Профессия
Data Scientist

Реальные задачи из области и проекты, практические знания, индивидуальный подход, объяснение сложного материала простыми словами, менторство и живая обратная связь
FAQ
Записаться
< Старт 8го потока >
Анастасия Никулина
Curiosity about life in all its aspects, I think, is still the secret of great creative people.
количество мест ограничено, ближайший старт: 10 февраля
//
< Длительность: от 8 месяцев >
< Уровень: С нуля >
< Статистика >

О нас в цифрах

400+

студентов прошли курс

96%

выпускников* устроились на позиции Data Scientist / Analyst
сдали 70%+ домашних заданий, тестовое собеседование, pet-project’ы
*

140

средняя ЗП в оффере у выпускников* школы, +210 тыс. через год

тыс. ₽

Интенсивный курс с программой уровня ТОП-вузов, основанный на опыте ML-экспертов
Актуальная программа: обновляется каждые 3 месяца
>70% программы - практические задания
Портфолио из собственных проектов, которые высоко оцениваются работодателями
Освоите Python и 30+ библиотек для ML: CatBoost, Scikit-learn, Pandas и т.к.
Обучайтесь онлайн по своему расписанию или в группе
< Подробная ОС >

Индивидуальный подход для каждого ученика

Работу каждого студента проверяет куратор, который проводит code-review и предоставляет подробную обратную связь
Сложные вопросы по материалу и организационные моменты решаются с автором курса - Анастасией Никулиной
Анастасия лично проверяет каждый pet-project, дает подробную обратную связь с учетом актуальных реалий рынка, а также проводит тестовое собеседование
Каждый ученик получает внимание, адаптированное под его уникальные потребности и цели
Часть проверки домашних заданий автоматизирована, но предусмотрены подсказки, которые быстро помогают исправлять ошибки

Сode-review от куратора

Помощь со сложными вопросами

ОС от автора курса

Адаптирование под цели

Помощь в исправлении ошибок

< Кому подходит >

Для кого этот курс

Если хотите работать в IT:

< 01. >

Развиваться как специалист:

Освоить «Профессию будущего»

< 02. >
< 03. >
Начать работать в области Data Science
*
Получать высокую заработную плату от 120 тыс. на старте
*
Обучать и создавать нейросети
*
Получить востребованную профессию
*
Решать более интересные и сложные задачи
*
Приносить больше пользы
*
Зарабатывать больше денег
*
Сменить сферу деятельности, войти в мир данных
*
Расширить свои навыки
*
< От теории к практике >

Трудоустройство

Поможем составить резюме и написать сопроводительное письмо, чтобы выделить вас среди тысячи других кандидатов. Научим грамотно презентовать свои навыки и использовать предыдущий опыт для новой специализации Data Science. Проведет лекцию и проконсультирует HR-эксперт QIWI

Подготовка резюме

Выпускников, которые успешно закончили курс по Образовательной программе, рекомендуем компаниям-партнерам среди которых Сбер, МТС, Ozon, Wildberries и другие


Рекомендации

На всем этапе трудоустройства до момента оффера сопровождаем выпускников, помогаем с разбором ошибок: на какие темы необходимо обратить внимание и как лучше к ним подготовиться, чтобы в дальнейшем увеличить вероятность прохождения собеседования

Сопровождение

Ваше резюме после обучения

96

выпускников* устроились на позиции Data Scientist / Analyst

140

тыс. ₽ средняя ЗП в оффере у выпускников* школы, +210 тыс. через год

%

сдали 70%+ домашних заданий, тестовое собеседование, pet-project’ы
*
< Тестирование >

Карьерная консультация

Если вы еще не определились с областью анализа данных, у нас есть профилированный тест
который покажет, насколько это направление вам интересно в процентном соотношении. Если у вас остались вопросы, заполните форму обратной связи, и мы свяжемся с вами, чтобы проконсультировать по выбору специальности
Какие задачи вам ближе?
<01.>
Какое описание вам больше подходит?
<02.>
Какая статья вызвала интерес?
<03.>

8-11

< Подробнее >

Подробнее о курсе

Новые потоки курса запускаются не чаще, чем раз в 6 месяцев
Длительность обучения составляет от 8 месяцев, в расширенном тарифе от 11 месяцев
/мес
от

40

Программа включает от 40 уроков в зависимости от тарифа
уроков
от

6

месяцев
раз в
Свой удобный темп. Вы можете проходить курс как в своем темпе, так и ориентироваться на темп группы, где каждую неделю необходимо сдавать практическое домашнее задание. Самое главное — сдать все до окончания обучения
< Подробнее о ДЗ >

Много практики

Сode-review

< 01. >

Домашние задания

Исправление ошибок

< 02. >
< 03. >
75% заданий проверяются куратором курса, который проводит code-review и предоставляет подробную обратную связь
25% заданий проверяются автоматически, но с подробным ответом от системы, если совершили ошибку
Каждую неделю дается одно большое практическое задание на Python и тесты после каждого урока. Нужно уделять минимум 2-3 часа в день.

