Еще 8-10 лет назад войти в Data Science (DS) и Machine Learning (ML) можно было с помощью онлайн-курсов, пет-проектов и упорного самообразования.
Компании охотно брали джуниоров без дипломов, потому что спрос на специалистов значительно превышал предложение. Более-менее толковых спецов просто не было!
Но сегодня рынок изменился: конкуренция резко выросла, требования работодателей так-же резко ужесточились, и отсутствие высшего образования стало серьезным барьером для тех, кто мечтает сделать карьеру в этой сфере.
По данным многочисленных исследований, по состоянию на 2025 года, более 70% от всех вакансий в DS/ML требуют как минимум бакалаврской степени в компьютерных науках, математике или статистике. На меньшее работодатели уже не согласны!
Почему так произошло?
- Перенасыщение джуниорами: тысячи выпускников всевозможных онлайн-курсов ежегодно борются за ограниченное число позиций.
- Усложнение задач: бизнес ждет не просто «кодеров», а специалистов, способных разрабатывать сложные модели.
- Формальный отбор: HR-фильтры автоматически отсеивают кандидатов без диплома.
В этой статье мы разберемся, почему высшее образование становится критически важным для работы в DS/ML, и какие альтернативы есть у тех, кто его еще не получил.
💥 Онлайн-магистратура от МИФИ и Skillfactory "Прикладной анализ данных и машинное обучение". Диплом государственного образца ведущего российского ВУЗа. Позволяет работать: ML-инженером, MLOps-инженером, специалистом Data Science!
Как изменился рынок Data Science и ML за последние годы?
Итак, смотрим!
Раньше (2015–2019): «Золотая лихорадка» в DS
Вот были времена! Практически идеальные для входа в Data Science и Machine Learning.
- Компании массово инвестировали в data-driven решения.
- Рынку не хватало специалистов, поэтому брали даже с базовыми знаниями Python и sklearn и уже потом, "воспитывали" хороших спецов для себя.
- Достаточно было пройти хороший курс где-нибудь на Скиллбокс или Нетология, решить пару задач на Kaggle, чтобы получить свою первую работу.
Сейчас (2023–2025): Рынок взрослеет
Перенасыщение джуниорами: по данным Kaggle Survey, более 40% начинающих специалистов сейчас не могут найти первую работу.
Рост требований: теперь нужны не только навыки программирования, но и:
Глубокая математическая подготовка (линейная алгебра, теория вероятностей, оптимизация). Без обучения в ВУЗе получить ее невозможно.
Опыт работы с production-системами (MLOps, облачные платформы).
Умение проводить исследования и публиковать работы (для топовых позиций). На курсах этому почти не учат!
Ну и массово появилась фильтрация через образование: крупные компании (FAANG, банки, телеком) автоматически отсеивают кандидатов без диплома. Им не дают даже шанса показать уровень своих знаний!
Вывод: Раньше можно было войти в профессию «с нуля», но сейчас рынок повзрослел и требует фундаментальной подготовки, которую сложно получить самостоятельно.
Почему высшее образование становится важным?
Фундаментальные знания
Многие самоучки знают как применять ML-алгоритмы, но не понимают почему они работают.
Что дает университет:
Математика:
- Линейная алгебра (SVD, PCA, матричные разложения).
- Теория вероятностей (байесовские методы, статистические тесты).
- Оптимизация (градиентный спуск, выпуклые функции).
Computer Science:
- Алгоритмы и структуры данных (сложность, оптимизация кода).
- Распределенные вычисления (Spark, Hadoop).
Без этого:
- Трудно разбираться в новых исследованиях (например, трансформеры в NLP).
- Сложно оптимизировать модели под реальные задачи.
Критическое мышление и научный подход
Самоучки часто учатся «по шаблонам»: «Берём Random Forest, подкручиваем гиперпараметры — готово». Ну или как-то так!
А вот выпускники вузов умеют: анализировать научные статьи, проводить строгие эксперименты (A/B-тесты, проверка гипотез), разрабатывать новые подходы, а не только применять готовые.
