Data Scientist с нуля до PRO (с МГУ) — курс от Skillfactory
Совместная программа Skillfactory и МГУ им. Ломоносова под руководством академика РАН Алексея Семёнова. За 25 месяцев вы пройдёте путь от основ Python и SQL до продвинутого Machine Learning и Deep Learning. Программа включает полный курс высшей математики (линейная алгебра, матанализ, дискретная математика, теория вероятностей), разведывательный анализ данных, рекомендательные системы и временные ряды. На уровне PRO доступен выбор специализации: ML-инженер или CV-инженер. Предусмотрена стажировка в компании «Моторика» и 9 проектов в портфолио для трудоустройства.
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
- 25 мес, 8 ч/нед
- Формат
- Онлайн: вебинары, тренажёры, менторство, стажировка
- Уровень
- Новичок
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат Skillfactory
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 219 996 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Освоите Python с нуля: типы данных, циклы, функции, ООП. Изучите SQL для работы с базами данных. Пройдёте курс базовой математики: числа, уравнения, функции, основы геометрии, множества, комбинаторику и теорию вероятности.
- Python
- SQL
- NumPy
- Pandas
- Основы математики
- Комбинаторика
- Теория вероятностей
Python, SQL и основы математики
Программирование на Python, работа с базами данных и фундаментальная математика
Освоите Python с нуля: типы данных, циклы, функции, ООП. Изучите SQL для работы с базами данных. Пройдёте курс базовой математики: числа, уравнения, функции, основы геометрии, множества, комбинаторику и теорию вероятности.
- Python
- SQL
- NumPy
- Pandas
- Основы математики
- Комбинаторика
- Теория вероятностей
Анализ данных и EDA
Обработка данных, визуализация и разведывательный анализ
Научитесь очищать и преобразовывать данные с помощью Pandas, строить визуализации в Matplotlib, Seaborn и Plotly. Проведёте полный разведывательный анализ данных и поучаствуете в соревновании на Kaggle.
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
- Feature Engineering
- EDA
- Kaggle
Машинное обучение
Классические алгоритмы ML: регрессия, классификация, кластеризация
Изучите основные виды ML-моделей: обучение с учителем (регрессия, классификация) и без учителя (кластеризация). Научитесь проводить валидацию, отбор признаков и оптимизацию гиперпараметров.
- Регрессия
- Классификация
- Кластеризация
- Валидация моделей
- Отбор признаков
- Оптимизация гиперпараметров
Высшая математика и продвинутый ML
Линейная алгебра, матанализ, деревья решений, бустинг
Углублённая математика: линейная алгебра, дифференциальный анализ, теория вероятностей в контексте байесовских методов. Алгоритмы на деревьях решений, бустинг и стекинг. Дискретная математика: множества, логика и графы от МГУ.
- Линейная алгебра
- Матанализ
- Деревья решений
- Бустинг
- Стекинг
- Дискретная математика
- Графы
ML в бизнесе и продакшен
Временные ряды, рекомендательные системы, деплой моделей
Научитесь решать бизнес-задачи: прогнозирование временных рядов и построение рекомендательных систем. Создадите работающий прототип на Streamlit и освоите вывод модели в продакшен.
- Временные ряды
- Рекомендательные системы
- Streamlit
- A/B-тесты
- Деплой модели
Специализация PRO: ML- или CV-инженер
Углублённое изучение выбранного направления и выпускной проект
Выбираете одну из двух специализаций. ML-инженер: Deep Learning, Data Engineering, экономическая оценка эффектов, ML в продакшене. CV-инженер: задачи компьютерного зрения — классификация, детекция, сегментация, генерация. Завершается дипломным проектом и стажировкой в «Моторике».
- Deep Learning
- Data Engineering
- Computer Vision
- Детекция объектов
- Сегментация
- MVP
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Новички без опыта в IT, желающие войти в Data Science
- →Аналитики, стремящиеся освоить машинное обучение
- →Специалисты из смежных областей, планирующие сменить профессию
Требования
- →Не требуются — курс рассчитан на обучение с нуля
Плюсы и минусы курса Data Scientist с нуля до PRO (с МГУ)
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Совместная программа с академиком РАН из МГУ
- Полный курс высшей математики в программе
- Стажировка в компании «Моторика»
- 9 проектов в портфолио для трудоустройства
- Выбор специализации: ML-инженер или CV-инженер
- Можно искать работу уже после 9 месяцев обучения
Минусы
- Высокая стоимость — 219 996 руб.
- Длительность 25 месяцев требует терпения
- Только сертификат — нет диплома о переподготовке
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Похожие курсы
Часто задаваемые вопросы
Нужен ли опыт в программировании?
Когда можно начать искать работу?
Что за стажировка в компании «Моторика»?
Какие инструменты изучаются на курсе?
Чем отличаются специализации ML и CV?
Нужен ли опыт в программировании?
Нет. Курс начинается с основ Python с нуля и не требует предварительных знаний в IT.
Когда можно начать искать работу?
После 9 месяцев обучения вы освоите базовые навыки Data Scientist и сможете откликаться на вакансии уровня Junior.
Что за стажировка в компании «Моторика»?
В рамках стажировки вы будете совершенствовать прототип протеза руки на базе оптических датчиков — это реальный проект для портфолио.
Какие инструменты изучаются на курсе?
Python, SQL, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Scikit-learn, Keras, Docker, Git, Airflow, PostgreSQL, MongoDB и другие.
Чем отличаются специализации ML и CV?
ML-инженер углубляется в Data Engineering, продвинутый ML и деплой моделей. CV-инженер фокусируется на задачах компьютерного зрения: классификация, детекция, сегментация изображений.