🎓 Программа создана совместно с украинскими и израильскими ML-экспертами. Полный стек: от Python до нейронных сетей и NLP. Живые занятия с практиками

Курс Data Science с нуля

От Python и математики до нейронных сетей и NLP — полный стек Data Science с нуля до трудоустройства

Старт 02 апреля

вт, чт: 19:00-21:00, нд: 10:00-12:00

Записаться на курс

100%

актуальна програма

відповідно до вимог роботодавців

Особенное отношение к обучению

Этот курс по Data Science мы создали вместе с украинскими и израильскими специалистами по машинному обучению. Взяли лучшее из опыта big tech-компаний и превратили в максимально практичную программу.

Впервые мы запустили курс ещё в 2020 году — для обучения сотрудников Международного банка Азербайджана. Среди выпускников — Data Scientists в международных продуктовых компаниях.

Что действительно отличает эту программу — она полная, глубокая и строит фундамент. Стартуем с Python и математики, далее — машинное обучение, нейронки, обработка языка. Никаких «просто лекций» — только реальные навыки, которые нужны на рынке.

Программу обновили в 2025 году — включает актуальные инструменты: TensorFlow 2, spaCy, Google Colab с GPU

Программа курса

Основы Python

Python — основной язык Data Science и машинного обучения. Не потому что так принято, а потому что под него написаны все ключевые библиотеки: Pandas, NumPy, TensorFlow, Scikit-learn.

В этом модуле вы получите именно ту базу, которая нужна для работы с данными: от типов данных до объектно-ориентированного программирования.
- Python
- Объектно-ориентированное программирование (ООП)
- Основы программирования
- Переменные
- Функции
- Модули
Обработка данных в Python

80% работы Data Scientist — это подготовка данных. Этот модуль учит делать это правильно: считывать файлы, индексировать массивы, очищать данные от ошибок и пропусков. Именно здесь начинается реальная работа с данными — ещё до первого алгоритма.
- Работа с данными
- Индексирование
- Массивы
- Списки
- Обработка файлов
- CSV
- Excel
- Очистка данных
Библиотека Pandas

Pandas — инструмент, которым Data Scientist пользуется каждый день. Загрузить датасет, очистить его, трансформировать, объединить таблицы — всё это Pandas. Без уверенной работы с ним невозможно двигаться дальше к ML
- Pandas
- DataFrame
- Табличные данные
- Предварительная обработка данных
- Очистка данных
Matplotlib и Seaborn

После обработки данных мы перейдём к их визуализации. Matplotlib — это библиотека для создания графиков, а Seaborn — её расширение для более удобного построения визуализаций. Прежде чем строить модель — нужно увидеть данные. Matplotlib и Seaborn позволяют быстро найти аномалии, закономерности и зависимости, которые невозможно заметить в таблице.
- Визуализация данных
- Matplotlib
- Seaborn
- Графики
- Диаграммы
Математика и статистический анализ

Математика и статистика, необходимые для работы с данными. Вы узнаете, что такое умножение матриц, векторы, среднее значение, медиана, дисперсия и как прогнозировать вероятность событий. Это важно, так как для построения эффективных моделей машинного обучения необходимо понимать эти концепции.
- Математика
- Статистика
- Умножение матриц
- Векторы
- Среднее значение
- Медиана
- Дисперсия
- Теория вероятностей
Введение в машинное обучение

Мы начнем с жизненного цикла проекта – от постановки задачи до тренировки модели. Вы узнаете, как разделить данные на обучающий и тестовый наборы (методы Train-test split, CV), а также как создавать pipeline – конвейер машинного обучения.
- Машинное обучение
- Жизненный цикл проекта
- Train-test split
- Pipelines
- Кросс-валидация
Линейная регрессия

Первый алгоритм, который изучает каждый Data Scientist. Линейная регрессия — основа прогнозирования: цены, продажи, спрос. Простой, но мощный инструмент, который используют даже в крупных компаниях. Линейная регрессия работает на основе предположения, что существует линейная зависимость между переменными (признаками).
- Линейная регрессия
- Регрессионный анализ
- Прогнозирование значений
- Моделирование данных
- Алгоритмы ML
Логистическая регрессия

Спам или не спам? Одобрить кредит или отказать? Логистическая регрессия решает задачи классификации — и это один из самых часто используемых алгоритмов в реальных продуктах. Она определяет вероятность того, к какому классу относится объект, и работает по принципу «да» или «нет».
- Логистическая регрессия
- Классификация
- Бинарная классификация
- Вероятностные модели
Дерево решений (Decision Trees)

Дерево решений разбивает данные на основе простых вопросов, что позволяет классифицировать объекты.