Доверие работодателей
- Корпорации и банки требуют диплом, потому что это фильтр на входе (HR не разбирается в ML, но отсеивает по формальным критериям) и гарантия базового уровня знаний (вуз всегда даёт системное образование).
- Исследовательские позиции (например, в OpenAI или DeepMind) почти всегда требуют PhD.
Доступ к исследованиям и нетворкингу
В университетах есть:
- Научные руководители.
- Доступ к академическим базам (arXiv, Springer).
- Возможность публиковаться в конференциях (NeurIPS, ICML).
Вывод: Высшее образование конечно не гарантирует успех, но значительно упрощает вход в профессию и карьерный рост. Даже так: без диплома ВУЗа сейчас вы просто не сможете получить свою первую работу!
🔥 Читайте нашу статью: "38 программ онлайн-бакалавриата и магистратуры, доступные для получения высшего образования в 2025 году"!
Где сейчас еще можно прорваться без высшего образования?
Сильное портфолио и опыт
- Kaggle Grandmasters все еще могут получить работу даже без диплома.
- Pet-проекты с продакшн-реализацией (например, развернутый ML-сервис на AWS).
- Open-source contributions (участие в библиотеках типа TensorFlow или scikit-learn).
Узкие ниши с меньшей конкуренцией
Ищите и будет вам счастье!
- Data Engineering (ETL, пайплайны, инфраструктура).
- MLOps (развертывание моделей, мониторинг).
- Аналитика (BI, SQL) и далее, постепенный переход в Data Science.
Стартапы и Корпорации
Начинающие стартапы чаще смотрят на навыки и не прочь взять на работу самородка без вузовского диплома, а вот корпорации (банки, FAANG и т.д.) уже в самом начале жестко фильтруют по образованию.
Альтернатива классическому высшему образованию
Онлайн-магистратуры
💥 Яркий пример: магистерская программа от МИФИ и Skillfactory "Прикладной анализ данных и машинное обучение". Фундаментальный вузовский подход и упор на практику +диплом государственного образца МИФИ позволят вам стать востребованным ML-инженером!
Сертификаты от топовых вузов
Например:
- Stanford ML (Andrew Ng) — базовый уровень.
- MIT MicroMasters — углубленные курсы.
Заочное/вечернее образование
Как и в случае с онлайн-обучением, его можно совмещать с работой. В советское время такой формат образования был очень популярен, а наше время - незаслуженно забыт, уступив место дистанционному обучению.
Что делать, если нет диплома, но хочется в DS/ML?
Самым логичным ответом бы было - окончить ВУЗ и получить его! Но не у всех есть такая возможность, поэтому можно пока воспользоваться этими советами.
Учите математику
- Обязательно: линейная алгебра, статистика, оптимизация. Есть краткосрочные курсы, можно нанять репетитора.
- Ресурсы: 3Blue1Brown (YouTube), «Mathematics for Machine Learning» (Cambridge Press).
Пытайтесь делать сложные проекты
Не просто «предсказание цен на дома», а: воспроизведение статей, участие в хакатонах.
Нетворкинг
Не пренебрегайте конференциями (DataFest, ODSC), подружитесь с LinkedIn.
Заключение
- Раньше можно было войти в DS/ML без диплома, сейчас — в разы сложнее.
- Высшее образование дает фундамент, доверие работодателей и доступ к исследованиям.
- Без диплома прорваться в DS наверное еще можно, хотя и очень сложно! Но придется компенсировать его отсутствие сильным портфолио и экспертизой. Да и в этом случае вас возьмут не везде.
Совет: Если есть возможность — инвестируйте в образование. Если нет — фокусируйтесь на реальных проектах и глубоких знаниях. Это в любом случае пригодится!
🔔🔔🔔 Подписывайтесь на наш канал и телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ.
С нами вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!
Реклама. Информация о рекламодателях доступна по ссылкам в статье.