Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
Описание курса
Текст площадки «Skillbox». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
В программе: Введение в Data Science, Основы математики для Data Science, Основы статистики и теории вероятностей, Возможность стажировки.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
В Курсе
Сайт площадки ↗︎Уроки, текст и помощь — в одном месте
Цена
От 300 ₽
Удобство интерфейса
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Срок доступа
- Курсы состоят из тематических видео разной длительности. Смотрите их когда и где угодно. Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию.Проверено 30.09.2026 · Источник ↗︎
- Сопровождение
- Обратная связь Работаете с кураторомПроверено 30.09.2026 · Источник ↗︎
- Кому подойдёт
- Новичкам Получите мощную теоретическую базу, научитесь работать с инструментарием аналитика, прокачаете логическое мышление. Новые знания закрепите на практике и потренируетесь на типовых задачах. Начнёте карьеру в аналитике данных на позиции Junior. Аналитикам, которые хотят повысить квалификацию Подробно рассмотрите уже знакомые темы и пополните резюме новыми умениями. Освоите Python и SQL, научитесь использовать Power BI для анализа, трансформации и визуализации данных. Будете приносить больше полезных гипотез своим заказчикам и вырастете как профессионал. Маркетологам, владельцам бизнеса и product-менеджерам Научитесь принимать решения о развитии продукта и рекламных кампаний на основе данных, а не интуиции. Аналитика поможет вам выявлять и решать текущие бизнес-проблемы быстрее и дешевле. Разработчикам, которые хотят поменять направление Узнаете, как выявлять потребности бизнеса, и используете свои навыки в программировании для решения бизнес-задач. Станете более ценным профессионалом, который с помощью логики и специального инструментария помогает компаниям преодолеть трудности и увеличить важные показатели.
Содержание обучения
Что в программе
01Введение в Data ScienceСостав уроков не указан
Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.
02Основы математики для Data ScienceСостав уроков не указан
Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.
03Основы статистики и теории вероятностейСостав уроков не указан
Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
04Возможность стажировкиСостав уроков не указан
Базовых знаний и навыков хватит, чтобы устроиться на стажировку — сможете продолжить учиться на курсе и в компании одновременно.
05Data Analyst. JuniorСостав уроков не указан
Подход курса от практики к теории. Решите 4 крупных кейса из разных отраслей: аналитика продаж в FMCG, маркетинговая аналитика, продуктовая аналитика в ритейле и аналитика в финансах. Пройдёте базовые методы анализа данных и научитесь делать аналитические выводы. Узнаете, как строить основные типы графиков, и будете правильно визуализировать данные. Потренируетесь выявлять тренды из табличных данных в Excel и делать прогнозы. Узнаете, как выявлять проблемы в маркетинге компании, улучшать эффективность рекламы. На практике научитесь собирать полноценные воронки продаж в Power BI, составлять отчётность. Научитесь выгружать данные из баз с помощью Python, писать SQL-запросы, исправлять ошибки в собранном материале. Узнаете, как построить понятный дашборд и сформулировать выводы о проделанной работе. Узнаете, как организовать работу по методам Scrum, Kanban. Научитесь собирать и проверять требования на наличие противоречий и документировать их. Узнаете, как планировать работу, оценивать риски проектов и презентовать результат. Разберёте типовые тестовые задания, получите рекомендации по составлению резюме и представление о том, как развиваться аналитику.
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: [SF Education] Обучение Программированию с нуля. Data Science Academy (Федор Ивлев). Площадка: Складчина.biz](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fsf-education-obuchenie-programmirovaniyu-s-nulya-data-science--skladchina-biz-editorial-c35bdeb4.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Введение в математику для Data Science» [Вениамин Жиленко, Никита Ларионов]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fvvedenie-v-matematiku-dlya-data-science-veniamin-zhilenko-niki-sharewood-editorial-e1b17dae.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: Математика в Data Science. Часть 1. [МГУ] [proglib]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fmatematika-v-data-science-chast-1-mgu-proglib-skladchik-ecfafc29.webp&w=640&q=75)