Обзор курса Полный курс по Data Science от Skillfactory
В программе курса «Полный курс по Data Science» онлайн-школы Skillfactory — «Введение в Data Science» на 190 часов: работа с данными, Python, Pandas, получение данных через API, базы данных и SQL, подготовка данных, разведочный анализ, первое знакомство с машинным обучением. Программа состоит из восьми модулей.
Автор: Александра СыщенкоАвтор об IT и профессиональном обучении · О редакцииСодержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Полный курс по Data Science от Skillfactory — годовая программа с нуля до уровня junior, где к обычному для этого направления набору добавлены две вещи: 120 академических часов математики и статистики отдельными модулями и специализация на выбор объёмом 190 часов. Авторы названы поимённо и с местами работы: SberData, EQ SberDevices, BIOCAD, LightAutoML, НИУ ВШЭ, Wildberries. Куратор — Алек Леков, Senior ML Engineer в МТС. Обучение полностью дистанционное, в портфолио обещано 8–9 проектов, есть стажировка в «Моторике» — у производителя бионических протезов. Базовый тариф стоит 6 790 ₽ в месяц вместо 11 317 ₽.
Цены показаны только помесячным платежом в рассрочке на 36 месяцев, поэтому итог считается вручную: базовый тариф — 244 440 ₽, «Персональный» — 338 040 ₽, «Персональный +» — 716 040 ₽. Фактическая скидка по всем трём тарифам одинаковая и составляет ровно 40%, хотя в баннере акции говорится о выгоде до 55% — это разные предложения, и какое из них применимо к вашему тарифу, стоит уточнить у менеджера одной фразой. При заявленных 660 академических часах базовый тариф выходит примерно в 370 ₽ за час.
Программа обучения
Программа состоит из восьми модулей. Первый — «Введение в Data Science» на 190 часов: работа с данными, Python, Pandas, получение данных через API, базы данных и SQL, подготовка данных, разведочный анализ, первое знакомство с машинным обучением. Он заканчивается проектом.
Второй и третий модули — математический фундамент: «Основы математики для Data Science» на 70 часов и «Статистика и теория вероятностей» на 50 часов. Это ровно та часть, которую в коротких курсах обычно пропускают, а потом она всплывает на собеседовании в вопросах про распределения и проверку гипотез.
Четвёртый модуль — специализация на выбор объёмом 190 часов; конкретный набор направлений на странице не раскрыт, и это стоит уточнить до оплаты, поскольку речь идёт о заметной части программы. Пятый модуль, «Data Analyst», тоже на 190 часов и с собственным проектом, шестой — «Machine Learning», снова 190 часов и проект. Седьмой модуль отведён выпускной работе на 160 часов, восьмой — работе с центром карьеры и трудоустройству.
Здесь стоит обратить внимание на арифметику: в шапке заявлено 660 академических часов, а сумма по модулям даёт 1 040. Скорее всего, часть блоков пересекается или модуль специализации засчитывается вместо какого-то из основных, но перед оплатой имеет смысл попросить у менеджера итоговый объём именно вашей траектории — от этого зависит и реальный срок, и цена академического часа.
Преподаватели курса
Автором программы заявлен академик РАН Алексей Семёнов, заведующий кафедрой математической логики и теории алгоритмов МГУ, — его роль описана как участие в разработке, а не ведение занятий. Куратор курса — Алек Леков, Senior ML Engineer в МТС, специалист по временным рядам и глубокому обучению.
Авторы разделов названы с должностями: Юлдуз Фаттахова, AI Product Manager в SberData; Артур Самигуллин, team lead Product Intelligence в EQ SberDevices; Эмиль Магеррамов из BIOCAD; Маргарита Бурова на разделе математики и машинного обучения; Александр Рыжков, Kaggle Grandmaster и руководитель LightAutoML; Екатерина Трофимова из НИУ ВШЭ на модулях по разведочному анализу; Антон Киселев, Head of Marketing Analytics в Playrix; Мария Жарова из Wildberries; Елена Мартынова, научный сотрудник AIRI. Почти у каждого указано, за какой раздел он отвечает.
Как проходит обучение
Формат обучения полностью дистанционный: записанные лекции, задания для самостоятельной работы, тренажёры, разбор сложных тем на вебинарах с менторами. Темп студент задаёт сам, доступ к материалам остаётся бессрочно.
Поддержка построена на двух ролях: менторы — практикующие дата-сайентисты — отвечают на вопросы и проверяют домашние задания, координаторы закрывают организационные вопросы. Разница между тарифами именно в объёме личного внимания: базовый обходится общением в чате, «Персональный» и «Персональный +» добавляют индивидуальные консультации с экспертом, причём разрыв в цене между крайними тарифами почти трёхкратный, так что их состав стоит сверить построчно.
Сроки, нагрузка и поддержка
Заявленный срок — 12 месяцев при нагрузке в среднем 10 часов в неделю, то есть 2 часа в будни или 5 часов в выходные. Если исходить из 660 академических часов, при 10 часах в неделю программа занимает 66 недель — это больше года; если из суммы модулей в 1 040 часов, то заметно больше. Обе цифры расходятся с заявленными 12 месяцами, и это первое, что имеет смысл прояснить: сколько часов в вашей траектории и на какой срок рассчитан ваш поток.
