Бесплатный мини-курс по программированию
Вы разберётесь в трёх главных направлениях Data Science, узнаете, чем занимаются такие специалисты и насколько они востребованы. На практике познакомитесь с языками Python, нейросетями и визуализацией данных. Решите, какая специальность вам ближе.
Изображение сделано нейросетью
Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней
Загляните на распродажу
Профессии с трудоустройством и топовые курсы. Получите доступ к самым мощным программам с огромной скидкой.
Познакомитесь с одним из самых востребованных IT-направлений и узнаете, как начать работать (в том числе удалённо) в Data Science.
Тем, кто хочет влиться в IT
На практике познакомитесь с основными направлениями Data Science. Выполните несколько практических заданий, чтобы решить, какая специальность вам ближе.
Тем, кто интересуется Data Science
Кому подойдёт мини-курс
открыто на hh.ru
>2 500 вакансий
100 000–350 000 ₽
зарплаты специалистов в зависимости от опыта.
По данным
Специалисты по Data Science с данными востребованы на рынке.
Игнорирование больших данных и нейросетей в бизнесе сегодня — почти гарантия провала. Поэтому эксперты по Data Science нужны и в небольших стартапах, и в крупных корпорациях любых индустрий.
Создадим умного чат-бота, который генерирует ответы с помощью нейросети.
Поймём, как работают нейросети, и создадим свою для поиска новостей.
Освоим азы главного языка Data Science — Python и напишем несложный код.
Разберёмся в отличиях основных направлений Data Science: машинном обучении и дата-аналитике.
Узнаем, где востребован Data Science, как работают и сколько получают специалисты этой сферы.
Визуализируем данные с помощью Python.
Что будем делать
Призы и подарки
Год английского бесплатно
Каждый, кто посмотрит первый урок, получит доступ к платформе для изучения английского языка на год.
Персональная карьерная консультация
Определим ваши сильные стороны и поможем выбрать направление в Data Science. Дадим тестовый доступ к понравившейся профессии, чтобы вы оценили, насколько она вам подходит.
Доступ к большому вебинару по нейросетям
15 экспертов на примере 7 самых мощных ИИ-сервисов расскажут, как использовать нейросети в жизни и работе.
Сертификат на скидку 10 000 рублей
Все участники мини-курса получат сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс.
Сертификат на скидку 10 000 рублей
Как проходит мини-курс
Пройдите короткий тест
1
Пройдите входное тестирование, которое определит ваш уровень знаний. На основе результатов бот подберет оптимальные материалы и задания именно для вас, чтобы обучение было максимально эффективным.
3
Получаете полезные материалы
Мы подготовили для вас крутые подарки: чек-листы, гайды, скринкасты и другие бонусы. Эти материалы пригодятся в работе и помогут больше узнать о профессии.
4
Закрепляете навыки
Выполните практическую работу после каждого видео. Вы сможете проверить себя самостоятельно или попросить эксперта разобрать работу на вебинаре в конце мини-курса.
2
Смотрите видео в удобное время
За 4 занятия изучите видеоматериалы в записи. Мы сделали акцент на практику, поэтому в роликах много подробных примеров работы. Длительность каждого видео — от 30 минут до полутора часов.
В результате вы примерите на себя роль специалиста по Data Science
Поймёте, подходит ли вам эта профессия, и если да, — то какое из трёх направлений вам ближе.
12 053
Это изображение сделано нейросетью
Заберите эксклюзивный бонус!
Зарегистрируйтесь на мини-курс прямо сейчас и получите полезный материал «Как пользоваться ChatGPT и Midjourney из России и Беларуси».
Программа
Полезный материал «Что такое Data Science и кто такой Data Scientist?»
Практика
- Изучаем основы Python
- Что такое Data Science и какие задачи он решает? Отличия между Data Science, Data Analysis, Machine Learning и Data Engineering
Профессии в Data Science и язык Python
- Как начать карьеру в Data Science
1.
- Зарплаты специалистов
Полезный материал «Что такое Machine Learning и стоит ли его изучать?»
Практика
- Пишем нейросеть для подбора релевантных новостных статей
- Как использовать нейросети в работе, в том числе для автоматизации задач
ML Engineer — пишем нейросеть для подбора новостных статей
- Как устроены нейросети
2.
Чек-лист «Как зарабатывать удалённо в 2025 году: лучшие биржи фриланса»
Практика
- Создаём чат-бота на Python, который генерирует ответы с помощью нейросети
- Что такое генеративные нейросети и какие задачи они решают
Генеративные нейросети — делаем умного чат-бота
- Как начать работать бесплатно с современными моделями ИИ?
3.
- Что умеют генерировать нейросети
- 5 профессий в области искусственного интеллекта
Полезный материал: «Data Analyst: чем он занимается и как им стать?»
Практика
- Визуализируем данные индекса счастья
- Виды аналитиков: бизнес-аналитики, системные и аналитики данных
Data Analyst — учимся визуализировать данные
- Инструменты аналитиков — что ещё, кроме Excel?
