Войти
Каталог
Разработан совместно с академиком РАН из МГУ им. М.В. Ломоносова
→ Освойте продвинутую математику с самых азов
→ Научитесь создавать ML-модели и работать с нейронными сетями
→ Получите реальный опыт на практических проектах
→ Научитесь создавать ML-модели и работать с нейронными сетями
→ Получите реальный опыт на практических проектах
Data Scientist с нуля до PRO
Углубленный курс науки о данных
Длительность:
Старт обучения:
Формат:
онлайн в любое время
онлайн в любое время
Уровень подготовки:
с нуля
с нуля
Углубленный курс «Data Scientist с нуля до PRO» от МГУ
Не требуется опыт в программировании
каждый месяц
25 мес
Курс разработан совместно с академиком РАН из МГУ им. Ломоносова
Алексей Львович Семенов — заведующий кафедрой математической логики и теории алгоритмов МГУ.
Участник разработок ПО для ИИ и для суперкомпьютеров, лауреат премии ЮНЕСКО в области цифровых технологий в образовании и премии им. А. Н. Колмогорова за выдающиеся достижения в области математики.
Участник разработок ПО для ИИ и для суперкомпьютеров, лауреат премии ЮНЕСКО в области цифровых технологий в образовании и премии им. А. Н. Колмогорова за выдающиеся достижения в области математики.
В топ-25
По качеству образования в Рейтинге лучших университетов мира Times Higher Education (THE) 2021
В топ-110
По критерию «Успешность выпускников» в Мировом рейтинге QS 2020
В топ-34
Cреди вузов мира по математике в QS World University Rankings by Subject-2021
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Лучший ВУЗ России по версии RAEX
Лучший ВУЗ России по версии RAEX
Это специалист, который обрабатывает большие объемы неструктурированной информации и превращает ее в упорядоченный набор данных.
Дата-сайентист может:
Дата-сайентист может:
Кто такой Data Scientist
Предсказать, окупится ли новый проект
Оценить будущий спрос на товары и услуги
Улучшить системы рекомендаций в соцсетях и сервисах
Создать приборы для автоматической постановки диагноза пациенту
Усовершенствовать транспортное движение
Построить систему распознавания лиц
Оценить будущий спрос на товары и услуги
Улучшить системы рекомендаций в соцсетях и сервисах
Создать приборы для автоматической постановки диагноза пациенту
Усовершенствовать транспортное движение
Построить систему распознавания лиц
Дата-сайентист использует методы науки о данных (Data Science), строит и тестирует математические модели. Он находит закономерности, дает прогнозы и предлагает лучшие решения в разных сферах.
Вы вспомните школьную математику и освоите углубленный уровень для Data Science, чтобы:
Научиться не просто работать с алгоритмами машинного обучения, но и создавать и развивать их
Использовать в работе фундаментальные основы анализа данных
Успешно проходить технические собеседования в компаниях уровня Google и Яндекс
Решать сложные бизнес-задачи и иметь конкурентное преимущество на рынке
Общаться с другими дата-сайентистами на одном языке
Как Data Science применяется в жизни
Специалисты подразделения Google AI, занимающегося искусственным интеллектом, создали модель глубокого обучения (Deep Learning) для распознавания кожных болезней. DL-модель может диагностировать 26 болезней кожи с точностью 97%.
Компания Frontier Development Lab вместе со студентами из разных стран и специалистами Nvidia, разработала алгоритм, способный создать 3D-модель астероида за четыре дня. Этот метод используют сегодня для моделирования формы астероидов в реальном времени. А NASA применяет алгоритм NASA визуализации данных о космическом мусоре.
Компания Google создала приложение, которое позволяет слабовидящим и слепым узнавать об объектах рядом с ними — оно в реальном времени распознает на изображении с камеры объекты и передает информацию пользователю. Еще оно умеет зачитывать текст, знаки, штрих-коды и другие визуальные объекты.
Распознавание кожных заболеваний
Алгоритм моделирования астероидов
Распознавание объектов для слабовидящих и слепых
Новичок
Программа расчитана на обучение науке о данных с нуля. Вы начнете с SQL и Python. Получите необходимую теорию по математике, статистике и теории вероятности и отработаете ее на практике. А через год легко сможете решать задачи.
Программист
Научитесь работать с моделями машинного обучения, анализировать данные на Python и прокачаете аналитическое мышление.
Вам подойдет этот курс, если вы
Аналитик
Начнете анализировать данные на продвинутом уровне, автоматизировать процесс сбора данных. Научитесь обучать модели и делать прогнозы, а также применять это для решения бизнес-задач.
Кем вы станете
После базового курса вы сможете выбрать более узкую специализацию в Data Science — ML Engineer, CV Engineer или NLP Engineer
- Разработаете модель предсказания кредитного рейтинга
- Решите задачу классификации спама СМС-сообщений
- Разработаете систему рекомендаций подходящих товаров при покупке
- Построите модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
- Создадите изображения по текстовому описанию с помощью нейросети DALL-E
ML Engineer — Разработчик машинного обучения
- Научитесь решать все базовые задачи в сфере Computer Vision
- Приобретёте знание реального флоу работы с моделями CV, актуальных подходов и продвинутых инструментов, необходимых для создания CV-сервисов
- В итоговом проекте создадите виртуального коуча, способного оценивать правильность выполнения упражнений на видео
CV Engineer — Специалист по компьютерному зрению
Эффективный формат онлайн-обучения
Занимайтесь в своем темпе
Наши курсы ориентированы на тех, кто работает и хочет сам регулировать нагрузку. Занимайтесь без отрыва от работы и выделяйте на учебу столько времени, сколько есть прямо сейчас (15 минут или 2 часа в день).
20% обучения — интересная и важная теория
Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика.
Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.
Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.
80% обучения — практика в разных форматах
Для развития навыков у нас есть 5 видов практики: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.
Менторы и координаторы помогут дойти до конца
Все менторы — опытные практики из IT-индустрии. Они дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.
Координаторы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача — мотивировать студентов и помочь пройти курс до конца.
Координаторы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача — мотивировать студентов и помочь пройти курс до конца.
БАЗА
На этом этапе вы изучите основы программирования на Python, научитесь предобрабатывать и анализировать данные, а также познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста.
Программа курса
«Data Scientist с нуля до PRO»
Введение
1 неделя
Вы сможете сформулировать для себя реальные цели обучения, узнаете, в чем ценность DS для бизнеса, познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста и разберетесь, как строится разработка любого DS-проекта.
- INTRO-1. Как учиться эффективно — онбординг в обучение
- INTRO-2. Обзор профессии. Типы задач в Data Science. Этапы и подходы к разработке Data Science проекта
Проектирование разработки
5 недель
Вы научитесь работать с основными типами данных с помощью языка Python и сможете применять в повседневной работе циклические конструкции, условные операторы и функции.
- PYTHON-1. Основы Python
- PYTHON-2. Погружение в типы данных
- PYTHON-3. Условные операторы
- PYTHON-4. Циклы
- PYTHON-5. Функции и функциональное программирование
- PYTHON-6. Практика
- PYTHON-7. Гид по стилю в среде Python (бонусный)
Основы математики
7 недель
- MATH-1. Числа и выражения
- MATH-2. Уравнения и неравенства
- MATH-3. Основные понятия теории функций
- MATH-4. Основы геометрии: планиметрия, тригонометрия и стереометрия
- MATH-5. Множества, логика и элементы статистики
- MATH-6. Комбинаторика и основы теории вероятности
- MATH-7. Решение задач
Работа с данными
8 недель
На этом этапе вы овладеете базовыми навыками работы с данными: научитесь подготавливать, очищать и преобразовывать данные так, чтобы они были пригодны для анализа. Кстати, об анализе: вы будете анализировать данные с помощью популярных библиотек Matplotlib, Seaborn, Plotly.
