Разложили по полочкам: теперь у каждого этапа Data Science — свой курс

Data Science — это не просто модный термин, а ключ к современному бизнесу. От прогнозирования спроса до анализа поведения пользователей — компании всё чаще принимают решения на основе данных. Но чтобы действительно стать профи, одних знаний по алгоритмам мало. Важно понимать весь путь: от постановки задачи до внедрения модели в production — особенно когда дело касается больших данных.

Чтобы вам было легче освоить эту систему и развиваться в профессии, мы переработали структуру курсов: раньше их было 3, теперь — 4, и каждый отвечает за свой этап.

DS-0: Погружение в профессию. Основы работы с большими данными

Это вводный курс, который помогает понять саму структуру профессии, логику работы с данными и применимость подходов Data Science в разных сферах. Мы говорим не только о технологиях, но и о мышлении, задачах и ролях в проектной команде.

Что внутри:

• Где применяется Data Science и зачем бизнесу работа с данными
• Как устроен полный цикл анализа: от постановки задачи до результата (методика CRISP-DM)
• Основы статистики и машинного обучения: корреляция, регрессия, классификация
• Знакомство с ИИ: нейросети, GPT-модели, ИИ-помощники и no-code-инструменты
• Кто есть кто в профессии: роли, компетенции и как выбрать своё направление

Курс помогает войти в профессию осознанно без лишнего кода на старте, но с глубоким пониманием сути работы и её структуры.

DS-1: Как думает дата-сайентист — полный цикл работы с данными

Многие курсы учат «строить модель», но упускают суть — как правильно подходить к задаче. DS-1 — это фундамент, где мы разбираем весь путь: от бизнес-проблемы до оценки результата.

Что внутри:

• Как формулировать задачу и собирать нужные данные
• Exploratory Data Analysis (EDA) — что смотреть в первую очередь
• Feature engineering и подготовка датасета
• Метрики и интерпретация результатов
• Как доносить выводы до бизнеса

Вы научитесь не просто писать код, а понимать, зачем каждый шаг, где ошибки, и как не сбиться с курса.

DS-2: Алгоритмы и их применение — подбираем лучшее под задачу

Раньше мы разбирали по одному алгоритму на каждую задачу. Теперь — целый арсенал решений, с разбором нюансов и сравнением.

Что изменилось:

• Не «один метод на тип задачи», а 10+ подходов с разбором плюсов и минусов
• Под классификацию — Random Forest, XGBoost, нейросети
• Для поиска аномалий — Isolation Forest, One-Class SVM, автоэнкодеры
• Разбор кейсов и объяснение, почему именно этот метод

Вы не заучиваете список алгоритмов, а учитесь осознанно выбирать решение под задачу и данные.

DS-3: Big Data — масштабируем решения с гибкими технологиями

Это уже не про выбор алгоритма, а про то, как построить работающую систему на больших объемах данных. Раньше мы фокусировались на Microsoft-стеке, но теперь курс стал универсальным.

Что внутри:

• Хранилища: Data Lake, Lakehouse, Mesh
• Обработка: Spark, Dask, Hadoop, шардинг
• Стриминг: Kafka, Flink, Spark Streaming
• Облака: AWS EMR, Databricks, BigQuery — сравнение подходов
• Практика: настройка кластера, потоковая обработка, оптимизация хранилищ

Вы поймете, как масштабировать решения под большие данные, независимо от платформы и вендора.

Теперь обучение построено чётко по этапам:

• DS-0 — Понять, как устроен мир данных и зачем вам туда.
• DS-1 — Научиться формулировать задачи и работать с данными.
• DS-2 — Освоить алгоритмы и применять их к задачам.
• DS-3 — Масштабировать решения и работать с Big Data-технологиями.

Темы больше не перекрываются — каждый курс заточен под свой этап, с упором на практику и реальные задачи.

Хотите стать дата-сайентистом? Теперь у вас есть понятный и рабочий маршрут.