случайная величина
Непрерывные распределения. Общие сведения
Основные виды непрерывных распределений
Статистические тесты

Освоите математические основы ML: функции, интерполяцию, аппроксимацию с помощью SymPy.

Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты
Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики
ML. Интерполяция и полиномы
ML. Аппроксимация и преобразования функций
ML. Аппроксимация и производные
ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
ML. Частные производные функции нескольких переменных
ML. Вектора и матрицы. Градиент
ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
Задача аппроксимации как матричное уравнение

Научитесь применять линейную регрессию, регуляризацию и выгружать данные с помощью SQL.

Постановка задачи машинного обучения
Основные термины машинного обучения
Выгрузка данных с помощью SQL
Линейная регрессия
Регуляризация линейной регрессии
Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие
Библиотека numpy
Линейная классификация. Логистическая регрессия
Линейная классификация. Метод опорных векторов
Логическая классификация. Деревья решений
Деревья решений и случайный лес
Очистка данных
Кластеризация. Метод k-средних
Интерпретация. Метод k-средних
Кластеризация. DBSCAN
Несбалансированные выборки
Нейрон и нейронная сеть
Основы анализа текстов

Освоите методы анализа данных, работу с метриками, оценку качества данных и формулирование гипотез.

Введение
Доступные источники данных
Аналитика на метриках
Подходы к оценке качества данных
Введение в формулирование гипотез
Визуализация в Excel
Проанализируете текущие продажи компании, выявите лидеров и аутсайдеров, визуализируете данные
Объединение разнородных данных
Требования к качеству данных
Корреляция и факторы
Визуализация в Python
Формулирование гипотез по данным
Выявите проблемные этапы воронки продаж, определите их причины, дадите рекомендации по изменению подходов к продажам
SQL как инструмент формирования витрины данных
Очистка данных
Методы прогнозирования
Программные средства визуализации
А/В-тесты и их планирование
Проанализируете изменения в мобильном приложении маркетплейса при помощи А/Б тестов по результатам внедрения ML-модели для оптимизации доставки
Данные по API и аккумулирование источников
Повышение качества данных
Выявление закономерности в данных
Интерпретация результатов А/В-тестирования
Аналитическая отчётность и сторителлинг
Выявите основные факторы убыточности и научитесь её прогнозировать, протестируете гипотезы о снижении убыточности

Что вы получите

Трудоустройство: Поддержка в подготовке резюме и собеседований.
Диплом: Диплом о переподготовке для начинающего Data Scientist.
Рассрочка: Оплата частями без переплат
Куратор: Куратор, помогающий с учебными задачами по Data Science.
Доступ навсегда: Бессрочный доступ к материалам курса
Портфолио: Готовое портфолио с реальными проектами по аналитике.

Плюсы и минусы

Достоинства

✓Помощь с трудоустройством для начинающих специалистов
✓Выдаётся диплом о завершении курса
✓Работа с наставником для индивидуального обучения
✓Создание портфолио проектов для демонстрации навыков
✓Практические задания для применения знаний
✓Глубокое погружение в тему Data Science

* На основе характеристик курса

Зарплата Data Scientist в 2026 году

Стабильный

1 427+

вакансий

110 463 ₽

средняя

275 000 ₽

максимум

Москва: 150 000• СПб: 104 700• Удал: 135 000

Москва

150 000 ₽

Санкт-Петербург

104 700 ₽

Регионы

81 347 ₽

Удалёнка

135 000 ₽

Рост зарплаты по опыту

1 год

69 600 ₽

2 года

100 000 ₽

3 года

174 500 ₽

В 2026 году спрос на Data Scientist будет расти из-за внедрения ИИ в бизнес-процессы и необходимостью работы с большими данными.

«Опыт с векторными индексами и настройкой поиска (HNSW, IVF, фильтрация по метаданным). Знание методов оценки качества RAG/NLP-систем (RAGAS...»

Вакансии «Data Scientist» на hh.ru

Текущая зарплата62 640 ₽

После курса110 463 ₽

Прирост: +47 823 ₽/мес · Окупится за ~3 месяца

Выгода за год: +432 380 ₽

По данным hh.ru, 2026 г. Фактический доход зависит от опыта, региона и компании.

О школе Skillbox

Это онлайн-школа, предлагающая обучение по различным направлениям, включая программирование, дизайн, маркетинг, управление, финансы, игры, кино и музыку, а также аналитику. На платформе представлено более 700 образовательных программ.

По данным школы, более 141 000 выпускников Skillbox уже нашли работу. Более 700 компаний доверяют выпускникам школы. В рамках некоторых курсов, таких как «Python-разработчик» или «Графический дизайнер», школа предоставляет помощь в трудоустройстве через Центр карьеры.

Школа также ведёт бесплатные образовательные проекты, такие как профориентация и вебинары, и имеет сообщество студентов. На сайте публикуются истории успеха выпускников различных профессий.

574 курсов в каталоге

Преимущества школы

Помощь в трудоустройстве — Центр карьеры помогает выпускникам найти работу, что актуально для начинающих специалистов в Data Science.

Опыт выпускников — Истории успеха студентов демонстрируют реальные возможности смены карьеры в сфере аналитики и IT.

Комплексная программа обучения — Курс охватывает полный путь от основ до уровня Junior, что обеспечивает системное освоение профессии.

Вопросы и ответы

Дата-аналитик исследует данные для бизнес-инсайтов, дата-инженер строит инфраструктуру для их сбора и обработки, а специалист по ML создает и обучает алгоритмы для автоматического прогнозирования. В курсе Skillbox «Data Scientist с нуля до Junior» вы последовательно разберете ключевые задачи каждого направления, что поможет осознанно выбрать специализацию.

Для начала работы в Data Science достаточно понимания базовых принципов статистики, теории вероятностей и линейной алгебры, которые даются в курсе. Современные библиотеки и фреймворки абстрагируют сложную математику, позволяя фокусироваться на применении готовых алгоритмов и интерпретации результатов.

Да, на фрилансе есть спрос на базовые задачи по анализу данных, построению дашбордов или настройке простых ML-моделей, с которыми справляется Junior-специалист. Ключевое — это умение решать конкретные бизнес-кейсы и наличие портфолио с реалистичными проектами, которое вы формируете в процессе обучения.

На рынке труда стабильно высок спрос на специалистов, которые умеют не только строить модели, но и понятно визуализировать результаты для бизнеса с помощью BI-инструментов. Идеальная стратегия — получить комплексные навыки, как в курсе Skillbox, где вы осваиваете и машинное обучение, и продуктовую аналитику, повышая свою ценность.

Нет, автоматизированные платформы лишь упрощают рутину, но не заменяют специалиста, который может поставить задачу, подготовить данные, выбрать методологию и главное — интерпретировать выводы. Спрос смещается в сторону экспертов, способных к кросс-функциональной работе на стыке анализа, инженерии и бизнес-логики.