Найти в Дзене
Рейтинг курсов

ТОП-30 лучших курсов Data Scientist машинное обучение - обучение профессии с нуля с трудоустройством

Оглавление

Мы провели комплексный анализ программ обучения Data Scientist в России — от коротких интенсивов и бесплатных курсов до полноценных программ профессиональной переподготовки. В исследовании учтены форматы, глубина практики, карьерная поддержка и актуальность технологий. На основе сравнения мы выбрали 30 лучших курсов Data Science, которые позволяют освоить профессию с нуля и выйти на уровень Junior или Middle.

Data Scientist — портфолио из проектов, проверка экспертами и диплом о переподготовке

Кратко об обучении и результате

Онлайн-курс для начинающих: по шагам осваиваете data science и аналитику данных — от Python и SQL до моделей машинного обучения. Работаете с реальными задачами и большими объёмами данных, готовите отчёты и получаете документ установленного образца.

Для кого этот путь подойдёт

Подойдёт тем, кто хочет войти в профессию Data Scientist с нуля, а также специалистам, которым нужно системно прокачать работу с данными и программирование на Python. Вводный блок помогает понять, подходит ли формат и темп.

Чему научитесь и какие инструменты

Python, Jupyter Notebook, Git, SQL, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn; CatBoost и LightGBM; Airflow и MLflow; Spark. Практические задания, A/B-тесты, валидация и мониторинг моделей, рекомендательные системы и нейронные сети.

Программа обучения и модули

SQL для анализа; Python для анализа; основы теории вероятностей и линейной алгебры; регрессия и классификация; ансамбли и бустинг; кластеризация; эксперименты и продуктовые метрики; внедрение и сопровождение; блок по большим данным и глубокому обучению.

Формат и процесс

Спринтовая структура: изучили тему — сделали проект — получили обратную связь. Работы проверяют практикующие специалисты, даются рекомендации по улучшению качества и метрик. Часть материалов доступна бесплатно для знакомства с подходом.

Практика и портфолио

По итогу соберёте портфолио из проектов по регрессии, классификации, экспериментам и рекомендациям. Решаете реальные задачи бизнеса, оформляете выводы и защищаете решения. Это помогает при поиске работы на позицию junior.

Карьерная поддержка

Помощь с резюме и профилями, тренировки собеседований, подбор стажировок и вакансий у партнёров. Фокус — на поиске работы в аналитике данных и на старте как Data Scientist.

Документ об окончании

Диплом о профессиональной переподготовке при наличии требуемого образования; электронный сертификат — при прохождении программы.

«Проектный формат и регулярные проверки помогли собрать портфолио и выйти на интервью — стало понятнее, как решать реальные задачи и объяснять результаты».

Как связаться

-2

Data Science: быстрый старт — за два месяца освоите Python, визуализацию и первые ML-модели

О курсе и результате

Краткий онлайн-курс по data science для начинающих: за 2 месяца вы разберётесь с Python, pandas, визуализацией данных и базовыми принципами машинного обучения. Формат ориентирован на практику и реальные задачи, чтобы быстро перейти от кода к анализу данных и построению моделей.

Кому подходит обучение

Подойдёт новичкам в IT и аналитикам, которые хотят разобраться в data science с нуля. В программе предусмотрены базовые темы и практические упражнения, не требующие предварительной подготовки.

Python, Jupyter Notebook, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Google Sheets, Hadoop. Освоите основы анализа данных, визуализацию, регрессию, классификацию и создание скоринговых моделей. Выполните проекты по прогнозированию продаж и оттока клиентов.

Программа обучения

Введение в Python и Jupyter Notebook, работа с типами данных, списками и словарями, основы pandas и визуализация данных, машинное обучение, линейная регрессия, бинарная классификация, валидация, деревья решений, feature engineering и итоговые воркшопы.

Преподаватели и менторы

Николай Пекальн — директор по аналитике Vezet Group; Ришат Исхатов — Head of BA в СберМаркете. Оба эксперта ведут блоки по анализу данных, машинному обучению и построению моделей в Python.

Формат и темп

Дистанционно, с практикой после каждого урока и поддержкой кураторов. Можно проходить обучение в удобном темпе — после работы или по выходным. Есть карьерный центр для помощи в поиске работы и составлении резюме.

Документ и стоимость

После прохождения курса выдаётся сертификат. Полная стоимость — 118 450 руб., со скидкой — 59 225 руб.. Рассрочка до 24 месяцев (≈ 2 468 руб. в месяц), налоговый вычет, возврат в течение 21 дня и оплата от компании.

FAQ — ответы на частые вопросы

Что нужно для начала обучения?
Ноутбук или ПК, уроки можно смотреть с телефона.

Можно ли оплатить частями?
Да, действует беспроцентная рассрочка до 24 месяцев и гарантия возврата в течение 21 дня.

Как проходит трудоустройство?
Помогает карьерный центр ProductStar: консультации, резюме, подготовка к собеседованиям и подбор вакансий.

О платформе ProductStar

Онлайн-школа актуального digital-образования, рекомендована РБК. Курсы регулярно обновляются и ведутся практикующими специалистами рынка. Здесь можно начать карьеру в data science и смежных направлениях аналитики данных.

Контакты для связи

-3

Data Scientist Junior — обучение анализу данных и машинному обучению с нуля до первого портфолио

Кратко о курсе и результате

Профессия Data Scientist Junior — онлайн-программа по аналитике и машинному обучению. За время курса вы научитесь работать с Python и SQL, проводить анализ данных, строить модели машинного обучения и визуализировать результаты. После окончания получите портфолио и сможете претендовать на позицию junior-аналитика или data scientist.

Для кого подойдёт

Курс подходит начинающим, желающим освоить Data Science с нуля, а также специалистам из смежных направлений — маркетинга, экономики, менеджмента. Программа не требует подготовки, все базовые знания объясняются с самого начала.

Программа обучения

Введение в Data Science, основы Python, SQL для анализа данных, статистика и вероятности, исследовательский анализ данных (EDA), визуализация, машинное обучение, деревья решений, ансамбли, линейные модели, проект по анализу данных и финальная аттестация. В программу включены мини-проекты после каждого блока.

Формат и темп

Формат онлайн, занятия и практикумы можно проходить в удобное время. Курс рассчитан примерно на 12 месяцев при средней занятости. Студенты получают обратную связь по домашним заданиям и поддержку наставников.

Практика и проекты

По итогу у вас будет портфолио из проектов: визуализация данных, построение прогнозов, разработка ML-моделей и отчёты по аналитическим кейсам. Работы проверяются кураторами, даются рекомендации и разбор ошибок.

Карьерная помощь и результат

После обучения можно работать в аналитике данных, BI или Data Science. Карьерный центр помогает составить резюме, подготовиться к собеседованиям и подобрать вакансии. Есть партнёрская программа стажировок.

Документ и стоимость

После завершения выдаётся диплом о профессиональной переподготовке. Стоимость обучения — от 121 000 руб. Доступна рассрочка и налоговый вычет за обучение.

