Data Science с нуля — курс от Skillfactory
«Data Science с нуля» от Skillfactory — программа обучения за 13.5 месяцев с нуля до Junior Data Scientist. 53 тематических блока, 80% практики, 8 проектов для портфолио на GitHub. Курс охватывает Python, математику, статистику, ML (регрессия, классификация, кластеризация), Deep Learning и специализацию на выбор: ML-инженер или компьютерное зрение. Центр карьеры помогает с трудоустройством. По окончании — диплом о профпереподготовке.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- Skillfactory
- Длительность
- 14 мес, 10 ч/нед
- Формат
- Онлайн, видеоуроки + тренажёры (20% теория / 80% практика)
- Уровень
- Новичок
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Диплом о профессиональной переподготовке
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 143 640 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Изучите Python с нуля: типы данных, условные операторы, циклы, функции и функциональное программирование. Заложите фундамент для работы с данными и ML.
- Python
- Типы данных
- Циклы
- Функции
- ООП
Основы Python
Типы данных, циклы, условные операторы, функции
Изучите Python с нуля: типы данных, условные операторы, циклы, функции и функциональное программирование. Заложите фундамент для работы с данными и ML.
- Python
- Типы данных
- Циклы
- Функции
- ООП
Анализ и визуализация данных
Работа с данными, очистка, визуализация, аналитические сервисы
Научитесь загружать, очищать и визуализировать данные. Освоите работу со сторонними аналитическими сервисами и подготовку данных для моделирования.
- pandas
- Визуализация
- Очистка данных
- Аналитика
Математика для Data Science
Линейная алгебра, математический анализ, дискретная математика
Изучите математическую базу для Data Science: линейная алгебра, математический анализ, дискретная математика и статистика. Каждая тема подкреплена практикой на Python.
- Линейная алгебра
- Матанализ
- Дискретная математика
- Статистика
Статистика и эксперименты
Статистика в программировании, экспериментальные методы
Освоите статистические методы для DS: проверка гипотез, A/B-тестирование, экспериментальные методы. Научитесь применять статистику в реальных аналитических задачах.
- Статистика
- A/B-тесты
- Эксперименты
- Гипотезы
ML: обучение с учителем
Регрессия, классификация, отбор признаков, гиперпараметры
Изучите методы обучения с учителем: линейная и логистическая регрессия, деревья решений, ансамбли. Освоите отбор признаков и оптимизацию гиперпараметров моделей.
- Регрессия
- Классификация
- Feature Selection
- Гиперпараметры
ML: обучение без учителя
Кластеризация и снижение размерности
Освоите методы обучения без учителя: кластеризация (K-Means, DBSCAN), снижение размерности (PCA). Научитесь сегментировать данные без меток.
- Кластеризация
- K-Means
- PCA
- Снижение размерности
Deep Learning
Глубокое обучение, нейронные сети
Изучите глубокое обучение: свёрточные и рекуррентные нейросети, фреймворки TensorFlow и PyTorch. Практика на задачах классификации изображений и текстов.
- Нейронные сети
- CNN
- RNN
- TensorFlow
Специализация (на выбор)
ML-инженер или компьютерное зрение — углублённый модуль
Выберите специализацию: ML-инженер (деплой моделей, MLOps) или компьютерное зрение (детекция объектов, сегментация). Углублённая практика в выбранном направлении.
- ML-инженер
- Компьютерное зрение
- Деплой моделей
- CV
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Новички, желающие освоить Data Science с нуля
- →Аналитики, переходящие в ML-направление
- →Те, кто хочет анализировать данные для решения бизнес-задач
Требования
- →Не требуются — курс с нуля
Плюсы и минусы курса Data Science с нуля
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- 80% практики — тренажёры и реальные проекты
- 8 проектов для портфолио на GitHub
- Выбор специализации: ML-инженер или компьютерное зрение
- Диплом о профпереподготовке + карьерный центр
- Глубокая математическая база
Минусы
- Длительная программа — 13.5 месяцев
- Высокая стоимость — 143 640 ₽
- Математический блок может быть сложным для гуманитариев
- Нет гарантии трудоустройства
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Нужна ли математика?
Какой документ выдаётся?
Помогают ли с трудоустройством?
Можно ли выбрать специализацию?
Есть ли рассрочка?
Нужна ли математика?
Курс включает блок по математике с нуля: линейная алгебра, матанализ, статистика. Предварительных знаний не требуется.
Какой документ выдаётся?
Диплом о профессиональной переподготовке. Обучение ведётся по государственной лицензии.
Помогают ли с трудоустройством?
Да. Центр карьеры помогает с резюме, портфолио и подготовкой к собеседованиям.
Можно ли выбрать специализацию?
Да. На последнем этапе выбираете ML-инженер или компьютерное зрение.
Есть ли рассрочка?
Да. От 3 990 ₽/мес на 36 месяцев без переплаты.