- PYTHON-8. Инструменты Data Science
- PYTHON-9. Библиотека NumPy
- PYTHON-10. Введение в Pandas
- PYTHON-11. Базовые приемы работы с данными в Pandas
- PYTHON-12. Продвинутые приемы работы с данными в Pandas
- PYTHON-13. Очистка данных
- PYTHON-14. Визуализация данных
- PYTHON-15. Принципы ООП в Python и отладка кода (дополнительный модуль)
- Проект 1. Аналитика датасета по закрытым вопросам
Подгрузка данных
6 недель
Вы сможете выгружать данные из разных форматов и источников. А поможет вам в этом SQL — язык структурированных запросов. Вы научитесь использовать агрегатные функции, соединения таблиц и сложные объединения.
- PYTHON-16. Как выгружать данные из файлов разных форматов
- PYTHON-17. Получение данных из веб-источников и API
- SQL-0. Привет, SQL!
- SQL-1. Основы SQL
- SQL-2. Агрегатные функции
- SQL-3. Соединение таблиц
- SQL-4. Сложные объединения
- Проект 2. Подгрузка новых данных. Уточнение анализа
Статистический анализ данных
7 недель
Разведывательный анализ данных (EDA) — вот, что окажется в центре вашего внимания. Вы познакомитесь со всеми этапами такого анализа и научитесь проводить его с помощью библиотек Statsmodels, Scikit Learn, Seaborn, Matplotlib, SciPy, Pandas. Кроме того, вам удастся поработать на Kaggle, популярном сервисе по участию в соревнованиях.
- EDA-1. Введение в разведывательный анализ данных. Алгоритмы и методы EDA
- EDA-2. Математическая статистика в контексте EDA. Типы признаков
- EDA-3. Проектирование признаков (Feature Engineering)
- EDA-4. Статистический анализ данных на Питоне
- EDA-5. Статистический анализ данных на Питоне. Часть 2
- EDA-6. Проектирование экспериментов
- EDA-7. Kaggle площадка
- Проект 2
Введение в машинное обучение
9 недель
Вы познакомитесь с ML-библиотеками для моделирования зависимостей в данных. Вы сможете обучить основные виды ML-моделей, провести валидацию, интерпретировать результаты работы и выбрать важные признаки (feature importance).
- ML-1. Теория машинного обучения
- ML-2. Обучение с учителем: Регрессия
- ML-3. Обучение с учителем: Классификация
- ML-4. Обучение без учителя: Кластеризация и техники понижение размерности
- ML-5. Валидация данных и оценка модели
- ML-6. Отбор и селекция признаков
- ML-7. Оптимизация гиперпараметров модели
- ML-8. ML Cookbook
- Проект 3. Задача классификации
ОСНОВНОЙ БЛОК
Линейная алгебра, математический анализ, дискретная математика — звучит страшно, но не пугайтесь: разберем все эти предметы и научим с ними работать! На втором этапе вы погрузитесь в математику и основы машинного обучения, узнаете больше о профессиях DS, а также благодаря профориентации выберите трек обучения второго года.
Математика и машинное обучение. Часть 1
6 недель
Вы сможете решать практические задачи с помощью ручного счета и Python (векторные и матричные вычисления, работа с множествами, исследование функций с помощью дифференциального анализа).
- MATH&ML-1. Линейная алгебра в контексте Линейных методов. Часть 1
- MATH&ML-2. Линейная алгебра в контексте Линейных методов. Часть 2
- MATH&ML-3. Математический анализ в контексте задачи оптимизации Часть 1
- MATH&ML-4. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 2
- MATH&ML-5. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 3
- Проект 4. Задача регрессии
Математика и машинное обучение. Часть 2
6 недель
Вы познакомитесь с основными понятиями теории вероятности и математической статистики, алгоритмами кластеризации, а также научитесь оценивать качество произведенной кластеризации и представлять результаты в графическом виде.
- MATH&ML-6. Теория вероятностей в контексте Наивного Байесовского классификатора
- MATH&ML-7. Алгоритмы на основе Деревьев решений
- MATH&ML-8. Бустинг & Стекинг
- MATH&ML-9. Кластеризация и техники понижение размерности. Часть 1
- MATH&ML-10. Кластеризация и техники понижение размерности. Часть 2
- Проект 5. Ансамблевые методы
Дискретная математика
4 недели
- MATH&MGU-1 Множества и комбинаторика
- MATH&MGU-2 Логика
- MATH&MGU-3 Графы. Часть 1
- MATH&MGU-4 Графы. Часть 2
ML в бизнесе
8 недель
Вы научитесь использовать ML-библиотеки для решения задачи временных рядов и рекомендательных систем. Вы сможете обучить ML-модель и провести её валидацию, а также создать работающий прототип и запустить модель в веб-интерфейсе. А ещё получите навыки A/B-тестирования, чтобы можно было оценить модель.
- MATH&ML-11. Временные ряды. Часть 1
- MATH&ML-12. Временные ряды. Часть 2
- MATH&ML-13. Рекомендательные системы. Часть 1
- MATH&ML-14. Рекомендательные системы. Часть 2
- PROD-1. Подготовка модели к Production
- PROD-2. Прототип Streamlit+Heroku
- PROD-3. Бизнес понимание. Кейс
- Проект 6. Тема на выбор: Временные ряды или Рекомендательные системы
УРОВЕНЬ PRO
На третьем этапе вы познакомитесь с одним из методов машинного обучения — глубоким обучением (DL). А также вас ждет полноценный блок выбранной специализации: вы можете освоить навыки машинного обучения (ML), познакомиться с рутиной CV (компьютерного зрения) или прокачаться в NLP*, обработке естественного языка.
При выборе CV или ML вы сможете пройти курс по NLP без менторской поддержки бесплатно
Второй год обучения - 2 специализации на выбор
Профориентация
10 недель
ML, CV или NLP: на этом этапе вам наконец предстоит сделать выбор, по какому пути двигаться дальше. Мы расскажем о каждой специализации и предложим решить несколько практических задач, чтобы вам было проще определиться.
Трек ML - Engineer
29 недель
В ML-треке вы научитесь решать углубленные задачи машинного обучения, овладеете компетенциями дата-инженера, отточите навык работы с библиотеками Python. Также вы научитесь создавать MVP (минимально жизнеспособную версию продукта), узнаете все тонкости вывода ML-модели в продакшн и узнаете, как работают ML-инженеры в реальной жизни.
- Введение в Deep Learning
- Основы Data Engineering
- Дополнительные главы Python и ML
- Экономическая оценка эффектов и разработка MVP
- ML в Production
- Углубленное изучение ML-разработки и выпускной проект по выбранной теме
Трек CV - Engineer
29 недель
На CV-треке вы научитесь решать такие задачи компьютерного зрения, как классификация изображений, сегментация и детекция, генерация и стилизация картинок, восстановление и повышение качества фотографий. Кроме того, вы узнаете, как выкатывать нейронные сети в продакшн.
- Введение в Deep Learning
- Основы Data Engineering
- Дополнительные главы Python и ML
- Экономическая оценка эффектов и разработка MVP
- ML в Production
- Углубленное изучение ML-разработки и выпускной проект по выбранной теме
Deep Learning и нейронные сети
БОНУС
Где применяются нейросети? Как обучить нейронную сеть? Что такое Deep Learning? Ответы на эти вопросы вы узнаете в бонусном разделе DL.
