AI INSIDEData Science
Data Science + AI: анализ данных нового поколения — с ИИ как главным инструментом
Анализ данных, визуализация, статистика, Python, pandas, SQL. Превращай данные в решения — самый востребованный навык в бизнесе и науке.
О курсе
Data Science — наука о данных — одна из самых перспективных и высокооплачиваемых областей в мире. Каждая компания — от стартапа до корпорации — нуждается в людях, которые умеют извлекать ценные знания из данных. Аналитики данных помогают принимать решения: какой продукт запустить, как оптимизировать расходы, какую рекламу показать.
На курсе «Data Science» мы учим подростков работать с данными профессионально. Python + Pandas для обработки данных, SQL для запросов к базам данных, Matplotlib и Seaborn для визуализации, Jupyter Notebook как рабочая среда. Каждый урок — это реальный датасет: данные о погоде, фильмах, спорте, экономике.
Читать далее ↓
К концу курса ученик умеет самостоятельно загрузить данные, очистить их, проанализировать, визуализировать и сделать выводы. Это навык, который применим в любой области: от биологии и медицины до маркетинга и финансов. Портфолио из 6+ аналитических проектов — мощный аргумент при поступлении в вуз или на стажировку.
🎯 Кому подойдёт этот курс
Подросткам 14–17 лет с хорошим знанием Python
Ребятам, которые любят математику и аналитику
Будущим аналитикам данных, продуктовым менеджерам и учёным
Тем, кто хочет понимать, как данные управляют миром
Как ИИ используется в этом курсе
Мы интегрируем искусственный интеллект в процесс обучения — ученики не просто знакомятся с нейросетями, а используют их как рабочий инструмент.
ChatGPTGitHub CopilotJupyter AIЧему научится ваш ребёнок
Python для анализа
Pandas, NumPy — библиотеки для обработки данных. Загрузка, очистка, трансформация, агрегация.
SQL
Язык запросов к базам данных. SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы. Работа с PostgreSQL.
Визуализация
Matplotlib, Seaborn, Plotly. Графики, диаграммы, дашборды. Данные, которые рассказывают историю.
Статистика
Средние, медианы, дисперсия, корреляция, гипотезы. Математическая основа анализа данных.
EDA
Exploratory Data Analysis — исследовательский анализ. Первый шаг любого data-проекта.
Jupyter Notebook
Рабочая среда аналитика: код, текст, графики в одном документе. Стандарт индустрии.
Storytelling
Презентация результатов: как рассказать историю данными. Дашборды и отчёты.
Работа с API
Загрузка данных из интернета: API, JSON, веб-скрейпинг. Актуальные данные в реальном времени.
Программа: 10 модулей
Каждый модуль — новый уровень мастерства. ИИ-инструменты интегрированы в каждый модуль.
Что такое DS, роли, инструменты.
- Что такое Data Science и зачем это нужно
- Jupyter Notebook: рабочая среда аналитика
Числовые вычисления с NumPy.
- Массивы NumPy и операции
- Индексация и срезы
- Математические функции и статистика
Обработка табличных данных.
- DataFrame и Series
- Фильтрация, сортировка, группировка
- Обработка пропущенных данных
- Проект: анализ данных о погоде
Графики и диаграммы.
- Matplotlib: линейные, столбчатые, точечные графики
- Seaborn: красивая статистическая визуализация
- Plotly: интерактивные графики
Математическая основа анализа.
- Описательная статистика: среднее, медиана, мода
- Распределения и корреляция
- Проверка гипотез: A/B-тестирование
Запросы к базам данных.
- SQL: SELECT, WHERE, ORDER BY
- JOIN: объединение таблиц
- GROUP BY, HAVING, подзапросы
Полный цикл анализа данных.
- Загрузка и очистка реального датасета
- Исследовательский анализ и визуализация
- Выводы и презентация результатов
Получение данных из интернета.
- REST API: запросы и JSON
- Веб-скрейпинг: BeautifulSoup
- Проект: дашборд с актуальными данными
Временные ряды и ML-основы.
- Временные ряды: тренды и сезонность
- Линейная регрессия для предсказаний
- Кластеризация: K-means
Полноценное аналитическое исследование.
- Выбор темы и сбор данных
- Анализ и визуализация
- Презентация результатов
Проекты учеников
Реальные проекты в портфолио — главный результат обучения.
Анализ погоды
Исследование погодных данных за 10 лет: тренды температуры, осадков, аномалии. Интерактивные графики.
AIРейтинг фильмов
Анализ базы IMDb: топ-жанры, связь бюджета и рейтинга, лучшие режиссёры. Визуальный дашборд.
