В ближайшее время на курс действует скидка 50%
Close
Оставить заявку
Оставить заявку
Оставить заявку
Оставить заявку
7 дней в подарок!
Заполните форму и получите возможность бесплатно попробовать наш курс в течении недели — уверены, вам понравится!
онлайн-курс
Профессия: Data Scientist

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии
- 6 месяцев
Длительность
- в удобное время
Онлайн
- на практике
Обучение
- навсегда
Доступ к курсу
Что вы получите
Трудоустройство
помощь с трудостройством в течение 6 месяцев обучения
Поддержка ментором
прохождение курса с удобной вам скоростью
Акцент на практику
практика после каждой из 60 лекций на кейсах ведущих компаний рынка
Оплата курса по Data Science
Цена курса: 69.000 рублей
(на данный момент действуют скидки, обозначенные ниже)
Оплата по частям
(экономия 30.000)
Размер каждого из 3 платежей:
13.000 рублей
Купить курс с наибольшей скидкой
Click to order
Total: 
Ваш номер телефона
Payment method
Ваша будущая зарплата: от 145.000 рублей
Сейчас на рынке более 3700+ вакансий Data Scientist от ведущих компаний (с которыми мы сотрудничаем) — Яндекс, Skyeng, Nimax, Ingate, RedKeds, Selectel, Avito и другие.

Мы поможем вам получить необходимые навыки, собать проекты для вашего резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
Чему вы научитесь
Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить модели машинного обучения
Подготавливать 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 Science
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Как проходит обучение
Изучаете тему
В курсе — полезные видеоуроки
Выполняете домашнее задание
В том темпе, в котором вам удобно
Общаетесь с наставником
Закрепляете знания и исправляете ошибки
Защищаете дипломный проект
И дополняете им свое портфолио
Комьюнити ProductStar
По мере прохождения курса вы впишетесь в дружное комьюнити — также у нас проходят встречи студентов в различных городах и посещение офисов компаний-партнёров
Комьюнити студентов в Telegram
Студенты общаются со спикерами, совместно делают ДЗ по курсу и делятся друг с другом советами и полезными материалами
Курс по Data Science
  • 60 лекций и 60 практических заданий от практиков рынка с проверкой
  • Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
  • По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям
  • Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора
Программа курса (60 лекций и воркшопов)
Блок 1: "Получение и подготовка данных: SQL"
  • Основы SQL
  • Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
  • Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
  • Расширенные возможности SQL и основные ограничения
  • Фильтрация данных и вычисляемые поля - практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
  • Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
  • Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
  • Работа с популярными программами (MySQL, SQL Server, Redash, Tableau)
...
Блок 2: "Python, мат.модели и обработка данных"
  • Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
  • Python: работа с файлами и форматированный вывод
  • Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
  • Python: инструменты функционального программирования
  • Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
  • Основы линейной алгебры и теории множеств
  • Методы математической оптимизации
  • Основы описательной статистики
  • Статистический анализ данных
...
Блок 3: "Построение Machine Learning моделей"
  • Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
  • Деревья решений
  • Линейная и полиноминальная регрессия
  • Алгоритмы кластеризации
  • Способы повышения качества модели
  • Функции потерь и оптимизация
  • Оценка точности модели, борьба с переобучением, регуляризация
  • Улучшение качества модели
...
Блок 4: "Рекомендательные системы и обработка естественного языка (NLP)"
  • Неперсонализированные рекомендательные системы
  • Сontent-based-рекомендации
  • Collaborative Filtering
  • Гибридные алгоритмы
  • Поиск по картинкам
  • Сегментация изображений, детекция объектов
  • Применение свёрточных нейронных сетей для задач сегментации и детекции
  • Применение рекуррентных сетей в задачах обработки изображений
  • Генеративные конкурирующие сети (GAN)
  • Морфологический и синтаксический анализ
  • Методы снижения размерности в векторной модели
  • Информационный поиск
  • Тематическое моделирование (LSA, LDA, HDP)
  • Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram)
  • Счётные языковые модели и вероятностные языковые модели. LSTM.
  • Машинный перевод
  • Генерация текстов (Natural Language Generation)
  • Задача классификации в АОТ
...
