О курсе
Читать 2 мин·9 мес обучения
Программа обучения позволяет освоить полный цикл работы с данными для решения бизнес-задач, от сбора и очистки информации до построения предсказательных моделей на основе машинного обучения.…
Кредитный скоринг
от 4 583 ₽/мес-45%
Профессия Data scientist + ИИ
Обновлено: март 2026 г.Редакция Kursarium
Кому подойдёт
Аналитик из другой области
Он получит диплом по Data Science и ИИ, создаст портфолио проектов и сможет перейти в более востребованную сферу с помощью ментора.
Выпускник технического вуза
Ему нужны практические навыки и портфолио для старта в Data Science, а помощь с трудоустройством и диплом ускорят карьерный вход.
IT-специалист без DS опыта
Он дополнит свой технический бэкграунд экспертизой в ИИ и Data Science через структурированное обучение с наставником и дипломом.
Карьерист, меняющий профессию
Ему важно официальное подтверждение квалификации дипломом и построение карьеры с нуля через портфолио и поддержку в трудоустройстве.
Программа
15 модулей·156 тем
Освоите Excel и Python для анализа данных, изучите типы данных и условия.
- 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
- Мониторинг моделей
Изучите теорию вероятностей, случайные величины и непрерывные распределения.
- Введение в теорию вероятностей
- Случайные события
- Случайная величина
- Непрерывные распределения. Общие сведения
- Основные виды непрерывных распределений
- Статистические тесты
- Итог: поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями
Освоите математику для ML: SymPy, функции, интерполяцию и аппроксимацию.
- 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. Векторы и матрицы. Градиент
- ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
- Задача аппроксимации как матричное уравнение
- Итог: получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением
Научитесь ставить задачи ML, работать с SQL и строить линейную регрессию.
- 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
- Итог: познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации
Создадите модель кредитного риск-менеджмента для прогноза платёжеспособности.
- Доступные источники данных
- Аналитика на метриках
- Подходы к оценке качества данных
- Введение в формулирование гипотез
- Визуализация в Excel
- Объединение разнородных данных
- Требования к качеству данных
- Корреляция и факторы
- Визуализация в Python
- Формулирование гипотез по данным
- SQL как инструмент формирования витрины данных
- Очистка данных
- Методы прогнозирования
- Программные средства визуализации
- A/B-тесты и их планирование
- Данные по API и аккумулирование источников
- Повышение качества данных
- Выявление закономерности в данных
- Интерпретация результатов A/B-тестирования
- Аналитическая отчётность и сторителлинг
- Итог: познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа данных продаж. Пройдёте основы маркетинговой, продуктовой и BI-аналитики
Освоите сбор данных, оценку их качества, гипотезы и визуализацию в Excel.
- С помощью данных о покупках клиентов и их социально-демографических признаках проанализируете эффективность уже проведённых ранее маркетинговых кампаний и выявите факторы, способные повысить продажи
Что вы получите
- Трудоустройство
- Гарантия трудоустройства
- Диплом
- Диплом о переподготовке по Data Science и ИИ.
- Рассрочка
- Оплата частями без переплат
- Гарантия возврата
- Вернём деньги, если курс не подойдёт
- Куратор
- Персональный куратор на пути к профессии.
- Портфолио
- Портфолио проектов по анализу данных и ИИ.
Плюсы и минусы
Достоинства
- ✓Помощь с трудоустройством для выпускников курса Data scientist и ИИ
- ✓Выдача диплома о профессиональной переподготовке по направлению Data scientist
- ✓Работа с персональным наставником для решения учебных задач
- ✓Создание портфолио из реальных проектов в области анализа данных
- ✓Выполнение практических заданий для закрепления навыков Data science
- ✓Глубокое погружение в темы искусственного интеллекта и анализа данных
* На основе характеристик курса
Зарплата Data Scientist в 2026 году
Стабильный
257+
вакансий
261 000 ₽
средняя
320 000 ₽
максимум
Москва: 275 000• СПб: 287 100
Москва
275 000 ₽
Санкт-Петербург
287 100 ₽
Регионы
247 713 ₽
Рост зарплаты по опыту
1 год
174 000 ₽
2 года
147 000 ₽
3 года
275 000 ₽
В 2026 году спрос на Data Scientist с экспертизой в ИИ будет расти в связи с внедрением сложных ML-моделей в бизнес-процессы.
