Прохожу курс по Data Science на SkillFactory - взялся за него с прицелом сменить профессию и поправить финансовую ситуацию. Формат стандартный: теория на платформе, видеолекции, онлайн-семинары, практические задания.
За 2 месяца обучения главное, что бросилось в глаза - маловато встроенной практики. Ссылки на внешние источники есть, Google никто не отменял, но если бы все материалы были собраны внутри курса, учиться было бы заметно удобнее. Хотя тут есть и обратная сторона: когда сам ищешь ответы в сети, информация запоминается лучше, и это в итоге полезный навык для реальной работы.
По времени - порядка 10-12 часов в неделю, и это не так легко, как кажется на старте, особенно если параллельно работаешь на основной работе.
Сообщество в Slack организовано неплохо - можно общаться с потоком, задавать вопросы менторам, получать ответы от других студентов. Напоминания о семинарах приходят, пропуски минимизированы. Есть раздел с подготовкой резюме и помощью с вакансиями - до этого этапа пока не дошел, так что оценить не могу, посмотрим.
Курс «Математика для Data Science»
Составитель: Денис Сметнёв · Обновлено: 04.08.2026 · Оценка на MOOC.ru: 4.8 из 5 — по 5 отзывам на нашем сайте
Средний
17 900 ₽
★ 4.9 · 7 отзывов
от 1 492 ₽/мес
в рассрочку (прим.)
Средний
17 900 ₽
★ 4.9 · 7 отзывов
от 1 492 ₽/мес
в рассрочку (прим.)
Компания: Skillfactory (Скиллфактори)
рейтинг:
Язык: 
Уровень: Средний
Длительность: 2 месяца
Формат: Онлайн
💼 Гарантия или возврат денег
Почему мы рекомендуем:
проверен 7 отзывами, гарантия или возврат денег — оценка по нашей методике (рейтинг, цена, трудоустройство, диплом)
Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 135 вакансиям)
Junior
100 000 ₽
Middle
174 000 ₽
Senior
200 000 ₽
Окупаемость: стоимость курса ≈ 1 мес зарплаты junior-специалиста.
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Математика для Data Science (этот) | Skillfactory (Скиллфактори) | 2 месяца | 4.9 | — | — | |
| Профессия Data Analyst | Skillbox (Скиллбокс) | 24 месяца | 5.0 | — | Перейти | |
| Математика для Data Science | OTUS (Отус) | 6 месяцев | 4.8 | — | Перейти | |
| Специалист по data science | Яндекс Практикум | 112 000 ₽ | 8 месяцев | 4.6 | Диплом о проф. переподготовке | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Гарантия возврата при нетрудоустройстве — если не найдёте работу в течение полугода после окончания, стоимость курса возвращают. Условие прописано в договоре.
- Средний уровень без лишнего повторения — программа рассчитана на тех, у кого математическая база уже есть: курс идёт от неё, а не тратит время на азбучные истины.
- Два месяца — компактный срок для математического курса, без размазывания на полгода.
Минусы и кому не стоит
- Нет данных о программе и модулях — заранее неизвестно, какие именно темы разбираются и в каком объёме. Перед покупкой стоит запросить у школы подробный план.
- Не для новичков: средний уровень означает, что курс предполагает математическую базу. Если школьная алгебра давно забыта, освоить материал будет сложно.
- Нет информации о документе об окончании — неизвестно, выдаётся ли сертификат и какого образца.
Когда этот курс вам не нужен
Курс не нужен, если вы уже уверенно работаете с матстатистикой и линейной алгеброй на практике — материал будет повторением пройденного. Также не подойдёт тем, кто ищет курс с нуля: средний уровень входа здесь — не маркетинговое преуменьшение. И не стоит брать его только ради гарантии трудоустройства, не разобравшись в условиях договора.
Как выбрать курс по этому направлению
Три вещи, на которые стоит смотреть при выборе математического курса для Data Science. Первое — честно оцените свой уровень входа: «средний» здесь означает, что матрицы, p-value и основы теорвера уже не чужие понятия. Хочется систематизировать и углубить знакомую базу — курс подходит. Если школьная математика давно не открывалась — это другой запрос, начинайте с вводного. Второе — читайте условия гарантии трудоустройства до оплаты, а не после: что считается активным поиском, какие документы нужны, каков срок. «Вернём деньги за полгода» — конкретное обещание, но с конкретными требованиями в договоре. Третье — считайте, ради чего берёте курс: тридцать тысяч рублей оправданы, если математика — реальный барьер на пути к новой роли или следующему проекту. Если пробел точечный и несрочный, иногда достаточно пары хороших учебников.
Частые вопросы
Подойдёт ли курс, если я совсем не помню математику со школы?
