Скоро будет больше
IT-рекрутер

Как стать
специалистом по Data Science

Специалист по Data Science структурирует и анализирует большие объёмы данных, применяет машинное обучение для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей. Помогает создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке. Мы хотим научить вас основным инструментам этой профессии: Python и его библиотекам, в том числе Scikit-Learn и XGBoost, Jupyter Notebook, SQL.

Зарплата
специалиста по Data Science

Источник данных: Хабр Карьера
Junior
Middle
Senior
61 000 ₽

Что вы получите в Практикуме

За 8 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите востребованные навыки и соберёте портфолио. Вот какие проекты в него войдут:

Прогнозирование оттока клиентов банка
Спрогнозируйте вероятность ухода клиента из банка.
Анализ прибыли и убытков нефтедобывающей компании
Обучите модель для предсказания добычи нефти с наименьшим риском убытков.
Оптимизация работы предприятия золотодобывающей отрасли
Обучите модель, прогнозирующую коэффициент восстановления золота из руды.

Учим в собственной технологической среде

Погружение в IT-профессию подразумевает постоянный контакт с изучаемыми технологиями, выполнение практических заданий и общение с наставником. Для этого мы создали собственную среду обучения.

01

Онлайн-тренажёр

С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре.

02

Самостоятельная работа

Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных разработчиков, а код-ревьюер даст вам обратную связь.

03

Поддержка

Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам. Поддержка в чате доступна 24/7.

Специалисты по Data Science учат Data Science

Наставники — аналитики из Яндекса и других IT-компаний. Некоторые из них, как и вы, не сразу выбрали свою профессию и тоже осваивали её с нуля.

71,1% выпускников трудоустраиваются

Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них — за 4 месяца после выпуска. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

Сколько стоит обучение

Вводная часть —
бесплатно

Вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и в чём отличие аналитика от специалиста по Data Science. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python. Cможете оценить свои силы, мотивацию, запас времени и решить, нужно ли идти дальше.
  • Доступ к первому курсу в тренажёре
  • Навыки и знания на 20 часов обучения
  • 1 учебный проект на реальных данных

Сколько стоит обучение

13 000 ₽ помесячный платёж.
Итоговая сумма составит 104 000 ₽

95 000 ₽ при оплате сразу за 
8 месяцев обучения.

Закончив бесплатный курс, можно пойти дальше. С этого момента вы начнёте полноценно осваивать профессию специалиста по Data Science.
  • Полный доступ к тренажёру
  • Профессиональная программа обучения на 300 часов
  • Поддержка наставника
  • Диплом о профессиональной переподготовке
  • Навыки и знания, востребованные работодателями
  • Портфолио из 15 проектов

Программа обучения

1

Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс

20 часов

Познакомитесь с языком программирования Python, библиотекой Pandas, а также средой программирования Jupyter. Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики и специалисты по Data Science.

1 проект в портфолио

2

Предобработка данных

40 часов

Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных.

1 проект в портфолио

Открыть всю программу

Исследовательский анализ данных

4

Статистический анализ данных

40 часов

Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.

1 проект в портфолио

5

Сборный проект -1

20 часов

Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы.

1 проект в портфолио

6

Введение в машинное обучение

40 часов

Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.

1 проект в портфолио

7

Обучение с учителем (классификация и регрессия)

40 часов

Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.

1 проект в портфолио

8

Машинное обучение в бизнесе

40 часов

Примените свои знания о машинном обучении к задачам бизнеса. Узнаете, что такое бизнес-метрики, KPI и A/B-тестирование.

1 проект в портфолио

9

Сборный проект -2

20 часов

Подготовите данные для машинного обучения. С помощью модели оцените её качество.

1 проект в портфолио

10

Линейная алгебра

40 часов

Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.

1 проект в портфолио

11

Численные методы

40 часов

Разберёте ряд алгоритмов и приспособите их к решению практических задач с использованием численных методов. Разберётесь, как обучаются нейронные сети. Для этого вы освоите приближённые вычисления, оценку сложности алгоритма, градиентный спуск и бустинг.

1 проект в портфолио

12

Временные ряды

20 часов

Проанализируете временные ряды. Создадите из них табличные данные и решите задачу регрессии.

1 проект в портфолио

13

Машинное обучение для текстов

40 часов

Представите тексты на естественном языке в качестве таблиц с данными. Примените к ним методы классификации и регрессии. Познакомитесь с алгоритмом TF-IDF, языковыми представлениями word2vec и BERT.

1 проект в портфолио

14

Извлечение данных

40 часов

Познакомитесь с основными системами хранения данных — реляционными базами и распределёнными хранилищами. Научитесь извлекать эти данные запросами на языке SQL и методами библиотеки PySpark.

1 проект в портфолио

15

Компьютерное зрение

40 часов

Немного Deep Learning. Решите базовые задачи на компьютерное зрение с помощью готовых нейронных сетей и библиотеки Keras.

1 проект в портфолио

16

Обучение без учителя

20 часов

Познакомитесь с задачами кластеризации и поиска аномалий.

17
Скрыть программу

Выпускной проект

40 часов

В последнем проекте подтвердите, что освоили новую профессию. Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков домашних заданий — всё как на настоящей работе.

Что говорят о нас
Студенты
Эксперты

Начните учиться бесплатно

Вы сможете попробовать себя в роли специалиста по Data Science и освоить азы профессии.