FAQ

Можно ли начать без подготовки?
Да, курс рассчитан на полных новичков.

Есть ли практика?
Да, после каждого модуля выполняются мини-проекты и финальная работа по реальным данным.

Помогают ли с трудоустройством?
Да, действует карьерная поддержка и помощь в поиске первой работы по направлению data science.

О платформе обучения

Skillbox — онлайн-платформа, где учат digital-профессиям с упором на практику. Материалы обновляются, занятия ведут практикующие аналитики и специалисты по машинному обучению.

Как связаться

-4

Data Science с нуля до Junior — обучение анализу данных и машинному обучению с трудоустройством

О курсе и результате

Онлайн-программа Data Science от SkillFactory — это путь от нуля до уровня Junior Data Scientist. Курс включает Python, SQL, статистику, машинное обучение, работу с большими данными и проектную практику. После завершения обучения выпускники получают помощь в трудоустройстве и доступ к карьерному центру.

Для кого предназначено обучение

Программа подойдёт новичкам без технического опыта, а также аналитикам и программистам, которые хотят освоить Data Science с нуля. Все темы изложены по принципу «от простого к сложному», чтобы комфортно пройти обучение даже без математического бэкграунда.

Чему научитесь

Работать с Python, Pandas, NumPy, SQL и инструментами визуализации данных. Освоите машинное обучение: линейные модели, деревья решений, ансамбли, рекомендательные системы и кластеризацию. Научитесь применять методы анализа данных, проектировать модели, использовать нейронные сети и библиотеки PyTorch и TensorFlow.

Программа и модули

1. Введение в Data Science и Python
2. SQL и базы данных
3. Математика и статистика для анализа данных
4. Машинное обучение и линейная алгебра
5. Deep Learning и нейронные сети
6. Big Data и работа со Spark
7. Продуктовая аналитика и A/B-тесты
8. Выпускной проект и карьерный модуль.

Практика и портфолио

Практические задания, мини-проекты и итоговый дипломный проект по реальным бизнес-кейсам. В процессе обучения создаёте портфолио, применяете машинное обучение для анализа данных и подготовки прогнозов, а также разрабатываете модели для рекомендательных систем и прогнозирования.

Формат обучения

Обучение полностью онлайн, в удобном темпе. Видеоуроки, тренажёры, задания, регулярные вебинары и поддержка кураторов. Доступ к материалам остаётся даже после окончания курса. Карьерный центр помогает подготовиться к собеседованиям и найти первую работу.

Документ и условия

По завершении курса вы получаете диплом о профессиональной переподготовке. Доступна рассрочка, налоговый вычет и оплата от работодателя. Средняя длительность обучения — 12 месяцев.

FAQ — частые вопросы

Можно ли учиться без подготовки?
Да, курс рассчитан на новичков и построен по принципу постепенного освоения тем.

Есть ли трудоустройство?
Да, предоставляется карьерная поддержка, помощь с резюме и партнёрские вакансии.

Что входит в практику?
Проекты по анализу данных, визуализации, машинному обучению, рекомендательным системам и прогнозированию.

О платформе SkillFactory

SkillFactory — онлайн-школа цифровых профессий с фокусом на практическое обучение. Курсы разрабатываются при участии экспертов из отрасли и регулярно обновляются с учётом трендов рынка Data Science и аналитики данных.

Как связаться

-5

Data Scientist — обучение с нуля до трудоустройства и работы в проектах машинного обучения

О курсе и результате

Профессия Data Scientist в Нетологии — программа для тех, кто хочет освоить анализ данных, Python и машинное обучение с нуля. За время курса вы научитесь извлекать, обрабатывать и анализировать данные, строить модели и применять их в реальных задачах. После окончания предусмотрена помощь в трудоустройстве.

Для кого подойдёт

Программа рассчитана на новичков, которые хотят получить новую профессию и уверенно работать с данными. Подойдёт аналитикам, разработчикам и специалистам из смежных направлений, желающим перейти в Data Science.

Чему научитесь

Анализировать данные в Python, использовать Pandas, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn, применять SQL и библиотеки для машинного обучения. Освоите регрессию, классификацию, нейронные сети, рекомендательные системы и обработку больших данных. Научитесь строить модели машинного обучения и оптимизировать их метрики.

Программа обучения

1. Введение в Data Science и Python
2. SQL для аналитики
3. Математика и статистика для анализа данных
4. Машинное обучение и Deep Learning
5. Big Data и Spark
6. Практика и выпускной проект с защитой.

Практика и проекты

Практические задания после каждого модуля и финальный дипломный проект по анализу данных. Выпускники создают портфолио и готовят кейсы для трудоустройства. Задания основаны на реальных данных и бизнес-примерах.

Формат и темп

Формат — онлайн, со смешанными лекциями, тренажёрами и вебинарами. Обучение длится 12 месяцев. Есть доступ к сообществу, наставникам и карьерному сопровождению. В процессе вы получаете обратную связь и помощь кураторов.

Карьерная поддержка

Центр карьеры Нетологии помогает составить резюме, подготовиться к собеседованию и найти первую работу. Есть программа стажировок у партнёров и возможность консультаций с карьерным экспертом.

Документ и стоимость

После прохождения обучения выдаётся диплом о профессиональной переподготовке. Полная стоимость — от 105 000 руб.. Доступна рассрочка и налоговый вычет, а также оплата работодателем.

FAQ

Можно ли учиться без опыта?
Да, программа начинается с базовых тем и подходит новичкам.

Есть ли трудоустройство?
Да, предусмотрена карьерная поддержка и стажировки у партнёров.

Будут ли нейронные сети?
Да, в программе есть отдельный модуль по Deep Learning и применению нейросетей.

О платформе обучения

Нетология — онлайн-платформа цифрового образования, где обучают востребованным IT-направлениям. Программы создаются с участием экспертов рынка и адаптированы под запросы работодателей в сфере Data Science и аналитики.

Как связаться

-6

Data Scientist — практико-ориентированное обучение с кейсами бизнеса и документом установленного образца

О чём программа и результат

Онлайн-курс даёт системный вход в Data Science: вы шаг за шагом осваиваете Python, работу с базами данных и методы анализа, строите модели машинного обучения и объясняете результаты для бизнеса. Формат ориентирован на практику: задания, кейсы и тренажёры помогают закрепить полученные знания и собрать первые проекты для портфолио.

Кому подойдёт обучение

Подойдёт новичкам без технического бэкграунда и специалистам из смежных сфер, которым нужен понятный старт в data science. Программа построена «от простого к сложному», чтобы комфортно освоить основы и перейти к моделям и задачам из реальных отраслей.

Python и Jupyter Notebook, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SQL и библиотеки машинного обучения. Освоите подготовку данных, визуализацию, регрессию и классификацию, проверку гипотез и базовые рекомендательные подходы. Практические задания сопровождаются разбором и обратной связью.

