Новогодние комбо и бонусы!
00
00
00
дней
часов
минут
00
секунд
:
:
:

Симулятор Data Science == |

> Получите опыт, решая кейсы бизнеса из разных индустрий
> Создайте пет-проект для портфолио
> Продолжайте развиваться в области машинного обучения, анализа данных и AI
01
дней
02
часов
03
минут
04
секунд

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Симулятор Data Science

— это образовательная подписка по анализу данных, машинному обучению и AI

80+ реальных задач бизнеса
Три уровня сложности
Можно начать с самого простого и постепенно повышать сложность по мере развития навыков
Retail, E-commerce, FinTech, FoodTech, EdTech, Реклама и другие
Разные индустрии
Python, SQL, A/B-тесты, Метрики, LLM, Рекомендательные системы, прогнозирование, деплой и многое другое
Тематические подборки
Уникальные пет-проекты для портфолио
Разрабатываются в команде под руководством экспертов индустрии
ClickHouse, FastAPI, MLFlow, DVC, Spark и еще 10+ инструментов
Большой выбор инструментов
Комьюнити из 500+ человек
Чат с авторами и другими студентами с доступом навсегда
Симулятор — не просто тренажер, а живой продукт
Ежемесячные обновления в задачах и пет-проектах с учетом запросов студентов

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
точка а - До работы с Симулятором
точка В - После работы с Симулятором
Нет опыта работы
Получаю первый оффер
Симулятор Data Science поможет получить реальный опыт, чтобы выделиться на собеседовании.
Не понимаю, куда расти дальше
Берусь за новые амбициозные проекты
Симулятор Data Science поможет набраться нужного опыта и изучить решения Senior-специалистов.
точка а - До работы с Симулятором
точка В - После работы с Симулятором
Нет опыта работы
Получаю первый оффер
Симулятор Data Science поможет получить реальный опыт, чтобы выделиться на собеседовании.
Не понимаю, куда расти дальше
Берусь за новые амбициозные проекты
Симулятор Data Science поможет набраться нужного опыта и изучить решения Senior-специалистов.

Кому подойдет Симулятор Data Science>>

Хотите научиться применять AI в работе и выделяться на рынке труда

Интересующимся AI

Работаете ML-инженером и хотите набраться опыта для решения более интересных задач

ML-инженерам

Задачи Data Science для изучающих AI
Практические задачи Data Science для ML-инженеров
Работаете аналитиком и хотите развиваться в сфере аналитики или ML

Аналитикам

Симулятор Data Science для аналитиков
Освоили базу по аналитике или ML и хотите получить работу

Начинающим карьеру

Задачи по Data Science для начинающих с нуля
новогодние комбо!
9 190 ₽ / мес.
при рассрочке на 12 месяцев
97 890 ₽
одним платежем
или
deep learning engineer
+ симулятор data science (3 месяца)
Станьте экспертом в AI: наш курс Deep Learning + симулятор DS научат решать реальные задачи. От базы до продвинутых техник — ваш путь к успеху!
инженер данных
+ симулятор data science (3 месяца)
Знания DS помогут инженерам данных эффективнее сотрудничать с дата-сайентистами, понимая их потребности для создания оптимальных пайплайнов и хранилищ под ML-модели.
9 790 ₽ / мес.
при рассрочке на 12 месяцев
103 490 ₽
одним платежем
или

заЯВКА НА КОМБО

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по комбо.

заЯВКА НА КОМБО

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по комбо.

что нужно для начала //

Понимаете, как работать с циклами, списками и классами на базовом уровне
Знаете, как делать fit-predict
Представляете, что такое математическое ожидание
Умеете делать простые селекты и джойны
PYTHON
SQL
СТАТИСТИКА
ML
Для трека по машинному обучению

Не уверены, что вам подходит симулятор?