Часто задаваемые вопросы

Подойдёт ли мне профессия?
Для тех, кто ещё нетвёрдо уверен в своём намерении, мы спроектировали бесплатную часть, которая поможет получить ответ на этот вопрос. Если вы убедитесь, что разработка не для вас, это тоже положительный результат.
Можно ли обучиться профессии за 8 месяцев?
Думаем, что да, если вы будете уделять занятиям не менее 15 часов в неделю, выполнять домашние задания и общаться с вашим наставником. Тогда за 8 месяцев вы сможете освоить навыки специалиста по Data Science, соберёте портфолио проектов и начнёте свой путь в профессию.
Каким требованиям я должен соответствовать?
Для старта достаточно иметь законченное среднее образование и возможность заниматься в среднем 15 часов в неделю.
Кто будет меня учить?
Программа составлена опытными преподавателями, методологами и действующими специалистами не только Яндекса и Школы анализа данных, но и других лидеров технологической и образовательной индустрии.
Как и когда я буду учиться?
Обучение строится из трёх составляющих: теория с закреплением в тренажёре, домашнее задание для самостоятельной практики и работа с наставником над кодом. В тренажёре вы учитесь в любое удобное время, а выполнение домашнего задания привязано к двухнедельному циклу.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
Если нужно сделать паузу или уделить больше времени закреплению материала, вы сможете взять академический отпуск. За весь период обучения можно взять два «академа» любой длины. После каждого модуля будут каникулы, во время которых вы сможете наверстать материал и доработать проекты.
Смогу ли я найти работу после обучения?
Будет непросто, но мы верим, что сможете. Работодателям важно, чтобы вы умели делать проекты, а не просто обладали набором знаний. Мы научим вас применять теорию на практике и ожидаем, что после выпуска вы приложите как можно больше усилий, чтобы найти работу: будете активно откликаться на вакансии, проходить собеседования, показывать свои проекты и делать тестовые задания при необходимости.
По данным исследования Института образования «Высшей школы экономики» 71,1% наших выпускников начинают новую карьеру после обучения. Больше половины из них в первые два месяца, остальные в течение ещё двух месяцев. Эти цифры подкреплены публичным отчётом о трудоустройстве студентов Практикума и подробным исследованием.
В исследовании принимали участие выпускники направлений «Веб-разработчик», «Тестировщик», «Аналитик данных» и «Специалист по Data Science».
А если я хочу работать в Яндексе?
Некоторые наши студенты работают в сервисах Яндекса, в том числе и в Практикуме. Но с нашей стороны было бы нечестно что-либо гарантировать и завышать ваши ожидания.
Попасть в крупную IT-компанию без опыта возможно, хотя и крайне сложно. Мы сделали курс так, чтобы вы могли начать карьеру после выпуска и набраться первого опыта. С ним вам будет значительно проще претендовать на позицию в крупных компаниях.
Хорошо, а вы можете помочь с трудоустройством?
Да, мы поможем. Студенты каждого курса по желанию могут пройти месячный курс о трудоустройстве. На этом курсе команда Практикума помогает будущим выпускникам оформить портфолио, проводит тренировочные собеседования с их последующим разбором и учит писать сопроводительные письма.
Мы сотрудничаем с несколькими компаниями и регулярно предлагаем студентам партнёрские вакансии. Однако важно помнить, что мы не ищем работу за вас, а помогаем её найти.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?
Короткий ответ — да, причём в любой момент. Правда, если обучение в потоке уже началось, то прошедшие дни придётся оплатить, но остальное вернём. Более подробно рассказываем про это в седьмом пункте оферты.
Получу ли я диплом?
Да, после курса вы получите диплом — это официальный документ о дополнительном образовании.
Как можно оплатить?
Банковской картой: отдать всю сумму сразу, или платить ежемесячно. Второй вариант работает так: сразу оплачиваете первый платёж, в этот же момент привязывается карта, с которой автоматически спишутся следующие платежи каждые 30 календарных дней. Оплатили 25 марта, следующий платёж 24 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить всю сумму сразу.

Через компанию: юридические лица-резиденты РФ могут производить оплату с помощью перевода с корпоративной банковской карты или с расчетного счета. Прочитать подробности и оформить заявку можно на странице Корпоративным клиентам.
Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?
Это что-то вроде кешбэка от государства. Рассмотрим пример.
Если вы являетесь налоговым резидентом, то есть находитесь на территории РФ более 183 дней в течение 12 месяцев, и работаете по трудовому договору, то каждый месяц ваш работодатель должен отчислять с вашей зарплаты 13% государству, чтобы оплатить подоходный налог.
Вот из этих денег вы можете вернуть себе до 15 600 рублей в год в виде налогового вычета за обучение. Для этого вам нужно подать соответствующее заявление через личный кабинет на сайте nalog.ru (можно залогиниться через Госуслуги).
К заявлению нужно приложить все документы, подтверждающие ваше право на вычет, такие как:
  1. Справка 2-НДФЛ от вашего работодателя.
  2. Договор на обучение, в нашем случае это оферта Практикума.
  3. Лицензия на образовательную деятельность. Вот наша.
  4. Чеки об оплате обучения. Практикум отправляет эти чеки на ваш эл.адрес, их можно взять оттуда.
  5. Справка о получении образовательных услуг. Чтобы получить нашу справку, напишите в наш чат поддержки.
Ваше заявление будут рассматривать в налоговой в течение месяца. Инспектор может запросить другие документы, если этих ему покажется недостаточно. В случае успеха вам должны выдать специальное уведомление о праве на вычет. Это уведомление нужно передать в бухгалтерию вашего работодателя.
Теперь работодатель должен будет выплачивать вам всю зарплату, не удерживая подоходный налог в пользу государства, пока не выплатит всю сумму вычета.
Это не единственный вариант получения вычета, подробнее можно почитать на сайте налоговой.
Если у вас остались вопросы про получение вычета, напишите в наш чат поддержки, постараемся ответить.