ТОП-15: Курсы Data Science (2025) +Бесплатные — Обучение с нуля

Data Science является одним из наиболее перспективных и востребованных направлений в 2025 году, но эта должность требует от специалиста серьезной технической подготовки и большой базы знаний. Мы составили список лучших онлайн-курсов по Data Science, которые помогут освоить профессию новичку.

Лучшие онлайн-курсы по дата сайнс

✅ Лучшие онлайн-курсы по дата сайнс — обучение для начинающих

1. 🥇 Профессия Data Scientist с нуля | Eduson Academy
   🔥Эксклюзивный Промокод: EDDU — Дополнительная Скидка 7% на заказ
2. 🥈 Профессия: Data Scientist | ProductStar
   🔥Промокод: EDDUPRO — Скидка 62% на заказ
3. 🥉 Профессия Data Scientist | SkillFactory
   🔥Промокод: GEEK — Дополнительно -5% по промокоду
4. Data Scientist | Нетология
   🔥Промокод: GEEK — Дополнительная Скидка 5% на заказ
5. Data Scientist: быстрый старт в профессии | GeekBrains
   🔥Промокод: GEEKPROMO — Скидка 7% на заказ
6. Data Scientist | Синергия
   🔥Промокод: ACADEMY55 – скидка 5% на заказ
7. Профессия Data Scientist | Skillbox
   🔥Промокод: GEEK — Скидка до 60% на обучение
8. Data Science Аcademy | SF Education
   🔥Промокод: ADVCAKE — Скидка 15% на курсы
9. Machine Learning с нуля до Middle | Otus
10. Курс Data Science | Бруноям
    🔥Промокод: GEEK — Скидка 15% на курсы
11. Специалист по Data Science | Яндекс Практикум
12. Специалист по Data Science, машинному обучению и искусственному интеллекту | Специалист

🆓 Бесплатные курсы по data science

1. Data Science: будущее для каждого в Нетологии
2. Введение в Data Science и машинное обучение от Stepik

Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.

Не можешь выбрать профессию? На Eddu.pro — подборка бесплатных тестов для профориентации. Узнай свои сильные стороны и выбери направление. Подробнее на сайте.

Эти же курсы подробнее:

1. Профессия Data Scientist с нуля | Eduson Academy (сайт школы)

Краткая информация

• Длительность: 9 месяцев;
• Стоимость: 72 960₽ или 3 040₽/мес в рассрочку на 24 месяца;
• Формат: видеолекции, скринкасты, тренажеры;
• Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации.
• 🔥Эксклюзивный Промокод: EDDU — Дополнительная Скидка 7% на заказ

Программа

1. Использование нейросетей для работы.
2. Основы Data Science.
3. Введение в основы программирования.
4. Работы с Linux, Python.
5. Теория вероятности, математика, статистика.

Чему научитесь

• Автоматизировать анализ через Python.
• Строить и обучать ML-модели.
• Собирать данные к БД с помощью SQL-запросов.
• Прогнозировать скрытые закономерности через ML-модели.
• Применять ML-модели, чтобы решать бизнес-задачи.
• Использовать Agile для работы с командой, презентовать свои проекты.

Преимущества

• Содействие в поиске работы.
• Поддержка личного куратора.
• Гибкий график.
• Отработаете навыки и решите более 10 бизнес-кейсов.

Недостатки

• Не найдены.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

2. Профессия: Data Scientist в ProductStar (сайт школы)

ProductStar

Краткая информация

• Длительность: полгода;
• Стоимость: 95 175₽ или 4 406 ₽/мес в рассрочку на 24 месяца;
• Формат: видео уроки и ДЗ;
• Документ об окончании: цифровой сертификат.
• 🔥Промокод: EDDUPRO — Скидка 62% на заказ

Программа

1. Данные.
2. Python.
3. Machine Learning – основные модели.
4. Нейронные сети, NLP.
5. Рекомендательные системы.

Чему научитесь

• Работать с БД, библиотеками.
• Использовать Пайтон для качественного анализа.
• Выстраивать модели машинного обучения.
• Применять математику для потребностей дата сайенс.

Преимущества

• Карьерная поддержка.
• ProductStar сотрудничает с Google developers group и являемся организатором конференции в мире разработки - Devscamp
• Поддержка наставников.
• Индивидуальный график обучения.
• Рассрочка.

Недостатки

• Не выдается диплом государственного образца.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

3. Профессия Data Scientist в SkillFactory (сайт школы)

SkillFactory

Краткая информация

• Длительность: 2 года;
• Стоимость: от 5 990 ₽/мес при рассрочке на 36 месяцев;
• Формат: лекции, интерактивные задачи, проверочные тесты, тренажеры, наглядные кейсы;
• Документ об окончании: сертификат.
• 🔥Промокод: GEEK — Дополнительно -5% по промокоду

Программа

1. Основы. Python, БД, предварительная обработка данных, очистка данных, а также развертывательный анализ. Выгрузка из разных источников данных. Визуализация. Проверка статистических гипотез.
2. Математика / машинное обучение.
3. Специализация на выбор слушателей: ML, NLP, CV.

