Data Science

Data Science — это работа с данными: умение находить в них смысл и превращать в решения, которые нужны каждой современной компании. На курсе вы с нуля освоите аналитику данных с помощью инструментов Python— без опыта и лишней теории. Только нужные навыки. Быстрый старт. Результат, который можно использовать сразу: вместе с нами ты будешь учиться и решать задачи на своей будущей работе.

Стоимость:

от 19 990 ₽

Выдаваемый документ:

Сертификат об обучении

Академические часы:

25 акад. часов

О программе

Узнай больше о профессии и сделай осознанный выбор

Кому подойдет эта программа?

Программа разработана для разных уровней подготовки

Новичкам: кто хочет работать в IT-сфере без программирования
Студентам: получите новую востребованную специальность
Карьеристам: увеличьте доход и получите новые карьерные возможности в IT и аналитике
Руководителям: обучите команду аналитике данных, чтобы ускорить процессы и повысить эффективность бизнеса на 30–50%
Специалистам: автоматизируйте задачи и начните принимать решения, которые напрямую влияют на бизнес
Компаниям: Data Scientist заменяет несколько специалистов и даёт более точные и быстрые решения.
Фрилансерам и инициативным: начните зарабатывать на анализе данных и работать с реальными бизнес-задачами

Как проходит обучение?

Пошаговый процесс обучения от теории к практике

01
Содержание курса

Видеолекции: 14 ед. Практическая работа: 7 ед. Тесты: 7 ед. Итоговый проект: 1 ед.

02
Объем курса

25 академических часов. Видео: 8,8 ак.ч. Практика: 16,25 ак.ч.

03
Обучение

Не просто программирование — а превращение сложных данных в понятные и полезные бизнес-решения под собственные нужды и нужды предприятий.

04
Темп

Комфорт: 2 ч/день — 2–3 нед. Интенсив: 5 ч/день — 4–5 дн. Экспресс: 7 ч/день — 3–4 дн. Каждая тема рассчитана на ~ 2 ак.ч.

05
Трансформация

От хаоса и страха к уверенным навыкам в Data Science — с ростом квалификации и возможностью выйти на новую работу без отрыва от текущей.

06
Работайте с преподавателем

Общение, закрепление знаний и работа над ошибками — всё в процессе обучения. Дополнительные опции: заказ индивидуальных и групповых занятий для разбора сложных тем.

07
Сертификат + портфолио

Просмотр лекций, выполнение заданий и тестов, оформление итогового проекта. По завершении — сертификат и готовый проект для портфолио

08
Резюме

Начальные позиции: Junior Data Analyst, аналитик данных, Junior Data Scientist. Для успешной подготовки к собеседованию доступен карьерный ассистент.

Чему Вы научитесь

Получите конкретные навыки и знания по завершении программы

Освоите полный цикл работы с данными и научитесь применять его в реальных задачах

Научитесь получать данные из разных источников: файлов, сайтов и баз данных

Сможете обрабатывать сырые данные, структурировать их и готовить к анализу

Освоите инструменты анализа (Pandas, NumPy) и научитесь находить закономерности

Научитесь автоматически собирать данные с сайтов и использовать их в задачах

Сможете создавать понятные графики и отчёты, которые помогают принимать решения

Научитесь автоматизировать рутинную работу и ускорять процессы анализа

Создадите проект: прототип рабочего продукта

Учебный план

Структура программы и содержание модулей

1.1 Рекомендации 1.2 Учебный курс

2.1 Общая информация о Data Science 2.2 Генерация данных. Теоретический материал 2.3 Генерация данных. Практический материал Описание модуля: Создание данных вручную и программно. Формирование списков, словарей, таблиц и простых наборов данных. Генерация тестовых и учебных данных, работа с типами данных и структурами, подготовка данных к анализу.

3.1 Импорт данных. Теоретический материал 3.2 Импорт данных. Практический материал Описание модуля: Импорт данных из файлов различных форматов (CSV, Excel, текстовые файлы). Загрузка данных из внешних источников и открытых ресурсов. Первичный анализ и проверка структуры загруженных данных.

4.1 Работа с таблицами Pandas. Теоретический материал 4.2 Работа с таблицами Pandas. Практический материал Описание модуля: Создание и структура DataFrame. Фильтрация, сортировка и группировка данных. Очистка и преобразование данных. Расчёт агрегированных показателей и подготовка данных к анализу и визуализации.

5.1 Web-parsing. Теоретический материал 5.2 Web-parsing. Практический материал Описание курса: Основы работы с HTML-страницами. Извлечение данных с веб-сайтов. Преобразование полученной информации в таблицы и структуры данных, пригодные для дальнейшего анализа.

6.1 Матрицы NumPy. Теоретический материал 6.2 Матрицы NumPy. Практический материал Описание курса: Основы библиотеки NumPy. Создание массивов и матриц. Базовые математические операции, векторизация и матричные вычисления. Применение NumPy для численного анализа данных.

7.1 Визуализация в Python. Теоретический материал 7.2 Визуализация в Python. Практический материал Описание курса: Построение базовых графиков и диаграмм. Выбор типа визуализации в зависимости от задачи. Интерпретация графиков и использование визуализации для объяснения аналитических выводов.

8.1 Создание Excel-файлов и презентаций в Python. Практический материал Описание курса: Создание и форматирование Excel-файлов средствами Python. Формирование таблиц и отчётов. Автоматизированное создание презентаций с результатами анализа данных для учебных и прикладных задач

9.1 Инструктаж 9.2 Выполнение сквозного практического проекта.
Документ по итогам обучения

Пример сертификата, который получает студент

После успешного завершения курса студент получает сертификат об обучении.

Образовательная лицензия № Л035-01298-77/03614407 от 24.10.2025
Загрузка сертификата...

Наши эксперты

Опытные специалисты, которые помогут вам достичь цели

Старт обучения без лишних шагов

Запишитесь на программу
прямо сейчас

Получите доступ к программе, материалам и следующему шагу обучения в одном понятном действии.

Доступ к материалам сразу после записи
Поддержка преподавателя и понятная структура программы
Можно продолжить обучение в удобном темпе

Часто задаваемые вопросы

Ответы на популярные вопросы о нашей платформе

Да, после курса мы выдаём сертификат о дополнительном образовании.

Да, обучение проходит в удобное время и из любого места. В течение 6 месяцев можно заказать индивидуальное объяснение от преподавателя. Выпускникам также доступна помощь с рабочими задачами по аналитике данных со скидкой 50%.

Ваши наставники — признанные эксперты в своих областях, действующие преподаватели.

Достаточно школьной математики и базовых навыков работы с компьютером. Программирование и опыт не требуются — обучение начинается с нуля и последовательно ведёт к результату. Главное — желание учиться.

После записи на курс вы получите доступ к личному кабинету с пробными лекциями, тестами и чатом с преподавателем. Все материалы доступны 24/7 на любых устройствах. Платные лекция необходимо оплатить, доступны разные формы оплаты.

Каждая лекция содержит интерактивные тесты с автоматической проверкой. А лабораторные работы проверяет эксперт.

На платформе есть чат для общения с преподавателем и обсуждений в группе. Также доступна кнопка дополнительных услуг в курсе для заказа индивидуальных и групповых занятий.

Да — все материалы доступны без ограничений по времени. Обучение проходит в удобном темпе: комфортный: 3–4 недели (2 ч/день), интенсив: 4–5 дней (5 ч/день), экспресс: 3–4 дня (7 ч/день). Доступ к лекциям, тестам и заданиям сохраняется в течение 6 месяцев в любое время и из любого места.