Рассрочка оформляется на 36 месяцев через банки-партнёры. Проверка показывает, что переплаты в ней нет: 11 317 ₽ × 36 = 407 412 ₽ — это и есть полная цена базового тарифа, а 6 790 ₽ × 36 = 244 440 ₽ — она же со скидкой 40%. Отдельно школа заявляет возврат денег, если выпускник не найдёт работу за 6 месяцев после курса: условие закреплено в договоре, а текст соглашения о гарантии трудоустройства выложен в подвале сайта — его стоит прочитать до оплаты, там описано, что считается добросовестным поиском работы.
Практика и результат обучения
Проекты идут по ходу программы: по одному после «Введения в Data Science», «Data Analyst» и «Machine Learning», плюс выпускная работа на 160 часов. Всего в портфолио школа обещает 8–9 проектов. Дополнительно работает формат «Фэктори» — задачи от компаний-партнёров, которые студенты решают командами: по данным школы, через него прошло более 300 уникальных задач, среди партнёров названы «Ашан», «Детский мир», Россельхозбанк, Ozon, «Газпром нефть» и Wildberries.
Отдельно стоит стажировка в «Моторике»: нужно усовершенствовать прототип протеза руки на базе оптических датчиков. Для курса по анализу данных это редкий случай, когда учебный проект связан с производством, а не с очередным открытым датасетом. Школа приводит и статистику: 75% участников «Фэктори» достигли карьерных целей, 90% выпускников работают по новой специальности. Цифры внутренние, со стороны их не проверить.
Какой документ выдают
Вид документа зависит от образовательной программы: по дополнительной профессиональной программе выдают диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, по программе дополнительного образования — сертификат об окончании курса. Деталь, которую легко пропустить: чтобы получить именно диплом, нужно попросить менеджера записать вас на обучение по тарифу с ДПО. То есть выбор тарифа влияет не только на количество консультаций, но и на вид итогового документа, — это стоит проговорить до оплаты.
Сведения о лицензии школы
Курс ведёт ООО «Скилфэктори», ИНН 9702009530, ОГРН 1197746648813, Москва, Ленинский проспект, дом 6, строение 20. На странице курса указана бессрочная лицензия на образовательную деятельность № Л035-1298-77/179609 от 19.01.2022, а в разделе сведений об образовательной организации даты приведены иначе: лицензия с 15.12.2020, бессрочная запись в реестре лицензий — с 20.06.2022. Действующую запись проще один раз посмотреть там же; учредителем указано ООО «Скилбокс».
Плюсы и минусы
Плюсы
- 120 академических часов математики и статистики отдельными модулями — то, что в коротких курсах обычно пропускают
- Специализация на выбор объёмом 190 часов внутри основной программы
- 8–9 проектов в портфолио плюс задачи от компаний через формат «Фэктори»: Ozon, «Ашан», Россельхозбанк, Wildberries
- Стажировка в «Моторике» с доработкой прототипа протеза руки на оптических датчиках
- Рассрочка на 36 месяцев без переплаты: 11 317 ₽ × 36 = 407 412 ₽ — ровно цена базового тарифа без скидки
Минусы
- В шапке заявлено 660 академических часов, а сумма по модулям даёт 1 040 — итоговый объём траектории стоит уточнить
- Фактическая скидка по всем тарифам — 40%, тогда как в баннере акции говорится о выгоде до 55%
- 660 часов при 10 часах в неделю дают 66 недель — это больше заявленных 12 месяцев
- Состав модуля «Специализация на выбор» на странице не раскрыт, хотя это 190 часов программы
- Разрыв между базовым тарифом и «Персональным +» почти трёхкратный — 244 440 ₽ против 716 040 ₽
Кому подойдёт курс
Курс рассчитан на новичка: Python преподают с азов, математику дают отдельными модулями, требований к подготовке нет. Годовой формат с нагрузкой около 10 часов в неделю рассчитан на совмещение с работой, и именно из такой аудитории собраны истории выпускников на странице — инструктор по йоге, переводчик, финансист, руководитель группы кредитных инспекторов.
Хорошо ложится программа и на аналитика, который уже работает с данными, но хочет перейти к моделям. Модули «Data Analyst» и «Machine Learning» по 190 часов каждый дают обе стороны профессии, а специализация на выбор позволяет углубиться в то, что ближе к текущим задачам.
Не подойдёт курс тем, кто рассчитывает уложиться в три-четыре месяца: даже по минимальной оценке объём тянет на год с лишним. Не подойдёт он и тем, кто хочет сразу узкую специализацию вроде компьютерного зрения или NLP: здесь это части общей программы, и глубину придётся добирать отдельно.
Вывод: стоит ли учиться?
Сильные стороны курса — математический фундамент, разведённые по объёму модули аналитики и машинного обучения, авторы из SberData, BIOCAD, Wildberries и AIRI и практика, которая заканчивается не учебным датасетом, а задачей от компании. Рассрочка посчитана честно, а гарантия возврата денег при отсутствии работы прописана в договоре.
До оплаты стоит закрыть три вопроса: сколько академических часов в вашей траектории, что входит в модуль специализации и какая скидка действует для выбранного тарифа. Все три решаются одним разговором с менеджером и ничего не меняют в главном: по объёму практики и составу авторов это одна из наиболее полных годовых программ по Data Science.
Источники
- Страница курса «Полный курс по Data Science» на сайте Skillfactory
- Сведения об образовательной организации Skillfactory
История обновленийОбновлены сведения о курсе.
- У курса «Полный курс по Data Science» обновлены стоимость, скидка и характеристики курса.