4.
- Как проверить успешность изменений в бизнесе с помощью А/B-тестирования?
- Визуализация данных на Python
Полезный материал: «Data Analyst: чем он занимается и как им стать?»
- Разберём практические задания
- Отвечаем на вопросы
Живой эфир с Анастасией Борневой
5.
Профессии в Data Science и язык Python
1.
+
+
- Что такое Data Science и какие задачи он решает? Отличия между Data Science, Data Analysis, Machine Learning и Data Engineering
- Как начать карьеру в Data Science
Полезный материал «Что такое Data Science и кто такой Data Scientist?»
Практика
- Зарплаты специалистов
- Изучаем основы Python
ML Engineer — пишем нейросеть для подбора новостных статей
2.
+
+
- Как использовать нейросети в работе, в том числе для автоматизации задач
- Как устроены нейросети
Полезный материал «Что такое Machine Learning и стоит ли его изучать?»
Практика
- Пишем нейросеть для подбора релевантных новостных статей
Data Engineer — знакомимся с языком запросов SQL
3.
+
+
- Какие задачи решает Data Engineer?
- Какие инструменты использует для обработки больших данных?
Полезный материал «Data Engineer: чем он занимается и как им стать?»
- Визуализация структуры данных с помощью диаграммы
Практика
- Изучаем основные конструкции SQL на примере базы данных заказов
Data Analyst — учимся визуализировать данные
4.
+
+
- Виды аналитиков: бизнес-аналитики, системные и аналитики данных
- Инструменты аналитиков — что ещё, кроме Excel?
Полезный материал: «Data Analyst: чем он занимается и как им стать?»
- Как проверить успешность изменений в бизнесе с помощью А/B-тестирования?
Практика
- Визуализируем данные индекса счастья
- Визуализация данных на Python
Живой эфир с Анастасией Борневой
5.
+
+
- Разберём практические задания
- Отвечаем на вопросы
Полезный материал: «Data Analyst: чем он занимается и как им стать?»
Анастасия Борнева
Руководитель направления
по исследованию данных в Сбере
по исследованию данных в Сбере
Спикер
- В программировании с 2014 года
- С 2018 года автоматизирует процессы в Сбере с помощью искусственного интеллекта
Профессия Data Scientist: алхимик цифровой эпохи
В мире, где данные стали новой нефтью, Data Scientist выступает в роли современного алхимика, превращающего сырые цифры в стратегические insights. Эта профессия объединяет математическую строгость, компьютерную науку и бизнес-интуицию, создавая мост между абстрактными числами и реальными решениями.
Суть профессии
Data Scientist — это исследователь и практик одновременно. Его работа начинается с постановки правильных вопросов: какие данные действительно важны для бизнеса, какие закономерности стоит искать, как интерпретировать полученные результаты. В отличие от традиционных аналитиков, Data Scientist работает с неструктурированными массивами информации — от текстовых сообщений до изображений и показаний датчиков.
Основной инструментарий включает машинное обучение, статистическое моделирование и глубокий анализ закономерностей. Но настоящий профессионал отличается не столько знанием алгоритмов, сколько способностью объяснить сложные концепции нетехническим специалистам. Ведь ценность работы определяется не точностью модели, а её влиянием на принятие решений.
Глубина профессиональной деятельности
Рабочий день Data Scientist редко бывает линейным. Один проект может начинаться с очистки "грязных" данных — кропотливой работы, занимающей до 80% времени. Другой — требовать разработки нейросетевой архитектуры для распознавания образов. Третий — сосредотачиваться на визуализации результатов для совета директоров.
Особенность профессии — необходимость постоянного баланса между теоретической строгостью и практической целесообразностью. Идеальная математическая модель может оказаться бесполезной, если её невозможно внедрить в производственные процессы или если она требует вычислительных мощностей, несоразмерных ожидаемому эффекту.
Отраслевое применение
Финансовый сектор использует методы Data Science для выявления мошеннических операций и оценки кредитных рисков. Розничные сети строят прогнозные модели спроса и персонализируют маркетинг. В здравоохранении алгоритмы помогают ставить диагнозы и разрабатывать новые лекарства.
Промышленность всё чаще полагается на предиктивную аналитику для прогнозирования отказов оборудования. Даже традиционно "нетехнические" области — например, гуманитарные науки — начинают использовать методы обработки естественного языка для анализа исторических текстов или социальных процессов.
Профессиональный рост
Карьерная траектория Data Scientist может развиваться в нескольких направлениях. Углубление в алгоритмы и методы ведёт к позиции Research Scientist. Фокус на бизнес-применение трансформирует специалиста в Analytics Manager. А сочетание технических и управленческих навыков открывает путь к роли Chief Data Officer.
Особенность профессии — необходимость непрерывного обучения. Новые алгоритмы, фреймворки и подходы появляются практически ежемесячно. Успешные специалисты тратят значительную часть времени на изучение научных статей и эксперименты с новыми методами.
