Курс «Полный курс по Data Science»
Компания: Skillfactory (Скиллфактори)
рейтинг:
Язык:
Кем вы сможете работать
Сколько зарабатывают (медиана hh.ru)
Окупаемость: стоимость курса ≈ 2 мес зарплаты junior-специалиста.
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Полный курс по Data Science (этот) | Skillfactory (Скиллфактори) | 135 000 ₽ | 12 месяцев | 4.8 | — | — |
| Специалист по data science | Яндекс Практикум | 112 000 ₽ | 8 месяцев | 4.7 | — | Перейти |
| Профессия Machine Learning Engineer | Skillbox (Скиллбокс) | 365 124 ₽ | 24 месяца | 4.0 | — | Перейти |
| Профессия Data Analyst | Skillbox (Скиллбокс) | 347 737 ₽ | 24 месяца | 5.0 | — | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Стек покрывает весь путь: от Python и SQL на старте до PyTorch, NLP и Computer Vision на продвинутом уровне — не нужно докупать отдельные курсы по каждому инструменту.
- Восемь проектов в портфолио — это конкретный результат, который можно показать на собеседовании, а не просто сертификат.
- Старт с нуля без требований к опыту: курс явно строит путь от базы, что важно для тех, кто меняет профессию.
- Широкий выбор профессиональных треков на выходе: Data Analyst, ML Engineer, Data Scientist — можно нащупать направление в процессе обучения.
Минусы и кому не стоит
- Год — это длинная дистанция. Доучиваются до конца единицы; если у вас нет привычки к самодисциплине в онлайне, риск бросить на середине высокий.
- Цена существенная. Для новичка без понимания рынка труда — это большая ставка; прежде чем платить, стоит пройти хотя бы один бесплатный модуль и убедиться, что формат заходит.
- Данных о реальном трудоустройстве выпускников в открытом доступе нет — оценить, сколько из прошедших курс получили работу по специальности, не получится.
Как выбрать курс по этому направлению
Выбирая курс по аналитике и Data Science, я бы смотрел на три вещи. Первое — практика: сколько проектов вы сделаете руками, а не посмотрите в видео. Если в программе сплошные «основы» и «введение» без задач на реальных данных — это сигнал. Второе — стек: Python, SQL, Pandas, инструменты визуализации вроде Power BI — это необходимый минимум, без него на рынке делать нечего. Третье — цена против горизонта окупаемости. Курс длиной в год и ценой в несколько сотен тысяч рублей — серьёзная ставка. Посчитайте по-простому: сколько вы реально начнёте зарабатывать на первой позиции, и сколько месяцев уйдёт, чтобы отбить вложение. Если цифры не сходятся — это не инвестиция, а покупка спокойствия.
Частые вопросы
Подойдёт ли курс, если я никогда не программировал?
По заявленным условиям — да, курс стартует с нуля и не требует опыта в программировании. Но честно: Data Science — одно из самых технически насыщенных направлений. Будет тяжело, особенно в первые месяцы. Если совсем нет опыта с кодом, попробуйте один вводный модуль до оплаты полного курса.
Сколько по времени занимает обучение?
Официальный срок — один год. На практике всё зависит от темпа: кто-то укладывается раньше, кто-то растягивает. Год — реалистичная оценка, если учиться регулярно по несколько часов в неделю.
Что будет, если не успею за год?
В fact-sheet данных о продлении доступа нет. Этот вопрос стоит уточнить у школы до оплаты — на берегу, а не когда упрётесь в дедлайн.
Дают ли документ об окончании?
Данных о документе в описании курса нет. Уточняйте напрямую в Skillfactory — что именно выдают и какой вес этот документ имеет у работодателей в вашем регионе.
Помогают ли с трудоустройством?
В факт-листе курса есть «карьерный трек» как навык, но конкретики по поддержке трудоустройства нет. Рекомендую спросить у школы напрямую: сколько выпускников устроились по специальности и в какие сроки — это честный способ оценить реальную ценность курса.
Стоит ли курс своих денег?
Считайте по-простому: стартовая зарплата Data Analyst или ML-специалиста в вашем городе против стоимости курса. Если разрыв очевиден и горизонт окупаемости разумный — имеет смысл. Если нет — это сигнал либо поискать вариант дешевле, либо убедиться, что вы точно дойдёте до конца.
