Компания: Skillbox (Скиллбокс)
Язык: 
Актуальная программа курса (6 модулей, по данным школы)
- Введение в Data Science
- Основы статистики и теории вероятностей
- Основы математики для Data Science
- Machine Learning. Junior
- Machine Learning
- Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
Кем вы сможете работать
Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 135 вакансиям)
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Machine Learning с нуля до Junior (этот) | Skillbox (Скиллбокс) | 127 155 ₽ в месяц | 12 месяцев | — | — | — |
| Data Scientist с нуля | Netology (Нетология) | 7 месяцев | 5.0 | Диплом о проф. переподготовке | Перейти | |
| Специалист по data science | Яндекс Практикум | 168 500 ₽ | 8 месяцев | 4.6 | Диплом о проф. переподготовке | Перейти |
| Полный курс по Data Science | Skillfactory (Скиллфактори) | 148 500 ₽ | 12 месяцев | 4.5 | Диплом школы | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Финальное участие в Kaggle-соревновании — это живая практика с реальным рейтингом, а не учебный датасет из папки с курсом. Работодатели смотрят на Kaggle-профиль.
- Стек закрывает то, что реально спрашивают на собеседованиях Junior-уровня: Python, SQL, EDA — три кита, без которых не пройти даже тестовое задание.
- Гарантия трудоустройства с возвратом денег — редкость даже среди крупных школ. Если условия прописаны в оферте, это серьёзный сигнал уверенности в результате.
- Рейтинг Skillbox на mooc.ru — 4.90, что для курса с массовой аудиторией говорит о стабильном качестве поддержки и обратной связи.
Минусы и кому не стоит
- Год обучения при полной занятости — тяжело. Если нет дисциплины удерживать темп самостоятельно, курс такой длины превращается в марафон без финишной ленты.
- Цена около двухсот пятидесяти тысяч рублей — одна из самых высоких в сегменте. Без чёткого понимания условий гарантии трудоустройства это ощутимый финансовый риск.
- Программа заявлена двумя блоками без детализации модулей — непонятно, какой процент времени уходит на теорию, а какой на практику. Это стоит выяснить до оплаты.
Когда этот курс вам не нужен
Если вы уже пишете на Python, работали с pandas и понимаете, что такое обучение модели, — этот курс начнётся слишком медленно. Он построен на старте с нуля, и первые месяцы будут повторением знакомого. Также не стоит брать его, если горизонт — быстрый старт: год — это год. И если бюджет ограничен, а цель — просто познакомиться с ML, есть более короткие форматы по другой цене.
Как выбрать курс по этому направлению
Первое, на что смотрю в ML-курсе для нуля, — не модули, а финишная точка. Финиш должен быть публичным: не «итоговый проект в личном кабинете», а что-то, что можно показать рекрутеру. Kaggle-соревнование — один из немногих таких форматов: результаты открыты, профиль проверяем. Стек — второй фильтр. Python и SQL на входе обязательны; если курс предлагает «познакомиться с Python», а не работать на нём с первого модуля, — это не курс для Junior-а, это вводный урок. Третье — цена и срок в связке. Год обучения за двести с лишним тысяч рублей — это не «купить знания», это вложение, которое окупается только при одном условии: вы дошли до конца и собрали портфель. Гарантия трудоустройства с возвратом денег звучит убедительно, но до подписания стоит выяснить: что именно считается выполненным обязательством со стороны школы и что — с вашей. Условия разные у всех.
Частые вопросы
Можно ли пройти курс полностью с нуля, без опыта в программировании?
Курс заявлен как старт с нуля, Python входит в программу. Но ML — математически нагруженная область: линейная алгебра и базовая статистика сделают погружение проще. Совсем без них — сложнее, но возможно.
Сколько времени в неделю нужно уделять учёбе?
Курс рассчитан на триста шестьдесят пять дней. При стандартном ритме — от десяти до пятнадцати часов в неделю. Если темп ниже, срок растягивается; это нормально, если доступ не ограничен по времени.
Какой документ выдают после окончания?
В данных о курсе информации о документе об окончании нет. Уточните этот момент у школы напрямую перед записью.
Как устроена гарантия трудоустройства?
Skillbox заявляет: помогут найти работу или вернут деньги. Конкретные условия — сроки, требования к выпускнику, что считается «найденной работой» — прописаны в оферте. Читайте её внимательно: детали там решают всё.
Зачем Kaggle в программе?
Kaggle-соревнования — стандартный способ набрать публичный портфель в ML. Результаты видны в профиле, их можно показать на собеседовании. Это не формальность, а практический выход курса в реальную среду.
Подойдёт ли курс тем, кто хочет стать аналитиком данных, а не ML-инженером?
Частично — да: Python, SQL и разведочный анализ нужны обеим профессиям. Но вектор курса — именно ML-инженерия. Если цель остановиться на аналитике без машинного обучения, есть более короткие и дешёвые варианты.
Поделиться
Длительность курса
365 дней
Формат обучения
Видеолекции по 3–5 часов в неделю.
Обратная связь
Индивидуальный подход наставника к каждому ученику и обсуждение заданий с одногруппниками в закрытом чате.
Теория и практика
82 тематических модуля, 80 практических работ
Чему научитесь
- Работать с источниками данных CSV, XML и XLSX, JSON.
- Визуализировать данные и сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.
- Разбираться в разных моделях машинного обучения.
- Работать с машинным зрением.
- Писать рекомендательную систему для реального клиента.
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
Преподаватели курса
Отзывов об этом курсе пока нет
Ниже — отзывы о школе Skillbox (Скиллбокс): они помогут составить впечатление, но в рейтинге курса не учитываются. Проходили этот курс? Поделитесь — это поможет другим студентам.