Программа и тематические блоки

Введение в Data Science и основы программирования на Python; работа с данными и SQL-запросы; статистика и теория вероятностей для анализа; алгоритмы машинного обучения; элементы глубокого обучения и применение нейронных сетей; продуктовая аналитика и интерпретация результатов.

Формат, темп и поддержка

Дистанционно и в удобное время: видеоуроки, симуляторы и задания. Действующие эксперты делятся практикой, а персональный куратор помогает двигаться по плану, отвечать на вопросы и корректировать темп. Доступ к материалам сохраняется и после окончания курса.

Практика и портфолио

Кейсы из бизнеса, задания на обработку данных и построение моделей, мини-проекты по прогнозированию и оценке метрик. Результаты оформляются в понятные отчёты — это облегчает поиск работы на позиции junior data scientist или аналитика данных.

Документы об обучении

После прохождения программа выдаёт удостоверение о повышении квалификации и диплом установленного образца. Проект подтверждён отраслевыми партнёрами и ориентирован на требования рынка.

Вопросы и ответы

Можно начать с нуля?
Да, стартовые модули рассчитаны на полный нулевой уровень и поэтапно вводят в ключевые темы.

Помогают ли с карьерой?
Есть сопровождение: рекомендации по резюме, подготовка к собеседованиям и ориентир по вакансиям.

Куда писать и звонить

-7

Профессия Data Scientist — обучение с нуля до middle-уровня с реальными кейсами и гарантией трудоустройства

О курсе и результате

Программа «Профессия Data Scientist» — это комплексное онлайн-обучение, которое готовит специалистов по анализу данных и машинному обучению с нуля. Вы освоите Python, SQL, визуализацию и работу с нейросетями, а также соберёте портфолио проектов, подтверждающее квалификацию. По завершении курса действует гарантия трудоустройства.

Для кого подходит обучение

Подойдёт новичкам, аналитикам, разработчикам и специалистам, желающим перейти в Data Science. Все темы объясняются с нуля, включая основы программирования, статистику и математический анализ.

Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, SQL, Docker, Spark, Git. Освоите анализ данных, визуализацию, обучение моделей машинного обучения и применение методов глубокого обучения на практике.

Программа обучения

Введение в Data Science, Python и работа с данными, SQL для аналитики, статистика и теория вероятностей, машинное обучение, глубокое обучение, рекомендательные системы, продвинутый анализ данных, Data Engineering, подготовка к собеседованиям и финальный дипломный проект.

Формат и темп

Формат — онлайн, в комфортном темпе. Видео-уроки, тренажёры и домашние задания проверяют наставники-практики. Средняя длительность — 12 месяцев. Предусмотрен доступ к платформе, вебинарам и чатам выпускников.

Практика и портфолио

По итогам курса вы соберёте портфолио из 15+ проектов: от простых аналитических задач до построения рекомендательных систем и моделей прогнозирования. Работы можно использовать для демонстрации работодателям и добавления в резюме.

Карьерная поддержка

После обучения карьерный центр помогает составить резюме, подготовиться к интервью и пройти собеседования. Выпускники получают доступ к базе партнёрских компаний и вакансиям. Есть сопровождение до выхода на первую работу.

Документ и стоимость

После окончания выдаётся диплом о профессиональной переподготовке. Стоимость программы — от 118 000 руб., доступна рассрочка, налоговый вычет и оплата работодателем.

FAQ — частые вопросы

Можно ли учиться без опыта?
Да, обучение начинается с основ Python и анализа данных.

Помогают ли с трудоустройством?
Да, действует гарантия и карьерное сопровождение до получения оффера.

Есть ли практика по нейронным сетям?
Да, отдельный блок посвящён Deep Learning и работе с PyTorch и TensorFlow.

О платформе обучения

Онлайн-платформа Skillbox обучает цифровым профессиям с фокусом на практику. Курсы создаются при участии действующих экспертов рынка и обновляются с учётом актуальных технологий и задач аналитики данных.

Как связаться

-8

Data Scientist в медицине — обучение работе с медицинскими данными и моделями искусственного интеллекта

О курсе и результате

Онлайн-программа посвящена применению Data Science в здравоохранении. Вы разберётесь с анализом медицинских данных, построением моделей машинного обучения и интерпретацией результатов. Итог — портфолио проектов и документ установленного образца о прохождении профессиональной переподготовки.

Кому подойдёт обучение

Курс для врачей, аналитиков, разработчиков и исследователей, которые хотят работать с данными пациентов и клиническими показателями. Предварительное знание Python и статистики желательно, но старт возможен с нулевого уровня благодаря вводным модулям.

Чему научитесь

Готовить и визуализировать данные (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), формулировать гипотезы и проверять их, строить модели регрессии и классификации, настраивать метрики и проводить валидацию. Освоите основы глубокого обучения, нейронные сети для изображений и NLP для медицинских текстов.

Программа обучения

Введение в Data Science и Python; статистика и теория вероятностей; машинное обучение; анализ медицинских изображений; обработка текстов (истории болезни, выписки); этика, интерпретация и верификация моделей; дипломный проект на медицинском датасете.

Практика и портфолио

Практические задания на классификацию снимков, поиск патологий, прогнозирование рисков и длительности лечения. Проекты оформляются в понятные отчёты и демонстрируют умение решать реальные задачи на данных из отрасли.

Формат и поддержка

Обучение проходит дистанционно, в удобном темпе. Видео, тренажёры, домашние задания и разбор решений с наставниками. Доступ к материалам сохраняется, сообщество помогает обмениваться опытом и находить ответы на вопросы.

Карьерная траектория

Навыки подходят для ролей junior data scientist, аналитика данных в медицине, специалиста по анализу изображений и NLP. Карьерные сервисы помогают с резюме, подготовкой к интервью и ориентиром по вакансиям.

Документ и стоимость

По окончании выдаётся диплом государственного образца о профессиональной переподготовке. Стоимость программы — от 128 000 руб.. Возможны рассрочка, налоговый вычет и оплата работодателем.

FAQ — часто задаваемые вопросы

Можно ли начать без медобразования?
Да, важнее интерес к данным и готовность учиться.

Будут ли диплёмные проекты?
Да, финальная работа выполняется на отраслевом датасете с защитой результатов.

Есть ли поддержка наставников?
Да, эксперты дают обратную связь по заданиям и помогают улучшать модели.

Как связаться

-9

Data Scientist — обучение профессии с нуля до трудоустройства с проектами и наставником

О курсе и результате

Онлайн-курс Data Scientist от Бруноям помогает освоить профессию с нуля за восемь месяцев. Вы изучите Python, анализ данных и машинное обучение, создадите проекты и получите поддержку наставников. Формат включает практику и индивидуальную работу над реальными кейсами.

Кому подойдёт обучение

Подходит новичкам, аналитикам и программистам, желающим перейти в Data Science. Все темы разбираются пошагово, без сложной теории, чтобы можно было начать без подготовки и выстроить фундамент для будущей карьеры.