AIСпортивная аналитика
Анализ статистики футбольных матчей: какие факторы влияют на победу, предсказание результатов.
AIЭкономический дашборд
Интерактивный дашборд с данными о ВВП, инфляции и населении стран мира. Plotly + Jupyter.
AIA/B-тест
Симуляция и анализ A/B-теста: какой дизайн кнопки даёт больше конверсии? Статистическая проверка.
AIФинальное исследование
Авторское аналитическое исследование: от выбора темы до презентации. Полный цикл Data Science.
AIПочему выбирают КОДИУМ
Живые онлайн-уроки 1-на-1
50 минут живого общения с преподавателем. Преподаватель видит экран ученика и адаптирует темп индивидуально.
ИИ в каждом уроке
ChatGPT, Copilot и генеративные нейросети — ребёнок учится работать с ИИ как профессионал, а не «нажимать кнопки».
НАШЕ ОТЛИЧИЕПреподаватели из IT
Действующие специалисты из Яндекс, Тинькофф, Сбер с педагогической подготовкой.
Проекты в портфолио
После каждого модуля — проект. К концу курса 6+ работ.
48 курсов для роста
После «Data Science» ребёнок продолжит развитие по звёздной карте — от начинающего до профессионала.
В стоимость включено:
Как проходит обучение
Простой и понятный процесс от записи до первого проекта
Записываетесь на пробный урок
Оставляете заявку. Наш менеджер связывается в течение 15 минут. Пробный урок — 45 минут, бесплатно.
Проходите пробное занятие
Ребёнок знакомится с преподавателем, создаёт мини-проект с ИИ-инструментами. Мы оцениваем уровень и составляем индивидуальную программу.
Начинаете регулярные занятия
Занятия 2 раза в неделю по 90 минут. Теория + практика + работа над проектом + ИИ-инструменты.
Создаёте проекты в портфолио
Каждые 3–4 недели — полноценный проект. 6+ работ к концу курса. Презентация на демо-днях.
Стоимость обучения
Индивидуальные занятия 1-на-1, 50 минут. Категория: 
Эксперт
Знакомство
1 раз в неделю
2 раза в неделю
3 раза в неделюОплата помесячная. Все пакеты и скидки →
Отзывы учеников и родителей
Я проанализировал данные о футбольных матчах и предсказал результат с точностью 68%! Показал проект на дне открытых дверей в ВШЭ — преподаватели были впечатлены. Data Science — это детективная работа с цифрами.
Сын стал значительно лучше в математике — Data Science мотивировал его. Курс дал практические навыки, которые пригодились на школьных олимпиадах. Рекомендуем!
Pandas — мой любимый инструмент! Я за 20 минут анализирую данные, которые раньше занимали бы часы в Excel. Мой дашборд с погодой показывают на уроках географии.
Дочь научилась работать с данными на профессиональном уровне. SQL и Pandas — это навыки, которые ценят работодатели. Курс окупится сторицей в будущем.
Часто задаваемые вопросы
Да, обязательно Python на уровне функций и работы с файлами. Идеально — после нашего курса Python. SQL учим с нуля на курсе.
Базовая школьная математика (9–10 класс): проценты, графики, среднее арифметическое. Статистику и теорию вероятностей мы изучаем на курсе в контексте реальных данных.
Data Science — это анализ и визуализация данных, поиск закономерностей, бизнес-выводы. ML — это обучение моделей для предсказаний. DS шире: включает и аналитику, и немного ML. Наш DS-курс — про аналитику с элементами ML.
Реальные открытые датасеты: погода, кино (IMDb), спорт (FIFA), экономика (World Bank), городская статистика. Также загружаем актуальные данные через API.
10 модулей, 30 уроков, 8–10 месяцев при 2 занятиях в неделю.
AI/ML — для углублённого машинного обучения, стажировки в аналитических отделах компаний, соревнования на Kaggle. Data Science — универсальный навык для любой карьеры.
Нет. Мы адаптируем инструменты под возраст: для младших — простые промпты и генерация картинок, для подростков — ChatGPT, Copilot и API нейросетей.
Мы учим не копировать ответы ИИ, а управлять им: формулировать задачу, оценивать ответ, исправлять ошибки. Так работают профессиональные разработчики.
ИИ-инструменты уже стали частью рабочего процесса в IT. Ребёнок, который освоит их сейчас, получит значительное преимущество к моменту выбора профессии.
Что дальше?
После курса «Data Science» рекомендуем:
Готовы начать путешествие в мир анализа данных?
Запишитесь на бесплатный пробный урок курса «Data Science». 45 минут — и ваш ребёнок создаст первый проект с ИИ.