«Степень магистра или PhD в области математики, эконометрики, физики, data science или смежной дисциплины. Экспертиза в регрессии, ансамблевом обучении, прогнозировании...»
Прирост: +121 800 ₽/мес · Окупится за ~0.9 месяцев
Выгода за год: +1 351 600 ₽
По данным hh.ru, 2026 г. Фактический доход зависит от опыта, региона и компании.
О школе Skillbox
Это онлайн-школа, предлагающая более 700 образовательных программ по различным направлениям, включая программирование, дизайн, маркетинг, управление, финансы, кино и музыку. Согласно информации школы, её выпускниками стали более 141 000 человек, а более 700 компаний доверяют подготовке её специалистов.
Школа предоставляет курсы с возможностью трудоустройства, например, в рамках направления «Аналитика». Для студентов доступен Центр карьеры, который помогает в поиске работы. На платформе представлены истории успеха выпускников, в том числе из сферы аналитики.
Преимущества школы
1
Помощь в трудоустройстве — Центр карьеры помогает выпускникам найти работу, что актуально для начинающих специалистов по данным.
2
Портфолио проектов — В процессе обучения студенты создают проекты для своего профессионального портфолио.
3
Опыт преподавателей — Курсы ведут практикующие специалисты из индустрии, что обеспечивает актуальность знаний в Data Science.
4
Интеграция с ИИ — Программа курса включает изучение искусственного интеллекта, что соответствует современным требованиям к Data Scientist.
Вопросы и ответы
Вы сможете строить модели кредитного риск-менеджмента, которые помогают банкам оценивать платёжеспособность заёмщиков и минимизировать убытки. Это одна из ключевых и высокооплачиваемых задач в финтехе, требующая работы с реальными данными и алгоритмами машинного обучения.
Такие специалисты крайне востребованы, так как позволяют бизнесу точно измервать ROI рекламных бюджетов и оптимизировать каналы привлечения клиентов. Навыки анализа маркетинговых кампаний с помощью Python и ML делают вас ценным звеном между отделами аналитики и маркетинга.
Бесплатные материалы дают фрагментарные знания, а нейросети не заменяют системного понимания математики, программирования и работы с реальными данными. Структурированный курс, подобный этому, обеспечивает последовательное изучение всех необходимых модулей — от основ Python до сложных проектов для банков и маркетинга.
Актуальный стек включает Python, библиотеки (Pandas, NumPy, Scikit-learn), фреймворки для машинного обучения и инструменты для визуализации данных. В рамках курса вы будете применять именно эти технологии для решения практических кейсов, таких как построение кредитных моделей и анализ маркетинговых кампаний.
Нет, ИИ не заменяет Data Scientist, а становится его мощным инструментом, автоматизируя рутинные операции. Специалист будущего будет фокусироваться на постановке бизнес-задач, интерпретации результатов и создании сложных моделей, чему и учит данный курс.
Отзывы
Отзывов пока нет
Проходили этот курс? Поделитесь впечатлениями — ваш отзыв поможет другим с выбором.
Ещё курсы по направлению «Аналитика»
Все курсы →Основы аналитики 1C
Skillbox55 848 ₽
SQL для анализа данныхSkillbox50 754 ₽
Математика для Data ScienceSkillbox43 700 ₽
Excel: макросыSkillbox16 969 ₽
Введение в Data ScienceSkillbox50 179 ₽
Профессия Бизнес-аналитик + ИИSkillbox105 680 ₽
Data Scientist с нуля до JuniorSkillbox141 496 ₽
Machine Learning Engineer с нуляSkillbox69 000 ₽
Не уверены в выборе? Добавьте курс в сравнение и сравните с аналогами.
