Оставить заявку
КУРС
DATA SCIENTIST
Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля.
Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения
Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения
Курс участвует в распродаже
Скидка 41%
Скидка 41%
Интенсивный курсМы собрали только самое важное
Доступ к материалам навсегдаВозвращайтесь к материалам для повторения, когда захотите
Акцент на практикуПримените навыки на реальных кейсах
Станьте Data Scientist-ом с нуля
Мы поможем вам получить все необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
junior
middle
senior
3 000 +
Открытых вакансий прямо сейчас
Студентов уже сменили профессию
2 000 +
10+
Кейсов в ваше портфолио
Ваше обучение окупится с первой зарплаты
Средняя зарплата специалиста (источник данных: Хабр Карьера)
На курсе «Data Scientist» вы научитесь:
Работать с SQLНаучитесь писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию
Использовать Python и библиотеки анализа данныхАвтоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить модели машинного обученияПодготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Использовать сложную математику для Data ScienceОсвоите математические функции для работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
- Работать с SQLНаучитесь писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию
- Использовать Python и библиотеки анализа данныхАвтоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
- Строить модели машинного обученияПодготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
- Использовать сложную математику для Data ScienceОсвоите математические функции для работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Проконсультируйтесь с карьерным консультантом
Нажимая кнопку «записаться» вы подтверждаете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности
Если не можешь определиться с направлением в IT или хочешь узнать больше о перспективах. Проанализируем навыки, сферу интересов и дадим советы
Отсрочка от призыва по частичной мобилизации
Минцифры открыло сервис по подаче заявлений на освобождение от призыва в рамках частичной мобилизации сотрудников IT и телеком-компаний
Как проходит обучение
Изучаете тему с помощью видеоуроков,
которые доступны на обучающей платформе
которые доступны на обучающей платформе
Изучение темы
Выполнение ДЗ
70% обучения - практика, в рамках которой вы будете выполнять задания на кейсах реальных компаний
Сопровождение ментором
Ментор следит за вашим успехом, помогает эффективно построить обучение и пройти испытательный срок
Защита проекта
Защищаете проект и дополняете
им свое портфолио
им свое портфолио
Карьерный центр
PRODUCTSTAR
PRODUCTSTAR
Мы поможем найти работу, проекты или стажировку и дадим работающие инструменты, которые останутся с вами навсегда
Трудоустраиваем
более 80% студентов в процессе обучения
172
студентов нашли работу
среднее время трудоустройства
2,5 мес
партнёрств с ведущими IT-компаниями за 10 лет
200+
Организуем part-time стажировки в компаниях-партнерах, где вы сможете получить практический опыт и получить рекомендательные письма
Стажировки в компаниях
04/
Собрали все самое важное в один полноценный курс. Будет доступен после изучения двух блоков основного курса
Доступ к курсу по трудоустройству
03/
Помогаем на реальных кейсах сделать практические задания, чтобы представить результаты на собеседовании
01/
Только практика
02/
Менторство
Ментор поддерживает в процессе обучения, отвечая на вопросы по курсу помогает эффективно освоить всю программу
ProductStar — онлайн-университет с честным рейтингом
Программа курса «Data Scientist»
- Введение в блок SQL
- Извлечение и фильтрация данных
- Преобразование и сортировка данных
- Группировка данных
- Введение в базы данных
- Объединение таблиц
- Вложенные запросы
- Обновление, добавление и удаление данных
- Создание, изменение и удаление таблиц
- Advanced
- Обзор основных программ
- Введение в Python
- Типы данных, функции, классы, ошибки
- Строки, условия, циклы
- Списки и словари в Python
- Пакеты, файлы, Pandas - начало
- Pandas: продолжение
- Визуализация данных
- Базы данных и статистика
- Многопоточность
- Веб-сервер flask и контроль версий GIt
- Итоговый проект
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature SelectionГрадиентный бустинг
- Воркшоп: предсказание оттока и прогноз продаж
- А/B тестирование в машинном обучении
- Обучение без учителя
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Введение в нейронные сети
Обучение нейросетей
Глубокое обучение на практике
Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
Свёрточные нейронные сети
Введение в NLP, понятие ембеддинга