Заявка на консультацию по практическому курсу Data Science
Оставьте заявку на консультацию — мы расскажем подробнее и поможем подобрать программу под ваши цели и уровень

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

истории наших студентов>>

«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»
«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»
«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»
«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»

после симулятора data science

> Использую линтеры, документирую весь код в едином стиле, аннотирую типы, тестирую код через Pytest

до симулятора

> Хаотично пишу код на Python, редко пишу документацию, тестирую код в голове и через print
> Владею SQL на базовом уровне, боюсь вложенных запросов
> Не знаю, что такое t-test и p-value
> В ML знаю только fit-predict
> Спокойно пишу большие SQL-запросы с CTE, JOIN и оконными функциями
> Понимаю статистические критерии и знаю, как связать их с моделями машинного обучения
> Умею проводить A/B-тесты
> Могу реализовать кастомные метрики и алгоритмы, построить эмбеддинги
> Могу деплоить модели и сервисы
> Получил хорошие стартовые знания по Docker, FastApi, DVC, PySpark, MLflow
«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»
«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»
«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»
«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»

до симулятора

> 2 года проходил стажировку и полгода работал ML-инженером
> Знал базу классического ML, работал с CV
> Не знал, как решить рабочую задачу, связанную с рекомендательными системами

после симулятора data science

> Разобрался в основах рекомендательных систем, в частности метриках, запустил на работе персональные рекомендации и рекомендации сопутствующих товаров
> Научился строить эмбеддинги, которые используются для рекомендаций и прогнозирования спроса
> Улучшил навыки использования сложных SQL-запросов
> Устроился на работу в Ozon
«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»
«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»
«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»
«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»

до симулятора

> 1,5 года работал на позиции Middle ML Engineer в аутсорс-компании
> Устал от однообразных задач на работе и хотел сменить работу

после симулятора data science

> Расширил кругозор в ML-задачах
> Нашел новую работу благодаря сообществу, спустя время сам собеседовал студентов симулятора
«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»
«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»
«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»
«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»

до симулятора

> Не имел опыта работы в IT
> Прошел курсы по ML

после симулятора data science

> Погрузился в работу ML-инженера
> Понял, как и зачем применять конкретные технологии на практике
> Хотел закрепить знания на практике и поработать с задачами, приближенными к реальным, чтобы найти работу
> Обрел уверенность в своих силах и прошел собеседование

после симулятора data science

> Использую линтеры, документирую весь код в едином стиле, аннотирую типы, тестирую код через Pytest

до симулятора

> Спокойно пишу большие SQL-запросы с CTE, JOIN и оконными функциями
> Хаотично пишу код на Python, редко пишу документацию, тестирую код в голове и через print
> Владею SQL на базовом уровне, боюсь вложенных запросов
> Не знаю, что такое t-test и p-value
> Понимаю статистические критерии и знаю, как связать их с моделями машинного обучения
> В ML знаю только fit-predict
«У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах»
> Умею проводить A/B-тесты
> Могу реализовать кастомные метрики и алгоритмы, построить эмбеддинги
> Могу деплоить модели и сервисы
> Получил хорошие стартовые знания по Docker, FastApi, DVC, PySpark, MLflow
Никита
Илья
Ильдар
Даниил

после симулятора data science

> Разобрался в основах рекомендательных систем, в частности метриках, запустил на работе персональные рекомендации и рекомендации сопутствующих товаров

до симулятора

> Научился строить эмбеддинги, которые используются для рекомендаций и прогнозирования спроса
> 2 года проходил стажировку и полгода работал ML-инженером
> Знал базу классического ML, работал с CV
> Не знал, как решить рабочую задачу, связанную с рекомендательными системами
> Улучшил навыки использования сложных SQL-запросов
«На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science»
> Устроился на работу в Ozon
Никита
Илья
Ильдар
Даниил

после симулятора data science

> Расширил кругозор в ML-задачах

до симулятора

> Нашел новую работу благодаря сообществу, спустя время сам собеседовал студентов симулятора
> 1,5 года работал на позиции Middle ML Engineer в аутсорс-компании
> Устал от однообразных задач на работе и хотел сменить работу
«Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии»
Никита
Илья
Ильдар
Даниил

после симулятора data science

> Погрузился в работу ML-инженера

до симулятора

> Понял, как и зачем применять конкретные технологии на практике
> Не имел опыта работы в IT
> Прошел курсы по ML
> Хотел закрепить знания на практике и поработать с задачами, приближенными к реальным, чтобы найти работу
> Обрел уверенность в своих силах и прошел собеседование
«У меня не было опыта работы в IT, хотя за плечами было множество пройденных курсов»
Никита
Илья
Ильдар
Даниил

