Очно или онлайн

Data Science. Уровень 1. Инструменты и технологии

Name: Data Science. Уровень 1. Инструменты и технологии
Price: 28750 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.0 (2 reviews)
Author: Сергей Кукушкин

Учебный Центр «Специалист» ★ 4,0 · 2 отзыва

Курс знакомит с инструментами и технологиями Data Science: от постановки задачи до оценки моделей машинного обучения. Подойдёт аналитикам и новичкам в IT, которые хотят освоить практические методы работы с данными на Python и R без сложной математики. В результате слушатели смогут строить конвейеры машинного обучения, готовить данные и оценивать качество моделей.

Объём: 24 ак. ч. аудиторных + 24 ак. ч. самостоятельной работы
Формат: Очно или онлайн
Ближайший старт: 25 октября

Чему вы научитесь

Формулировать задачи анализа данных — от постановки целей до построения прогноза
Анализировать и визуализировать данные, находить закономерности и представлять результаты
Строить конвейеры машинного обучения, объединяя этапы подготовки, обучения и оценки моделей
Применять алгоритмы машинного обучения, включая ансамбли (бэггинг, бустинг, стекинг, Random Forest)
Готовить данные к обучению: очищать, нормализовать, конструировать признаки, устранять выбросы
Работать с табличными данными: загружать из разных источников, трансформировать и готовить выборки
Оценивать модели, интерпретировать метрики качества и сравнивать алгоритмы для регрессии и классификации
Визуализировать данные, модели, инсайты и финальные результаты для отчётов и презентаций
Использовать автоматизацию для настройки пайплайнов и ускорения обучения моделей

Программа курса

8 модулей · 24 ак. ч. аудиторных + 24 ак. ч. самостоятельной работы

1Модуль 1. Введение2 ак.ч
- Постановка задачи
- Анализ и визуализация данных
- Проверка статистических гипотез
- Прогнозирование
2Модуль 2. Машинное обучение4 ак.ч
- Модели и алгоритмы
- Конвейер машинного обучения
- Использование программирования
- Практика: построение конвейера машинного обучения
- Практика: использование алгоритмов машинного обучения
3Модуль 3. Работа с табличными данными3 ак.ч
- Загрузка и подготовка табличных данных
- Работа со структурой таблиц
- Работа с выборками
- Практика: загрузка данных из файла
- Практика: загрузка данных из базы данных
- Практика: трансформация таблиц
4Модуль 4. Ансамбли моделей3 ак.ч
- Совместная работа нескольких алгоритмов
- Бэггинг
- Бустинг
- Стекинг
- «Случайный лес» (Random Forest)
- Практика: использование случайного леса
- Практика: построение собственных моделей при помощи инструментов программирования
5Модуль 5. Подготовка данных4 ак.ч
- Непрерывные и дискретные признаки
- Шкальные признаки
- Категориальные признаки
- Конструирование признаков
- Очистка данных
- Устранение выбросов
- Нормализация данных
- Практика: подготовка данных для обучения нейросети
6Модуль 6. Оценка аналитической модели4 ак.ч
- Регрессионные и классификационные задачи
- Оценка регрессионных моделей
- Оценка классификационных моделей
- Практика: сравнение нескольких регрессионных моделей
- Практика: сравнение нескольких классификационных моделей
- Практика: настройка классификатора
7Модуль 7. Визуализация2 ак.ч
- Визуализация данных
- Визуализация модели
- Отчёты
- Практика: визуализация данных
- Практика: визуализация инсайтов
8Модуль 8. Дополнительные инструменты и технологии2 ак.ч
- Настройка конвейера машинного обучения
- Использование автоматизации при обучении моделей

Преподаватели: Самородов Федор Анатольевич

Кому подойдёт курс

Аналитики, работающие с Excel, SQL или Power BI

Позволит выйти за рамки стандартных отчётов и глубже анализировать данные.

Новички в IT

Даёт возможность освоить Data Science без сложной математики и программирования.

Планирующие переход в Data Science

Поможет разобраться в отличиях Data Science, BI и машинного обучения для осознанного выбора пути.

Подготовка: Успешное окончание курса «Основы программирования и баз данных» или эквивалентная подготовка.

Как проходит обучение

Формат: очно или онлайн
Расписание: воскресенье 10:00–17:10
Объём: 24 ак. ч. аудиторных + 24 ак. ч. самостоятельной работы
Практика: практика с первых занятий, работа с реальными данными; предусмотрены практические задания в рамках модулей

Бонусы: Бесплатные 24 ак. ч. самостоятельной практики в компьютерных классах Центра (по предварительному согласованию)

Стоимость обучения

Для частных лиц 28 750 ₽

Для организаций31 490 ₽

Сравнение с рубрикой «IT и программирование» (1389 курсов с ценой): медиана — 45 000 ₽, большинство программ — от 10 990 ₽ до 151 100 ₽. Этот курс дешевле медианы на 36%.

10 990 ₽151 100 ₽

Смотреть курсы рубрики подешевле →

Цены — по данным сайта школы на 24 октября 2026. Перед оплатой уточните актуальную стоимость и скидки у школы.

Плюсы и минусы

Оценка редакции Курсографа по фактам со страницы курса.

Сильные стороны

Обучение проходит на бесплатных инструментах Python и R, без корпоративного ПО
Практика с первых занятий на реальных данных
Гибкий формат: очно или онлайн
Дополнительные 24 ак. ч. самостоятельной работы в классах Центра бесплатно

На что обратить внимание

Требуется предварительная подготовка в объёме курса «Основы программирования и баз данных» или эквивалентная
Занятия проходят только по воскресеньям, что может не подойти при плотном графике
Стоимость для организаций выше, чем для частных лиц

Преподаватели курса

Самородов Федор Анатольевич Преподаватель · опыт 27 лет

Отзывы о школе Учебный Центр «Специалист»

Василий ★★★★☆ 30 июня 2025

Прекрасная школа обучения, которая успешно работает в различных направлениях. Все процессы отточены до мелочей. Можно обучаться по технике — трактора, крана, экскаватора и многим другим специальностям.

Алексей ★★★★★ 30 июня 2025

Обучение на категорию А2 прошло отличным образом. Учебные помещения уютные, преподаватели внимательные и компетентные, техника для практики есть. Экзамены сдавали два инспектора: один проверял теорию в классе, другой — водителя на площадке. Всё было организовано на высшем уровне,…

Все 2 отзыва о школе →

Учились здесь? Оставьте отзыв

Частые вопросы о курсе

Нужна ли математическая подготовка для прохождения курса?

На курсе минимум сложной теории, акцент на практические навыки. Однако требуется успешное окончание курса «Основы программирования и баз данных» или эквивалентная подготовка.

Какой документ выдается после обучения?

Информация о выдаваемом документе на странице не указана. По завершении обучения проводится итоговая аттестация.

Можно ли учиться онлайн?

Да, курс можно пройти как очно, так и дистанционно в режиме онлайн. Для записи на онлайн-обучение нужно изменить тип обучения в корзине.

Сколько времени займет обучение?

Аудиторная нагрузка составляет 24 академических часа, плюс предусмотрено 24 академических часа самостоятельной работы. Занятия проходят по воскресеньям с 10:00 до 17:10.

Какие инструменты используются на курсе?

Обучение проходит на Python (версия 3.x) и R (версия 4.x). Корпоративное или платное ПО не применяется.