Чему научитесь

SkillFactory

1. Использовать Пайтон для работы с алгоритмами.
2. Получать и анализировать данные из API / WEB-источников.
3. Визуализировать данные (Tableau).
4. Делать модели при помощи deep или machine learning для решения конкретных задач.
5. Строить ML- или математические модели.
6. Использовать алгоритмы для создания рекомендательных сетей.

Преимущества

• Обучаться можно с нуля – курс рассчитан на новичков без глубоких познаний в математике.
• Развитие Soft Skills.
• Разнообразные форматы обучения, которые не позволят заскучать, акцент на прикладных навыках.
• Консультации с экспертами, которые помогут разобраться со сложными вопросами, провести работу над ошибками.
• Карьерная поддержка в конце обучения, помощь в подготовке к собеседованию от HR-специалистов, возможность попасть на стажировку в компанию партнеров.
• Скидки и рассрочки.
• Дружное профессиональное сообщество в Slack.

Недостатки

• Стоимость обучения.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

4. Data Scientist в Нетология (сайт школы)

Нетология

Краткая информация

• Длительность: 11 месяцев;
• Стоимость: от 3 216 ₽/мес в рассрочку на 36 месяцев или 110 000₽ одним платежом;
• Формат: вебинары + очные лекции;
• Документ об окончании: государственного образца.
• 🔥Промокод: GEEK — Дополнительная Скидка 5% на заказ

Программа

1. Работа с данными: где их искать, и как находить между ними взаимосвязи.
2. Python, основы описательной статистики, статистический анализ.
3. Feature Engineering, а также предобработка данных.
4. Построение моделей (с учителем и без, ансамбли). Подбор метрик, оценка качества модели.
5. Машинное зрение, распознавание изображений.
6. Машинное обучение и его основные сферы применения.

Советуем изучить подробную программу на странице описания курса.

Чему научитесь

• Профессионально работать с БД
• Понимать синтаксис и кодить на Пайтоне.
• Строить модели.
• Использовать математику по специальности.
• Освоите основные техники машинного зрения, такие как извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование.
• Использовать machine learning для оптимизации бизнеса и потребностей заказчика.

Преимущества

• Программа трудоустройства.
• Диплом о переподготовке.
• Больше 10 кейсов в портфолио.
• Сопровождение кураторов.
• Скидки, рассрочка.
• Дипломный проект, а также итоговый хакатон для подтверждения знаний.

Недостатки

• Нет.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

5. Data Scientist: быстрый старт в профессии от GeekBrains(сайт школы)

GeekBrains

Краткая информация

• Длительность: 2 года;
• Стоимость: от 4 684 ₽/мес в рассрочку на 36 месяцев
• Формат: вебинары, видео лекции в записи, практика;
• Документ об окончании: диплом о переподготовке (гособразца).
• 🔥Промокод: GEEKPROMO — Скидка 7% на заказ

Программа

1. Программирование: Линукс и серверы, Python, библиотеки, БД.
2. Статистические исследования, сбор данных, матанализ, выборочная статистика, дисперсионный анализ.
3. Углубленная математика.
4. Machine learning, рекомендательные системы.
5. Нейронные сети, PyTorch.
6. Искусственный интеллект: компьютерное зрение, а также обработка естественного языка.

Чему научитесь

GeekBrains

• Соревноваться в Data Mining – интеллектуальный анализ данных (Kaggle).
• Прогностическое моделирование спроса и цен.
• Что такие сегментация, классификация, а также кластеризация клиентских баз.
• Строить скоринговые модели.
• Формировать и автоматизировать отчеты, а также рутинные задачи по data analytics.
• Делать рекомендательные системы.
• Освоите обширный инструментарий (Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, Scrapy, MongoDB, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, Hadoop, spaCy, Jupyter, SQL, Linux, PyCharm, Beautiful soup, OpenCV, Docker, Git, GitHub.

Преимущества

• Лояльная оплата: рассрочки, выгодные скидки, отсроченный платеж.
• Карьерная помощь.
• Много дополнительных курсов для расширения компетенций выпускника, повышения его эффективности и прокачки гибких навыков.
• Диплом государственного образца.
• Поддержка менторов во время обучения, общение с одногруппниками в чате.

Недостатки

• Нет.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

6. Data Scientist | Синергия (сайт школы)

Краткая информация

• Длительность: 9 месяцев;
• Стоимость: по запросу;
• Формат: дистанционно;
• Документ об окончании: диплом о проф. переподготовке.
• 🔥Промокод: ACADEMY55 — Скидка 5% на заказ

Программа

1. Программирование на Python.
2. Особенности использования SQL.
3. Анализ данных, применение математики.
4. Знакомство с библиотеками Python.
5. Машинное обучение и др. темы.