примеры задач на курсе //

BOOSTING UNCERTAINTY

Уровень: Hard
Мы прогнозируем объемы продаж маркетплейса для миллионов товаров с помощью градиентного бустинга. Стейкхолдеры хотят узнать, насколько мы уверены в предсказаниях модели. Ваша задача — оценить надежность ее предсказаний для данных в будущем.
Tree-Based Models / SQL / Time-Series
NLP / Transformers / OpenAI
Цель — научиться генерировать краткое содержание любого ролика на YouTube. Вы освоите API OpenAI и преобразуете наш LLM-сервис в веб-приложение с помощью Streamlit.
Уровень: Medium

VIDEO SUMMARY

Разработчики AI-продукта несколько недель назад запустили свое приложение. Удержание пользователей — ключевой фактор для определения того, удовлетворяет ли продукт потребности аудитории. Но как понять, будет ли сервис давать ценность спустя неделю, месяц, полгода? В этой задаче вы узнаете эффективный способ.
SQL / Metrics
Уровень: Medium

RETENTION RATE

BOOSTING UNCERTAINTY

Уровень: Hard
Мы прогнозируем объемы продаж маркетплейса для миллионов товаров с помощью градиентного бустинга. Стейкхолдеры хотят узнать, насколько мы уверены в предсказаниях модели. Ваша задача — оценить надежность ее предсказаний для данных в будущем.
Tree-Based Models / SQL / Time-Series
NLP / Transformers / OpenAI
Цель — научиться генерировать краткое содержание любого ролика на YouTube. Вы освоите API OpenAI и преобразуете наш LLM-сервис в веб-приложение с помощью Streamlit.
Уровень: Medium

VIDEO SUMMARY

Разработчики AI-продукта несколько недель назад запустили свое приложение. Удержание пользователей — ключевой фактор для определения того, удовлетворяет ли продукт потребности аудитории. Но как понять, будет ли сервис давать ценность спустя неделю, месяц, полгода? В этой задаче вы узнаете эффективный способ.
SQL / Metrics
Уровень: Medium

RETENTION RATE

примеры пет-проектов на курсе >>

CViewer
Телеграм-бот для автоматической проверки резюме
Телеграм-бот CViewer - Пример проекта на симуляторе
Вы всегда можете предложить свою идею команде Симулятора
ваш проект
Предложи свой идею проекта команде симулятора
В рамках Симулятора вы можете объединиться в команды и реализовать свой уникальный пет-проект.
Телеграм-бот, который ловит спам-сообщения и автоматически блокирует их создателей.
SpamKiller
Телеграм-бот SpamKiller - Пример проекта на симуляторе

Как работать с Симулятором Data Science //

задачи

проекты

> Выбирайте идею для проекта или предлагайте свою
> Выбирайте задачи любого уровня сложности и тематики
> Объединяйтесь с другими студентами симулятора в команды
> Знакомьтесь с необходимой теорией на платформе и в предложенных дополнительных источниках
> Реализуйте уникальный проект под руководством экспертов индустрии
> Приступайте к решению бизнес-задачи, используя актуальные инструменты
> Забирайте проект в портфолио
> Отправляйте решение на проверку
Проекты в рамках практического курса Data Science
> Сразу получайте подробную ОС от проверяющей системы
> Задавайте вопросы AI-помощникам — Еве и Аде
> Обсуждайте задачи с экспертами и другими участниками
> Сравнивайте свое решение с эталонным решением от авторов

ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ >>

  • Похожая задача попалась на собеседовании

    На одном собеседовании мне попалась задача по метрикам ранжирования, которую я уже решал в симуляторе: по обратной связи я был чуть ли не единственным, кто смог назвать метрики ранжирования и реализовать функцию.

    Читать полностью →
    Дугар
  • Симулятор — живой продукт

    Самое интересное и мотивирующее, что симулятор постоянно развивается. Очень активное и отзывчивое комьюнити. Пул задач регулярно расширяется, добавляются новые интересные вызовы.