Рекурентные сети
Нейросети с вниманием, трансформеры
Metric learning, обучение без учителя
Обучение с подкреплением в нейросетях
Итоговый проект
Обучение нейросетей
Глубокое обучение на практике
Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
Свёрточные нейронные сети
Введение в NLP, понятие ембеддинга
Рекурентные сети
Нейросети с вниманием, трансформеры
Metric learning, обучение без учителя
Обучение с подкреплением в нейросетях
Итоговый проект
Введение
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Гибридные рекомендательные системы
Итоговый проект
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Гибридные рекомендательные системы
Итоговый проект
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
- Введение в блок SQL
- Извлечение и фильтрация данных
- Преобразование и сортировка данных
- Группировка данных
- Введение в базы данных
- Объединение таблиц
- Вложенные запросы
- Обновление, добавление и удаление данных
- Создание, изменение и удаление таблиц
- Advanced
- Обзор основных программ
- Введение в Python
- Типы данных, функции, классы, ошибки
- Строки, условия, циклы
- Списки и словари в Python
- Пакеты, файлы, Pandas - начало
- Pandas: продолжение
- Визуализация данных
- Базы данных и статистика
- Многопоточность
- Веб-сервер flask и контроль версий GIt
- Итоговый проект
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature SelectionГрадиентный бустинг
- Воркшоп: предсказание оттока и прогноз продаж
- А/B тестирование в машинном обучении
- Обучение без учителя
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Введение в нейронные сети
Обучение нейросетей
Глубокое обучение на практике
Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
Свёрточные нейронные сети
Введение в NLP, понятие ембеддинга
Рекурентные сети
Нейросети с вниманием, трансформеры
Metric learning, обучение без учителя
Обучение с подкреплением в нейросетях
Итоговый проект
Обучение нейросетей
Глубокое обучение на практике
Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
Свёрточные нейронные сети
Введение в NLP, понятие ембеддинга
Рекурентные сети
Нейросети с вниманием, трансформеры
Metric learning, обучение без учителя
Обучение с подкреплением в нейросетях
Итоговый проект
Введение
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Гибридные рекомендательные системы
Итоговый проект
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Гибридные рекомендательные системы
Итоговый проект
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Ваше резюме и про.навыки после курса
Зарплата от: 120.000 рублей
Аналитика данных с помощью библиотек Python: Pandas, Numpy, SciPy, Seaborn, Matplotlib и др
Продвинутый уровень SQL: конкатенация строк, оконные функции и ускорение запросов
SQL
Python
Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей
Рекомендательные системы
Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram) и машинный перевод
Обработка языка (NLP)
Презентация результатов анализа данных для принятия решений
Поиск по картинкам. Сегментация изображений, детекция объектов
Обработка картинок Machine Learning
Продвинутый уровень мат.статистики для аналитики данных
Поиск низкоуровневых метрик для улучшенния бизнес-показателей
С помощью Python и машинного обучения
Презентация данных
Декомпозиция метрик
Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
Мат.статистика
Визуализация данных
Машинное обучение
Линейная алгебра, теория вероятности, теория множеств для работы с машинным обучением
Продвинутая математика для ML
Сертификат
Мы проводим обучение на основании государственной образовательной лицензии №Л035-01271-78/00176826. Наши выпускники получают электронный сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве
Наши эксперты
Специалисты Data Science с опытом
ProductStar и мировое комьюнити
- 1Мы сотрудничаем с Google developers group и являемся организатором крупной конференции в мире разработки - Devscamp
- 2В развитии наших программ участвуют специалисты из Google, Amazon, Epam, Booking, Яндекса, Сбера и многих других передовых компаний
- 3Наши студенты попадают в комьюнити экспертов, посещают конференции и всесторонне развиваются
Студентам:
30% студентов учатся за счёт компании
Представителям компаний:
Соберём программу обучения под задачи вашей компании.
Бесплатно поможем с наймом студентов наших курсов
Принимаем оплату от юр.лиц: оплата по счёту и договор
Компенсация от 50% стоимости обучения за счет работодателя компании партнера после прохождения испытательного срока
30% студентов учатся за счёт компании
Представителям компаний:
Соберём программу обучения под задачи вашей компании.