Чему научитесь

Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, SQL, основы статистики и машинного обучения, A/B-тестирование, работа с нейронными сетями и анализ временных рядов. Научитесь анализировать данные, визуализировать результаты и строить прогнозные модели для бизнеса.

Программа обучения

Введение в Data Science и Python; библиотеки для анализа данных; базы данных и SQL; линейная алгебра и статистика; машинное обучение и оптимизация; обработка текстов и изображений; Docker и командная работа; финальный проект и подготовка к собеседованию.

Практика и портфолио

Курс построен на практике: проекты по анализу данных, моделированию, A/B-тестам и прогнозированию. Выполненные работы входят в портфолио, которое можно показать работодателю. Наставник проверяет задания и даёт обратную связь.

Формат и поддержка

Формат — полностью онлайн. Доступ к курсу остаётся навсегда, наставник помогает даже после окончания. Можно учиться в удобном темпе, совмещая с работой. Средняя длительность обучения — 8 месяцев.

Карьерная помощь

Карьерный центр помогает составить резюме, оформить портфолио и пройти собеседования. Выпускники получают поддержку до трудоустройства и могут участвовать в стажировках партнёров. Действует гарантия: найдём работу или вернём оплату.

Документ и стоимость

После завершения выдаётся сертификат школы и удостоверение о повышении квалификации. Стоимость — от 93 000 руб. при оплате сразу или 9 075 руб. в месяц в рассрочку. Доступна скидка до 45% и налоговый вычет.

FAQ — часто задаваемые вопросы

Можно ли начать без опыта?
Да, курс рассчитан на обучение с нуля.

Есть ли практика?
Да, более 15 практических проектов и реальных заданий с обратной связью.

Помогают ли с карьерой?
Да, действует центр поддержки и сопровождение до выхода на первую работу.

О школе Бруноям

Бруноям — практическая онлайн-школа, где учат востребованным профессиям с фокусом на результат. Курсы разрабатываются экспертами из Сбера, Яндекса и IT-компаний, чтобы выпускники уверенно стартовали в Data Science.

Как связаться

-10

Математика для Data Science — обучение базовым разделам математики и статистики для анализа данных

О курсе и результате

Онлайн-курс помогает разобраться в ключевых разделах математики, необходимых для старта в Data Science. Вы изучите линейную алгебру, статистику, теорию вероятностей и основы машинного обучения. Программа подготовлена экспертами из Сбера, ВТБ и МАИ и подходит для тех, кто хочет уверенно понимать алгоритмы анализа данных и начать карьеру в сфере искусственного интеллекта.

Кому подойдёт обучение

Курс рассчитан на новичков и специалистов, желающих укрепить математическую базу для Data Science. Подойдёт аналитикам, инженерам, экономистам и программистам, которые хотят понимать, как устроены формулы и модели машинного обучения. Начальные знания Python будут плюсом, но не обязательны.

Чему научитесь

Понимать математическую терминологию, работать с формулами и функциями, использовать методы статистики и вероятностей, описывать задачи на языке математики, разбираться в линейной алгебре и регрессии. Освоите базовые инструменты Python для вычислений и научитесь читать профессиональные статьи по Data Science.

Программа обучения

1. Основы математики: функции, производные, векторы и матрицы.
2. Статистика и теория вероятностей: случайные события, распределения и проверки гипотез.
3. Продвинутая статистика: оценивание, совместные распределения, A/B-тестирование и энтропия.
4. Введение в машинное обучение: линейная регрессия и математические основы ML.
Продолжительность — 4 месяца, включено 25 практических заданий.

Формат и поддержка

Обучение проходит онлайн на платформе Skillbox. Уроки представлены в формате коротких видео, которые можно смотреть в любое время. Практические задания сопровождаются комментариями кураторов, а студенты общаются в чатах курса и получают обратную связь по проектам.

Практика и наставники

Все задания построены на реальных кейсах Data Science: анализ данных, работа с распределениями, проверка гипотез. Наставники — преподаватели и действующие специалисты из ВТБ и РАН, которые объясняют сложные концепции простыми словами.

Документ и стоимость

После завершения курса вы получите сертификат об окончании Skillbox. Стоимость программы — от 43 600 руб. Доступна рассрочка — от 3 642 руб./мес., а также налоговый вычет и оплата от работодателя.

FAQ — часто задаваемые вопросы

Можно ли учиться без опыта?
Да, курс создан для начинающих и помогает понять математику с нуля.

Какой нужен темп?
Рекомендуется заниматься 3–5 часов в неделю, чтобы комфортно проходить обучение.

Помогают ли с практикой?
Да, кураторы проверяют задания и объясняют решения, чтобы закрепить навыки.

О платформе Skillbox

Skillbox — онлайн-школа цифровых профессий с авторскими программами от экспертов рынка. Курсы помогают развивать навыки, востребованные в Data Science, аналитике и машинном обучении. Выпускники работают в IT-компаниях и исследовательских центрах.

Где узнать подробнее

-11

Data Scientist PRO — обучение с нуля до уровня middle с проектами и карьерной поддержкой

О курсе и результате

Курс Data Scientist PRO от SkillFactory создан для тех, кто хочет освоить профессию и перейти на уровень middle-специалиста. За 12 месяцев вы изучите Python, SQL, машинное обучение и работу с большими данными. Обучение построено на практике: более 20 проектов по анализу данных, моделям и нейронным сетям. Выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке и поддержку в трудоустройстве.

Кому подойдёт программа

Программа рассчитана на новичков и специалистов, желающих системно развить навыки анализа данных. Курс подходит аналитикам, программистам и выпускникам технических специальностей, стремящимся освоить Data Science с нуля.

Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, SQL, Spark, Docker, Airflow, TensorFlow и PyTorch. Вы научитесь строить и обучать модели машинного обучения, работать с большими данными, развертывать решения и оптимизировать их эффективность.

Программа обучения

1. Введение в Data Science и Python.
2. SQL и базы данных.
3. Теория вероятностей и статистика.
4. Машинное обучение и Deep Learning.
5. Data Engineering и обработка больших данных.
6. Финальный дипломный проект и карьерный модуль.

Практика и проекты

Каждый модуль сопровождается практическими заданиями и мини-проектами. Вы выполните более 20 кейсов: прогнозирование, анализ данных, построение рекомендательных систем, обработку изображений и текстов. Итогом станет дипломный проект на реальном датасете.

Формат и поддержка

Формат — онлайн, с постоянной обратной связью от кураторов и наставников. В курсе участвуют действующие специалисты из IT-компаний. Студенты получают доступ к чатам и регулярным консультациям, а также к сообществу выпускников SkillFactory.

Карьерное сопровождение

Карьерный центр помогает составить резюме, подготовиться к собеседованиям и подобрать вакансии. Выпускники получают рекомендации и участвуют в стажировках у партнёров. Программа сопровождается гарантией карьерной поддержки до трудоустройства.