Чему научитесь

• Использовать статистические методы, делать анализ данных с помощью алгоритмов машинного обучения.
• Выявлять закономерности и на их основе принимать обоснованные решения.
• Программировать на Python, обрабатывать и анализировать данные.
• Работать с SQL, чтобы управлять данными в БД.
• Создавать визуализации и применять библиотеки Python для анализа данных.
• Создавать и применять нейросетевые модели, рекомендательные задачи.

Преимущества

• Начать учиться можно бесплатно.
• Удобное взаимодействие с педагогами: соцсети, чат, мессенджеры.
• Оптимальная нагрузка, по 4-5 часов в неделю.
• Содействие в трудоустройстве.

Недостатки

• Не найдены.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

7. Профессия Data Scientist в Skillbox (сайт школы)

Skillbox

Краткая информация

• Длительность: 2 года;
• Стоимость: от 9 000 ₽/мес в рассрочку на 22 месяца;
• Формат: онлайн-лекции + практические ДЗ;
• Документ об окончании: только диплом образовательной платформы.
• Кому: для тех кто хочет стать профи.
• 🔥Промокод: GEEK — Скидка до 60% на обучение

Программа

1. Вводный курс: изучение Python, необходимая математическая база, базовый уровень аналитики, ML, основы статистики, теория вероятностей, deep learning.
2. Специализация: мидл уровень аналитики/ML.
3. Бонусы: английский, а также универсальные знания для разработчика.

Чему научитесь

Skillbox

• Программировать на Python / R.
• Профессионально работать с визуализацией.
• Применять БД и библиотеки.
• Нейросетям (Tensorflow, Keras), будете применять их на конкретных задачах.
• Делать рекомендательные системы.

Преимущества

• Включена программа трудоустройства, помощь в составлении резюме.
• Программа обучения разработана при поддержке ivi.ru, NVIDIA, EPAM, QIWI.
• Рассрочки от известных российских банков, первый платёж за обучение – через полгода после старта курса.
• Бонусные курсы для расширения компетенций.
• Обратная связь от преподавателей.

Недостатки

• Стоимость.
• Не выдается диплом государственного образца.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

8. Data Science Аcademy в SF Education (сайт школы)

SF Education

Краткая информация

• Длительность: 6 мес.;
• Стоимость: 28 875 ₽ или 1 203 ₽/мес в рассрочку на 24 месяца;
• Формат: видеоуроки, вебинары, тренажеры, симуляторы;
• Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации.
• 🔥Промокод: ADVCAKE — Скидка 15% на курсы

Программа

1. Python;
2. SQL;
3. Data Science.

Чему научитесь

• Писать код на самых актуальных для дата сайнс языках – Python, R.
• Разберетесь, как использовать инструменты анализа для потребностей бизнеса.
• Презентовать результаты своих исследований при помощи современных методов визуализации.

Преимущества

• Акцент на практических навыках, тренировка студентов в работе над реальными рабочими ситуациями.
• Диплом государственного образца.
• Лояльная оплата: скидки, рассрочка, кешбек от банков-партнеров.

Недостатки

• Достаточно высокая цена без скидки.
• Короткий курс для такой сложной специальности.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

9. Machine Learning с нуля до Middle в Otus (сайт школы)

Otus

Краткая информация

• Длительность: год;
• Стоимость: от 8 500 ₽/мес или 85 000 ₽
• Формат: вебинары и практика;
• Документ об окончании: диплом гособразца.

Программа

1. Python, математика, основные модели машинного обучения.
2. Изучение продвинутых моделей ML, выполнение полного пайплайна работ, создание портфолио.
3. Интенсив AWS.

Чему научитесь

1. Сможете использовать Пайтон для потребностей data science.
2. Сможете освежить знания по математике и будете использовать ее для создания моделей.
3. Построите основные статистические модели ML.
4. Научитесь выполнять полный спектр работ от подготовки датасета до подготовки к продакшену.

Преимущества

• Помощь на этапе трудоустройства.
• Консультации персонального наставника.
• Диплом государственного образца.
• Акцент на практических знаниях.

Недостатки

• Нет информации о рассрочках и скидках.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

10. Курс Data Science от Бруноям (сайт школы)

Бруноям

Краткая информация

• Длительность: 2 месяца;
• Стоимость: 59 900₽ или 4 991₽/мес в рассрочку на 12 месяцев;
• Формат: видеоуроки, проектная работа;
• Документ об окончании: сертификат.
• 🔥Промокод: GEEK — Скидка 15% на курсы

Программа

1. Синтаксис Python.
2. Анализ данных через использование библиотек.
3. SQL, БД.
4. Теория вероятностей и мат. статистика.
5. ML-моделирование.
6. Этапы работы с неразмеченными данными.
7. Типы данных.
8. Нейросети.
9. Знакомство с современными практиками Data Science.

