Data Science
& Machine Learning
Освойте аналитику данных и машинное обучение в РАНХиГС с практическим подходом от Skillbox.
+
Учитесь в престижном столичном вузе без переезда в Москву. Вы получите реальный опыт и станете востребованным IT-специалистом.
Государственный диплом
4 года онлайн-обучения
Отсрочка от армии
Стажировки и трудоустройство
Онлайн-бакалавриат
Кем вы сможете работать после обучения
Data Scientist / Data-журналист / Специалист по машинному обучению / Data-маркетолог / Аналитик данных / Продуктовый аналитик /
Gamedev-аналитик / Data Engineer / ML researcher /
Специалист по работе с нейросетями / Бизнес-аналитик
Data Scientist / Data-журналист / Специалист по машинному обучению / Data-маркетолог / Аналитик данных / Продуктовый аналитик / Gamedev-аналитик / Data Engineer / ML researcher / Специалист по работе с нейросетями / Бизнес-аналитик
Data Scientist / Data-журналист / Специалист по машинному обучению /
Data-маркетолог /
Аналитик данных / Продуктовый аналитик / Gamedev-аналитик / Data Engineer / ML researcher /
Специалист по работе с нейросетями / Бизнес-аналитик
80 000 ₽
зарплата после окончания университета
200 000 ₽
зарплата опытного специалиста
Подать заявку и получить бесплатную консультацию
Нажимая на кнопку, вы даёте согласие ООО «Скилбокс» (Скилбокс) на обработку своих персональных данных согласно Политике обработки персональных данных.
Что это за программа
Онлайн-бакалавриат — это возможность получить востребованное высшее образование дистанционно. При этом остаются все бонусы студенческой жизни: льготы, участие в жизни университета, отсрочка от армии. Только семинары, лекции и сессия — онлайн.
Студент получает образование в прикладной информатике со специализацией в Data Science & Machine Learning. Параллельно онлайн-бакалавриат даёт практику, чтобы будущий выпускник мог устроиться на работу сразу после обучения.

Наставники — профессора и доценты РАНХиГС, а также ведущие специалисты крупных компаний: Rambler, QIWI, KPMG и других.

Не нужно тратить время на дорогу или переезжать в Москву. Можно сосредоточиться на учёбе и карьере.
IT
Разрабатывают алгоритмы работы поисковых систем, пишут программы для голосовых помощников, ускоряют работу сетей сотовой связи.
Наука
Оценивают данные научных экспериментов в разных областях науки: астрономии, химии, физике, экономике и других. Ищут скрытые закономерности и делают выводы.
Маркетинг и торговля
Разрабатывают алгоритмы для анализа поведения целевой аудитории, предсказывают спрос на товары, оценивают эффективность рекламы и формируют маркетинговую стратегию.
Экономика и статистика
Обрабатывают данные опросов, составляют экономические прогнозы, оценивают демографическую обстановку и описывают социологические явления.
Финансы и банки
Моделируют финансовые и кредитные риски, оценивают прибыльность проектов и помогают оптимизировать расходы.
Добыча и производство
Создают системы автоматического обнаружения неполадок в оборудовании, оптимизируют расход сырья и энергии, разрабатывают новые методы геологоразведки.
Где нужны специалисты по Data Science
Онлайн-обучение на образовательной платформе
Студент смотрит стримы и видеолекции, делает домашние задания и лабораторные работы. Их проверяют и оценивают преподаватели. Отметки за экзамены, курсовые и зачеты — в личном кабинете.
Все преимущества очной и дистанционной программы
Можно участвовать в студенческой жизни университета, посещать конференции и воркшопы, при этом на очные занятия ходить не нужно.
Академический подход и практические навыки
Общеобразовательные предметы, математику и информатику дает РАНХиГС, а теорию и практику по Data Science & Machine Learning — онлайн-университет Skillbox.
Диплом государственного
образца
Программа онлайн-бакалавриата — это очное обучение. Вы получите государственный диплом о высшем образовании.
Как устроен
онлайн-бакалавриат
Программа составлена с учётом актуальных подходов в Data Science, требований российских и зарубежных компаний. Вас ждут глубокое погружение в аналитику данных и машинное обучение, занятия по программированию, математике и общеобразовательным дисциплинам.
Уже с первого курса вы будете получать практические навыки, применимые в реальной работе.
Научитесь управлять хранением данных. Научитесь проектировать эксперименты для науки и бизнеса, правильно преподносить их результаты. Начнёте изучать Machine Learning — работу с искусственным интеллектом. Он помогает прогнозировать события, обрабатывать данные и создавать рекомендательные системы.
Освоите soft skills для работы в IT: научитесь управлять, производством и проектами и командой. Завершите программу по Machine Learning и освоите интерпретируемую модель машинного обучения, которая помогает принимать обоснованные решения и улучшать алгоритмы. Напишете и защитите дипломный проект.
Узнаете, как устроена работа с данными и какие инструменты используют в Data Science. Освоите язык программирования Python, основные библиотеки и фреймы для работы с ним. Подтянете английский для работы с источниками и профильной литературой, повторите основы математики и статистики для аналитики данных.
Углубите знания в Machine Learning и научитесь его применять. Специалисты центра развития карьеры Skillbox помогут составить карьерный трек и определиться с местом стажировки. Практика упростит выбор темы диплома и проекта, которым вы займётесь на 4 курсе.
Программа обучения
курс
курс
курс
курс
Программа составлена с учётом актуальных подходов в Data Science, требований российских и зарубежных компаний.