Документ и стоимость

После завершения обучения выдаётся диплом о профессиональной переподготовке. Полная стоимость — от 139 000 руб., возможна рассрочка и налоговый вычет. Часть модулей доступна бесплатно для ознакомления.

FAQ — часто задаваемые вопросы

Можно ли начать с нуля?
Да, стартовые модули помогают войти в профессию без подготовки.

Есть ли практика и поддержка?
Да, в каждом блоке есть мини-проекты и менторская помощь.

Как проходят занятия?
Обучение проходит онлайн, с проверкой домашних заданий и разбором ошибок.

О платформе SkillFactory

SkillFactory — школа цифровых профессий, специализирующаяся на Data Science и аналитике. Курсы создаются совместно с экспертами из отрасли и регулярно обновляются. Основной фокус — на практике и карьерном росте выпускников.

Контакты для связи

-12

Аналитика данных (Data Scientist) — профессиональная переподготовка с дипломом и бесплатной доставкой по всей России

О курсе и результате

Онлайн-программа «Аналитика данных (Data Scientist)» — это обучение для тех, кто хочет освоить анализ данных и получить диплом установленного образца. Курс проводится дистанционно, длится от 250 часов и соответствует требованиям ФЗ №273 «Об образовании в РФ». После прохождения экзамена слушатель получает диплом с бесплатной доставкой в любой регион страны.

Кому подходит обучение

Программа предназначена для специалистов с высшим или средним профессиональным образованием, которые хотят развить компетенции в области Data Science. Подойдёт начинающим аналитикам, инженерам, экономистам, айти-специалистам и всем, кто планирует работать с большими данными и машинным обучением.

Чему вы научитесь

Работать с таблицами и отчётами Excel и Google Sheets, использовать SQL для анализа данных, применять алгоритмы кластеризации и бустинга, изучите AutoML, анализ временных рядов и визуализацию данных в Python (Matplotlib, Seaborn, Altair). Освоите нейронные сети и принципы глубокого обучения, а также современные инструменты анализа больших массивов данных.

Программа обучения

Введение в аналитику данных и основы Python, статистика и теория вероятностей, кластерный анализ, градиентный бустинг, AutoML, обработка больших данных на SQL, визуализация, анализ временных рядов и итоговая аттестация. Учебный план включает 256 часов, итогом становится экзамен с защитой проекта.

Формат и длительность

Обучение проходит полностью дистанционно, без вступительных экзаменов. Гибкий график позволяет учиться без отрыва от работы. Доступ к материалам открыт 24/7, а пересдача итоговой аттестации бесплатна. Программа доступна по трём тарифам — Эконом, Стандарт и VIP.

Документ об окончании

По завершении курса слушатели получают диплом о профессиональной переподготовке, который действует по всей России и заносится в реестр ФИС ФРДО. Доставка документа бесплатна, возможна рассрочка оплаты на 6 или 12 месяцев без процентов.

Стоимость обучения

Цена зависит от тарифа: от 29 980 руб. за 250 часов (Эконом) до 53 980 руб. за индивидуальную программу (VIP). Доступна рассрочка от 2 500 руб. в месяц и скидка до 40% при оплате сразу. В стоимость включены консультации, экзамен и пересдачи.

Преимущества обучения

Без экзаменов при поступлении, официальная лицензия, бесплатная пересдача, индивидуальные программы, быстрая доставка дипломов и постоянная поддержка кураторов. Обучение соответствует требованиям законодательства и признано работодателями по всей России.

FAQ — частые вопросы

Сколько длится программа?
От 1,5 месяцев, в зависимости от выбранного тарифа.

Где действует диплом?
Документ признаётся во всех регионах РФ и подтверждён в ФИС ФРДО.

Как связаться

-13

Профессия Data Scientist с AI — обучение с нуля и гарантированная карьерная поддержка

О курсе

Онлайн-программа «Профессия Data Scientist с AI» создана для тех, кто хочет освоить работу с искусственным интеллектом, машинным обучением и анализом данных. Курс объединяет теорию и практику от GeekBrains и Skillbox, включает 450 часов практики, доступ к Yandex Cloud и живые занятия с экспертами. После завершения обучения слушатели получают сертификат государственного образца и помощь в трудоустройстве.

Для кого подходит обучение

Курс подойдёт начинающим аналитикам, программистам, инженерам, выпускникам вузов и всем, кто хочет изучить Data Science с нуля. Программа рассчитана на студентов без опыта — достаточно базовых знаний математики и логики.

Python, SQL, Excel, Power BI, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook, Spark, Docker, Airflow. Вы научитесь извлекать данные из источников, очищать и визуализировать их, строить модели машинного обучения и внедрять их в реальных проектах. Освоите работу с big data, нейросетями и рекомендательными системами.

Программа обучения

1. Основы Python и Data Science.
2. Теория вероятностей и статистика.
3. Анализ и визуализация данных.
4. Машинное обучение и нейронные сети.
5. Аналитика и A/B-тестирование.
6. Финальный дипломный проект и подготовка к собеседованиям.

Формат и практика

Занятия проходят онлайн, в удобном темпе. Курс включает более 80 практических заданий и 2 крупных проекта — анализ пользовательских данных и прогнозирование показателей бизнеса. Студенты получают обратную связь от кураторов и наставников. Практика проходит в Yandex Cloud с доступом к современным инструментам анализа данных.

Преподаватели и эксперты

Программу ведут специалисты из Citrix, Сбер, Visa и VK. Среди преподавателей — Кирилл Шмидт, Юлдуз Фаттахова, Владимир Ершов и другие опытные data scientists. Их опыт помогает студентам быстрее адаптироваться к реальным задачам индустрии.

Документ и трудоустройство

После окончания курса слушатели получают официальный сертификат GeekBrains и Skillbox, действующий на территории РФ. Центр карьеры помогает составить резюме, подготовиться к собеседованиям и найти первую работу в сфере Data Science.

Стоимость и рассрочка

Стоимость программы — от 113 000 руб. Доступна рассрочка без переплат на 36 месяцев и налоговый вычет 13%. Некоторые модули можно пройти бесплатно в ознакомительном режиме.

Контакты

-14

Введение в Data Science — онлайн-курс для начинающих аналитиков и дата-сайентистов

О курсе

Программа предназначена для тех, кто хочет понять, как устроен мир анализа данных, и освоить первые инструменты дата-сайентиста. За 6 месяцев вы научитесь программировать на Python, анализировать данные и строить простые модели машинного обучения. Курс помогает сделать первые шаги в Data Science без необходимости иметь опыт в IT или математике.

Кому подойдёт обучение

Курс рассчитан на новичков и всех, кто интересуется аналитикой, цифрами и искусственным интеллектом. Он подходит для студентов, специалистов смежных профессий, а также тех, кто хочет сменить карьеру и перейти в IT. Начальные темы помогут быстро войти в материал и почувствовать уверенность в работе с данными.