Чему научитесь

• Программировать на Python.
• Строить ML-модели, разбираться в машинном обучении.
• Работать с библиотеками pandas, NumPy.
• Визуализировать данные через matplotlib.
• Работать с БД, SQL.
• Обрабатывать данные с помощью знаний математики.
• Использовать в работе нейронные сети, ML.
• Создавать и проводить А/В-тесты.

Преимущества

• Создадите 2 больших проекта в портфолио, курс включает 116 часов практики.
• Карьерные консультации.
• Возврат налогового вычета.

Недостатки

• Не найдены.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

11. Специалист по Data Science в Яндекс Практикум (сайт школы)

Яндекс.Практикум

Краткая информация

• Стоимость: от 112 000 ₽ или 15 000 ₽/мес частями в течение 8 месяцев;
• Длительность: 8 мес.;
• Наставник: Станислав Стрельцов, Александр Ольферук, Глеб Михайлов;
• Документ об окончании: диплом о переподготовке;
• Домашние задания: практика в тренажёре + учебные проекты.

Программа

1. Введение: основы анализа данных, языка Python.
2. Знакомство с профессией.
3. Python на базовом уровне.
4. Предобработка данных.
5. Исследовательский анализ.
6. Статистический анализ.
7. Теория вероятностей.
8. Машинное обучение.
9. Обучение с учителем.
10. Применение машинного обучения в бизнесе.
11. Линейная алгебра.
12. Численные методы.
13. Временные ряды.
14. Машинное обучение в работе с текстами.
15. SQL.
16. Технологии компьютерного зрения.
17. Обучение без учителя.

Чему научитесь

• Освоите обширный стек технологий: Python, Jupyter Notebook, SQL, GITHub, Keras, Pandas и другие.
• Анализировать большие массивы данных, сроить модели.
• Использовать популярные методики машинного обучения.

Особенности

• Предстоит заниматься по 15 часов в неделю.
• За 8,5 месяцев на курсе реализуете 16 проектов.
• Всестороння поддержка: наставники, кураторы, ревьюеры.
• Можно уйти в академический отпуск.

Преимущества

• Предлагается помощь в поиске работы.
• Выдается официальный диплом.
• Есть несколько тарифных планов на выбор студентов, можно оплачивать учёбу в рассрочку или воспользоваться налоговым вычетом.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

⭐ Обратите внимание еще на 2 курса от Практикума:

Специалист по Data Science плюс

Это расширенная версия рассмотренного ранее курса, продолжительностью в 16 месяцев. Здесь студентов ожидает не такая интенсивная нагрузка – учиться предстоит примерно по 10 часов в неделю, а также больше количество практических проектов – 22 учебных + 2 проекта от реальных заказчиков.

Специалист по Data Science Буткемп

Обучение в формате буткемпа предполагает ускоренную интенсивную подготовку. Такой вариант подойдет тем, кто может уделять учёбе максимум внимания. Длительность курса – всего 5 месяцев. Программа позволяет разобрать все основные темы, которые понадобятся в работе, выполнить практические проекты.

10. Специалист по Data Science, машинному обучению и искусственному интеллекту в Специалист.ру (сайт школы)

Специалист.ру

Краткая информация

• Длительность: около 6 месяцев;
• Стоимость: 255 590 ₽;
• Формат: онлайн или очно;
• Документ об окончании: гособразца.

Программа

1. Основы работы с Big Data.
2. Введение в статистику.
3. Microsoft Excel.
4. Анализ и визуализация данных.
5. Анализ данных на SQL.
6. Программирование R.
7. Программирование Python.
8. Data Science: Инструменты и технологии.
9. Data Science: Применение машинного обучения.

Чему научитесь

• Находить практическое применение для знаний по описательной статистике.
• Делать из разнородных данных понятные отчеты, графики и диаграммы.
• Использовать базы данных для анализа и создания отчетов.
• Использовать big data и ML для анализа.

Преимущества

• Диплом государственного образца.
• Рассрочка.
• Можно проходить курс по частям.
• Карьерные консультации в ходе обучения.

Недостатки

• Дорого.
• Нет проектов для портфолио.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

11. Data Science от Skill Branch (сайт школы)

Краткая информация

• Длительность: 5 месяцев.
• Формат: теория и практика.
• Документ об окончании: сертификат.

Программа

1. Программирование на Python.
2. Мат. статистика.
3. Анализ данных.
4. Машинное обучение.

Чему научитесь

• Ставить задачи, получать данные.
• Использовать библиотеки Python для анализа данных и ML.
• Выбирать и обучать ML-алгоритмы.
• Визуализировать данные, понимать сущность.
• Готовить данные для машинного обучения.
• Выбирать и анализировать метрики качества.
• Проверять модель на реальных данных, улучшать качество.

Преимущества

• Работы в портфолио.
• Практика с автопроверкой, разбор бизнес-кейсов.
• Подтвердите квалификацию сертификатом.
• Помощь с трудоустройством.

Недостатки

• Не найдены.

12. Курс Data Science для Маркетинг Директора от Dskul (сайт школы)

Краткая информация

• Длительность: асинхронно.
• Формат: видеолекции, практикум.
• Документ об окончании: отсутствует.