Введение в Data Engineering
БОНУС
Вы узнаете, в чём различие ролей дата-сайентиста и дата-инженера, какими инструментами пользуется последний в своей работе, какие задачи ежедневно решает. Слова «снежинка», «звезда» и «озеро» обретут новые значения :)
Не важно, сколько вам лет и какой у вас опыт, — вы справитесь.
Просто следуйте программе обучения.
Екатерина Тарасевич
Студент курса «Аналитик данных»
Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге. Я работаю в авиакомпании Россия инженером по планированию рейсов летных экипажей. И месяц назад я приняла для себя очень важное решение — пойти учиться в сферу ИТ, а именно на аналитика данных. Я выбрала это направление, потому что это связано с моим первым образованием, связано с моей работой. И в принципе, это мне интересно.
Я долго выбирала, пойти в какую школу, и остановилась на Skillfactory, потому что мне очень нравится, как построен здесь процесс обучения, как подается материал, то что на каждом этапе абсолютно есть поддержка менторов, куратора и так далее.
Для тех кто думает: решиться или нет, я скажу однозначно да, потому что я считаю, что если чего-то хочется, то нужно это брать и делать. Тем более, ИТ — это сфера, в которой действительно очень много есть для развития. Это хорошие зарплаты, это возможность жить в любой точке мира. Ну, и в принципе, я считаю, что за ИТ будущее, поэтому всем желаю удачи. Пока-пока.
Студент курса «Аналитик данных»
Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге. Я работаю в авиакомпании Россия инженером по планированию рейсов летных экипажей. И месяц назад я приняла для себя очень важное решение — пойти учиться в сферу ИТ, а именно на аналитика данных. Я выбрала это направление, потому что это связано с моим первым образованием, связано с моей работой. И в принципе, это мне интересно.
Я долго выбирала, пойти в какую школу, и остановилась на Skillfactory, потому что мне очень нравится, как построен здесь процесс обучения, как подается материал, то что на каждом этапе абсолютно есть поддержка менторов, куратора и так далее.
Для тех кто думает: решиться или нет, я скажу однозначно да, потому что я считаю, что если чего-то хочется, то нужно это брать и делать. Тем более, ИТ — это сфера, в которой действительно очень много есть для развития. Это хорошие зарплаты, это возможность жить в любой точке мира. Ну, и в принципе, я считаю, что за ИТ будущее, поэтому всем желаю удачи. Пока-пока.
Александр Журавлев
Студент курса «Data Scientist»
Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом. И решил, что пришло время, чтобы сменить специальность, узнать что-то новое.
Поэтому вот уже 8 месяцев я учусь в Skillfactory. Специализация data science. У меня нет опыта работы в ИТ. Но мне всегда было интересно всё, что связано с компьютерами. Я люблю учиться. И я люблю изучать всегда что-то новое.
Почему я выбрал data science? Говоря по-простому, data science — это работа с данными, с информацией. Машинное обучение, нейросети, искусственный интеллект. И в основе всего этого лежит математика.
Профессия перспективная, интересная, высокооплачиваемая, творческая, что немаловажно. Кроме того, data science сейчас приходит во многие сферы, во многие профессии, поэтому, на мой взгляд, знания в этой области — это полезно, это нужно.
Что я могу сказать по поводу обучения в Skillfactory? Прежде всего могу сказать, что материал, который излагается в процессе обучения, он хорошо структурирован, хорошо изложен, он понятен. Не всегда всё идеально, но в любом случае, если мне что-то непонятно, я могу проконсультироваться с менторами. Это наши учителя-методисты.
Кроме того, имеются координаторы, они же наставники, которые помогают с решением каких-то организационных вопросов. Кроме того, есть студенты, мои коллеги, которые учатся вместе со мной, и с которыми я тоже общаюсь, и мы решаем какие-то вопросы и помогаем друг другу в решении каких-то задач и заданий.
Что мне еще очень нравится — это то, что нет четкого, жесткого расписания. То есть я учусь тогда, когда я свободен, когда у меня есть время. И это для меня очень удобно. Даже вот учебные вебинары, какие-то записи, они доступны. То если вы не посмотрели в прямом эфире, вы всегда можете найти их в записи и посмотреть тогда, когда вам будет удобно.
Я не буду говорить, что всё будет очень просто и легко. Нет, любая учеба — это труд. И нужно быть готовым к тому, что трудиться придется много. Но взамен вы получите серьезную востребованную интересную высокооплачиваемую специальность. И вы получите шанс изменить жизнь к лучшему, а это уже неплохо. Всем удачи.
Студент курса «Data Scientist»
Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом. И решил, что пришло время, чтобы сменить специальность, узнать что-то новое.
Поэтому вот уже 8 месяцев я учусь в Skillfactory. Специализация data science. У меня нет опыта работы в ИТ. Но мне всегда было интересно всё, что связано с компьютерами. Я люблю учиться. И я люблю изучать всегда что-то новое.
Почему я выбрал data science? Говоря по-простому, data science — это работа с данными, с информацией. Машинное обучение, нейросети, искусственный интеллект. И в основе всего этого лежит математика.
Профессия перспективная, интересная, высокооплачиваемая, творческая, что немаловажно. Кроме того, data science сейчас приходит во многие сферы, во многие профессии, поэтому, на мой взгляд, знания в этой области — это полезно, это нужно.
Что я могу сказать по поводу обучения в Skillfactory? Прежде всего могу сказать, что материал, который излагается в процессе обучения, он хорошо структурирован, хорошо изложен, он понятен. Не всегда всё идеально, но в любом случае, если мне что-то непонятно, я могу проконсультироваться с менторами. Это наши учителя-методисты.
Кроме того, имеются координаторы, они же наставники, которые помогают с решением каких-то организационных вопросов. Кроме того, есть студенты, мои коллеги, которые учатся вместе со мной, и с которыми я тоже общаюсь, и мы решаем какие-то вопросы и помогаем друг другу в решении каких-то задач и заданий.
Что мне еще очень нравится — это то, что нет четкого, жесткого расписания. То есть я учусь тогда, когда я свободен, когда у меня есть время. И это для меня очень удобно. Даже вот учебные вебинары, какие-то записи, они доступны. То если вы не посмотрели в прямом эфире, вы всегда можете найти их в записи и посмотреть тогда, когда вам будет удобно.
Я не буду говорить, что всё будет очень просто и легко. Нет, любая учеба — это труд. И нужно быть готовым к тому, что трудиться придется много. Но взамен вы получите серьезную востребованную интересную высокооплачиваемую специальность. И вы получите шанс изменить жизнь к лучшему, а это уже неплохо. Всем удачи.
Марина Чигарева
Студент курса «Аналитик данных»
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером. Мне нравится работать с цифрами, анализировать данные. Мне нравится получать новые знания и применять их в своей работе.
Поинтересовалась аналитикой, так как спрос на специалистов в этой области постоянно растет. Решила, что с такими знаниями я стану востребованным специалистом, более востребованным, и более высокооплачиваемым. А кроме того, я смогу работать удаленно.
И вот я в Skillfactory на курсе аналитик данных. И мне очень нравится здесь учиться. Обучение организовано удобно. Сначала небольшая теория, небольшой блок теории. Это текстовые данные и короткое видео. И сразу практика. И благодаря этому знания усваиваются очень легко.
А если что-то не получается — такое всегда бывает при обучении, нужно обязательно обращаться к координаторам и менторам. Они всегда помогут, они на связи. Решают разные вопросы. Указывают на ошибки. И всё это в дружелюбной атмосфере, оперативно и тактично.
У меня достаточно обширный опыт обучения на различных курсах. И хочу сказать, что нигде мне не было так легко учиться, как в Skillfactory.