Нет. Курс рассчитан на средний уровень — это значит, что базовые понятия (функции, уравнения, основы статистики) уже должны быть знакомы. Полным новичкам лучше начать с вводного курса по математике или статистике.
Сколько времени займёт обучение?
Официальная длительность курса — два месяца. Реальный темп зависит от вашей загруженности и того, насколько глубоко разбираете каждую тему.
Как устроена гарантия трудоустройства?
Skillfactory обещает вернуть деньги, если не найдёте работу в течение полугода после завершения курса. Конкретные условия — какие документы нужны, что считается активным поиском — прописаны в договоре, их стоит прочитать до оплаты.
Выдают ли сертификат или диплом?
Данных о документе об окончании в описании курса нет. Уточните этот вопрос у школы напрямую, если сертификат важен для вашего работодателя или резюме.
Чем этот курс отличается от бесплатных материалов по математике для ML?
Бесплатные источники дают материал, но не дают структуры, обратной связи и гарантии результата. Платный курс с трудоустройством — другая история: вы платите в том числе за сопровождение и юридическое обязательство школы. Оправдано ли это тридцатью тысячами рублей — зависит от вашей цели.
Какая математика нужна для Data Science?
В первую очередь — линейная алгебра (матрицы, векторы), теория вероятностей и математическая статистика. Без этого сложно понять, как работают большинство ML-алгоритмов. Именно на это направлен курс, судя по его названию и уровню.
17 900 ₽ · от 1 492 ₽/мес
Перейти на страницу курса
Поделиться
Длительность курса
60 дней
Формат обучения
видеолекции и практические задания
Обратная связь
Помощь одногруппников и преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Теория и практика
20% теории и 80% практики на реальных данных 4 теоретических модуля с упражнениями после каждого
Чему научитесь
- Понимать законы математики и статистики
- Определять линейную зависимость с помощью матриц
- Решать задачи с векторами и матрицами на кейсе агентства недвижимости, с системами линейных уравнений и образами вектора, задачи оптимизации различными методами и на определение корреляции
- Прогнозировать бюджет организации с помощью временных рядов
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
МАТРИЦЫ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
Преподаватели курса
Отзывы
Курс «Математика для Data Science»
Проверенный
413x4ndr_fd5
413x4ndr_fd5
Курс «Математика для Data Science»
Data Science в процессе: плюсы и минусы
Проверенный
Дата отзыва 02.10.2022
Дата окончания курса 2022
Курс «Математика для Data Science»
Проверенный
kotik_1397
kotik_1397
Курс «Математика для Data Science»
Data Science для работы с реальными задачами
Проверенный
Выбрала курс по Data Science осознанно - работаю с базой данных публикаций в университете, веду статистику, и мне нужны были инструменты для автоматизации этой работы. Плюс не скрою, в голове была и мысль о возможной смене работы в перспективе.
Прошла пока только 10% курса, но уже понятно, как применить материал к своей области. Объясняют доступно, без лишней воды. Для тех, кто думает о трудоустройстве, есть вебинары и чаты - это отдельная инфраструктура внутри курса.
Из того, что немного не зашло лично мне: первые модули дублировались в двух форматах - аудио/текст и видео, это понятно, под разные типы восприятия. Но в нескольких последних модулях видеозаписей уже не было, а я лучше воспринимаю именно через видео. Критичным не назову - информацию получить можно, просто чуть менее комфортно.
По темпу всё хорошо. Начала активно, прошла несколько модулей вперед, потом время на учебу резко сократилось - но не отстала, даже запас остался. Темп выстроен так, что не давит.
Поддержка реально работает: вопросы закрывают быстро. Чувствуется, что курс делали с расчетом на студента, а не на галочку.
Прошла пока только 10% курса, но уже понятно, как применить материал к своей области. Объясняют доступно, без лишней воды. Для тех, кто думает о трудоустройстве, есть вебинары и чаты - это отдельная инфраструктура внутри курса.
Из того, что немного не зашло лично мне: первые модули дублировались в двух форматах - аудио/текст и видео, это понятно, под разные типы восприятия. Но в нескольких последних модулях видеозаписей уже не было, а я лучше воспринимаю именно через видео. Критичным не назову - информацию получить можно, просто чуть менее комфортно.
По темпу всё хорошо. Начала активно, прошла несколько модулей вперед, потом время на учебу резко сократилось - но не отстала, даже запас остался. Темп выстроен так, что не давит.
Поддержка реально работает: вопросы закрывают быстро. Чувствуется, что курс делали с расчетом на студента, а не на галочку.
Дата отзыва 29.09.2022
Дата окончания курса 2022
Курс «Математика для Data Science»
Проверенный
EdwardBht
EdwardBht
Курс «Математика для Data Science»
Data Science в Skillfactory - впечатления
Проверенный
Учусь на Data Science в Skillfactory. Материала на курсе вполне достаточно - много дополнительных ссылок, литературы. Особенно понравилась система вебинаров: они доступны в записи в любой момент, можно пересматривать после прохождения модуля, и к каждому модулю есть свой вебинар. Приятная деталь - можно выбрать спикера, который тебе ближе по подаче.