Вас ждут глубокое погружение в аналитику данных и машинное обучение, занятия по программированию, математике и общеобразовательным дисциплинам.

Уже с первого курса вы будете получать практические навыки, применимые в реальной работе.
Получить подробную информацию о программе
Нажимая на кнопку, вы даёте согласие ООО «Скилбокс» (Скилбокс) на обработку своих персональных данных согласно Политике обработки персональных данных.
Информатике, математике и статистике
Изучите основные дисциплины для освоения Data Science & Machine Learning: математику и дискретную математику, теорию систем и системный анализ, теорию вероятности, статистику, теорию алгоритмов.
Работать с библиотеками и базами данных
Научитесь работать с библиотеками Pandas и NumPy на Python. Освоите SQL, NoSQL и базы данных: PostgreSQL, SQLite3, MongoDB. Узнаете, как хранить, сортировать и преобразовывать данные.
Программировать
на Python

Освоите самый популярный язык для аналитики и работы с данными. Научитесь с его помощью собирать и обрабатывать данные, вести аналитические расчёты и строить предсказательные модели машинного обучения.
Применять нейронные сети для решения реальных задач
Узнаете, как устроены современные нейронные сети, и какие задачи можно решать с их помощью. Научитесь обучать их и применять для реальных кейсов.
Визуализировать
данные
Научитесь рассказывать о данных с помощью захватывающих информативных визуализаций, создавать дашборды и интерактивную инфографику.
Работать с гипотезами
Научитесь проводить эксперименты, в том числе A/B тестирование, в маркетинге и продуктовой аналитике. Узнаете, как строить предсказательные модели, анализировать взаимосвязи в данных и находить инсайты для бизнеса.
Чему вы научитесь
Стартап как диплом
Это новый формат от Министерства науки и высшего образования РФ, который действует всего в нескольких вузах.
В онлайн-бакалавриате вы можете подготовить свой бизнес-проект и представить его как выпускную работу.
Как проходит обучение
Онлайн-лекции
У каждого студента онлайн-бакалавриата есть личный кабинет, где проходят лекции преподавателей. Записи всех занятий хранятся в личном кабинете до конца обучения.
Практические задания
Домашние и лабораторные работы моделируют реальные задачи и вызовы, с которыми сталкиваются специалисты по работе с данными.
Сессии
Экзамены сдаются онлайн через систему Examus — это можно сделать из дома или в специальном помещении в своем городе. За сдачей экзаменов следят наблюдатели через специальные камеры.
Портфолио для будущих работодателей
Курсовые — проекты на основе реальных задач рынка. Готовые работы можно положить в портфолио и использовать как преимущество на собеседованиях.
Устройство на работу
HR-специалисты сопровождают студентов с 3 курса. Они помогают составить резюме, собрать портфолио и выбрать специализацию. После получения диплома специалисты подберут подходящие вакансии и организуют собеседования.
Стажировки в крупных компаниях
РАНХиГС и Skillbox организуют стажировки в российских и зарубежных компаниях, чтобы студенты получили опыт работы уже во время учебы.
Студенческая жизнь
Как и все студенты РАНХиГС, вы сможете участвовать в жизни академии: поехать в международный летний кампус, участвовать в фестивалях, спартакиадах и других мероприятиях.
А Skillbox организует воркшопы, встречи с экспертами и онлайн-экскурсии в известные компании.
Преподаватели
Спикеры программы — опытные преподаватели, доценты и профессора РАНХиГС, а также и практики из известных компаний: Rambler, NVIDIA, QIWI и других. Они обучат необходимым инструментам и дадут навыки для работы в IT.
Оксана Ромашкова
• Доктор технических наук.
• Доцент, ведущий научный сотрудник Центра экономики непрерывного образования Института прикладных экономических исследований (ИПЭИ) РАНХиГС.
• Профессор Института цифрового образования МГПУ.
Евгений Соломатин
• Кандидат физико-математических наук.
• Руководитель программы МВА-ТЕЛЕКОМ в бизнес-школе МИРБИС.
• Директор по развитию www.megaputer.ru