Студент курса «Аналитик данных»
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером. Мне нравится работать с цифрами, анализировать данные. Мне нравится получать новые знания и применять их в своей работе.
Поинтересовалась аналитикой, так как спрос на специалистов в этой области постоянно растет. Решила, что с такими знаниями я стану востребованным специалистом, более востребованным, и более высокооплачиваемым. А кроме того, я смогу работать удаленно.
И вот я в Skillfactory на курсе аналитик данных. И мне очень нравится здесь учиться. Обучение организовано удобно. Сначала небольшая теория, небольшой блок теории. Это текстовые данные и короткое видео. И сразу практика. И благодаря этому знания усваиваются очень легко.
А если что-то не получается — такое всегда бывает при обучении, нужно обязательно обращаться к координаторам и менторам. Они всегда помогут, они на связи. Решают разные вопросы. Указывают на ошибки. И всё это в дружелюбной атмосфере, оперативно и тактично.
У меня достаточно обширный опыт обучения на различных курсах. И хочу сказать, что нигде мне не было так легко учиться, как в Skillfactory.
Дмитрий Анпилогов
Студент курса «Data Scientist»
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства. Никакого отношения к ИТ-специальностям никогда не имел, но мне всегда было это интересно. Я всегда следил за новостями, за технологиями, хотелось идти всегда в ногу со временем. И вот однажды, когда мне исполнилось 53 года, я решился — я поступил в школу Skillfactory. И уже полгода изучаю профессию data scientist.
Что хочу сказать? Непросто, сложно. Программа очень насыщенная. Приходится раз в неделю сдавать тесты, курсовые, аттестации. Менторы очень требовательные, внимательные. Программа написана таким образом, что совершенно не складывается такое впечатление, что это для галочки. Очень много всего нового и интересного. Мозг работает теперь совершенно по-другому, я вас уверяю. Это полезно в первую очередь.
Желаю всем, кто хочет немножко смотреть на мир по-другому, понять простые вещи с другой стороны, обращаться к нам в нашу школу. Удачи.
Студент курса «Data Scientist»
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства. Никакого отношения к ИТ-специальностям никогда не имел, но мне всегда было это интересно. Я всегда следил за новостями, за технологиями, хотелось идти всегда в ногу со временем. И вот однажды, когда мне исполнилось 53 года, я решился — я поступил в школу Skillfactory. И уже полгода изучаю профессию data scientist.
Что хочу сказать? Непросто, сложно. Программа очень насыщенная. Приходится раз в неделю сдавать тесты, курсовые, аттестации. Менторы очень требовательные, внимательные. Программа написана таким образом, что совершенно не складывается такое впечатление, что это для галочки. Очень много всего нового и интересного. Мозг работает теперь совершенно по-другому, я вас уверяю. Это полезно в первую очередь.
Желаю всем, кто хочет немножко смотреть на мир по-другому, понять простые вещи с другой стороны, обращаться к нам в нашу школу. Удачи.
Валентин Шунайлов
Студент курса «Python-разработчик»
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска. На Skillfactory я обучаюсь уже полгода по специальности бэкенд-разработчик Python. Хочу отметить работу HR специалиста из центра карьеры Skillfactory. С их помощью я сделал очень хорошее резюме, которое на данный момент мне уже помогло получить два предложения о работе. И теперь я уже выбираю, где я хочу работать и на каких условиях.
Студент курса «Python-разработчик»
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска. На Skillfactory я обучаюсь уже полгода по специальности бэкенд-разработчик Python. Хочу отметить работу HR специалиста из центра карьеры Skillfactory. С их помощью я сделал очень хорошее резюме, которое на данный момент мне уже помогло получить два предложения о работе. И теперь я уже выбираю, где я хочу работать и на каких условиях.
Долговская Виктория
Студент курса «Аналитик данных»
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский. По образованию я лингвист. Работаю преподавателем английского языка. Год назад я решила сменить сферу своей деятельности, и мой выбор пал на ИТ-сферу, а именно на обучающие курсы в школе Skillfactory. Почему я это решила сделать — потому что я очень люблю путешествовать и хотела бы совместить хорошую заработную плату, путешествия и английский язык.
За период обучения у меня было очень много различных эмоций. Были довольно-таки трудные задания. Но, несмотря на это, в школе очень сильный педагогический состав, который помог мне разобраться со всем. Ребята из Skillаactory записывают очень крутые и познавательные вебинары, где раскладывают любые ваши вопросы по полочкам. Поэтому если вы думаете записываться на курсы или нет, я бы все-таки советовала это сделать, потому что благодаря школе Skillfactory я приблизилась на шаг к своей мечте. Спасибо.
Студент курса «Аналитик данных»
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский. По образованию я лингвист. Работаю преподавателем английского языка. Год назад я решила сменить сферу своей деятельности, и мой выбор пал на ИТ-сферу, а именно на обучающие курсы в школе Skillfactory. Почему я это решила сделать — потому что я очень люблю путешествовать и хотела бы совместить хорошую заработную плату, путешествия и английский язык.
За период обучения у меня было очень много различных эмоций. Были довольно-таки трудные задания. Но, несмотря на это, в школе очень сильный педагогический состав, который помог мне разобраться со всем. Ребята из Skillаactory записывают очень крутые и познавательные вебинары, где раскладывают любые ваши вопросы по полочкам. Поэтому если вы думаете записываться на курсы или нет, я бы все-таки советовала это сделать, потому что благодаря школе Skillfactory я приблизилась на шаг к своей мечте. Спасибо.
Валентин Ветюков
Студент курса «Fullstack-разработчик на PHP и JavaScript»
Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве. В настоящее время я являюсь действующим разработчиком, работаю в достаточно крупной организации, занимаюсь мобильной разработкой, а также знаком с .Net core и React. А не так давно я решил, что нужно расширять свой кругозор. И погрузиться в веб-разработку гораздо больше, чем оно у меня есть сейчас. И немножко отойти от мобильной разработки.
У меня не так много свободного времени, чтобы пойти в интернет, найти какую-то информацию, какие-то статьи, какие-то полезные ссылки. Поэтому я решил найти какой-то ресурс, который предоставит мне подробный план обучения, как говорится, от, А до Я или под ключ.
Я пришел в Skillfactory, выбрал курс full-stack разработчик на PHP и JavaScript. С фронтендом я уже знаком, но мой бэкграунд достаточно сильно устарел. Нужно освежить свои знания как в верстке, так и в JavaScript.
В принципе, Skillfactory с данной задачей справляется. За 1,5 месяца обучения уже есть какие-то результаты. Мои знания освежились. Также на данном курсе я планирую познакомиться с PHP. Как бы давно с ним хотел познакомиться, также познакомиться с новым фреймворком Laravel.
В Skillfactory мне нравится системный подход подачи информации. Я могу заниматься в удобное для себя время. Есть большое количество самостоятельной работы, дедлайны, которые держат тебя в тонусе и не дают скучать. Также в Skillfactory имеется отличное community, обратная связь, как от менторов, кураторов, так и от технической поддержки, если это требуется.
Крайне желаю обратить свое внимание на Skillfactory. Здесь круто.
Студент курса «Fullstack-разработчик на PHP и JavaScript»
Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве. В настоящее время я являюсь действующим разработчиком, работаю в достаточно крупной организации, занимаюсь мобильной разработкой, а также знаком с .Net core и React. А не так давно я решил, что нужно расширять свой кругозор. И погрузиться в веб-разработку гораздо больше, чем оно у меня есть сейчас. И немножко отойти от мобильной разработки.