Путь в профессию
Традиционный входной билет — техническое образование с сильной математической подготовкой. Однако современные образовательные программы и онлайн-курсы сделали профессию доступной для переквалификации специалистов из смежных областей.
Ключевым становится не диплом, а способность демонстрировать навыки через реальные проекты. Kaggle-соревнования, открытые datasets и пет-проекты часто говорят о кандидате больше, чем формальные сертификаты.
Философия профессии
Data Science — это не просто работа с данными, а особый способ мышления. Хороший специалист сочетает скептицизм учёного с любопытством исследователя и прагматизмом инженера. Он понимает, что за каждой метрикой стоят реальные люди и процессы, а значит — несёт ответственность за последствия внедряемых алгоритмов.
В эпоху, когда данные становятся важнейшим стратегическим активом, Data Scientist превращается из технического специалиста в ключевого игрока бизнес-процессов, чьи решения формируют будущее компаний и целых отраслей.
В мире, где данные стали новой нефтью, Data Scientist выступает в роли современного алхимика, превращающего сырые цифры в стратегические insights. Эта профессия объединяет математическую строгость, компьютерную науку и бизнес-интуицию, создавая мост между абстрактными числами и реальными решениями.
Суть профессии
Data Scientist — это исследователь и практик одновременно. Его работа начинается с постановки правильных вопросов: какие данные действительно важны для бизнеса, какие закономерности стоит искать, как интерпретировать полученные результаты. В отличие от традиционных аналитиков, Data Scientist работает с неструктурированными массивами информации — от текстовых сообщений до изображений и показаний датчиков.
Основной инструментарий включает машинное обучение, статистическое моделирование и глубокий анализ закономерностей. Но настоящий профессионал отличается не столько знанием алгоритмов, сколько способностью объяснить сложные концепции нетехническим специалистам. Ведь ценность работы определяется не точностью модели, а её влиянием на принятие решений.
Глубина профессиональной деятельности
Рабочий день Data Scientist редко бывает линейным. Один проект может начинаться с очистки "грязных" данных — кропотливой работы, занимающей до 80% времени. Другой — требовать разработки нейросетевой архитектуры для распознавания образов. Третий — сосредотачиваться на визуализации результатов для совета директоров.
Особенность профессии — необходимость постоянного баланса между теоретической строгостью и практической целесообразностью. Идеальная математическая модель может оказаться бесполезной, если её невозможно внедрить в производственные процессы или если она требует вычислительных мощностей, несоразмерных ожидаемому эффекту.
Отраслевое применение
Финансовый сектор использует методы Data Science для выявления мошеннических операций и оценки кредитных рисков. Розничные сети строят прогнозные модели спроса и персонализируют маркетинг. В здравоохранении алгоритмы помогают ставить диагнозы и разрабатывать новые лекарства.
Промышленность всё чаще полагается на предиктивную аналитику для прогнозирования отказов оборудования. Даже традиционно "нетехнические" области — например, гуманитарные науки — начинают использовать методы обработки естественного языка для анализа исторических текстов или социальных процессов.
Профессиональный рост
Карьерная траектория Data Scientist может развиваться в нескольких направлениях. Углубление в алгоритмы и методы ведёт к позиции Research Scientist. Фокус на бизнес-применение трансформирует специалиста в Analytics Manager. А сочетание технических и управленческих навыков открывает путь к роли Chief Data Officer.
Особенность профессии — необходимость непрерывного обучения. Новые алгоритмы, фреймворки и подходы появляются практически ежемесячно. Успешные специалисты тратят значительную часть времени на изучение научных статей и эксперименты с новыми методами.
Путь в профессию
Традиционный входной билет — техническое образование с сильной математической подготовкой. Однако современные образовательные программы и онлайн-курсы сделали профессию доступной для переквалификации специалистов из смежных областей.
Ключевым становится не диплом, а способность демонстрировать навыки через реальные проекты. Kaggle-соревнования, открытые datasets и пет-проекты часто говорят о кандидате больше, чем формальные сертификаты.
Философия профессии
Data Science — это не просто работа с данными, а особый способ мышления. Хороший специалист сочетает скептицизм учёного с любопытством исследователя и прагматизмом инженера. Он понимает, что за каждой метрикой стоят реальные люди и процессы, а значит — несёт ответственность за последствия внедряемых алгоритмов.
В эпоху, когда данные становятся важнейшим стратегическим активом, Data Scientist превращается из технического специалиста в ключевого игрока бизнес-процессов, чьи решения формируют будущее компаний и целых отраслей.
Ответьте на несколько вопросов, чтобы открыть доступ к урокам и получить индивидуально подобранные материалы и гайд для старта в профессии в подарок.
Пройдите тест и получите подарок
для первых 200 участников
Бесплатно
© Skillbox, 2024
Семь лет подряд обладатель
Премии Рунета 2018-2024
Премии Рунета 2018-2024
Мы используем файлы cookie, для персонализации сервисов и повышения удобства пользования сайтом. Если вы не согласны на их использование, поменяйте настройки браузера.