А. Попов15 сентября 2026Отзыв не проверен
Сделано качественно, звук и картинка приятные. Немного не хватило глубины в нейросетях, но для базового уровня достаточно. В целом, рекомендую тем, кто хочет систематизировать знания.
Skillfactory
Спрос в России
Data Science и аналитика — самое востребованное направление в своей сфере: около 122 тысяч запросов в месяц. За год интерес заметно снизился, но оно по-прежнему уверенно лидирует.
Тренд за год
-34%
Квартальный тренд
+7%
Сезонный всплеск
+38%
Среднее в месяц (показов)
15443
Пиковый месяц (показов)
21304
Рост за год
-37%
Сезонность
Октябрь +38%
Спад
Падающий
Какие навыки получите после прохождения курса
Анализировать данные
Строить модели машинного обучения
Работать с базами данных
Визуализировать данные
Проводить A/B-тесты
Формулировать и проверять гипотезы
Очищать данные
Работать с большими данными
Подключать ИИ к проектам
Писать тесты
Что вы освоите на курсе
8 модулей
- Что такое Python и о его элементах: переменных и типах данных, циклах, алгоритмах и функциях
- Как работать с библиотекой Pandas, получить данные с помощью API
- Что такое базы данных
- Как использовать язык запросов SQL
- Что такое Power BI
- Что такое разведочный анализ данных
- Как работает машинное обучение
- Что такое маркетинговая и продуктовая аналитика
- Что такое аналитика и ML
- О базовых понятия ML вроде интерполяции и полиномов, аппроксимации и производных
- Как работать с векторами и матрицами
- Что такое линейная регрессия и системы линейных уравнений
- Что такое случайные события и как рассчитывать их вероятность
- Что такое случайная величина и чем отличаются дискретные и непрерывные величины
- Какие бывают непрерывные распределения и где они применяются
- Основные виды распределений и их характеристики
- Как проводить статистические тесты и проверять гипотезы на практике
- Machine Learning — изучите алгоритмы машинного обучения и научитесь создавать и улучшать модели на основе данных.
- Data Analyst — сосредоточитесь на аналитике данных, изучите инструменты визуализации, построение дашбордов, метрик и проведение A/B-тестов.
- Откуда брать данные
- Как оценивать качества данных
- Как формулировать гипотезы
- Как объединять разнородные данные
- Что такое корреляция и факторы
- Как работать с SQL
- Как планировать и проводить A/B-тесты
- Как повысить качество данных
- Основные термины машинного обучения
- Как выгружать данные с помощью SQL
- Что такое линейная регрессия и ее регуляризация
- Как работать с библиотекой numpy
- Что такое линейная и логическая классификации
- Как очищать данные
- Что такое нейрон и нейронная сеть
- Как создать инфраструктуру для моделей машинного обучения
МОДУЛЬ 7Выпускная работа
- Подготовитесь к собеседованию, потренируетесь отвечать на частые вопросы, прокачаете уверенность в себе
- Составите крепкое резюме и портфолио, напишете сопроводительное письмо, чтобы выделиться среди других кандидатов
- Узнаете больше о рынке вакансий, составите гибкий карьерный трек
Кому подойдёт этот курс
Новичкам
Тем, кто хочет с нуля освоить программирование и машинное обучение, чтобы работать в перспективной сфере.
Программистам
Тем, кто хочет расширить стек и научиться работать с моделями машинного обучения.
Аналитикам
Тем, кто хочет анализировать данные на продвинутом уровне, делать прогнозы и применять их для решения бизнес-задач.
Какие инструменты изучите
Python
SQL
Pandas
Power BI
NumPy
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
Spark
Hadoop
Azure
MATLAB
Mathcad
Octave
Зарплаты: Специалист по данным — 2026 год
Data Analyst
100 000 ₽
Data Scientist
105 000 ₽
Senior Data Scientist
110 250 ₽
Data Science Manager
115 762 ₽
Сильные и слабые стороны
Сильные стороны5
- Выдается диплом о профессиональной переподготовке установленного образца
- Обучение по государственной бессрочной лицензии
- Помощь с трудоустройством включена
- Формат записанных уроков позволяет учиться в комфортном темпе
- Программа охватывает широкий спектр навыков: от анализа данных до машинного обучения и ИИ
Слабые стороны4
- Формат только записанных уроков, без живых занятий
- Курс требует высокой самодисциплины для самостоятельного изучения
- Для новичков может быть сложным без начальной подготовки
- Диплом выдается только при обучении по тарифу с ДПО
Школа Skillfactory
Skillfactory — это онлайн-платформа, специализирующаяся на подготовке специалистов в цифровых профессиях. В каталоге представлены курсы по аналитике данных, машинному обучению, программированию, системному анализу, а также веб-разработке и интернет-маркетингу. Обучение построено на сочетании записанных уроков, вебинаров и практических тренажёров, что подходит как новичкам, так и слушателям с начальным уровнем подготовки.