Бесплатно поможем с наймом студентов наших курсов
Принимаем оплату от юр.лиц: оплата по счёту и договор
Компенсация от 50% стоимости обучения за счет работодателя компании партнера после прохождения испытательного срока
Корпоративное обучение
Записаться на курс и получить бесплатную консультацию
6 667 ₽ 3 917 ₽/мес
Стоимость курса
При беспроцентной рассрочке на 24 месяца. Полная стоимость курса со скидкой 94 000 ₽
Вы можете получить налоговый вычет за обучение! Подробная информация об условиях вычета и списке необходимых документов — на сайте ФНC
Часто задаваемые вопросы
В первую очередь курс подходит начинающим и тем, кто хочет перейти в Data Science и работать с большими данными
Мы стартуем с 0, последовательно структурируем знания и закрепляем их практикой (после каждой лекции).
Мы стартуем с 0, последовательно структурируем знания и закрепляем их практикой (после каждой лекции).
Каждый студент (который оплачивал не от компании) при желании может предоставить своё резюме — мы помещаем его в базу резюме наших студентов.
Рекомендуем наших студентов компаниям-партнерам.
Кроме этого, мы помогаем вам с грамотной подготовкой резюме (на основе нашего опыта и рекомендаций ведущих Data Science специалистов), и проводим для вас тестовые собеседования. Вы получите первый опыт и ценные комментарии, перед тем как начнете откликаться на вакансии.
В третьих, наша практика построена на основе реальных кейсов топовых компаний из Data Science, поэтому вам будет проще понять их на собеседовании.
Рекомендуем наших студентов компаниям-партнерам.
Кроме этого, мы помогаем вам с грамотной подготовкой резюме (на основе нашего опыта и рекомендаций ведущих Data Science специалистов), и проводим для вас тестовые собеседования. Вы получите первый опыт и ценные комментарии, перед тем как начнете откликаться на вакансии.
В третьих, наша практика построена на основе реальных кейсов топовых компаний из Data Science, поэтому вам будет проще понять их на собеседовании.
После каждой лекции вы обязательно выполняете практику — Домашнее задание.
По длительности оно обычно занимает 1-2 часа, после этого вы отдаёт его на проверку и получаете фидбэк и правки.
Дипломная работа будет складываться из набора выполненных домашних заданий.
Кейсы практических заданий мы берём на
основе кейсов реальных компаний — так вы поработаете над кейсами сервисов Яндекса, Skyeng, Avito, Сбербанка и ряда других компаний, — будете ближе понимать задачи в данных компаниях.
Всегда интересно пощупать инструменты руками — поэтому мы выдаём доступы в уже настроенные сервисы (Google Analytics, Tableau, Miro, шаблоны Unit-экономики, калькуляторы A/B-тестов)
Хорошая новость: вам не придётся "отдуваться" в одиночку — вам поможет спикер лекции: для большинства заданий мы записываем прикладной воркшоп по выполнению домашнего задания — сначала делает он, а потом уже передаёт похожую задачу вам как ДЗ.
Кроме этого, часть из заданий вы будете выполнять в группах — чтобы не терять мотивацию, а также получать опыт других ребят с курса (В общем Telegram-чат для спикеров и учеников можно задать вопрос и обменяться полезными знаниями)
По длительности оно обычно занимает 1-2 часа, после этого вы отдаёт его на проверку и получаете фидбэк и правки.
Дипломная работа будет складываться из набора выполненных домашних заданий.
Кейсы практических заданий мы берём на
основе кейсов реальных компаний — так вы поработаете над кейсами сервисов Яндекса, Skyeng, Avito, Сбербанка и ряда других компаний, — будете ближе понимать задачи в данных компаниях.
Всегда интересно пощупать инструменты руками — поэтому мы выдаём доступы в уже настроенные сервисы (Google Analytics, Tableau, Miro, шаблоны Unit-экономики, калькуляторы A/B-тестов)
Хорошая новость: вам не придётся "отдуваться" в одиночку — вам поможет спикер лекции: для большинства заданий мы записываем прикладной воркшоп по выполнению домашнего задания — сначала делает он, а потом уже передаёт похожую задачу вам как ДЗ.
Кроме этого, часть из заданий вы будете выполнять в группах — чтобы не терять мотивацию, а также получать опыт других ребят с курса (В общем Telegram-чат для спикеров и учеников можно задать вопрос и обменяться полезными знаниями)
Да, мы знаем что проблема многих курсов в том, что информация быстро устаревает, а курс не обновляется.