Длительность курса
365 дней
Формат обучения
видеолекции и практические задания, соревнования на kaggle 6-8 часов в неделю
Обратная связь
Помощь одногруппников и преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Теория и практика
20% теории и 80% практики на реальных данных 55 теоретических модулей более 1000 упражнений 10 проектов
Чему научитесь
Использовать основные методы и алгоритмы Machine Learning
- Проводить статистический анализ и обрабатывать данные
- Строить предиктивные модели
- Разрабатывать алгоритмы и программировать на Python
- Повышать конверсию рекламных объявлений
- Реализовывать алгоритмы машинного обучения на Python и R
- Работать с нейросетями
- Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
- Работать с хранилищами данных разных типов
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
Преподаватели курса
Отзывы
Мне очень понравилась полнота и скорость ответа Константина на мои вопросы. Всегда по существу и вежливо.
Курс прошла на одном дыхании, материала более, чем достаточно, чтобы углублять в дальнейшем полученные знания и приступить к освоению Data Science. Очень рекомендую!
Спустя 2 месяца у меня появились сложности с финансами и я попросила менеджера приостановить для меня курс и спросила о возможном возврате средств. Если честно, морально я готовилась пройти 7 кругов ада, чтобы вернуть деньги, но весь процесс занял 4 дня. Очень ценю такое отношение к студентам.
Новичкам курс data science может быть полезен но 3 часа в неделю хватать не будет, чтобы самостоятельно разжевать все блоки.
1. Исходные данные:
— Уровень подготовки — zero.
— Уровень мотивации — высокий.
— Место жительства — Улан-Удэ.
— Разница во времени — 5 часов.
— Срок обучения - год. Сейчас завершает 2 модуль за почти 3 месяца обучения.
— Стоимость обучения — для нас очень высокая.
2. Формат удаленного обучения — очень удобный, учитывая маломобильность сына и то, что живём мы от Москвы на расс тоянии 5660 км. Стандартные занятия (лекция с презентацией, к которой можно возвращаться по необходимости), домашние задания (решение практических задач) Skillfactory дополняет оперативной поддержкой мощной службы менторского сопровождения. Ребята из команды — профессионалы с большой буквы, скрупулезно и методично отвечают на все вопросы, очень доброжелательны, отзывчивы и оказывают помощь при любых затруднениях.
3. При нулевой подготовке структура программы и содержание модулей с самых азов является огромным преимуществом. Если практически не знаком с программированием, то, да, суперсложно. Но и очень интересно. В начале обучение шло с большим трудом, а сейчас решение кейсов захватывает настолько, что учебный материал по 2 модулям сын смог усвоить близко к 100%.
4. Большой плюс — обучение ведут практики, «не испорченные» вузовскими подходами (есть с чем сравнить, сын учится в вузе). Лидеры цифрового сообщества строят занятия, исходя из своего опыта. Это совсем не означает, что теории совсем нет. Наоборот, практико-ориентированное обучение подстегивает к изучению теории, чтению разных источников, на которые даются ссылки.
5. Возможность покупки в рассрочку и хорошая скидка по акции — значимое достоинство обучения в Skillfactory. При этом стоимость обучения стала для сына хорошим мотиватором: «это большие для нас деньги, поэтому иду на серьёзный результат»!
6. Ещё один бонус — адресный подход к организации обучения, очень гибкий график: если не успеваешь, быстро и четко вносятся изменения. Темп, скорость, дедлайны определяет сам обучающийя, что отвечает индивидуальным возможностям и особенностям сына.
Учимся дальше. Результат есть. Будет ещё лучше.
изначально порадовали: комплексность программы, срок курса, формат, цена.
при прохождении обучения заметил следующее:
подача информации простая и понятная почти всегда (на 4,5 из 5), в непонятных моментах быстро получаешь ответ в чате курса в слаке.
информацию дают в достаточном объеме, чтобы решать все задачи курса и реальные задачи из работы.
я пока на втором модуле из 6, поэтому могу отвечать за этот момент только на сейчас:-)
особенности и советы:
для планомерного освоения и запоминания необходима самодисциплина и регулярность занятий: позаниматься по 5 часов в день на выходных - очень сложно продвинуться дальше (постоянно приходится тогда возвращаться назад).
кураторы особо не подгоняют, поэтому для тех, кому необходим контроль со стороны, может быть не очень комфортно заниматься.
объем информации в курсе достаточный, но нужно работать в чате (задавать и искать ответы на вопросы), с документацией, стэковерфлоу и иногда делать чуть больше упражнений, чем на курсе, чтобы закрепить некоторые знания.
лично мне иногда не хватает фундаментальных системных объяснений: общие подходы в разработке или аналитике, на которых потом можно выстраивать все остальные подходы. с этим приходится работать самостоятельно.
моё итоговое мнение: в целом курс нравится по всем параметрам и стоит своих денег



