Для решения задач потребуется ноутбук или ПК, лекции и уроки можно смотреть с мобильного телефона.

Все студенты ищут работу вместе с Карьерным центром ProductStar.
С помощью консультанта составляют резюме под конкретную вакансию, пишут сопроводительные письма, готовятся к собеседованиям, проходят их — если нет, пробуют еще раз после разбора ошибок — и успешно трудоустраиваются.

Учиться можно в любом возрасте, но оплачивать — с 18 лет. Если вам меньше 18, уточните у менеджера, какие у вас есть возможности оплаты и как вам начать обучение.

Да, у нас есть удобная опция беспроцентной рассрочки.
Также мы понимаем, что формат обучения для каждого индивидуален — поэтому даем гарантию возврата полной суммы в течение 21 дня после оплаты, чтобы вы успели попробовать наш курс и решить, подходит ли он вам.

Конечно — у нас оплачивают обучение своих сотрудников многие компании: «Яндекс», Skyeng, «Сбербанк», Wargaming.
Оплату проводим по счету и предоставляем все необходимые закрывающие документы. Если нужно, то заключаем договор.
При оплате курса более чем на пять сотрудников делаем скидку для юрлиц — оставляйте заявку, чтобы узнать обо всех актуальных акциях и до встречи на курсе.

После прохождения курса «Специалист по Data Science», обратите внимание на:

• Курс для продактов;
• Курс по Unit-экономике;
• Курс по UX/UI-дизайну;
• Онлайн-курс «Python разработчик»;
• Курс «Программирование на Java с нуля»;
• Курс «Дизайн в Figma»;
• Курс по работе с Google-таблицами и Excel;
• Курс по Web-разработке с нуля.

Если вы не знаете, какой курс выбрать, оставьте заявку, и с вами свяжется персональный менеджер. На основе ваших интересов он поможет подобрать подходящее направление.

Это профессионал, в котором нуждается любой бизнес. Он помогает интерпретировать данные и принимать на их основе взвешенные решения. Его задача — рассказать компании, как обстоят дела с бизнесом, опираясь на цифры, а не на догадки. Data Scientist собирает, обрабатывает и анализирует информацию, проверяет наличие закономерностей и создает прогнозы. А также строит модели машинного обучения, которые могут предсказывать спрос, выявлять мошенников или рекомендовать фильмы.

Этот специалист должен уметь дружить с данными — превращать сырые цифры, таблицы и другую информацию в понятные выводы. Без работы с кодом тоже не обойтись, а для этого необходимо хорошее знание Python — основного языка Data Science. В работе с данными важно уметь замечать аномалии и делать выводы, поэтому необходимо развитое аналитическое мышление.

Да, конечно. Курс рассчитан на новичков. Не нужно уметь программировать или разбираться в анализе данных заранее, вы всему научитесь в процессе обучения, которое проходит по правилу: от простого к сложному. Все, что требуется от студентов, — интерес к Data Science и желание учиться. Спикеры и менторы курса — эксперты в области, которые помогут разобраться в непонятных темах и ответят на ваши вопросы.

Вы начнете с нуля и постепенно дойдете до уровня junior-специалиста. Научитесь вытаскивать нужные данные с помощью SQL, писать код на Python и поймете, как устроена работа с данными изнутри. Освоите Git, познакомитесь с машинным обучением и разберетесь, как строятся рекомендательные системы — те самые, что подсказывают фильмы, товары или следующее видео. Также вы узнаете больше о нейросетях и научитесь использовать ИИ в работе.

Длительность курса — шесть месяцев. За это время вы сможете погрузиться в основы Data Science с нуля, рассмотрите основные инструменты и освоите ключевые навыки, необходимые для успешной работы по специальности. Вы можете проходить обучение и в своем темпе. Гибкий онлайн-формат позволяет просматривать уроки из любого места в удобное время.

И аналитик, и Data Scientist собирают, анализируют данные, прогнозируют и делают выводы, однако масштаб работы и инструменты у них разные. Аналитик чаще всего имеет дело с ограниченным объемом информации — например, данными из CRM или Excel-отчетов. А Data Scientist работает с большими объемами данных (Big Data), где вручную уже не справиться — нужны автоматизация, машинное обучение и продвинутые алгоритмы.

Математика необходима. Но не нужно быть доктором математических наук, чтобы успешно развиваться в профессии. Важно понимать основы вероятности, статистики, линейной алгебры и иметь математическое мышление. Обучение проходит без заумных формул и терминов, через реальные кейсы и практические задачи.

Да, и это одна из самых увлекательных частей курса. Вы разберетесь, как устроены модели, которые могут предсказывать поведение, рекомендовать товары, распознавать лица или тексты. Все это — не просто волшебство, а вполне понятные алгоритмы и нейросети, с которыми вы научитесь работать. Полученные навыки вы сможете тренировать, выполняя домашние задания.

В самых разных сферах. В IT-компаниях, банках, маркетинге, e-commerce, логистике, медицине и даже в госструктурах. Везде, где есть данные, нужен тот, кто умеет с ними работать. Data Scientist — это профессия, в которой легко менять индустрии, потому что навыки универсальные. А спрос на таких специалистов растет каждый год. Это отличная возможность начать

После каждого урока вас ждут домашние задания. Вы будете сразу применять теорию на практике: писать код, решать задачи, анализировать настоящие датасеты, строить модели. Также в процессе обучения вы выполните несколько проектов на основе реальных кейсов из индустрии. Это позволит почувствовать себя настоящим дата-сайентистом еще до выхода на работу.