У меня не так много свободного времени, чтобы пойти в интернет, найти какую-то информацию, какие-то статьи, какие-то полезные ссылки. Поэтому я решил найти какой-то ресурс, который предоставит мне подробный план обучения, как говорится, от, А до Я или под ключ.
Я пришел в Skillfactory, выбрал курс full-stack разработчик на PHP и JavaScript. С фронтендом я уже знаком, но мой бэкграунд достаточно сильно устарел. Нужно освежить свои знания как в верстке, так и в JavaScript.
В принципе, Skillfactory с данной задачей справляется. За 1,5 месяца обучения уже есть какие-то результаты. Мои знания освежились. Также на данном курсе я планирую познакомиться с PHP. Как бы давно с ним хотел познакомиться, также познакомиться с новым фреймворком Laravel.
В Skillfactory мне нравится системный подход подачи информации. Я могу заниматься в удобное для себя время. Есть большое количество самостоятельной работы, дедлайны, которые держат тебя в тонусе и не дают скучать. Также в Skillfactory имеется отличное community, обратная связь, как от менторов, кураторов, так и от технической поддержки, если это требуется.
Крайне желаю обратить свое внимание на Skillfactory. Здесь круто.
Антон Пальшин
Студент курса «C++ разработчик»
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком. С детства мечтал работать в сфере ИТ. Привлекала удаленная работа из дома, зарплата и огромные возможности. Но вышло так, что пошел учиться по совершенно другой специальности. Теперь понимаю, что совершил ошибку и пора ее исправлять. Поэтому я записался на курс.
Skillfactory мне нравится подачей материала, возможностью заниматься в любое время, а также поддержка координаторов и менторов — помогут с любым вопросом в кратчайшие сроки. Рекомендую всем, кто собирается сменить профессию, но боялся, что уже не успеют.
Студент курса «C++ разработчик»
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком. С детства мечтал работать в сфере ИТ. Привлекала удаленная работа из дома, зарплата и огромные возможности. Но вышло так, что пошел учиться по совершенно другой специальности. Теперь понимаю, что совершил ошибку и пора ее исправлять. Поэтому я записался на курс.
Skillfactory мне нравится подачей материала, возможностью заниматься в любое время, а также поддержка координаторов и менторов — помогут с любым вопросом в кратчайшие сроки. Рекомендую всем, кто собирается сменить профессию, но боялся, что уже не успеют.
Николай Шумаков
Студент курса «Frontend-разработчик PRO»
Всем привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик. Меня всегда привлекала сфера ИТ. По основной профессии я интернет-маркетолог, и поэтому наши профессии соприкасались, но я не знал, с чего начать. Долгое время решался, долгое время не мог как-то правильно подойти к специальности. В какой-то момент узнал про программу фронтенд-разработчик с нуля на Skillfactory. Посмотрел программу. Посмотрел поддержку, то что есть всегда поддержка менторов, есть чат с одногруппники, не только со всеми студентами. И решился. Поэтому всем рекомендую, всем советую.
Студент курса «Frontend-разработчик PRO»
Всем привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик. Меня всегда привлекала сфера ИТ. По основной профессии я интернет-маркетолог, и поэтому наши профессии соприкасались, но я не знал, с чего начать. Долгое время решался, долгое время не мог как-то правильно подойти к специальности. В какой-то момент узнал про программу фронтенд-разработчик с нуля на Skillfactory. Посмотрел программу. Посмотрел поддержку, то что есть всегда поддержка менторов, есть чат с одногруппники, не только со всеми студентами. И решился. Поэтому всем рекомендую, всем советую.
Алексей Журавлев
Студент курса «Data Scientist»
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент. Живу и работаю в Москве. Примерно год назад мне стало интересно, возможно ли применить современные ИТ-технологии в работе музыкального и шоу-бизнеса.
Я записался на курс data science в Skillfactory и ничуть не жалею. В Skillfactory мне понравилось, что можно обучаться в собственном темпе, можно изучать достаточно сложные вещи с нуля. Понравилось общение с координаторами, с менторами. Понравилось до такой степени, что в итоге, закончив курс data science, я уже прошел курс SQL pro, и сейчас изучаю программирование для iOS.
Всем, кто сомневается в себе и думает, что ИТ — это очень сложно и невозможно освоить, порекомендую — сделайте шаг, попробуйте в Skillfactory.
Студент курса «Data Scientist»
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент. Живу и работаю в Москве. Примерно год назад мне стало интересно, возможно ли применить современные ИТ-технологии в работе музыкального и шоу-бизнеса.
Я записался на курс data science в Skillfactory и ничуть не жалею. В Skillfactory мне понравилось, что можно обучаться в собственном темпе, можно изучать достаточно сложные вещи с нуля. Понравилось общение с координаторами, с менторами. Понравилось до такой степени, что в итоге, закончив курс data science, я уже прошел курс SQL pro, и сейчас изучаю программирование для iOS.
Всем, кто сомневается в себе и думает, что ИТ — это очень сложно и невозможно освоить, порекомендую — сделайте шаг, попробуйте в Skillfactory.
Татьяна Мирко
Студент курса «Frontend-разработчик PRO»
Добрый день. Меня зовут Татьяна Мирко. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик. В Skillfactory я пошла учиться по рекомендации. Сразу понравилась сама структура программы. В нее входят все базовые понятия, все необходимые для меня знания. Это JAva, SCC, HTML верстка.
Подача материалов достаточно простая и для человека, который даже имеет небольшой опыт в этом и плохо знает какие-то языки программирования. Куратор курса всегда на любые вопросы отвечает, помогает.
Я абсолютно не жалею, то что я выбрала это направление. Для базовых знаний, которые мне пригодятся, я думаю, 100% в моей работе… я уже, кстати, многое использую, то что прошла, а я прошла совсем немного. Я не жалею, что я сюда пришла. Что мои коллеги разработчики, программисты порекомендовали мне учебную программу в Skillfactory.
И спасибо вам, ребята. Спасибо куратору курса, менторам замечательным. Всем, кто дает консультации в процессе общения. Спикерам на вебинарах — вы просто молодцы и отвечаете на все вопросы, очень терпеливые и внимательные. Большое и огромное спасибо.
Студент курса «Frontend-разработчик PRO»
Добрый день. Меня зовут Татьяна Мирко. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик. В Skillfactory я пошла учиться по рекомендации. Сразу понравилась сама структура программы. В нее входят все базовые понятия, все необходимые для меня знания. Это JAva, SCC, HTML верстка.
Подача материалов достаточно простая и для человека, который даже имеет небольшой опыт в этом и плохо знает какие-то языки программирования. Куратор курса всегда на любые вопросы отвечает, помогает.
Я абсолютно не жалею, то что я выбрала это направление. Для базовых знаний, которые мне пригодятся, я думаю, 100% в моей работе… я уже, кстати, многое использую, то что прошла, а я прошла совсем немного. Я не жалею, что я сюда пришла. Что мои коллеги разработчики, программисты порекомендовали мне учебную программу в Skillfactory.
И спасибо вам, ребята. Спасибо куратору курса, менторам замечательным. Всем, кто дает консультации в процессе общения. Спикерам на вебинарах — вы просто молодцы и отвечаете на все вопросы, очень терпеливые и внимательные. Большое и огромное спасибо.
Ника Гвенетадзе
Студент курса «Data Scientist»
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства. Я уже давно задумывался о смене работы, так как не хочу быть привязанным к одному месту работы, и у меня есть мечта путешествовать. Рассмотрев множество вакансий, я пришел к выводу, что ИТ-сфера является динамично развивающейся. И она очень востребована.