Один из самых интуитивных алгоритмов ML — его решения можно объяснить любому менеджеру без технического бэкграунда. Банки используют деревья решений для скоринга, медицина — для диагностики. Вы научитесь строить их и настраивать для максимальной точности.
- Деревья решений
- Классификация и регрессия
- Алгоритмы разбиения
- Интерпретируемые модели
K-Nearest Neighbor, KNN

KNN — алгоритм классификации данных, основанный на принципе, что похожие объекты находятся рядом. Чтобы определить, к какому классу относится новый объект, алгоритм анализирует его ближайших соседей. Алгоритм, который буквально работает по принципу «скажи мне, кто твои соседи». Netflix рекомендует фильмы, Spotify — музыку, магазины — похожие товары. KNN — один из первых шагов в понимании рекомендательных систем.
- KNN
- Алгоритм ближайших соседей
- Классификация
- Модели без обучения
- Анализ схожести
Кластеризация данных

Процесс разделения данных на группы, где объекты в каждой группе похожи между собой. Мы рассмотрим алгоритмы K-means и GMM для кластеризации объектов.

Кластеризация — это ML без правильных ответов. Вы не знаете заранее, сколько групп в данных и какие они — алгоритм находит их сам. Сегментация клиентов, анализ поведения пользователей, выявление аномалий — всё это кластеризация в реальной работе.
- Кластеризация
- Обучение без учителя
- Группировка данных
- K-Means
- Иерархическая кластеризация
Метрики

Построить модель — это половина работы.

Вторая половина — понять, насколько она хороша и где ошибается. Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC — после этого модуля вы будете знать, какую метрику выбрать для каждой задачи и почему «точность 95%» может означать плохую модель.
- Метрики
- Оценка модели
- Accuracy
- Precision
- Recall
- F1-score
- AUC-ROC
- Валидация модели
- Кривые ошибки
Бустинг

Бустинг — метод повышения точности моделей.

XGBoost и LightGBM — алгоритмы на основе бустинга — выигрывают большинство соревнований на Kaggle и активно используются в продакшене. Идея проста: объединить много слабых моделей в одну сильную. Результат — значительно более высокая точность, чем у одиночных алгоритмов.
- Бустинг
- Boosting
- Ансамблевое обучение
- Улучшение точности
- Градиентный бустинг
- Оптимизация модели
Снижение размерности и оптимизация гиперпараметров

Реальные датасеты имеют сотни признаков — большинство из которых шум. PCA, UMAP и t-SNE помогают оставить только то, что важно: ускоряют обучение модели, улучшают точность и позволяют визуализировать многомерные данные в понятном виде.
- Снижение размерности
- PCA
- UMAP
- t-SNE
- Визуализация признаков
- Оптимизация гиперпараметров
- Инженерия признаков
- Эффективность ML
Нейронные сети

Deep Learning — это то, что стоит за распознаванием лиц, голосовыми ассистентами и медицинской диагностикой. В этом модуле вы построите свои первые нейронные сети — от простого персептрона до многослойных архитектур — и поймёте, как они на самом деле обучаются.
- Нейронные сети
- Глубинное обучение
- MLP
- Обработка изображений
- Искусственный интеллект
- Базовые архитектуры
TensorFlow 2

TensorFlow от Google — стандарт индустрии для построения нейронных сетей в продакшене.