Чему вы научитесь

Освоите основы Python, SQL, Git, Power BI, работу в Jupyter Notebook, статистику и теорию вероятностей. Поймёте, как собирать, очищать и визуализировать данные, разрабатывать простые аналитические модели и тестировать гипотезы. Полученные навыки пригодятся для старта в аналитике и машинном обучении.

Программа курса

1. Введение в Data Science и Python.
2. Основы статистики и теории вероятностей.
3. Работа с данными и SQL.
4. Анализ и визуализация в Power BI.
5. Основы машинного обучения.
6. Финальный проект — решение бизнес-задачи с применением аналитических инструментов.

Практика и формат

Курс включает 50 практических заданий и большой проект на реальных данных. Обучение проходит онлайн, в удобное время. Все занятия сопровождаются обратной связью от кураторов и экспертов. Практика занимает 80% программы, что позволяет применять знания сразу в процессе обучения.

Преподаватели

Занятия ведут практикующие специалисты из Сбера, Visa и других компаний. Среди авторов курса — Юлдуз Фаттахова, Николай Герасименко, Светлана Обухова. Они делятся опытом работы с реальными проектами и объясняют сложные темы простыми словами.

Документ и результат

После завершения обучения вы получите сертификат о прохождении курса и первый кейс в портфолио. Выпускники могут продолжить обучение на продвинутых программах Data Science и подготовиться к трудоустройству на стартовые позиции аналитика или ML-инженера.

Стоимость и рассрочка

Цена курса — от 49 000 руб. Доступна рассрочка без переплат от 4 183 руб. в месяц и скидка до 45%. Первые уроки можно пройти бесплатно. При полной оплате предусмотрена дополнительная скидка 5%.

FAQ — ответы на вопросы

Можно ли пройти курс без опыта?
Да, программа рассчитана на полных новичков.

Как долго длится обучение?
Около 6 месяцев при занятиях 8–10 часов в неделю.

Есть ли помощь преподавателей?
Да, кураторы проверяют практические задания и дают рекомендации.

Контакты

-15

Data Scientist PRO — обучение с нуля до уровня middle на реальных проектах с наставниками

О курсе

Программа Data Scientist PRO совместно с МГУ — это продвинутое онлайн-обучение для тех, кто хочет освоить профессию с нуля и стать специалистом по анализу данных и машинному обучению. Курс длится 12 месяцев и включает практику на реальных проектах под руководством преподавателей МГУ и экспертов SkillFactory.

Кому подойдёт обучение

Подходит студентам, аналитикам, разработчикам и тем, кто хочет перейти в Data Science. Специальных знаний не требуется — обучение начинается с основ Python и статистики, а затем переходит к продвинутым инструментам машинного обучения и глубоких нейросетей.

Чему вы научитесь

Использовать Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch и TensorFlow. Анализировать данные, визуализировать результаты, строить прогнозные модели, применять методы классификации и кластеризации. Освоите принципы работы с big data и рекомендательными системами.

Программа курса

1. Введение в Data Science и Python.
2. SQL и основы статистики.
3. Машинное обучение и Deep Learning.
4. Big Data и Spark.
5. Data Engineering и автоматизация.
6. Финальный дипломный проект совместно с экспертами МГУ.

Практика и формат

Основной акцент — на практике: более 20 проектов по машинному обучению и анализу данных. Формат полностью онлайн, занятия проходят в удобное время. Наставники из МГУ проверяют домашние задания и дают обратную связь. Выпускники получают поддержку карьерного центра.

Карьерная поддержка

Центр карьеры помогает оформить резюме, пройти собеседование и найти работу. Выпускники получают доступ к вакансиям партнёров и рекомендации для трудоустройства на позиции Data Scientist и аналитика данных.

Документ и стоимость

После окончания курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке установленного образца. Стоимость программы — от 139 000 руб. Доступна рассрочка, налоговый вычет и бесплатное участие в вводных модулях.

FAQ — частые вопросы

Можно ли учиться без опыта?
Да, программа рассчитана на обучение с нуля.

Будет ли практика?
Да, предусмотрено более 20 практических проектов и финальный кейс с экспертами МГУ.

Помогают ли с трудоустройством?
Да, действует карьерная поддержка и сопровождение до получения оффера.

Контакты

-16

Data-аналитика: Python и SQL — бесплатное обучение с нуля в рамках федерального проекта

О курсе

Программа «Data-аналитика: Python и SQL в решении бизнес-задач» — это бесплатное онлайн-обучение по направлению Data Science, реализуемое в рамках федерального проекта «Активные меры содействия занятости». Курс создан Национальным исследовательским Томским государственным университетом при поддержке Министерства труда РФ. За 6 недель студенты осваивают востребованную профессию аналитика данных с нуля и получают официальный диплом о профессиональной переподготовке.

Для кого подойдёт обучение

Курс рассчитан на начинающих специалистов, студентов, людей, желающих сменить профессию, и тех, кто стремится развить карьеру в сфере аналитики. Участвовать могут граждане РФ различных категорий — трудоустроенные, безработные, мамы в декрете, инвалиды, предпенсионеры и выпускники до 35 лет. Проект доступен онлайн по всей России.

Чему вы научитесь

• Собирать и обрабатывать данные с помощью Python и Pandas.
• Использовать SQL для работы с базами данных и создания аналитических запросов.
• Анализировать и визуализировать данные с помощью matplotlib, seaborn и plotly.
• Проверять гипотезы и находить закономерности в данных.
• Разрабатывать аналитические отчёты и презентовать результаты бизнесу.

Программа курса

1. Введение в профессию аналитика данных.
2. Python и Pandas для анализа данных.
3. SQL и интеграция с Python.
4. Исследовательский анализ данных (EDA) и проверка гипотез.
5. Итоговая аттестация и защита проекта.

Формат и длительность

Обучение проходит онлайн и длится 6 недель. Программа состоит из 72 академических часов, включая видеолекции, практические задания и финальный проект. Все материалы доступны в личном кабинете в любое время, а поддержка кураторов и преподавателей помогает успешно пройти обучение.

Документ и трудоустройство

После завершения курса слушатели получают диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, который позволяет работать по специальности «Аналитик данных». Проект также включает карьерные консультации, помощь в составлении резюме и передачу вакансий в компании-партнёры («МТС Банк», Ozon и др.).

Преимущества обучения

  • Полностью бесплатное участие за счёт федерального проекта.
  • Реализация под эгидой Министерства труда и науки РФ.
  • Поддержка наставников и Центра карьеры.
  • Курс доступен онлайн из любого региона России.
  • Возможность переквалификации и трудоустройства.

Преподаватели

Занятия ведут преподаватели Томского государственного университета и практикующие специалисты по анализу данных. Среди экспертов — Сергей Строев, кандидат экономических наук, заведующий кафедрой алгебры и математических методов в экономике.