Дмитрий Стефановский
• Кандидат технических наук. Директор центра РАНХиГС.
• Специалист в области прикладных исследований по цифровой трансформации, анализу данных, цифровой трансформации науки, образования и бизнеса.
Сергей Маруев
• Кандидат технических наук.
• Заместитель директора Института математических, экономических и информационных технологий РАНХиГС.
• Заведующий кафедрой системного анализа и информатики РАНХиГС.
• Профессор кафедры системного анализа в экономике МФТИ.
• Старший научный сотрудник Международной лаборатории математических методов анализа социальных сетей.
Кирилл Шилин
• Профессор Кафедры эконометрики и математической экономики.
• Заместитель декана экономического факультета, Института экономики, математики и информационных технологий.
• Заведующий отделением экономики экономического факультета, Института экономики, математики и информационных технологий.
Иван Бегтин
• Директор, учредитель АНО «Информационная культура».
• Член Экспертного совета при Федеральном Казначействе.
• Член Общественного совета при Росстате.
• Член Общественного совета при Минкомсвязи России.
• Член совета по Открытым данным при Правительственной комиссии по координации деятельности Открытого правительства.
• Член экспертного совета по контрактным отношениям при Минэкономразвития России.
• Член Комитета гражданских инициатив
Вадим Перекрестов
• Кандидат технических наук. Доцент кафедры системного анализа и информатики Института экономики, математики и информационных технологий РАНХиГС.
• Директор программы и доцент кафедры «Системы управления бизнес-процессами» Центра «Школа IT-менеджмента» Института экономики, математики и информационных технологий РАНХиГС.
• Международный сертифицированный эксперт в области управления
цифровой информацией (ECMs, IGs AIIM Specialist).
Оксана Ромашкова
• Доктор технических наук.
• Доцент, ведущий научный сотрудник Центра экономики непрерывного образования Института прикладных экономических исследований (ИПЭИ) РАНХиГС.
• Профессор Института цифрового образования МГПУ.
Евгений Соломатин
• Кандидат физико-математических наук.
• Руководитель программы МВА-ТЕЛЕКОМ в бизнес-школе МИРБИС.
• Директор по развитию www.megaputer.ru
Дмитрий Стефановский
• Кандидат технических наук. Директор центра РАНХиГС.
• Специалист в области прикладных исследований по цифровой трансформации, анализу данных, цифровой трансформации науки, образования и бизнеса.
Сергей Маруев
• Кандидат технических наук.
• Заместитель директора Института математических, экономических и информационных технологий РАНХиГС.
• Заведующий кафедрой системного анализа и информатики РАНХиГС.
• Профессор кафедры системного анализа в экономике МФТИ.
• Старший научный сотрудник Международной лаборатории математических методов анализа социальных сетей.
Кирилл Шилин
• Профессор Кафедры эконометрики и математической экономики.
• Заместитель декана экономического факультета, Института экономики, математики и информационных технологий.
• Заведующий отделением экономики экономического факультета, Института экономики, математики и информационных технологий.
Иван Бегтин
• Директор, учредитель АНО «Информационная культура».
• Член Экспертного совета при Федеральном Казначействе.
• Член Общественного совета при Росстате.
• Член Общественного совета при Минкомсвязи России.
• Член совета по Открытым данным при Правительственной комиссии по координации деятельности Открытого правительства.
• Член экспертного совета по контрактным отношениям при Минэкономразвития России.
• Член Комитета гражданских инициатив
Вадим Перекрестов
• Кандидат технических наук. Доцент кафедры системного анализа и информатики Института экономики, математики и информационных технологий РАНХиГС.
• Директор программы и доцент кафедры «Системы управления бизнес-процессами» Центра «Школа IT-менеджмента» Института экономики, математики и информационных технологий РАНХиГС.
• Международный сертифицированный эксперт в области управления
цифровой информацией (ECMs, IGs AIIM Specialist).