Программа

1. Маркетинг и Data Science.
2. Использование метрик для решения маркетинговых решений.
3. Внедрение Data Science.

Чему научитесь

• Собирать, обрабатывать и накапливать данные.
• Решать маркетинговые задачи с помощью метрик.
• Оценивать и увеличивать ROI, LTV.
• Запускать в своей компании Data Science.

Преимущества

• Разные варианты участия.
• Опытный спикер.

Недостатки

• Без документа.

13. Курс по математике для Data Science в SkillFactory (сайт школы)

SkillFactory

Краткая информация

• Длительность: 8 недель;
• Стоимость: 21 240 руб или в рассрочку на 12 месяцев;
• Формат: лекции и практика;
• Документ об окончании: сертификат.
• 🔥Промокод: GEEK — Дополнительно -5% по промокоду

Программа

1. Линейная алгебра.
2. Математический анализ.
3. Статистические методы и теория вероятностей, основные типы распределений, корреляции.
4. Временные ряды и другие математические методы.

Чему научитесь

Подтянете свою математическую базу, которая необходима для полноценного освоения машинного обучения, сможете глубже погрузиться в специализацию.

Преимущества

• Рассрочка, скидки.
• Можно учиться в удобное время.
• Курс дает не просто структурированную математическую базу с абстрактными примерами, а рассказывает, как использовать эти знания в дата сайнс.

Недостатки

• Не выдается диплом государственного образца.
• Узконаправленный курс, который не дает комплексные знания в профессии.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

14. Основы математики для Data Science в Skillbox (сайт школы)

Краткая информация

• Длительность: 4 месяца;
• Стоимость: от 1 953₽/мес в рассрочку на 12 месяцев;
• Формат: видеоуроки и ДЗ;
• Документ об окончании: диплом центра.
• 🔥Промокод: GEEK — Скидка до 60% на обучение

Программа

1. Базовые математические объекты, байесовские методы.
2. Функции переменных.
3. Векторы, матрицы, градиент.
4. Интерполяция, полиномы.
5. Функции нескольких переменных.
6. Линейные уравнения.

Чему научитесь

• Разбираться в математических терминах и понимать сложные статьи по Дата Сайнс.
• Научитесь работать с функциями и переменными, будете использовать их в решении практических задач.
• Узнаете математические основы машинного обучения для эффективного прогнозирования.
• Научитесь использовать Пайтон для решения сложных математических задач.

Преимущества

• Можно учиться в удобное время.
• Основательная программа обучения, которая позволит заполнить пробелы в математике.
• Проверки, разбор домашних заданий от лекторов.
• Рассрочка, скидки на обучение.

Недостатки

• Не выдается диплом государственного образца.
• Курс не дает комплексных знаний по профессии.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

15. Математика для Data Science в Otus (сайт школы)

Краткая информация

• Длительность: 6 месяцев;
• Формат: вебинары и практические ДЗ;
• Документ об окончании: сертификат.

Программа

1. Линейная алгебра
2. Матанализ
3. Математическая статистика

Чему научитесь

Освоите математический аппарат, который позволит достичь уровня мидл в области Data Science.

Преимущества

• Не только теория, но и примеры использования математики на реальных кейсах и инсайтах преподавателей. Кроме того, преподаватель проверяет и дает обратную связь по практическим заданиям, можно задавать вопросы напрямую.
• Основательный и достаточно длительный курс.
• Рассрочка.

Недостатки

• Не дает комплексных знаний.
• Без диплома государственного образца.

Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖

Бесплатные курсы

1. Data Science: будущее для каждого в Нетологии

Краткая информация

• Длительность: 3 дня;
• Формат: онлайн;
• Документ об окончании: нет.

Программа

1. DS – будущее для каждого.
2. Базовые навыки.
3. Как найти работу.

Чему научитесь

• Узнаете основные направления в сфере работы с данными.
• Поймете, какими навыками и инструментами должен владеть специалист, что должен уметь.
• Как начать карьеру в профессии и сколько времени нужно потратить на обучение.

Преимущества

• Бесплатно.
• Отличный курс знакомство, который расскажет о специальности и поможет понять, подходит ли она вам.

Недостатки

• Не дает профильных профессиональных знаний.
• Нет документов о повышении квалификации.

2. Введение в Data Science и машинное обучение от Stepik

Краткая информация

• Длительность: 30 уроков и 9 часов video;
• Формат: лекции, тестирование, интерактивные задачи;
• Документ об окончании: сертификат института биоинформатики.

Программа

1. Вводный модуль.
2. Решающие деревья.
3. Random Forest, нейронные сети.
4. Stepik ML contest.

Чему научитесь

• Основным терминам и инструментам дата сайнс.
• Узнаете, как работать с деревьями решений и нейронными сетями.
• Познакомитесь с популярными библиотеками и базами данных (Pandas и Scikit-learn).