Контакты

Data Science — обучение анализу данных и машинному обучению на реальных задачах маркетплейса

О курсе

Онлайн-программа «Data Science» от WB Техношколы учит решать бизнес-задачи на стыке программирования, математики и машинного обучения. Студенты работают с реальными данными маркетплейса Wildberries, создают ML-сервисы и формируют портфолио проектов. Курс полностью бесплатный и доступен всем, кто готов пройти отбор и тестирование.

Кому подойдёт курс

Обучение рассчитано на начинающих специалистов, студентов технических вузов, аналитиков и программистов, желающих развиваться в сфере анализа данных и искусственного интеллекта. Также подойдёт тем, кто хочет получить практический опыт работы с большими данными и инструментами Data Science.

Чему вы научитесь

• Решать бизнес-задачи с помощью анализа данных и машинного обучения.
• Применять Python, SQL, PySpark, MLlib, TensorFlow и PyTorch.
• Работать с большими данными в экосистеме Hadoop и Apache Spark.
• Создавать и внедрять модели машинного обучения и рекомендательные системы.
• Формулировать гипотезы, проводить эксперименты и анализировать результаты.

Программа обучения

Курс состоит из 7 тематических модулей и дипломного проекта:
1. EDA и разведочный анализ данных.
2. Математика и теория вероятностей для Data Science.
3. SQL и базы данных.
4. Статистические методы и A/B-тесты.
5. Машинное обучение и ансамблевые модели.
6. Глубокое обучение и нейросети.
7. Big Data и обработка данных в Spark.
8. Финальный проект на данных Wildberries.

Практика и формат

Обучение проходит онлайн и включает решение задач, создание собственных ML-проектов и работу в команде. Студенты получают поддержку менторов и кураторов, могут совмещать обучение с работой. Средняя нагрузка — 10–20 часов в неделю, курс длится около 3 месяцев.

Карьерная поддержка

Выпускники проходят стажировку в Wildberries и других компаниях-партнёрах. Более 600 студентов уже получили предложения о работе или включены в кадровый резерв. Сообщество Техношколы помогает обмениваться опытом, искать проекты и строить карьеру в IT.

Документ и стоимость

По окончании курса студенты получают официальный сертификат WB Техношколы, подтверждающий освоение программы Data Science и практических навыков. Обучение полностью бесплатное, набор проводится по итогам теста и собеседования.

FAQ — ответы на вопросы

Как проходит обучение?
Курс построен на практике: задачи, проекты и разборы решений. Нет лекций — вы учитесь через реальные кейсы и обратную связь от менторов.

Можно совмещать с работой?
Да, занятия проходят онлайн и в свободном графике.

Сколько длится обучение?
Примерно 3 месяца, включая защиту итогового проекта.

Контакты

Data Science — обучение с экспертом из Сбербанка и практикой на реальных данных

О курсе

Онлайн-программа Data Science от Skill Branch создана для тех, кто хочет освоить анализ данных и машинное обучение под руководством практикующего эксперта из Сбербанка. За 10 недель вы разберётесь с основами Python, статистикой, визуализацией и построением моделей. В конце курса выполните проект на реальном датасете и получите сертификат.

Кому подойдёт обучение

Курс рассчитан на начинающих аналитиков, разработчиков и студентов, которые хотят быстро войти в Data Science и получить практические навыки. Подойдёт тем, кто хочет разобраться в математике, анализе данных и применении алгоритмов машинного обучения на практике.

Чему вы научитесь

• Писать код на Python и работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib.
• Анализировать и визуализировать данные, проводить A/B-тесты и проверку гипотез.
• Применять методы машинного обучения: регрессию, классификацию, кластеризацию.
• Работать с реальными датасетами и использовать модели для прогнозирования.

Программа курса

1. Введение в Data Science и Python.
2. Основы анализа данных и статистика.
3. Визуализация и EDA.
4. Алгоритмы машинного обучения.
5. Проверка гипотез и A/B-тесты.
6. Финальный проект с анализом реальных данных.

Формат и практика

Занятия проходят онлайн, по вечерам и в выходные. Каждая неделя включает видеоуроки, практические задания и воркшопы с экспертами. В конце курса вы защищаете проект перед наставниками и добавляете его в портфолио. Доступ к материалам сохраняется навсегда.

Преподаватели

Курс ведёт эксперт по машинному обучению из Сбербанка с 10-летним опытом. В программе участвуют действующие специалисты по Data Science, которые делятся практическими кейсами и инструментами из своей работы.

Документ и стоимость

После завершения обучения вы получите именной сертификат Skill Branch. Стоимость курса — от 39 000 руб., доступна рассрочка и корпоративное обучение для команд. Первое занятие можно пройти бесплатно.

FAQ — частые вопросы

Можно ли начать без опыта?
Да, курс рассчитан на обучение с нуля.

Будет ли практика?
Да, каждую неделю вы выполняете задания и финальный проект.

Есть ли поддержка преподавателей?
Да, наставники дают обратную связь и помогают разбирать ошибки.

Контакты

Data Science и машинное обучение — обучение с нуля с практикой на реальных проектах

О курсе

Программа Data Science и машинного обучения Университета Иннополис помогает освоить современные инструменты анализа данных, Python и искусственный интеллект. Обучение проходит онлайн и направлено на формирование практических навыков работы с большими данными. Курс создан для тех, кто хочет войти в профессию Data Scientist и начать карьеру в IT.

Для кого подойдёт обучение

Программа подходит начинающим специалистам, аналитикам, инженерам и разработчикам, которые хотят изучить анализ данных и алгоритмы машинного обучения. Начальные знания математики и логики желательны, но не обязательны — обучение начинается с базовых тем и постепенно переходит к профессиональным.

Чему вы научитесь

• Работать с Python, Pandas, NumPy и SQL.
• Анализировать данные и визуализировать результаты.
• Применять методы машинного обучения — регрессию, классификацию и кластеризацию.
• Строить модели искусственного интеллекта и работать с нейронными сетями.
• Использовать инструменты Big Data, Spark и Jupyter Notebook.

Программа обучения

1. Введение в Data Science и Python.
2. Основы статистики и теории вероятностей.
3. Анализ и визуализация данных.
4. Машинное обучение и нейронные сети.
5. Big Data и Spark.
6. Финальный проект с защитой.

Формат и практика

Курс проходит онлайн, включает видеолекции, воркшопы и практику. Каждую неделю студенты выполняют задания и мини-проекты, а в конце защищают дипломную работу. Обучение длится 6 месяцев и совмещает теорию и практику в соотношении 20/80.

Преподаватели и менторы

Занятия ведут преподаватели Университета Иннополис и практикующие специалисты из IT-компаний. Среди менторов — эксперты по машинному обучению и искусственному интеллекту, участвующие в разработке промышленных систем анализа данных.

Документ и стоимость

После завершения обучения выдаётся сертификат Университета Иннополис. Стоимость программы — от 95 000 руб., доступна рассрочка и налоговый вычет. Студенты получают постоянный доступ к материалам курса и карьерные консультации.