Честно скажу: без личного желания тут делать нечего, никто разжевывать не будет - и это нормально. Программирование требует усилий, и оооочень серьезных.
Из пожеланий - хотелось бы меньше теории и больше практики, желательно сразу "задача - потом теория к ней", а не наоборот. Еще было бы здорово, если бы на курсе были игровые задания с рейтингом - решил задачку, получил очки. И начинать такие задачки с самого простого, буквально с print('Hello World').
Честно скажу: без личного желания тут делать нечего, никто разжевывать не будет - и это нормально. Программирование требует усилий, и оооочень серьезных.
Из пожеланий - хотелось бы меньше теории и больше практики, желательно сразу "задача - потом теория к ней", а не наоборот. Еще было бы здорово, если бы на курсе были игровые задания с рейтингом - решил задачку, получил очки. И начинать такие задачки с самого простого, буквально с print('Hello World').
Дата отзыва 31.07.2022
Дата окончания курса 2022
Курс «Математика для Data Science»
Проверенный
Sashkina_radost
Sashkina_radost
Курс «Математика для Data Science»
Data Science как хобби и тренажер для ума
Проверенный
Учусь в Skillfactory на Data Science - для меня это скорее хобби, хотя кто знает, может когда-нибудь и сменю основную профессию. Лекции крутые, дополнительных материалов много, менторы реально в теме и помогают разобраться. Нравится, что можно учиться в своем темпе и при необходимости сдвигать дедлайны. Из минусов - это реально rocket science: сложно, местами больно и долго. Но если уже начал, остановиться сложно. Рекомендую даже просто как тренажер для мозга - ученым можешь ты не быть, а дата саентистом быть обязан.
Дата отзыва 07.07.2022
Дата окончания курса 2022
Курс «Математика для Data Science»
Проверенный
Владимир Чебров
Владимир Чебров
Курс «Математика для Data Science»
Data Science хороший курс
Проверенный
Хороший курс. Есть моменты, которые не очень понятны в процессе учёбы, по причине недостаточной собственной подготовки. Но в целом база даётся по ходу курса очень хорошая и с помощью профильной литературы и практики отлично закрепляется. Для того, кто хочет освоить новое направление и реально заинтересован в изучение, очень даже подойдёт.
Дата отзыва 09.05.2021
Дата окончания курса 2021
Курс «Математика для Data Science»
Проверенный
PolinaRudakova
PolinaRudakova
Курс «Математика для Data Science»
Data Science с нуля - полгода в процессе
Проверенный
Учусь уже полгода по направлению Data Science, пришла вообще без опыта в программировании. Бывает реально сложно, но выручает Slack - там всегда можно задать вопрос и получить ответ. Самой трудной темой оказалась Math&Stat, и вот тут материала заметно не хватало, пришлось много гуглить самостоятельно. В остальном нравится, что всё идет последовательно: не бросают сразу в глубину, постепенно вводят в специальность, знакомят с разными платформами для разработчиков. Школа заметно старается развиваться и улучшаться, это чувствуется.
Дата отзыва 21.02.2021
Дата окончания курса 2021
Евгения
Евгения
Полина, интересно, вы уже закончили курс? Как думаете какие шансы на трудоустройство?
Курс «Математика для Data Science»
Проверенный
Роман Кузьмин
Роман Кузьмин
Курс «Математика для Data Science»
Спасибо!
Проверенный
Очень благодарен за курс и поддержку на всем его протяжении. С головой окунулся в ранее чуждый для меня мир математики, на практике столкнулся со всеми страшными вещами которых раньше чурался и смог если и не полностью победить страх перед мат. формулами, то хотя бы спокойно и вдумчиво копать вглубь и не бояться ошибаться. Вынес практические методы для анализа данных, в которых буду тренироваться еще по всей видимости долгие годы. Вообще курс изобилует материалом. Концептуально понял процентов 80-90 курса, практически осознал как применять процентов 20-30 курса. Если честно у меня до сих пор взорван мозг от объема информации, но потихоньку все устаканивается. Спасибо преподавателям, что отвечали на все мои вопросы и старались по максимуму адаптировать материал для моего уровня. Считаю оправданной каждую потраченную копейку. Планирую и в дальнейшем проходить курсы на данной платформе после того как перепройду еще несколько раз самостоятельно данный материал, практически внедрю его и на основе нового взгляда пересмотрю свое понимание машинного обучения и работу с данными.
Дата отзыва 03.12.2019
Дата окончания курса 2019
больше курсов
Похожие курсы компании
17 900 ₽
Перейти на страницу курса