Сфера Data Science новая и динамичная, поэтому мы даём гарантию актуальности материалов курса
А также поддержки всех учеников по окончанию курса:
- вам остаётся персональный доступ ко всем материалам курса
- вам остаётся доступ к нашему комьюнити и спикерам, которым вы сможете продолжить задавать вопросы
Сфера Data Science новая и динамичная, поэтому мы даём гарантию актуальности материалов курса
А также поддержки всех учеников по окончанию курса:
- вам остаётся персональный доступ ко всем материалам курса
- вам остаётся доступ к нашему комьюнити и спикерам, которым вы сможете продолжить задавать вопросы
Да, у нас есть опция беспроцентной рассрочки.
У каждого курса есть оптимальная длительность, но можно проходить в своём темпе: быстрее или растянуть процесс, ведь доступ к платформе у вас останется навсегда.
В конце каждой лекции есть практическое задание. Когда вы успешно выполните его, сможете открыть следующую часть программы. Такой подход гарантирует, что у вас будет мотивация двигаться дальше, а мы будем уверены в том, что дали вам все нужные знания.
Вы можете идти со своей скоростью — где-то забегать вперёд, а где-то (например, во время отпуска) замедляться — это никак не повлияет на проверку ваших практических заданий и работу с ментором
В конце каждой лекции есть практическое задание. Когда вы успешно выполните его, сможете открыть следующую часть программы. Такой подход гарантирует, что у вас будет мотивация двигаться дальше, а мы будем уверены в том, что дали вам все нужные знания.
Вы можете идти со своей скоростью — где-то забегать вперёд, а где-то (например, во время отпуска) замедляться — это никак не повлияет на проверку ваших практических заданий и работу с ментором
Конечно — у нас оплачивают обучение своих сотрудников многие компании: Яндекс, Skyeng, Сбербанк, Wargaming.
Оплата проводится по счёту и предоставляются все необходимые закрывающие документы, если необходимо, то заключаем договор
При оплате курса более чем на 5 сотрудников предоставляется скидка для юр.лиц — оставляйте заявку, чтобы узнать обо всех актуальных акциях и до встречи на курсе
Оплата проводится по счёту и предоставляются все необходимые закрывающие документы, если необходимо, то заключаем договор
При оплате курса более чем на 5 сотрудников предоставляется скидка для юр.лиц — оставляйте заявку, чтобы узнать обо всех актуальных акциях и до встречи на курсе
В первую очередь курс подходит начинающим и тем, кто хочет перейти в Data Science и работать с большими данными
Мы стартуем с 0, последовательно структурируем знания и закрепляем их практикой (после каждой лекции).
Мы стартуем с 0, последовательно структурируем знания и закрепляем их практикой (после каждой лекции).
Каждый студент (который оплачивал не от компании) при желании может предоставить своё резюме — мы помещаем его в базу резюме наших студентов.
Рекомендуем наших студентов компаниям-партнерам.
Кроме этого, мы помогаем вам с грамотной подготовкой резюме (на основе нашего опыта и рекомендаций ведущих Data Science специалистов), и проводим для вас тестовые собеседования. Вы получите первый опыт и ценные комментарии, перед тем как начнете откликаться на вакансии.
В третьих, наша практика построена на основе реальных кейсов топовых компаний из Data Science, поэтому вам будет проще понять их на собеседовании.
Рекомендуем наших студентов компаниям-партнерам.
Кроме этого, мы помогаем вам с грамотной подготовкой резюме (на основе нашего опыта и рекомендаций ведущих Data Science специалистов), и проводим для вас тестовые собеседования. Вы получите первый опыт и ценные комментарии, перед тем как начнете откликаться на вакансии.
В третьих, наша практика построена на основе реальных кейсов топовых компаний из Data Science, поэтому вам будет проще понять их на собеседовании.
После каждой лекции вы обязательно выполняете практику — Домашнее задание.
По длительности оно обычно занимает 1-2 часа, после этого вы отдаёт его на проверку и получаете фидбэк и правки.
Дипломная работа будет складываться из набора выполненных домашних заданий.
Кейсы практических заданий мы берём на
основе кейсов реальных компаний — так вы поработаете над кейсами сервисов Яндекса, Skyeng, Avito, Сбербанка и ряда других компаний, — будете ближе понимать задачи в данных компаниях.