Проанализировав много предложений на рынках обучения, я пришел к выводу, что Skillfactory является одним из приоритетных на данный момент, так как они помимо того, что предоставляют очень качественный контент, и в любой точке мира. Ты можешь обучаться не только дома. Ты можешь обучаться, путешествовать и так далее. И по ходу дела еще и обучаться.
Очень много видеоматериалов. Очень много текстового материала, в котором очень тщательно, конкретно и подробно объясняется. Там дают еще и практические задания, которые выполняя, ты закрепляешь данный материал.
Помимо этого очень много вебинаров, и онлайн которые происходят, и те, которые уже в записи, которые можно просмотреть, и опять-таки закрепить тот материал, который ты уже выучил.
Плюс ко всему Skillfactory предоставляет мало того, что они тебя обучают, они тебе предоставляют возможность найти работу. Они тебе помогают составить грамотное резюме. Предоставляют тебе вакансии, какие существуют. Ты не просто учишься, но ты еще и получаешь возможность найти работу при помощи опытных менторов.
Я доволен Skillfactory, и рекомендую всем учиться там. И учеба возможна всегда в любом возрасте. Мне, допустим, 49 лет. Спасибо.
Студент курса «Data Scientist»
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства. Я уже давно задумывался о смене работы, так как не хочу быть привязанным к одному месту работы, и у меня есть мечта путешествовать. Рассмотрев множество вакансий, я пришел к выводу, что ИТ-сфера является динамично развивающейся. И она очень востребована.
Проанализировав много предложений на рынках обучения, я пришел к выводу, что Skillfactory является одним из приоритетных на данный момент, так как они помимо того, что предоставляют очень качественный контент, и в любой точке мира. Ты можешь обучаться не только дома. Ты можешь обучаться, путешествовать и так далее. И по ходу дела еще и обучаться.
Очень много видеоматериалов. Очень много текстового материала, в котором очень тщательно, конкретно и подробно объясняется. Там дают еще и практические задания, которые выполняя, ты закрепляешь данный материал.
Помимо этого очень много вебинаров, и онлайн которые происходят, и те, которые уже в записи, которые можно просмотреть, и опять-таки закрепить тот материал, который ты уже выучил.
Плюс ко всему Skillfactory предоставляет мало того, что они тебя обучают, они тебе предоставляют возможность найти работу. Они тебе помогают составить грамотное резюме. Предоставляют тебе вакансии, какие существуют. Ты не просто учишься, но ты еще и получаешь возможность найти работу при помощи опытных менторов.
Я доволен Skillfactory, и рекомендую всем учиться там. И учеба возможна всегда в любом возрасте. Мне, допустим, 49 лет. Спасибо.
Андрей Шевченко
Студент курса «Белый хакер»
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности. Пару месяцев назад решил повысить свои навыки, так как в этой сфере необходимо постоянно повышать свою квалификацию.
Skillfactory мне нравится подачей материалов, возможностью заниматься в любое время. Еще здесь классная поддержка от координаторов и менторов. Всегда помогут и отвечают на вопросы. Рекомендую всем, кто давно думает повысить свои навыки или сменить профессию.
Студент курса «Белый хакер»
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности. Пару месяцев назад решил повысить свои навыки, так как в этой сфере необходимо постоянно повышать свою квалификацию.
Skillfactory мне нравится подачей материалов, возможностью заниматься в любое время. Еще здесь классная поддержка от координаторов и менторов. Всегда помогут и отвечают на вопросы. Рекомендую всем, кто давно думает повысить свои навыки или сменить профессию.
Ольга Шутылева
Студент курса «Frontend-разработчик PRO»
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе. Решила поменять свой вид деятельности, и увлекла очень сильно сфера ИТ. Изначально пыталась самостоятельно обучиться, но видимо, из-за нехватки времени, или уверенности, или еще чего-то, у меня, в общем, это не очень получилось. Я поняла, что мне нужны курсы.
Просмотрев кучу различных курсов, меня где-то что-то постоянно смущало. Я, если честно, в этом плане очень сильно дотошная. Ведь нужно знать, куда ты и за что отдаешь денежку.
Я наткнулась на курсы от Skillfactory фронтенд-разработчик, и сразу же отписала. Наверное, на следующий день я его сразу и приобрела. На сегодняшний день я обучаюсь уже более 3 месяцев. И с уверенностью могу вам его рекомендовать. Я лично получила больше, чем ожидала.
Первое — это время. Для меня это очень важно. Вас никто не ограничивает во времени. Вы учитесь в то время и в том темпе, как вам комфортно. Второе — это подача материала. Материал подается в текстовом, в видеоформате, всякие игры, программы, тесты, задания, практика, тренажеры, куча всего, чтобы материал вам максимально усвоился.
И третье — это обратная связь. Она меня здесь, если честно, очень сильно приятно удивила. Все настолько добрые, отзывчивые, вам помогают. Кстати, есть общий чат со студентами, куда вы можете отписать, и вам помогут студенты. Лично мне иногда проще написать студенту, чем куратору.
В общем, Skillfactory я рекомендую.
Студент курса «Frontend-разработчик PRO»
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе. Решила поменять свой вид деятельности, и увлекла очень сильно сфера ИТ. Изначально пыталась самостоятельно обучиться, но видимо, из-за нехватки времени, или уверенности, или еще чего-то, у меня, в общем, это не очень получилось. Я поняла, что мне нужны курсы.
Просмотрев кучу различных курсов, меня где-то что-то постоянно смущало. Я, если честно, в этом плане очень сильно дотошная. Ведь нужно знать, куда ты и за что отдаешь денежку.
Я наткнулась на курсы от Skillfactory фронтенд-разработчик, и сразу же отписала. Наверное, на следующий день я его сразу и приобрела. На сегодняшний день я обучаюсь уже более 3 месяцев. И с уверенностью могу вам его рекомендовать. Я лично получила больше, чем ожидала.
Первое — это время. Для меня это очень важно. Вас никто не ограничивает во времени. Вы учитесь в то время и в том темпе, как вам комфортно. Второе — это подача материала. Материал подается в текстовом, в видеоформате, всякие игры, программы, тесты, задания, практика, тренажеры, куча всего, чтобы материал вам максимально усвоился.
И третье — это обратная связь. Она меня здесь, если честно, очень сильно приятно удивила. Все настолько добрые, отзывчивые, вам помогают. Кстати, есть общий чат со студентами, куда вы можете отписать, и вам помогут студенты. Лично мне иногда проще написать студенту, чем куратору.
В общем, Skillfactory я рекомендую.
Аркадий Хазанов
Студент курса «Python-разработчик»
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста. С программированием я познакомился еще в школе, но вот только сейчас почти 20 лет спустя я решил им заняться.
Сейчас я учусь на курсе разработчик Python. Мне нравится, что курс хорошо структурирован. Это позволяет мне лучше усваивать информацию. И карьерный центр позволит мне в будущем не совершить самых глупых ошибок новичка при трудоустройстве. Мне очень важно, что мои первые шаги в новой профессии будут сделаны под контролем более опытных товарищей.
Студент курса «Python-разработчик»
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста. С программированием я познакомился еще в школе, но вот только сейчас почти 20 лет спустя я решил им заняться.
Сейчас я учусь на курсе разработчик Python. Мне нравится, что курс хорошо структурирован. Это позволяет мне лучше усваивать информацию. И карьерный центр позволит мне в будущем не совершить самых глупых ошибок новичка при трудоустройстве. Мне очень важно, что мои первые шаги в новой профессии будут сделаны под контролем более опытных товарищей.
Александра Быстрова
Студент курса «Тестировщик-автоматизатор на Python»
Привет. Меня зовут Александра. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса. Я решила стать тестировщицей ПО. Мне очень нравится процесс поиска багов, очень нравится предлагать улучшения и делать сервисы лучше и удобнее для пользователей.