    Читать полностью →
    Антон
  • Можно выбирать только то, что интересно или возможно по уровню

    Понравилось, что задачи разделены по уровням и ты сам выбираешь, какую задачу тебе решать. Больше всего понравились задачи уровня hard, так как это многосоставные задачи с некоторым сюжетом, которые приходилось делать несколько дней, а то и несколько недель. Но и из задач уровней easy и medium тоже получилось извлечь много полезного. Уверен, что каждый для себя сможет найти в симуляторе что-то полезное, будь он новичок или уже специалист.

    Читать полностью →
    Евгений
  • Всем советую платформу за такую поддержку

    Меня впечатлила обратная связь. При возникновении проблем в большинстве случаев поддержка оперативно помогала и давала подсказки. Ещё один большой плюс — канал с полезными ссылками. Также понравилось, что постоянно собирают фидбек для улучшения платформы. В общем, спасибо персоналу, всем советую платформу за такую поддержку.

    Читать полностью →
    Александр
  • Похожая задача попалась на собеседовании

    На одном собеседовании мне попалась задача по метрикам ранжирования, которую я уже решал в симуляторе: по обратной связи я был чуть ли не единственным, кто смог назвать метрики ранжирования и реализовать функцию.

    Читать полностью →
    Дугар
  • Симулятор — живой продукт

    Самое интересное и мотивирующее, что симулятор постоянно развивается. Очень активное и отзывчивое комьюнити. Пул задач регулярно расширяется, добавляются новые интересные вызовы.

    Читать полностью →
    Антон

Авторы Симулятора Data Science //

ВАЛЕРИЙ БАБУШКИН
Senior Principal в BP
БОГДАН ПЕЧЁНКИН
Фаундер AI-стартапа Vibe
Алексей Аверьянов
Сергей Артюхин
Младший автор Симулятора ML & Аналитик в Яндекс.Маркет
Младший автор Симулятора ML & Инженер по машинному обучению
Данил Картушов
Младший автор Симулятора ML & Recsys ML Engineer в Datalab Automacon

Стоимость>>

Беспроцентная рассрочка от наших партнёров
90 дней
+ 80+ реальных DS-задач
+ Все уровни сложности: Easy, Medium, Hard
+ Эталонные решения от авторов
+ Доступ к pet-проектам
+ Доступ к инструментам
+ Доступ к комьюнити с авторами симулятора — навсегда
+ Заморозка на 15 дней
23 000 ₽
Подписка
полная оплата:
180 дней
+ 80+ реальных DS-задач
+ Все уровни сложности: Easy, Medium, Hard
+ Эталонные решения от авторов
+ Доступ к pet-проектам
+ Доступ к инструментам
+ Доступ к комьюнити с авторами симулятора — навсегда
+ Заморозка на 30 дней
41 000 ₽
Подписка
полная оплата:
6 833 ₽ / мес *
рассрочка от партнёра:
270 дней
+ 80+ реальных DS-задач
+ Все уровни сложности: Easy, Medium, Hard
+ Эталонные решения от авторов
+ Доступ к pet-проектам
+ Доступ к инструментам
+ Доступ к комьюнити с авторами симулятора — навсегда
+ Заморозка на 45 дней
* При рассрочке на 6 месяцев
56 000 ₽
Подписка
полная оплата:
9 333 ₽ / мес *
рассрочка от партнёра:
* При рассрочке на 6 месяцев
УДОБНЫЙ ЕЖЕМЕСЯЧНЫЙ ПЛАТЕЖ С БЕСПРОЦЕНТНОЙ РАССРОЧКОЙ ИЛИ ОПЛАТА ЧАСТЯМИ ОТ НАШИХ ПАРТНЁРОВ

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
налоговый вычет
Начните учиться сейчас, оформите налоговый вычет и верните до 13% стоимости обучения
международная оплата
Если вы хотите оплатить обучение из-за рубежа, оставьте заявку — мы с вами свяжемся и подскажем, как это сделать.
ГАРАНТИЯ ВОЗВРАТА
Если в течение двух недель решите, что курс вам не подходит — вернем деньги.
Налоговый вычет - Симулятор Data Science
Гарантия возврата - Симулятор Data Science
Международная оплата - Симулятор Data Science
Обучение может оплатить ваш работодатель
Оплата обучения работодателем - Симулятор Data Science

FAQ //

Остались вопросы?

Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.
Вопросы по курсу Симулятор Data Science