> 50% практики - реальные кейсы и данные

< 04. >
Больше половины практических заданий основаны на реальных кейсах и используют реальные данные, поэтому сможете на самом курсе погрузиться в то, что делают реальные специалисты на работе

Лекции

< 05. >
Видео-лекции и семинары длительностью 1-1,5 часа, текстовые лекции в формате PDF, а также дополнительные материалы, включая список литературы и книги.
< Не просто программа >

Как проходит обучение на курсе

Курс поможет в приобретении сильной и качественной базы в области машинного обучения. На курсе вы будете решать практические задачи на реальных данных. Также разберемся, какие результаты для компании дают ML модели, как проводится A/B тестирование, и познакомим вас с NLP и Deep learning
< Что думают люди >

Отзывы учеников

@statdikansky
студент 1го потока курса по Data Science для начинающих
Отличный курс, Анастасия собрала колоссальное количество материала не только по самим алгоритмам машинного обучения, но и по всем аспектам работы data scientist’a. Отдельно хотелось бы отметить качество лекций и презентаций и индивидуальный подход к проверке заданий. Благодаря подробному фидбеку по домашним заданиям и доступности лекций и презентаций…
Смотреть весь отзыв
@☜MZ☞
студент 1го потока курса по Data Science для начинающих
Летом, когда понял, что хочу попробовать себя в IT и начал проходить курс по питону на степике, встал вопрос об обучении на курсе. Я считаю, что ментор должен быть обязательно, ведь с ним можно пройти тот же путь гораздо быстрее и эффективнее за счёт опыта этого самого ментора Когда узнал о вашем курсе — сразу понял, что это моя остановочка, тк pymagic — это углубленное продолжение…
Смотреть весь отзыв
@Alex_Iksanov
студент 1го потока курса по Data Science для начинающих
Оставлю отзыв о данном курсе.) Сферу DS выбрал не случайно. Было немного аналитики в сфере экологии на предыдущей работе, но в экселе и не в таком большом объеме. Известные «онлайн-универы» для обучения не рассматривал. В общем, ни разу не пожалел о том, что выбрал именно этот курс. Что особенно понравилось: структурированная информация по алгоритмам ML; тестовый собес; помощь…
Смотреть весь отзыв
Марина Шишкова
студент 1го потока курса по Data Science для начинающих
Отзыв) занималась на многочисленных курсах Coursera, stepic, udemy. Есть навивки программирования на Python, работы в sql. Шла на этот курс для того, чтобы все знания сгруппировать, умножить и разложить для себя по полочкам. Данный курс мне очень помог. Хочу похвастаться в период обучения нашла работу аналитика данных. Советую будущим ученикам перед началом ознакомиться с основами Python, тогда будет…
Смотреть весь отзыв
Денис Плотников
студент 1го потока курса по Data Science для начинающих
Занимался у Анастасии на курсах PyMagic на первом потоке. Курсы очень понравились, видно, что для их подготовки была проделана огромная работа! Материал очень качественный, теория подтверждается практикой и примерами из реальных рабочих кейсов. При посещении лекций и прослушивании материала дома, а также выполнении домашних заданий и работы над ошибками, можно очень быстро и глубоко погрузиться в эту сферу…
Смотреть весь отзыв
Дарья Прудникова
студент 2го потока курса по Data Science для начинающих
Курс просто отличный, ни разу не возникло мысли, что оно того не стоит. Структурированные презентации с подробным и понятным изложением материала. Отдельная любовь это ноутбуки после каждой темы, где показано применение теории на реальных данных и имплементация некоторых алгоритмов. Мне кажется, было обработано очень много информации с различных источников и переведено на доступный для начинающих язык…
Смотреть весь отзыв
Марина Панова
студент 2го потока курса по Data Science для начинающих
От всей души пишу данный отзыв о курсе Data Science от PyМagic, так как в существующем многообразии представленных на рынке образовательных программ — очень трудно найти что-то действительно стоящее! Я проходила курс с февраля по август 2022 года — за плечами у меня инженерное образование + опыт работы в строительном секторе (математику изучала в техническом вузе), а вот в программировании была полный ноль. До того…
Смотреть весь отзыв
@khava
студент 2го потока курса по Data Science для начинающих
Выбрала именно этот курс, потому что мне понравился контент Анастасии на ее ютуб канале. В итоге, не пожалела! Конечно, моментами было очень тяжело, но она отвечала на все вопросы и обратная связь была довольно быстрая. И хоть я сдала некоторые дз довольно поздно, и сам проект в том числе, но Анастасия даже после окончания курса помогала мне во всем разобраться. И говоря о проекте, он был очень полезен и весьма помог…
Смотреть весь отзыв
@Roman_M
студент 2го потока курса по Data Science для начинающих
На момент объявления о наборе первого потока, за каналом Анастасии наблюдал около полугода. Первое видео, которое посмотрел было «Основы МАТАНА для Data Science за 15 МИНУТ // 1 Часть обучающих видео». Хотел записаться на первый поток, но по разным обстоятельствам не смог (в основном придумал себе причины из разряда, много работы ничего не буду успевать т.д.). Очень ждал анонс второго потока. Когда состоялся анонс…
Смотреть весь отзыв
Мария
студент 2го потока курса по Data Science для начинающих
Курс просто бомба! Будет понятен всем, даже тем, у кого не было навыков программирования. Очень доступный материал, если что-то не понятно, Анастасия будет объяснять, пока не станет понятно (всем бы ее терпение). Интересно построены сами лекции, где половина занятия — теория, вторая половина — практика. Не все дз получались, но Анастасия, либо ребята на курсе всегда рады помочь. Максимально полезные разбор резюме и…
Смотреть весь отзыв
@Vlada
студент 2го потока курса по Data Science для начинающих
Спасибо большое за все полученные знания и помощь! Курс мне очень помог. Всё было очень понятно и структурированно. Я пыталась до этого изучать машинное обучение сама, что-то читала, смотрела, но понимания не было. А теперь всё по полочкам разложено. Мне очень понравилось, что на курсе помогают с резюме и поиском работы после него, а так же прямо во время курса в связи с изменениями на рынке были сделаны…
Смотреть весь отзыв
Вячеслав
31 год, студент 3-го потока
В первую очередь я обратил внимание на этот курс, потому что смотрел канал на Youtube Анастасии...
Мария
31 год, студентка 4-го потока
Я выбрала PyMagic, потому что они внушали доверие, у них была последовательная и подробная программа по всем темам
Дмитрий
студент 2-го потока
Этот курс возможно лучший способ начать свое путешествие в мир больших данных и искусственного интеллекта...
Людмила
37 лет, студентка 4-го потока
Я закончила кус в 2024 году и быстро, в течение нескольких недель нашла работу аналитиком данных в одном цифровом гиганте
Александр
24 года, студент 4-го потока
Мне понравился курс своей структурой. Тем, что низкий старт для тех людей, кто только начинает искать себя в этой профессии…
< Что вы изучите на курсе >

