Освойте востребованную профессию
с нуля за 6 месяцев
Старт потока 22 июля 2025

Введение
в Data Science

Профессия

Команда сопровождения поддержит вас в обучении

Диплом
о профессиональной переподготовке

Обучение полностью онлайн

Совместная программа

О программе:
Образовательная программа направлена на формирование комплекса профессиональных знаний и умений, необходимых для работы в области анализа больших данных, проведения аналитической работы и прогнозирования с применением технологий анализа данных, формирование системных знаний и компетенций, необходимых для профессиональной деятельности с применением технологий Big Data.

Вы научитесь

Разрабатывать аналитическое решение по поставленной задаче
Cобирать данные из открытых источников с помощью библиотек BeautifulSoap, Scrapy, Selenium, Requests. Парсить данные
Извлекать данные из одной и более таблиц и считать базовые метрики с помощью агрегаций
Извлекать любые данные из реляционной БД и конструировать аналитические метрики
Писать оптимальные запросы и строить пайплайны данных
Осуществлять проверку, обработку и анализ данных с помощью языка программирования Python
Применять в работе ключевые математические методы и основы статистики для проверки гипотез
Разрабатывать модели машинного обучения в зависимости от решаемой задачи, а также осуществлять оценку качества моделей
Делать выводы и интерпретировать полученные результаты на языке предметной области

Будете владеть инструментами

Python

высокоуровневый язык программирования
Pandas

инструмент анализа и манипулирования данными с открытым исходным кодом
Matplotlib

библиотека для работы с графикой
Beautifulsoup

библиотека для синтаксического разбора файлов HTML / XML
Scrapy

фреймворк для веб-краулинга
Selenium

инструмент для автоматизации действий веб-браузера
Requests

библиотека, с помощью которой можно делать запросы в интернет
sciPy

библиотека для языка программирования Python
PostgreSQL

свободная объектно-реляционная система управления базами данных
Seaborn

импорт наборов данных и библиотек
NumPy

библиотека, позволяющая выполнять широкий спектр математических операций над массивами
scikit-learn

библиотека, предназначенная для машинного обучения
JSON

модуль стандартной библиотеки Python для обмена данными

>250 000 ₽

200 000 ₽

150 000 ₽

64 000 ₽

3+ лет стажа

1+ год стажа

зарплата начинающего

после 6 лет стажа

Средняя зарплата дата-специалистов в России

по данным hh.ru и Роснавык, 2024 год

Программа курса, 6 месяцев

С нашей командой поддержки

Тьюторы-практики помогают разобраться в каждой теме, кураторы направляют к цели и не дают остановиться на полпути

Подготовка с нуля

Материалы курсов понятны каждому — кто только знакомится с аналитикой или продолжает обучение

Обучение у экспертов

Все материалы готовят преподаватели-практики Центра прикладного анализа больших данных ТГУ и специалисты индустрии

Практика и трудоустройство

80% занятий — практические. Лучших студентов рекомендуем на работу нашим партнёрам

Аналитиком может стать каждый

3851 студент уже с нами

76% доходят до конца обучения с поддержкой нашей команды

80% трудоустроенных выпускников-аналитиков

5200 студентов уже с нами

82% доходят до конца обучения с поддержкой нашей команды

80% трудоустроенных выпускников-аналитиков

Преподаватели курса

Татьяна
Кабанова

Доцент кафедры ТВиМС, Институт прикладной математики и компьютерных наук НИ ТГУ
Полина
Басина

Аналитик, Центр прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
Анастасия
Абазовская

Инженер-программист, VDOM Research, Team lead Академии Дата-Дайвинг
Вячеслав
Бакулин

Data-scientist, Центр прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
Даниил
Джепаров

Ведущий BI аналитик, RNT Group
Георгий Пономарев

Team Lead Analyst, Playrix
Екатерина
Савина

Аналитик, Центр прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
Анастасия
Кеба

Data-scientist, Институт прикладной математики и компьютерных наук НИ ТГУ
Татьяна
Никитина

Аналитик, управление оптовых продаж Газпромнефть-Региональные продажи

Освоить навык

Заполните форму, и мы свяжемся с вами