В Skillfactory мне нравится возможность посещать крутые вебинары с интереснейшими спикерами, которые делятся рабочими лайфхаками, что очень полезно. Кроме того, сама платформа очень удобна для отслеживания своего прогресса. Всегда можно написать менторам, которые помогут справиться с трудной задачей.
Сейчас я работаю над волонтерскими проектами по тестированию. Помогаю некоммерческим организациям улучшать их мобильные приложения. Желаю всем успехов в освоении новых профессий.
Студент курса «Тестировщик-автоматизатор на Python»
Привет. Меня зовут Александра. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса. Я решила стать тестировщицей ПО. Мне очень нравится процесс поиска багов, очень нравится предлагать улучшения и делать сервисы лучше и удобнее для пользователей.
В Skillfactory мне нравится возможность посещать крутые вебинары с интереснейшими спикерами, которые делятся рабочими лайфхаками, что очень полезно. Кроме того, сама платформа очень удобна для отслеживания своего прогресса. Всегда можно написать менторам, которые помогут справиться с трудной задачей.
Сейчас я работаю над волонтерскими проектами по тестированию. Помогаю некоммерческим организациям улучшать их мобильные приложения. Желаю всем успехов в освоении новых профессий.
Сергей Димов
Студент курса «Fullstack-разработчик на PHP и JavaScript»
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца. Когда я выбирал школу для обучения, я рассматривал несколько вариантов. И могу сказать, что когда со мной связался менеджер Skillfactory, мне понравилось, как скрупулезно мы с ним обсуждали мои ожидания от учебы и то, что школа может мне дать. Мои перспективы.
Принципы обучения в Skillfactory на уровне лучших онлайн-площадок в мире. Я имею опыт параллельного обучения на Coursera, и могу сказать, что принципы и подходы у ребят очень похожи. Например, в начале обучения ты должен очень четко сформулировать для себя, зачем ты учишься, каких целей ты хочешь добиться. И четко сформулировав эти цели, можешь более планомерно и уверенно к ним идти.
Что мне еще нравится? Очень много ссылок на дополнительные материалы в курсе. Я уже прочитал какое-то невероятное количество статей на разных ресурсах, которые либо очень информативные, либо очень глубоко разбирают какие-то вопросы, либо просто дают необычные какие-то интересные точки зрения на те вопросы, которые мы разбираем в течение учебного курса.
Курс построен очень последовательно. Тебя не торопят окунать сразу непосредственно в программирование, в кодинг. Первые пару месяцев ты вообще, в принципе, изучаешь что такое ИТ, какие есть сферы, какие существуют языки программирования. Мне такой подход тоже нравится — более широкий взгляд. Не ограничиваешься только непосредственно предметом, который ты изучаешь.
Практические задания тоже очень разнообразные. Я уже успел сделать небольшое мобильное приложение, сделать свой дизайн для него. Сделать свой небольшой простой сайт. И уже HTML и CSS, и разместил этот сайт на веб-ресурсе с помощью простых, но тем не менее, команд Python. Поддержка отвечает очень оперативно на все вопросы. Ребята очень лояльны и всегда готовы прийти к тебе на помощь.
В общем, я на текущий момент очень доволен обучением в школе Skillfactory. И приглашаю тебя присоединиться.
Студент курса «Fullstack-разработчик на PHP и JavaScript»
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца. Когда я выбирал школу для обучения, я рассматривал несколько вариантов. И могу сказать, что когда со мной связался менеджер Skillfactory, мне понравилось, как скрупулезно мы с ним обсуждали мои ожидания от учебы и то, что школа может мне дать. Мои перспективы.
Принципы обучения в Skillfactory на уровне лучших онлайн-площадок в мире. Я имею опыт параллельного обучения на Coursera, и могу сказать, что принципы и подходы у ребят очень похожи. Например, в начале обучения ты должен очень четко сформулировать для себя, зачем ты учишься, каких целей ты хочешь добиться. И четко сформулировав эти цели, можешь более планомерно и уверенно к ним идти.
Что мне еще нравится? Очень много ссылок на дополнительные материалы в курсе. Я уже прочитал какое-то невероятное количество статей на разных ресурсах, которые либо очень информативные, либо очень глубоко разбирают какие-то вопросы, либо просто дают необычные какие-то интересные точки зрения на те вопросы, которые мы разбираем в течение учебного курса.
Курс построен очень последовательно. Тебя не торопят окунать сразу непосредственно в программирование, в кодинг. Первые пару месяцев ты вообще, в принципе, изучаешь что такое ИТ, какие есть сферы, какие существуют языки программирования. Мне такой подход тоже нравится — более широкий взгляд. Не ограничиваешься только непосредственно предметом, который ты изучаешь.
Практические задания тоже очень разнообразные. Я уже успел сделать небольшое мобильное приложение, сделать свой дизайн для него. Сделать свой небольшой простой сайт. И уже HTML и CSS, и разместил этот сайт на веб-ресурсе с помощью простых, но тем не менее, команд Python. Поддержка отвечает очень оперативно на все вопросы. Ребята очень лояльны и всегда готовы прийти к тебе на помощь.
В общем, я на текущий момент очень доволен обучением в школе Skillfactory. И приглашаю тебя присоединиться.
Белоконский Артем
Студент курса «Python-разработчик»
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева. Прохожу онлайн-обучение в школе Skillfactory. Курс Python разработчик. Для меня это первые онлайн-курсы. Местами, конечно, сложновато. Информации очень много. И помимо того, что есть в курсе, надо читать дополнительно много. Быстро всё не приходит.
Информация поделена на модули. Модули занимают по-разному, как идет. Порой приходится, конечно, перечитывать и проходить еще раз, для того чтобы закрепить. Но в целом материал дается достаточно системно.
В принципе, пока я доволен. И двигаюсь к поставленным целям, чего и вам желаю.
Студент курса «Python-разработчик»
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева. Прохожу онлайн-обучение в школе Skillfactory. Курс Python разработчик. Для меня это первые онлайн-курсы. Местами, конечно, сложновато. Информации очень много. И помимо того, что есть в курсе, надо читать дополнительно много. Быстро всё не приходит.
Информация поделена на модули. Модули занимают по-разному, как идет. Порой приходится, конечно, перечитывать и проходить еще раз, для того чтобы закрепить. Но в целом материал дается достаточно системно.
В принципе, пока я доволен. И двигаюсь к поставленным целям, чего и вам желаю.
Преподаватели и авторы курса
Преподаватели и авторы
Алексей Семенов
Заведующий кафедрой математической логики и теории алгоритмов МГУ
Академик РАН
Senior ML-Engineer, МТС
Алек Леков
Основные компетенции — временные ряды, Deep Learning и нейронные сети.
Занимается консалтингом в сфере AI.
Занимается консалтингом в сфере AI.
Эмиль Магеррамов
Руководитель группы вычислительной химии в BIOCAD.
Создает сервисы и модели машинного обучения, которые помогают химикам быстрее выпускать лекарства.
Создает сервисы и модели машинного обучения, которые помогают химикам быстрее выпускать лекарства.