Всегда интересно пощупать инструменты руками — поэтому мы выдаём доступы в уже настроенные сервисы (Google Analytics, Tableau, Miro, шаблоны Unit-экономики, калькуляторы A/B-тестов)
Хорошая новость: вам не придётся "отдуваться" в одиночку — вам поможет спикер лекции: для большинства заданий мы записываем прикладной воркшоп по выполнению домашнего задания — сначала делает он, а потом уже передаёт похожую задачу вам как ДЗ.
Кроме этого, часть из заданий вы будете выполнять в группах — чтобы не терять мотивацию, а также получать опыт других ребят с курса (В общем Telegram-чат для спикеров и учеников можно задать вопрос и обменяться полезными знаниями)
По длительности оно обычно занимает 1-2 часа, после этого вы отдаёт его на проверку и получаете фидбэк и правки.
Дипломная работа будет складываться из набора выполненных домашних заданий.
Кейсы практических заданий мы берём на
основе кейсов реальных компаний — так вы поработаете над кейсами сервисов Яндекса, Skyeng, Avito, Сбербанка и ряда других компаний, — будете ближе понимать задачи в данных компаниях.
Всегда интересно пощупать инструменты руками — поэтому мы выдаём доступы в уже настроенные сервисы (Google Analytics, Tableau, Miro, шаблоны Unit-экономики, калькуляторы A/B-тестов)
Хорошая новость: вам не придётся "отдуваться" в одиночку — вам поможет спикер лекции: для большинства заданий мы записываем прикладной воркшоп по выполнению домашнего задания — сначала делает он, а потом уже передаёт похожую задачу вам как ДЗ.
Кроме этого, часть из заданий вы будете выполнять в группах — чтобы не терять мотивацию, а также получать опыт других ребят с курса (В общем Telegram-чат для спикеров и учеников можно задать вопрос и обменяться полезными знаниями)
Да, мы знаем что проблема многих курсов в том, что информация быстро устаревает, а курс не обновляется.
Сфера Data Science новая и динамичная, поэтому мы даём гарантию актуальности материалов курса
А также поддержки всех учеников по окончанию курса:
- вам остаётся персональный доступ ко всем материалам курса
- вам остаётся доступ к нашему комьюнити и спикерам, которым вы сможете продолжить задавать вопросы
Сфера Data Science новая и динамичная, поэтому мы даём гарантию актуальности материалов курса
А также поддержки всех учеников по окончанию курса:
- вам остаётся персональный доступ ко всем материалам курса
- вам остаётся доступ к нашему комьюнити и спикерам, которым вы сможете продолжить задавать вопросы
Да, у нас есть опция беспроцентной рассрочки.
У каждого курса есть оптимальная длительность, но можно проходить в своём темпе: быстрее или растянуть процесс, ведь доступ к платформе у вас останется навсегда.
В конце каждой лекции есть практическое задание. Когда вы успешно выполните его, сможете открыть следующую часть программы. Такой подход гарантирует, что у вас будет мотивация двигаться дальше, а мы будем уверены в том, что дали вам все нужные знания.
Вы можете идти со своей скоростью — где-то забегать вперёд, а где-то (например, во время отпуска) замедляться — это никак не повлияет на проверку ваших практических заданий и работу с ментором
В конце каждой лекции есть практическое задание. Когда вы успешно выполните его, сможете открыть следующую часть программы. Такой подход гарантирует, что у вас будет мотивация двигаться дальше, а мы будем уверены в том, что дали вам все нужные знания.
Вы можете идти со своей скоростью — где-то забегать вперёд, а где-то (например, во время отпуска) замедляться — это никак не повлияет на проверку ваших практических заданий и работу с ментором
Конечно — у нас оплачивают обучение своих сотрудников многие компании: Яндекс, Skyeng, Сбербанк, Wargaming.
Оплата проводится по счёту и предоставляются все необходимые закрывающие документы, если необходимо, то заключаем договор
При оплате курса более чем на 5 сотрудников предоставляется скидка для юр.лиц — оставляйте заявку, чтобы узнать обо всех актуальных акциях и до встречи на курсе
Оплата проводится по счёту и предоставляются все необходимые закрывающие документы, если необходимо, то заключаем договор
При оплате курса более чем на 5 сотрудников предоставляется скидка для юр.лиц — оставляйте заявку, чтобы узнать обо всех актуальных акциях и до встречи на курсе