Помощь в поиске работы
Карьерный центр Skillfactory поможет вам успешно выйти на рынок труда в сфере Data Science. Вы получите помощь в подготовке резюме и портфолио, а также рекомендации по прохождению собеседований. Школа сотрудничает с компаниями, заинтересованными в специалистах по анализу данных. Благодаря этому вы сможете найти работу, соответствующую вашим новым навыкам.
Опытные преподаватели
Обучение ведут практикующие эксперты в области Data Science, которые делятся реальным опытом решения бизнес-задач. Вы будете работать над проектами, максимально приближенными к реальным, и получать развёрнутую обратную связь. Менторы и кураторы сопровождают вас на каждом этапе, помогая осваивать сложный материал.
Возврат денег за обучение
Skillfactory предоставляет возможность оформить налоговый вычет на обучение, так как школа действует в рамках образовательного законодательства. Условия возврата средств за обучение закреплены в договоре, что обеспечивает вашу финансовую безопасность. Это делает сотрудничество со школой максимально прозрачным.
Рассрочка на 36 месяцев
Обучение можно оплатить в рассрочку на 36 месяцев с фиксированным ежемесячным платежом. Это позволяет начать карьеру в Data Science без крупных единовременных вложений. Уточнить условия можно у консультантов каталога.
Подробную информацию, условия и акции проверяйте на странице онлайн-школы
ПерейтиПохожие курсы Data Science и аналитика от Skillfactory
Высокий спрос
Аналитик данных с нуля до PRO
Skillfactory
Старт в любой момент
Курс «Аналитик данных с нуля до PRO» от Skillfactory — это 12-месячная программа с 650 академическими часами. Подходит для новичков: от основ аналитического мышления до выбора специализации…
4 028 ₽/мес.
−50% 
Есть рассрочка
Для начинающих 12 мес.
Нейтральный спрос
Профессия C++ разработчик
Skillfactory
Старт в любой момент
Курс «Разработчик на C++» от SkillFactory (совместно с Skillbox) — обучение программированию с нуля. За 8 месяцев вы получите 400 часов практики, решите более 100 задач, создадите 2+ проекта для…
9 390 ₽/мес.
−50% Есть рассрочка
Для начинающих 8 мес.
Высокий спрос
Профессия Аналитик данных
Skillfactory
Старт в любой момент
Курс «Профессия Аналитик данных» знакомит с полным циклом работы с данными: от SQL-запросов до построения интерактивных дашбордов. Программа охватывает Python для анализа, а также инструменты…
4 028 ₽/мес.
−50% Есть рассрочка
Для начинающих 8 мес.
Нейтральный спрос
Data Scientist с нуля за 5 месяцев
Skillfactory
Старт в любой момент
Онлайн-интенсив знакомит с профессией data scientist с нуля и построен вокруг интенсивной практики: большую часть времени учащиеся работают с тренажёрами, участвуют в хакатонах и разбирают реальные…
9 390 ₽/мес.
−50% Есть рассрочка
Для начинающих 5 мес.
Высокий спрос
Data Scientist с нуля до PRO (с МГУ)
Skillfactory
Старт в любой момент
Совместная программа Skillfactory и МГУ им. Ломоносова под руководством академика РАН Алексея Семёнова.
9 390 ₽/мес.
−50% Есть рассрочка
Для начинающих 25 мес.
Высокий спрос
Профессия DevOps-инженер
Skillfactory
Старт в любой момент
Программа Skillfactory знакомит с полным циклом DevOps-инженерии: от администрирования Linux и сетевых основ до оркестрации Kubernetes, построения CI/CD-пайплайнов и автоматизации через Terraform и…
9 390 ₽/мес.
−50% Есть рассрочка
Для начинающих 12 мес. Курсы Skillfactory по другим направлениям
Вопросы и ответы о курсе
Что входит в программу курса?
Программа охватывает полный цикл работы с данными: от обработки и анализа до построения предсказательных моделей. Вы освоите статистические методы, алгоритмы машинного обучения, визуализацию и интерпретацию результатов. Также в программу включено использование современных аналитических инструментов для решения реальных задач.
Как организован процесс обучения?