Преимущества

• Бесплатно.
• Дает хорошую базу для новичков и понимание профессии.
• Длительность курса без ограничений: можно учиться в своем темпе, доступ к курсу по запросу – сразу после регистрации.

Недостатки

• Недостаточно знаний, чтобы претендовать на вакансию.
• Нет документа государственного образца.

FAQ (Часто задаваемые вопросы)

Дата сайентист: кто это простыми, чем он занимается?

Data Scientist (специалист по данным) — это профессионал, который превращает сырые данные в ценные знания, инсайты и прогнозы. Он работает на стыке теории вероятностей, математической статистики, программирования и Big Data. Если простыми словами, он учит компьютер предсказывать будущее на основе прошлого опыта. Чем занимается Data Scientist.

🔍 1. Сбор и подготовка данных (до 70% времени) – самая трудоёмкая часть работы.

• Собирает информацию из разных источников (базы данных, файлы, API, веб-сайты).
• Чистит информацию от ошибок, дубликатов, «мусора».
• Приводит данные к единому формату.
• Заполняет пропущенные значения.

Пример: интернет-магазин хочет предсказать спрос на товары, Data Scientist собирает сведения о покупках за пару лет, удаляет ошибочные записи, объединяет информацию из разных таблиц.

🔬 2. Исследовательский анализ.

Data Scientist изучает информацию:

• Ищет закономерности и аномалии.
• Строит графики, визуализации.
• Проверяет гипотезы.
• Находит важные и менее значимые факторы.

Пример: Анализируя данные банка, обнаруживает, что клиенты, которые берут кредит в первые 4 месяца после открытия счёта, закрывают его на 28% реже.

🤖 3. Создание моделей машинного обучения.

Самый интересный этап работы:

• Выбирает подходящий алгоритм (регрессия, классификация, кластеризация).
• Обучает модель на исторических данных.
• Настраивает параметры модели для повышения точности без ущерба производительности.
• Тестирует качество работы модели, при необходимости, перенастраивает и доучивает её.

Пример: создаёт систему, которая предсказывает, уйдёт ли клиент к конкурентам в ближайшие 2 месяца (вероятность оттока).

📈 4. Решение бизнес-задач.

Data Scientist отвечает на важные вопросы компании:

• Предсказание: какие продажи ожидать в следующем квартале?
• Классификация: одобрить ли кредит/рассрочку этому клиенту?
• Рекомендации: какой товар предложить покупателю?
• Сегментация: способы разделения клиентов на группы.
• Оптимизация: как снизить расходы на рекламу при прежнем результате?

💻 5. Программирование и автоматизация.

Data Scientist пишет код на Python/R. Он создаёт скрипты для обработки данных, автоматизирует рутинные задачи, разрабатывает API для использования моделей и интегрирует их в продукты компании.

📊 6. Презентация результатов.

Для объяснения результатов работы простым языком специалист создаёт визуализации и дашборды, готовит презентации, объясняет руководству, почему модель приняла то или иное решение и даёт рекомендации на основе анализа.

Пример: с помощью презентации аргументирует директору, что внедрение системы предсказания оттока клиентов и внедрение чат-бота сэкономит компании 500 000 ₽ в год.

Сколько зарабатывает дата сайентист?

Зарплата специалистов колеблется в широких пределах, как показал анализ вакансий на сайтах с объявлениями.

💰 Анализ зарплат Data Scientist по опыту.

• Новичок (junior): 40 – 90 тысяч рублей.
• Стаж 1-3 года (middle): 70 – 210 тысяч ₽.
• Опыт 3-5 лет (senior): 130 – 300 тысяч ₽.
• 5+ лет (lead): от 220 тысяч рублей.

🏙️ Анализ по городам.

• Москва: 70 – 300 тысяч рублей.
• Санкт-Петербург: 65 – 240 тысяч ₽.
• Казань: 90 – 180 тысяч рублей в месяц.
• Новосибирск: 70 – 150 тысяч ₽.
• Екатеринбург: 100 – 150 тысяч ₽.
• Регионы России: 40 – 170 тысяч ₽.

В чём заключается разница между дата аналитиком и дата сайентистом?

Data Analyst — это как детектив, он разбирается в уже произошедшем. Он берёт данные компании, анализирует их и отвечает на вопросы бизнеса: «Почему упали продажи?», «Кто покупает чаще/больше всего?». Аналитик работает с готовыми данными, строит графики и дашборды, помогает принимать решения на основе фактов.

Data Scientist — это изобретатель и предсказатель одновременно. Он анализирует прошлое и создаёт модели для предсказания будущего. Специалист использует машинное обучение, строит алгоритмы и отвечает на вопросы типа: «Какие клиенты уйдут к конкурентам?», «Сколько товара заказать на следующий месяц?». Он проделывает более глубокую техническую работу.

Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

Data Engineer (инженер)

• Строит и поддерживает инфраструктуру для информации.
• Создаёт конвейеры данных для их сбора, обработки и хранения.
• Работает с большими объемами данных, их базами, облачными платформами.
• Инструменты: SQL, Python, Spark, Airflow, Kafka, облачные сервисы (AWS, GCP, Azure).

Data Scientist (специалист по данным)

• Создаёт предиктивные модели и находит сложные закономерности.
• Применяет машинное обучение и статистику для прогнозов и решения бизнес-задач.
• Разрабатывает алгоритмы, обучает модели.
• Инструменты: Python/R, ML-библиотеки (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), статистика.

Data Analyst (дата аналитик)

• Анализирует информацию и помогать принимать бизнес-решения.
• Создаёт отчёты, дашборды, визуализации.
• Отвечает на конкретные бизнес-вопросы на основе существующих сведений.
• Инструменты: SQL, Excel, BI-инструменты (Tableau, Power BI), базовый Python.

В двух словах: Data Engineer готовит данные, Scientist строит модели для предсказаний, Analyst интерпретирует данные для бизнеса.

Примеры задач в реальной жизни:

• Маркетинг: предсказание, какой товар скорее всего купит клиент, чтобы настроить таргетинг.
• Медицина: анализ снимков МРТ для ранней диагностики болезней.
• Финансы: обнаружение мошеннических транзакций.
• Игры: подбор персонализированных уровней сложности для игроков.

С чего лучше начинать изучение Data Science?

Пошаговый план, основании на содержимому программ обучения от ведущих школ.

• Основы анализа и обработки данных в Excel/Google Sheets — работа с таблицами, формулами, сводными таблицами.
• Выбор языка программирования — чаще всего это Python или R. Python предпочтительнее из-за широкой поддержки и ресурсов.
• Работа в средах разработки — освоить Google Colab и Jupyter Notebook для интерактивного кода и визуализации.
• Изучение базового SQL и системы контроля версий Git — для работы с базами данных и совместной разработки.

1. Изучение важных библиотек Python:
2. Pandas и NumPy — работа с данными и числовыми массивами;
3. Scikit-learn — машинное обучение;
4. Matplotlib и Seaborn — визуализация данных.

• Базовые знания математической статистики и основ математического анализа — понимание вероятностей, распределений, статистических тестов и основ линейной алгебры.
• Практические проекты на реальных датасетах — участвовать в соревнованиях Kaggle и решать задачи из практики.
• Дополнительно: освоить работу с big data-инструментами и инструментами визуализации, такими как Power BI.

Важно помнить, что знание английского языка на уровне Intermediate облегчит обучение и поможет выйти на зарубежный рынок.

Есть ли бесплатные курсы по Data Science?

Во-первых, ознакомиться с профессией и деятельностью специалиста можно на вводных занятиях, во-вторых, в сети полно бесплатных курсов. Их предлагают такие площадки, как Яндекс Практикум, Stepik, Skillbox, Coursera.

Не поздно ли заниматься наукой о данных в 30 лет?

Совсем нет, к этому возрасту люди осознают сделанные в молодости ошибки, касающиеся выбора профессии. Здесь главное мотивация и правильный подход – сделав осознанный выбор и имея чёткую цель вы добьётесь большего, чем «нужно ходить на пары ради получения диплома». В 30+ больше жизненного опыта, люди более ответственны, имеют лучшую самоорганизацию, глубже понимают бизнес-процессы. Работодателям не важен возраст специалиста, который с лёгкостью будет качественно и в срок решать поставленные задачи.

Какой язык нужен для Data Science?

В основном применяют два языка программирования.

• Python — лидер в сфере благодаря простому синтаксису и богатой экосистеме библиотек для обработки, визуализации данных, машинного и глубокого обучения.
• R — создан для статистики и графического анализа.

Реже используют Julia и Scala. Кроме них, аналитики должны знать язык запросов SQL.

Нужно ли знать математику для Dara Science?

Это одна из сфер, где математические науки необходимы не менее, чем в программировании. Они помогут разрабатывать алгоритмы, анализировать, обрабатывать и интерпретировать данные. Для начала обучения достаточно вспомнить школьный курс без элементов высшей математики вроде интегрального и дифференциального счисления, остальное освоите в процессе обучения. Это:

• теория вероятностей — основы для анализа данных и машинного обучения;
• математическая статистика — для описания и вывода данных, проверки гипотез;
• линейная алгебра — работа с матрицами, векторами, база многих алгоритмов;
• математический анализ — пределы, производные, интегралы для оптимизации моделей;
• базовые знания регрессии (линейной и логистической) и основ нейронных сетей.

Математика поможет вникнуть в суть алгоритмов, оценивать их, искать закономерности и решать задачи оптимизации.

Какие знания и навыки нужны Data Scientist?