Программа обучения

7 уроков

Чтобы получить подробную информацию о программе обучения Data Science
включая обзор ключевых библиотек, используемых специалистами в работе, — оставьте свою электронную почту

Основы Python и SQL

Освоите Python, включая типы и структуры данных, условия, циклы, функции, функциональное и объектно-ориентированное программирование, а также SQL: синтаксис, соединение таблиц, оконные и ранжирующие функции

/

4 недели

3 домашних практических ДЗ

/

Потренируетесь на данных о сотрудниках, сделаете собственные витрины данных со статистикой по зарплатам, дате выхода на работу и пр.
sys
os
virtualenv
ipython-sql
sqlalchemy

< Раздел №1 >

10 уроков

Математика для Data Science

Изучите ключевые разделы математики для Data Science: математический анализ, линейную алгебру, статистику, теорию вероятностей и методы оптимизации. Освойте принципы А/Б тестирования, включая применения различных видов тестов и методы повышения их чувствительности

/

6 недель

4 практических ДЗ

/

Будете анализировать реальные данные из интернет-магазина, проведете А/Б тестирование и оцените влияние эффекта
math
pandas
numpy
scipy

< Раздел №2 >

4 тестовых ДЗ

/

3 урока

Визуализация и разведочный анализ данных

Научитесь строить и анализировать различные графики (гистограммы, диаграммы размаха и рассеяния и др.), а также как их интерпретировать. Освоите процесс первичного анализа данных, который играет первостепенную роль до момента обучения ML-моделей. Научитесь формулировать гипотезы и делать выводы на основании графиков и цифр

/

2 недели

2 практических ДЗ

/

Попрактикуетесь в создании наборов данных для тренировки построения графиков и проведете свой первый анализ кредитной истории клиентов банка
matplotlib
searborn