Курс Data Science для аналитиков

Авторский курс, реальные задачи и проекты, практические знания, индивидуальный подход, объяснение сложного материала простыми словами

О курсе

Программа

FAQ

Записаться

< Старт 8го потока >

Анастасия Никулина

Curiosity about life in all its aspects, I think, is still the secret of great creative people.

осталось 60 мест
ближайший старт: 9 декабря

//

< Длительность: от 6 месяцев >

< Уровень: С нуля >

< Статистика >

Освоите Python и 30+ библиотек для ML: CatBoost, Scikit-learn, Pandas и т.к.

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. ₽

Авторский курс основанный на реальном опыте

Актуальная программа: обновляется каждые 3 месяца

>70% программы - практические задания

Портфолио из 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

Знания, которых будет достаточно для карьеры на позиции Data Scientist/ML Engineer

Полнота материала

Новые навыки и умение решать задачи машинного обучения

Качественную программу, тщательный подход и внимание к деталям

< 01. >

Начнете понимать сложные вещи, которые объясняются интересно и простыми словами

Сложность курса

Сбалансированное соотношение теории и практики

Максимально структурированный материал

< 02. >

< Что получаете >

Трудоустройство

< 03. >

Сертификат об окончании обучения

Подготовка к реальным интервью: тестовые собеседования с техническими вопросами

Возможность прохождения стажировки в одной из ТОПовых компаний-партнёров

< 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

Хотите продолжить путь в IT:

< 01. >

Развиваться как специалист:

Освоить «Профессию будущего»

< 02. >

< 03. >

Начать работать в области Data Science

*

Получать высокую заработную плату от 200 тыс. на старте

*

Обучать и создавать нейросети

*

Получить востребованную профессию

*

Решать более интересные и сложные задачи

*

Приносить больше пользы

*

Зарабатывать больше денег

*

Напрямую влиять на показатели бизнеса

*

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 

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 >

Проверь свои знания в аналитике

Какие задачи вам ближе?

Если вы еще не определились с областью анализа данных, у нас есть профилированный тест

Этот тест поможет вам проверить базовые знания Python, SQL и статистики, включая A/B тестирование. Пройдите его, чтобы убедиться, что у вас есть необходимые знания для поступления на курс

<01.>

Какое описание вам больше подходит?

<02.>

Какая статья вызвала интерес?

<03.>

6-9

< Подробнее >

Подробнее о курсе

Новые потоки курса запускаются не чаще, чем раз в 6 месяцев

Длительность обучения составляет 6 месяцев, в расширенном тарифе 9 месяцев

/мес

от

23

Программа включает от 23 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. >

Еженедельное ДЗ

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 вы получаете по 1 практическому заданию

> 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

Тестовые задания

< 05. >

После определенных тем предусмотрены тестовые задания, в которых присутствуют вопросы из реальных собеседований

< 02. >

Раз в год мы добавляем новые блоки, чтобы наши студенты и выпускники получали только актуальную информацию

Актуальность знаний

Материалы обновляются каждые 3 месяца, последнее обновление было в мае 2024 года

Карта прогресса, которую можно распечатать и отмечать свои успехи

Образовательные материалы:

Видео-лекций и семинаров длительностью от 1 до 1.5 часов с таймкодами для быстрого поиска информации

< Знания >

Структурированные лекции в текстовом формате в виде презентаций

Актуальные и качественные знания

< 01. >

Практические задания в Jupyter Notebooks

Дополнительные материалы в виде списка рекомендуемой литературы, книг на платформе

< 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

Текстовые отзывы

Видеоотзывы

@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