Оксана Ромашкова

  • Доктор технических наук.
  • Доцент, ведущий научный сотрудник Центра экономики непрерывного образования Института прикладных экономических исследований (ИПЭИ) РАНХиГС.
  • Профессор Института цифрового образования МГПУ.

Евгений Соломатин

  • Кандидат физико-математических наук.
  • Руководитель программы МВА-ТЕЛЕКОМ в бизнес-школе МИРБИС.
  • Директор по развитию www.megaputer.ru
Дмитрий Стефановский
  • Кандидат технических наук. Директор центра РАНХиГС.
  • Специалист в области прикладных исследований по цифровой трансформации, анализу данных, цифровой трансформации науки, образования и бизнеса.
Кирилл Шилин
  • Профессор Кафедры эконометрики и математической экономики.
  • Заместитель декана экономического факультета, Института экономики, математики и информационных технологий.
  • Заведующий отделением экономики экономического факультета, Института экономики, математики и информационных технологий.
Вадим Перекрестов
  • Кандидат технических наук. Доцент кафедры системного анализа и информатики Института экономики, математики и информационных технологий РАНХиГС.
  • Директор программы и доцент кафедры «Системы управления бизнес-процессами» Центра «Школа IT-менеджмента» Института экономики, математики и информационных технологий РАНХиГС.
  • Международный сертифицированный эксперт в области управления цифровой информацией (ECMs, IGs AIIM Specialist).
Сергей Маруев
  • Кандидат технических наук.
  • Заместитель директора Института математических, экономических и информационных технологий РАНХиГС.
  • Заведующий кафедрой системного анализа и информатики РАНХиГС.
  • Профессор кафедры системного анализа в экономике МФТИ.
  • Старший научный сотрудник Международной лаборатории математических методов анализа социальных сетей.
Иван Бегтин
  • Директор, учредитель АНО «Информационная культура».
  • Член Экспертного совета при Федеральном Казначействе.
  • Член Общественного совета при Росстате.
  • Член общественного совета при Минкомсвязи России.
  • Член совета по Открытым данным при Правительственной комиссии по координации деятельности Открытого правительства.
  • Член экспертного совета по контрактным отношениям при Минэкономразвития России.
  • Член Комитета гражданских инициатив
Павел Логинов
Аналитик данных в Space307
Михаил Овчинников
Главный методист технического направления Skillbox
Алла Тамбовцева
Преподаватель НИУ ВШЭ
Александр Джумурат
Руководитель команды разработки рекомендательной системы в ivi.ru
Валентин Пановский
Chief Data Scientist в Skillbox
Александр Панёв
Руководитель бизнес-аналитики в Rambler Group
Артемий Козырь
Старший аналитик данных Wheely
Андрей Мещеряков
Data Scientist в EPAM
Алексей Чернобровов
Консультант по Data Science
Анна Черданцева
Аналитик и product-менеджер в Profi.ru
Николай Герасименко
Data Scientist в Сбербанке. Математик в ВЦ РАН
Николай Голов
Chief Data Architect в ManyChat
Дмитрий Коробченко
Deep Learning R&D инженер и менеджер в NVIDIA
Алексей Мастов
Deep Learning инженер в NVIDIA
Лидия Храмова
Team Lead Data Scientist группы бизнес-моделирования в QIWI
Адель Томилова
Data Scientist в KPMG