Ведущий автор разделов ML и DS
Маргарита Бурова
Эксперт по Data Science
Компетенции: Python, машинное обучение, cтатистика, анализ данных
Компетенции: Python, машинное обучение, cтатистика, анализ данных
Ведущий автор раздела MATH&ML
Автор раздела курса
Михаил Баранов
Эксперт по Data Science
Компетенции: машинное обучение, большие данные, Python
Компетенции: машинное обучение, большие данные, Python
Александр Рыжков
Руководитель команды LightAutoML
Kaggle Grandmaster
Компетенции: ML/DS, Python, математика, статистика, Kaggle
Kaggle Grandmaster
Компетенции: ML/DS, Python, математика, статистика, Kaggle
Автор раздела про KAGGLE
Екатерина Трофимова
Исследователь лаборатории методов анализа больших данных, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ
Компетенции: Python, PyTorch, CV, GNN
Компетенции: Python, PyTorch, CV, GNN
Автор модулей по EDA
Антон Киселев
Head of Marketing Analytics, Playrix
Эксперт по данным с опытом 15+ лет
Компетенции: Data Science
Эксперт по данным с опытом 15+ лет
Компетенции: Data Science
ведущий автор раздела «Введение в DS»
Андрей Рысистов
Эксперт DS, преподаватель Skillfactory, автор курсов, автор и соавтор нескольких научных исследований и работ.
Сфера интересов — искусственный интеллект в авиационных технических системах
Сфера интересов — искусственный интеллект в авиационных технических системах
Автор модулей по Python и ML
Стажер в команде ML Циан + ментор SF
Мария Жарова
Владимир Горюнов
Ментор SkillFactory на курсах Data Science, Data Engineering и Fullstack-разработчик на Python
Елена Мартынова
Компетенции: BI, SQL, Python,аналитика
Ментор SkillFactory
Леонид Саночкин
Научный сотрудник AIRI
10+ лет занимается исследованиями в области NLP
10+ лет занимается исследованиями в области NLP
Ментор по NLP
Менторы
Ваши навыки после курса
Иван Петров
Data Scientist
Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
Умею получать данные из веб-источников или по API
Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science
Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи
Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов
Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)
Специализируюсь на ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения отдельных задач
Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот
Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации
Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering)
Умею получать данные из веб-источников или по API
Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science
Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи
Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов
Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)
Специализируюсь на ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения отдельных задач
Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот
Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации
Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering)
KariFenix
Учусь в школе Skillfactory на курсе «Data Scientist c нуля до PRO». Школу выбирала по отзывам и рекомендациям от HR-специалиста с hh.ru. Так сложилось в сегодняшних реалиях, что пришлось искать новую профессию, к работе с данными я привыкла в своей предыдущей работе (16 лет опыта, уровень Principal). Проанализировав рекомендованные школы, остановилась именно на Skillfactory. Причиной послужил удобный, интуитивный интерфейс курса — в первую очередь. Очень нравится, как организована подача материала, пошаговое объяснение от простого к сложному. Поддержка менторов и возможность советоваться с другими студентами, очень на изи организован процесс коммуникации, учитывая, что все происходит в режиме онлайн. Сам курс удобен, всегда легко находишь, где остановился, чтобы продолжить изучать модуль.
Часто задаваемые вопросы
С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:
1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса. Этому вы научитесь в модулях по рекомендательным системам.
2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем для примера страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развития болезни. Прогнозирование вы изучите в блоке «Введение в машинное обучение».
3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара. Построению таких моделей посвящены разделы курса по анализу временных рядов.
4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем для примера банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом. Решать такие задачи вы научитесь в блоке «Математика и углубленное машинное обучение».
5. Области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере. Проекты нашей учебной программы не ограничены какой-то определенной индустрией — вы сможете понять весь спектр применения анализа данных.
1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса. Этому вы научитесь в модулях по рекомендательным системам.
2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем для примера страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развития болезни. Прогнозирование вы изучите в блоке «Введение в машинное обучение».
3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара. Построению таких моделей посвящены разделы курса по анализу временных рядов.
4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем для примера банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом. Решать такие задачи вы научитесь в блоке «Математика и углубленное машинное обучение».
5. Области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере. Проекты нашей учебной программы не ограничены какой-то определенной индустрией — вы сможете понять весь спектр применения анализа данных.
Ноутбук с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 8-10 часов в неделю и желание получить новые знания..
Нет, вам не понадобится знаний, выходящих за рамки школьной программы. Мы будем учить той математике, которая пригодится.
Если вы когда-то были знакомы с высшей математикой и статистикой, то вы сможете быстрее вспомнить материал.
Если вы когда-то были знакомы с высшей математикой и статистикой, то вы сможете быстрее вспомнить материал.
Нет, не нужно. Мы научим вас программировать.
Не обязательно. Знание языка — это, конечно, плюс, но выйти на хороший уровень по Data Science (уровня middle) и стать успешным специалистом можно и без него. Все наши учебные материалы на русском языке. Если вы можете читать на английском, это будет плюсом, но не является обязательным.
Сможете, конечно! Для занятий не нужен мощный домашний компьютер или дорогая видеокарта. Достаточно компьютера с выходом в интернет. Мы научим вас использовать облачные технологии для вычислений.
Думаем, неверно ставить вопрос таким образом. Лучше то, что вам больше нравится. Сферы специалистов похожи, но деятельность и результат разные.
Основное отличие в том, что дата-аналитик работает с ретроспективными данными и помогает руководителям бизнеса принимать решения на их основе. А дата-сайентист смотрит в будущее и создает такие модели, которые могут упростить, модифицировать, улучшить процессы в работе компании.
Основное отличие в том, что дата-аналитик работает с ретроспективными данными и помогает руководителям бизнеса принимать решения на их основе. А дата-сайентист смотрит в будущее и создает такие модели, которые могут упростить, модифицировать, улучшить процессы в работе компании.
В аналитику можно прийти из любой сферы и изучать направление с нуля. Бонусом будет техническое и IT-образование.
Основное отличие в том, что дата-аналитик работает с ретроспективными данными и помогает руководителям бизнеса принимать решения на их основе. А дата-сайентист смотрит в будущее и создает такие модели, которые могут упростить, модифицировать, улучшить процессы в работе компании.
Обучение может длиться от пяти месяцев до пяти лет — это зависит от образовательного учреждения. Курс «Data Scientist с нуля до PRO» от Skillfactory
рассчитан на 25 месяцев. За это время вы освоите продвинутую математику с азов, научитесь создавать ML-модели и работать с нейросетями, получите реальный опыт на практических проектах.
рассчитан на 25 месяцев. За это время вы освоите продвинутую математику с азов, научитесь создавать ML-модели и работать с нейросетями, получите реальный опыт на практических проектах.
Направления отличаются целями и задачами. Data Science извлекает полезную информацию из данных и предоставляет выводы для принятия решений. Она исследует паттерны, использует статистику, визуализирует данные. Machine Learning фокусируется на создании моделей, способных автоматически делать прогнозы на основе данных.
У специалистов разные цели в работе. Data Scientist решает задачи бизнеса: строит прогнозные модели, проверяет гипотезы, делает выводы. Data Engineer отвечает за удобное и надежное хранение информации и быстрый доступ к ней. Это позволяет другим специалистам работать с корректными и актуальными данными.
От 8 часов в неделю. Если уже есть опыт в этой сфере, то занятия и выполнение заданий займут меньше времени. Можно заниматься в удобном для вас графике.
Учитесь из любой точки в удобное время
Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате
Взаимодействие с участниками разных направлений, которое способствует развитию soft skills.
• Включаем в курсы задачи и вопросы из реальных собеседований
• Проводим онлайн-тренировки технических собеседований
• Помогаем составить резюме
• Проводим онлайн-тренировки технических собеседований
• Помогаем составить резюме
Во время обучения студенты решают настоящие практические задачи и тренируются на настоящих кейсах.
Определенные направления подготовки дают возможность получить реальный стаж и опыт
Студенты отрабатывают навыки на практике и могут пообщаться с потенциальными работодателями.