В 2025 году, исходя из результатов анализа вакансий, работодатели предъявляют следующие требования к кандидатам. Обязательны:

• Владение языками программирования Python и R с аналитическими библиотеками NumPy, Pandas.
• Знание методов машинного обучения, разработка и обучение ML-моделей, нейросетей.
• Умение работать с базами данных, писать SQL-запросы для их извлечения и обработки.
• Навык визуализации с использованием Matplotlib, Seaborn.
• Применение аналитических моделей для решения бизнес-задач.
• Знание математических основ: линейная алгебра, теория вероятностей, матанализ, теория оптимизации.
• Применение методов очистки, нормализации и трансформации данных для подготовки к анализу.
• Обработка Big Data для выявления скрытых закономерностей и точек роста.
• Разработка и внедрение прогностических моделей для поддержки управленческих решений.
• Умение автоматизировать аналитические процессы программными средствами.
• Владение английским языком на уровне работы с литературой.
• Знание методологий Agile и Scrum для управления проектами.

Какие направления есть в Data Science?

Основные специализации.

• Машинное обучение (Machine Learning) – создание, обучение и внедрение алгоритмов, которые обучаются на данных.
• MLOps — практика интеграции и автоматизации разработки, развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения в промышленных масштабах для обеспечения стабильной и быстрой работы.
• Автоматизация машинного обучения (AutoML) — инструменты и методы, которые упрощают и автоматизируют создание моделей машинного обучения, снижая потребность в ручной настройке и экспертных знаниях.
• Анализ временных рядов (Time Series Analysis) — изучение данных, зависящих от времени, для прогнозирования тенденций и событий. Важен в финансах, экономике, метеорологии и других сферах.
• Глубокое обучение (Deep Learning) — раздел машинного обучения, использующий искусственные нейронные сети для решения сложных задач, например, в компьютерном зрении, NLP и играх.
• Компьютерное зрение (Computer Vision) — разработка алгоритмов для распознавания и анализа изображений и видео. Используется в системах видеонаблюдения, автопилотах, медицине для диагностики и др.
• Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — работа с текстом и речью, включая анализ, синтез и понимание языка. Применяется в чат-ботах, системах автоматического перевода, анализе отзывов и соцсетей.
• Рекомендательные системы (Recommendation Systems) — создание алгоритмов, которые предлагают пользователям товары, контент или услуги на основе их предпочтений и поведения. Применяются в интернет-магазинах, стриминговых сервисах и соцсетях.
• Аналитика больших данных (Big Data Analytics) – работа с огромными массивами данных на распределённых системах.

За сколько можно освоить Data Science?

Базовые курсы рассчитаны на 6–8 месяцев: за это время вы освоите основы профессии и сможете работать стажёром. Такие курсы больше подходят людям с бэкграундом в IT или аналитике — новичку будет сложно сразу выйти на рынок труда.

Обучение с нуля до junior занимает 12–18+ месяцев. Пройдя комплексный курс, вы получите больше навыков, поработаете над реальными задачами, усилите портфолио и будете более ценны для работодателя, чем стажёр, которого придётся доучивать порядка полугода.

Резюмируя

Профессию data scientist (в других вариациях data engineer или analyst) неоднократно называли самой заманчивой профессией 21-го века. И по последней статистике Linkedin она по-прежнему входит в подборку наиболее востребованных и высокооплачиваемых специальностей в мире. Конечно, у нее есть свои плюсы и минусы, но нельзя отрицать, что это компетенция будущего, которая высоко ценится работодателями. Нейросети, ИИ (artificial intelligence), технологии машинного обучения сегодня используются всеми передовыми компаниями мира – такими как Google, Facebook, YouTube. Средние зарплаты таких специалистов в России достигают 200 тыс. рублей, а опытные senior специалисты (у которых около 5 лет опыта) могут зарабатывать и 500 тысяч в месяц.

К счастью, сегодня освоить эту профессию при должном упорстве может каждый, а даже необязательно быть программистом или работать в аналитике, хотя, как показывает практика, очень часто дата сайентистиами становятся именно айтишники и продуктовые аналитики. Если наш топ курсов не подходит вам по финансовым или другим соображениям, вы легко найдете полезные видеокурсы в открытом доступе на Ютуб или недорогие обучалки на сайте Udemy. Также советуем обратить внимание на бесплатный образовательный проект от Mail.ru Group под названием «Академия больших данных».

Если вы подумываете о том, чтобы поступать в ВУЗ или о более академическом формате образования, то в НИУ ВШЭ действует магистерская программа «Наука о данных», где вы сможете получить глубокие теоретические знания. Ее продолжительность – 2 года. А в СПбГУ можно попробовать свои силы на магистратуре по «Биоинформатике» и специальности «Бизнес-аналитика и большие данные».

Тем, кто хочет вливаться в профессиональное комьюнити, рекомендуем площадку Open Data Science – это сайт самого масштабного международного сообщества. Всем новичкам будет полезно прочесть этот самоучитель. Он поможет разобраться, чем именно занимается data scientist, что должен знать специалист, и где доступно можно получить эти знания. А благодаря проекту Colab вы сможете потренироваться писать код на Пайтон прямо в браузере без дополнительной настройки.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.