Вы научитесь создавать, обучать, оптимизировать и сохранять модели — именно так, как это делают в реальных компаниях.
- TensorFlow
- ML библиотеки
- Обучение моделей
- Создание нейросетей
- Сохранение моделей
- Инструменты DL
Google Colab

Обучение нейронных сетей требует мощного железа. Google Colab даёт бесплатный доступ к GPU прямо в браузере — без настройки среды, без дорогого компьютера. Вы сразу работаете как настоящий DS-инженер.

Мы научимся работать с Colab для обучения моделей Deep Learning.
- Google Colab
- Облачные вычисления
- Обучение моделей
- Deep Learning
- Онлайн-среда
- GPU
- Python в облаке
Natural Language Processing (NLP)

ChatGPT, Google Translate, spam-фильтры — за всем этим стоит NLP. В финальном модуле вы научитесь обрабатывать текст как данные: токенизация, лемматизация, выделение сущностей. Это одно из самых востребованных направлений DS на рынке сегодня.
- NLP
- Обработка естественного языка
- Текстовые данные
- Токенизация
- Лемматизация
- NLTK
- spaCy
- Text Mining
- Анализ текста
Final project

Финальный проект — это реальное соревнование на платформе Kaggle.

Каждый студент получает датасет и задачу — и самостоятельно решает, какие алгоритмы и подходы применить, чтобы получить лучший результат. Нет единственно правильного ответа: есть данные, есть метрика, есть лидерборд.

Вы увидите свой submission score, своё место среди других участников — и поймёте, где ваше решение сработало хорошо, а где можно было сделать иначе. Именно это и есть реальная работа дата-сайентиста.

После курса у вас будет не просто сертификат, а подтверждённый результат на Kaggle — платформе, которую знает каждый рекрутер в сфере Data Science.
- Kaggle competition
- Leaderboard
- Submission score
English Speaking Club (бонусная программа!)

Большинство документации, исследований, технических статей и курсов в Data Science — на английском. И на собеседованиях в международные компании тоже говорят на английском. Speaking Club помогает с этим: групповые разговорные занятия в безопасной среде, где можно практиковаться без страха ошибиться.

Выберите группу по своему уровню — и отработайте именно те ситуации, которые встречаются в работе дата-специалиста: презентация результатов анализа, обсуждение технического решения с командой, собеседование с иностранным рекрутером.
- Research discussion
- Technical presentation
- Job interview
- Team communication
- Small talk

Что вы будете уметь после курса

Писать Python-код для анализа данных и построения ML-моделей — на языке, который понимает каждый DS-инженер в мире

Понимать, как алгоритмы ML работают изнутри — а не просто запускать их как чёрный ящик

Работать с основными библиотеками Python: Scikit-learn, NumPy, Seaborn, Pandas, Matplotlib для анализа и визуализации данных

Автоматизировать полный цикл ML-проекта — от сырых данных до готовой модели — в одном pipeline

Выбирать правильный алгоритм под каждую задачу — регрессия, классификация, кластеризация — и объяснить выбор команде

Использовать TensorFlow для построения и обучения сложных моделей

Строить нейронные сети с нуля и понимать архитектуры, которые лежат в основе современного AI

Обучать тяжёлые модели на GPU без собственного железа — прямо в браузере

Преобразовывать неструктурированный текст в данные для анализа — навык, который открывает целый класс DS-задач

Как проходит обучение

Живые занятия

все занятия на курсе проходят с преподавателем в живом формате, поэтому у вас будет возможность задавать все вопросы сразу и получать ответ
Современная LMS-система

вы навсегда получите доступ ко всем материалам курса и видеозаписям занятий, так что в любой момент сможете вернуться и повторить материал
Поддержка ментора

постоянный доступ к ментору, который поможет вам разобраться во всех вопросах, возникших при выполнении домашнего задания или в работе над проектом
Работа над реальными проектами

во время обучения вы сразу применяете знания на практике — каждый модуль закрепляется реальными заданиями и проектами на тренировочных датасетах
Помощь курс-координатора

для решения любых организационных вопросов во время обучения Data Science у вас будет поддержка закреплённого курс-координатора
Система оценки знаний

в отличие от многих курсов, наша программа предусматривает систему оценивания знаний студентов и рейтинг, позволяющий оцифровывать достижения студентов и ставить четкие учебные цели

Преподаватели курса

Иван Гомонец

BI Tech Lead в GROWE

Павел Чернега

Lead Machine Learning Engineer

Даниэль Андерсон

Machine Learning Research Engineer

Готовы сделать следующий шаг в Data Science?