Обучение проходит в формате записанных уроков, что позволяет заниматься в удобное для вас время и в собственном темпе. Материалы доступны онлайн, поэтому вы можете возвращаться к сложным темам и пересматривать лекции по мере необходимости. Это гибкий формат, который легко совмещать с работой или учебой.
Какой документ я получу после окончания?
По завершении курса выдается диплом о профессиональной переподготовке. Этот документ подтверждает полученную квалификацию и может быть полезен при построении карьеры в сфере анализа данных. Он станет весомым дополнением к вашему резюме.
Кому подойдет этот курс?
Курс рассчитан на начинающих, которые хотят получить базовые знания для старта в Data Science, а также на специалистов, желающих расширить свой инструментарий. Он также подойдет тем, кто планирует сменить профессию и освоить востребованные навыки работы с данными с нуля.
Какие требования к уровню подготовки?
Курс предназначен для уровня Beginner, поэтому специальных знаний в области Data Science не требуется. Достаточно базового понимания математики и желания разобраться в анализе данных. Все необходимые концепции и инструменты будут объяснены в процессе обучения.
Сколько времени занимает обучение?
Поскольку курс состоит из записанных уроков, продолжительность обучения зависит от вашего темпа и расписания. Вы можете проходить материал последовательно или уделять занятиям несколько часов в неделю. Точные сроки не фиксированы, что дает вам свободу планирования.
Есть ли помощь с трудоустройством после курса?
Да, школа заявляет о наличии поддержки в трудоустройстве. Это значит, что после завершения обучения вы получите помощь в построении карьерной траектории в сфере Data Science. Конкретные форматы поддержки уточняются в процессе обучения.
Какая поддержка предусмотрена во время обучения?
В рамках курса предусмотрена поддержка, которая помогает осваивать материал и выполнять практические задания. Вы сможете получать обратную связь и задавать вопросы по ходу обучения. Это позволяет глубже разобраться в темах и применять знания на практике.
Стоит ли сейчас изучать курс «Полный курс по Data Science» от школы Skillfactory
Курс по Data Science от Skillfactory — это структурированный путь для новичков и практикующих аналитиков, которые хотят освоить анализ данных с нуля. Вы изучите Python, математику, статистику и машинное обучение, а затем выберете специализацию. Формат записанных уроков позволяет совмещать обучение с работой.
С чего начать и как не утонуть в теории
Первый модуль погружает в Python и работу с данными: переменные, циклы, функции, библиотека Pandas, API, SQL. Это база, без которой невозможно двигаться дальше. Вы сразу применяете знания на практике, решая задачи с реальными данными. Программа построена так, что даже полный новичок разберётся — с нуля объясняются все концепции. Второй модуль закрывает математические пробелы: линейная алгебра, производные, регрессии — всё, что нужно для понимания алгоритмов ML.
- Python и Pandas — главные инструменты аналитика
- SQL и API — работа с данными из разных источников
- Математика простым языком — без сложных формул
Курс даёт структурированный путь от новичка до уверенного аналитика данных. Если вы готовы учиться и применять знания на практике — это ваш старт.
Статистика и ML: как перейти от данных к решениям
Третий модуль — статистика и теория вероятностей: случайные события, распределения, характеристики величин. Это фундамент для машинного обучения. Четвёртый модуль — специализация на выбор: вы углубляетесь в ML и учите алгоритмы. Вы получаете диплом установленного образца, который подтверждает ваши навыки. Обучение гибкое: записанные уроки доступны в любое время.
- Теория вероятностей — чтобы понимать случайности в данных
- Алгоритмы ML — от линейной регрессии до сложных моделей
- Диплом — официальное подтверждение квалификации
Кому этот курс даст максимум пользы
Курс подойдёт новичкам без опыта, программистам, которые хотят перейти в аналитику, и аналитикам, желающим систематизировать знания. Вы научитесь решать практические задачи анализа данных, которые востребованы в бизнесе. По данным Wordstat, фраза «Data Science» набирает около 15 000 запросов в месяц — тема актуальна. Не ждите, что после курса вы сразу станете senior-специалистом, но вы получите прочную основу для дальнейшего роста.
- Новичкам — старт в Data Science с нуля
- Программистам — расширение навыков в аналитику
- Аналитикам — углубление в ML и статистику
| Модуль | Навык | Зачем |
|---|---|---|
| Python и SQL | Обработка данных | Собирать и чистить данные |
| Математика | Линейная алгебра | Понимать основы ML |
| Статистика | Теория вероятностей | Анализировать закономерности |
| Специализация | Машинное обучение | Строить прогнозные модели |