Блок 5: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации
Ваше резюме и проф.навыки после курса
Должность: Data Scientist
Зарплата от: 165.000 рублей
Machine Learning
Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
Продвинутая математика для ML
Методы математической оптимизации. Основы линейной алгебры и теории множеств
Обработка языка (NLP)
Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram) и машинный перевод
Продуктовые навыки
Построение и анализ MVP-решений, работа с HADI-циклами
Декомпозиция метрик
Навыки выбора корректных метрик для построения моделей и анализа
Мат.статистика
Хороший уровень понимание базы мат.статистики, необходимый для работы с данными
Рекомендательные системы
Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей
Машинное зрение
Поиск по картинкам. Сегментация изображений, детекция объектов
SQL
Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов
Python
Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python
Визуализация данных
Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Data Studio
Презентация данных
Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных
Цифровой сертификат
Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве
Куда трудоустраиваются студенты
Помогаем нашим студентам попадать на собеседования и устраиваться на работу
1
Портфолио на реальных кейсах
помогаем на наших реальных кейсах сделать практические задания, чтобы представить результаты на собеседовании
2
Подготовка резюме
помогаем собрать твой опыт в достойное резюме, подходящее для работодателя
3
Папочка с резюме
помещаем резюме наших учеников в специальную "папочку" в которую регулярно приходят HR и руководители, и приглашают студентов на собеседования
4
Подготовка к собеседованию
помогаем подготовиться к собесу и пройти тестовый собес с нашим ментором
5
Помощь на испытательном сроке
помогаем уже после трудоустройства удержаться на испытательном сроке
6
Защита диплома
потенциальные работодатели присутствуют на защите дипломов наших учеников
Успейте записаться на курс до повышения цен
Мы постепенно собираем группу и ближе к старту курса цена повышается каждую неделю
Спикеры курса
Денис Соболев
Skyeng
Илья Чухляев
OWOX
Чайзат Ховалыг
Точка банк
Анна Морозова
Яндекс
Андрей Менде
Booking.com
Василий Сабиров
Devtodev
Глеб Сологуб
Skyeng
Секретные гости
Часто задаваемые вопросы
1. Я никогда не занимался аналитикой. У меня получится?
Программа подходит для людей, имеющих базовые навыки в Digital. Наши методики и система поддержки позволят вам гарантированно научиться созданию аналитики для сайтов и мобильных приложений.
2. Можно ли пропускать модули?
В конце каждого модуля 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.
3. Сколько потребуется времени, чтобы пройти все модули?
Курс рассчитан на 6 месяцов: кто‑то заканчивает раньше, кто‑то чуть позже. Здесь главное не скорость прохождения, а эффективное использование полученных навыков, поэтому лучше не торопиться и ориентироваться на заявленные 6 месяцев.
4. Я смогу общаться с преподавателями?
У вас будет куратор в чате, преподаватель лично прокомментирует домашние задания и даст полезные советы. Так вы сможете перенять уникальный опыт, профессиональные знания и лайфхаки ведущих специалистов рынка.
5. Сейчас у меня нет полной суммы для участия в программе, есть ли возможность оплачивать программу частями?
Да, у нас работает специальная рассрочка. Просто оставьте заявку на участие, и вы сможете обсудить все детали с менеджером.
Отзывы с курса "ProductStar"
Мне очень нравится качество материалов лекций, особенно то, как структурирован опыт работы организаторов и приглашенных лекторов. Нравится, что у лекторов разные взгляды на управление продуктами, разный опыт и специализация, это позволяет создать своё понимание профессии.
Data Engineer в Wrike
Очень полезный и прикладной курс! NPS- 9 (чтобы было куда расти на втором потоке :)) Самое важное, что без отрыва от основной деятельности, можно послушать и пообщаться с сильными экспертами, узнать интересные кейсы, и после лекций всегда можно задать вопросы и попросить материалы, чтобы погрузиться в тему глубже. Если описать обучение 3 словами: структура, общение, рост!
Артём Нуриев (слушатель)
Senior marketing analyst, ivi.ru
Отличный набор тем, основанный на том, что действительно пригодится в работе, а не на том, что написано в теории управления продуктами. Много практикующих спикеров, которые рассказывают о процессах в разных компаниях и делятся личным опытом решения рабочих задач. Внимательный разбор вопросов — реально получаешь ответы на свои запросы. Если у вас не так много практики, или вы в принципе хотели бы стать продактом и погружаетесь в профессию — рекомендую!
Product Manager, 2ГИС
Очень крутой курс! Миша и Рома супер позитивные и отзывчивые, всегда ответят и подскажут, сложность скорее хороший вопрос придумать)) Очень нравится, что много разных лекторов из разных направлений, у каждого свой опыт и мнение, это помогает смотреть на некоторые вещи с разных сторон. Хочется больше разборов конкретных кейсов, но конечно всегда можно спросить. Спасибо!
Project manager, Bookmate
Лучший способ в чем-то ещё лучше разобраться - рассказать об этом другим, поэтому был рад возможности выступить в роли спикера. Формат вебинара непривычен, но наблюдение за другими спикерами показало, что обратную связь от аудитории можно получать, если проактивно создавать диалог со слушателями
Senior Associate at The Boston Consulting Group
Мне очень понравилось читать лекцию в рамках этого курса. В первую очередь, было интересно работать над материалами. Во-вторых, на лекции потрясающая групповая динамика, вдохновляющая атмосфера в целом. Организация, платформа - все сработало идеально.
Sofia Pogrebynska (спикер)
Product Manager, Amazon
Оплата курса по Аналитике
Цена курса: 69.000 рублей
(на данный момент действуют скидки, обозначенные ниже)
Разовый платёж
(экономия 30.000)
Финальная стоимость:
(на 7.800 рублей дешевле чем при оплате по частям)
69.000 рублей
39.000 рублей
Купить курс с наибольшей скидкой
Оплата по частям
(экономия 22.200)
Размер каждого из 6 платежей:
7.800 рублей
Оплатить по частям
На курс действует гарантия возврата — в течение первого месяца возвращаем всю сумму если что-то не понравится (контакт для связи по всем вопросам: @michailkarpov)