Запишитесь на бесплатную консультацию — менеджер расскажет детали программы, ответит на вопросы и поможет понять, подходит ли курс именно вам.

Записаться на консультацию

Регистрируясь, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Трудоустройство с DAN.IT

Для нас очень важна репутация, поэтому мы заботимся о каждом нашем студенте и помогаем ему достичь самого главного, не только получить профессию, но и трудоустроиться в IT компанию

Двухнедельный модуль карьерного сопровождения

подготовка резюме и оформление портфолио
написание сопроводительного письма
оформление профиля в Linkedin
пробные собеседования с HR специалистом и техническим экспертом
подбор вакансий
фидбек после прохождения собеседований и работа над ошибками
варианты стажировки в IТ компаниях
сопровождение при согласовании оффера и финализации условий труда

резюме

проверенных карьерным менеджером

технических собеседований

тренировочные собеседования с HR и преподавателями

86%

трудоустроенных выпускников

Стоимость курса Data Science

продолжительность: 7 месяцев
количество уроков: 60
стоимость от: 4800 грн в месяц

Поддержка ментора
Сертификат
Оплата частями от ПУМБ
Помощь координатора
Заключение договора
Покупка частями от Monobank
Возможность приостановить обучение
Оплата сразу за весь курс со скидкой
Без % рассрочка от ПриватБанк

Остались вопросы?

Заказывайте бесплатную консультацию, на которой мы расскажем более подробно об условиях обучения, ответим на все ваши вопросы и поможем выбрать программу и формат, который подходит именно вам!

Оставляйте свой номер телефона и наш карьерный консультант свяжется с вами в течение 15-ти минут в рабочее время.

Часто задаваемые вопросы

Сколько длится курс Data Science и какой формат обучения?

Курс Data Science длится 7 месяцев, 150 академических часов. Занятия проходят онлайн в прямом эфире с украинскими и израильскими экспертами 2-3 раза в неделю. Вы получаете доступ к записям всех лекций, практическим заданиям и персональной поддержке менторов на платформе DAN-IT.

Можно ли пройти курс Data Science с нуля без опыта программирования?

Да, курс Data Science в DAN-IT разработан для обучения с нуля. Программа начинается с основ Python и математики, постепенно переходя к машинному обучению и нейронным сетям. Даже если вы никогда не программировали, наши эксперты помогут вам освоить все необходимые навыки для старта карьеры в Data Science.

Какие инструменты и технологии я освою на курсе Data Science?

В процессе обучения вы освоите Python и его библиотеки (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow), SQL для работы с базами данных, Jupyter Notebook, Git для контроля версий, а также инструменты визуализации данных. Программа включает изучение алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей и работу с большими данными (Big Data).

Предоставляет ли DAN-IT помощь с трудоустройством после курса Data Science?

Да, DAN-IT включает двухнедельный модуль карьерного сопровождения: подготовка резюме, оформление портфолио, профиля в LinkedIn, пробные собеседования с HR и техническим экспертом, подбор вакансий, варианты стажировки в IT-компаниях и сопровождение при согласовании оффера. Мы помогаем нашим выпускникам найти работу Data Scientist или Data Analyst.

Чем отличается Data Science от Data Analyst?

Data Scientist занимается глубоким анализом данных, разработкой моделей машинного обучения и прогнозированием, используя продвинутую математику и программирование. Data Analyst фокусируется на бизнес-аналитике, создании отчётов и визуализации с помощью Excel, SQL и Power BI. Курс Data Science в DAN-IT готовит специалистов широкого профиля с навыками обеих областей.

Сколько стоит курс Data Science онлайн и есть ли рассрочка?

Стоимость курса Data Science составляет от 4800 грн/месяц. DAN-IT предлагает гибкие варианты оплаты: рассрочку через Monobank и ПриватБанк без процентов, скидки при полной оплате, а также возможность приостановить обучение при необходимости. Узнать актуальные цены можно на сайте или у наших консультантов.

Какие проекты входят в портфолио после обучения на курсе Data Science?

За время обучения вы создадите 5 реальных проектов для портфолио: систему рекомендаций товаров, модель прогнозирования цен, анализ клиентского поведения, классификацию изображений с помощью нейронных сетей, а также дипломный проект на выбранную тему. Все проекты проверяются экспертами и могут быть представлены потенциальным работодателям.

Какой уровень математики нужен для курса Data Science?

Для старта на курсе Data Science достаточно школьных знаний математики. В программу включены модули по необходимой математике: линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика. Все темы объясняются доступным языком с практическими примерами, поэтому вы сможете освоить математический аппарат даже без технического образования.

Какие перспективы карьеры и зарплаты у Data Scientist в Украине?

Data Scientist — одна из самых востребованных и высокооплачиваемых профессий в IT. Junior Data Scientist в Украине зарабатывает от $1000-1500, Middle — от $2500-4000, Senior — от $5000 и выше. Профессия востребована в финтехе, e-commerce, медицине, телекоме и других сферах. По прогнозам LinkedIn, к 2026 году в области Data Science будет создано более 11 миллионов рабочих мест.

Получу ли я сертификат после завершения курса Data Science?

Да, после успешного завершения курса Data Science и защиты дипломного проекта вы получите сертификат DAN-IT Education на украинском и английском языках. Сертификат подтверждает ваши знания и навыки в области Data Science, машинного обучения и анализа данных, и может быть добавлен в ваше резюме и профиль LinkedIn.

Описание курса

Data Scientist — это позиция, которая появляется во многих крупных и средних компаниях даже вне IT-сектора, и такие специалисты могут рассчитывать на зарплату программиста и выше!

Так что входит в обязанности дата-сайентиста? Это специалист, который с помощью новейших инструментов занимается сбором, обработкой, анализом и интерпретацией данных для получения инсайтов для бизнеса и принятия взвешенных решений.

Курсы Data Science помогают освоить эту профессию с нуля: знакомят с необходимыми для работы инструментами и обеспечивают подготовку к позиции junior data scientist.

Если раньше вас останавливало то, что для начала обучения Data Science необходимо знать язык программирования Python и математику для Data Science, то наша программа для вас, ведь мы обучаем с 0 и предлагаем вам подготовительный модуль!

Кроме этого, курс data science содержит множество практических заданий, соревнования, возможность пообщаться с лучшими специалистами напрямую и погрузиться в сферу, которая меняет наше будущее.

Приходите на курсы data science и начните свою карьеру — вместе с нами это будет просто и безболезненно!

Сомневаетесь подойдет ли Вам сфера IT?

Записывайтесь на онлайн-встречу и получите личный план развития в сфере ІТ

Вас ждет:

консультация карьерного менеджера, по выбору направления развития в сфере ІТ
знакомство с преподавателями курса
встреча с HR специалистом
посещение пробных занятий
подбор программы согласно вашего запроса и ожиданий
план развития в сфере ІТ

С нами вы построите свою успешную карьеру в ІТ!

Записаться на встречу

Регистрируясь, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Курс Data Science с нуля

актуальна програма

Особенное отношение к обучению

Программа курса

Основы Python

Обработка данных в Python

Библиотека Pandas

Matplotlib и Seaborn

Математика и статистический анализ

Введение в машинное обучение

Линейная регрессия

Логистическая регрессия

Дерево решений (Decision Trees)

K-Nearest Neighbor, KNN

Кластеризация данных

Метрики

Бустинг

Снижение размерности и оптимизация гиперпараметров

Нейронные сети

TensorFlow 2

Google Colab

Natural Language Processing (NLP)

Final project

English Speaking Club (бонусная программа!)

Что вы будете уметь после курса

Как проходит обучение

Живые занятия

Современная LMS-система

Поддержка ментора

Работа над реальными проектами

Помощь курс-координатора

Система оценки знаний