FAQ — ответы на вопросы

Можно ли начать без подготовки?
Да, программа подходит для обучения с нуля.

Есть ли практика?
Да, более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных.

Помогают ли с карьерой?
Да, предусмотрены карьерные консультации и поддержка трудоустройства.

Контакты

Data Science и машинное обучение — практический курс

О курсе

Курс по Data Science от DataWorkshop — это интенсивная программа, где обучение построено вокруг практики. Вы создадите полноценный ML-проект от идеи до результата, научитесь работать с реальными данными и поймёте, как применять машинное обучение в бизнесе. Программа полностью онлайн и рассчитана на 4 недели активного обучения.

Для кого подходит

Курс подойдёт новичкам в Data Science, аналитикам, разработчикам и тем, кто хочет перейти в сферу машинного обучения. Не требуется математическое образование — достаточно базовых знаний Python и желания решать задачи при помощи данных.

Чему вы научитесь

• Понимать ключевые концепции Data Science и Machine Learning.
• Использовать Python, Pandas, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn.
• Готовить и очищать данные, строить модели и оценивать их качество.
• Разрабатывать ML-решения от постановки задачи до внедрения.
• Работать с данными в Jupyter Notebook и презентовать результаты.

Программа курса

1. Введение в Data Science и основы Python.
2. Обработка и визуализация данных.
3. Алгоритмы машинного обучения — регрессия и классификация.
4. Практика: решение задач и мини-проект.
5. Финальный проект с анализом данных из реальной сферы.

Формат обучения

Обучение проходит онлайн: видеолекции, воркшопы, задания с проверкой и командная работа. Преподаватели и менторы помогают на каждом этапе. Курс рассчитан на 4 недели, но материалы остаются доступны навсегда.

Преподаватель

Автор и ведущий курса — Владимир Алексейченко, CEO DataWorkshop. Более 10 лет опыта в Data Science и машинном обучении, 15 лет — в коммерческой разработке. Основатель образовательных программ, которые помогли тысячам студентов начать карьеру в IT.

Практика и поддержка

Участники выполняют реальные задания, работают с открытыми наборами данных и готовят ML-решение под руководством экспертов. После завершения курса вы получите обратную связь и рекомендации по развитию в профессии.

Стоимость и документ

Стоимость обучения — от 39 000 руб.. Предусмотрены акции и рассрочка. После завершения курса участники получают сертификат DataWorkshop, подтверждающий навыки в области Data Science.

FAQ

Можно ли пройти без опыта?
Да, курс подходит для начинающих — все темы объясняются с нуля.

Есть ли практика?
Да, курс основан на реальных данных и включает финальный проект.

Что я получу после курса?
Понимание полного цикла Data Science и портфолио готового проекта.

Контакты

Анализ данных на Python с нуля — Data Science обучение с практикой и карьерной поддержкой

О курсе

Курс «Анализ данных на Python с нуля» помогает освоить профессию Data Scientist с нуля. Программа сочетает теорию и максимум практики: участники учатся анализировать и визуализировать данные, строить модели машинного обучения и автоматизировать задачи с помощью Python. Формат — очное обучение в Москве с возможностью удалённого участия.

Кому подойдёт

Курс рассчитан на новичков, аналитиков и специалистов, работающих с большими объёмами данных. Подойдёт тем, кто хочет повысить квалификацию в бизнес-аналитике, автоматизации и прогнозировании, а также освоить востребованную профессию Data Scientist.

Чему вы научитесь

• Программировать на Python, работать с Pandas, NumPy, Matplotlib и SQL.
• Применять алгоритмы машинного обучения: регрессию, классификацию, кластеризацию.
• Строить рекомендательные системы и прогнозные модели.
• Проводить анализ больших данных и визуализировать результаты.
• Работать в Jupyter Notebook, автоматизировать рутинные процессы.

Программа обучения

1. Python и основы статистики.
2. SQL и обработка данных.
3. Визуализация и анализ больших данных.
4. Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети.
5. Финальный проект — разработка рекомендательной системы или чат-бота.

Формат и практика

Обучение проходит в мини-группах по 6–10 человек. Преподаватель сопровождает студентов на всех этапах, проверяет домашние задания и даёт рекомендации. Видеозаписи всех занятий сохраняются в личном кабинете. Можно совмещать очное и онлайн-обучение. Программа длится 4 месяца (144 ак. часа).

Преподаватели

Курс ведут специалисты из ведущих IT-компаний: Яндекс, ВТБ, Ozon и VK. Среди преподавателей — аналитики данных, ML-разработчики и эксперты по искусственному интеллекту с опытом в реальных проектах.

Документ и стоимость

После окончания обучения вы получите сертификат установленного образца. Стоимость курса — от 76 320 руб. (со скидкой 10% при полной оплате). Доступна рассрочка на 10 месяцев от 8 480 руб. в месяц и налоговый вычет 13%.

Карьерная поддержка

Школа помогает с составлением резюме, рекомендациями и поиском работы. Выпускники проходят стажировки в Сколково и получают предложения от партнёров SymbioWay.

FAQ

Можно ли начать без опыта?
Да, курс подходит для начинающих.

Есть ли онлайн-формат?
Да, можно подключаться к занятиям дистанционно через Zoom.

Какие проекты выполняются?
Студенты реализуют ML-проекты: прогноз продаж, рекомендательную систему, чат-бот или кредитный скоринг.

Контакты

Инструменты Data Science — бесплатный онлайн-курс по анализу данных и Python

О курсе

Бесплатный онлайн-курс «Инструменты Data Science: анализ зарплат в IT» создан Лекториумом и Национальным исследовательским университетом ВШЭ. Программа знакомит слушателей с базовыми инструментами анализа данных, Python и визуализацией. За время обучения вы разберётесь, как собирать, обрабатывать и интерпретировать данные с помощью современных библиотек.

Кому подойдёт обучение

Курс рассчитан на студентов, аналитиков, программистов и всех, кто хочет сделать первые шаги в Data Science. Подойдёт начинающим специалистам без опыта, интересующимся Python, статистикой и исследовательским анализом данных.

Чему вы научитесь

• Работать в среде Jupyter Notebook и анализировать данные на Python.
• Использовать библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn.
• Строить визуализации и выявлять закономерности в данных.
• Понимать принципы статистического анализа и корреляции.
• Применять инструменты Data Science к реальному набору данных.

Программа курса

1. Введение в Data Science и Python.
2. Работа с табличными данными и статистика.
3. Визуализация данных с использованием Matplotlib и Seaborn.
4. Исследовательский анализ данных на примере IT-рынка.
5. Итоговый проект — анализ зарплат специалистов в сфере информационных технологий.

Формат обучения

Курс проходит полностью онлайн на платформе Лекториум. Все материалы и видеоуроки доступны бесплатно. Обучение не требует специальной подготовки и проходит в удобном темпе. После выполнения заданий можно получить электронный сертификат.

Преимущества курса

  • Полностью бесплатное участие и открытый доступ к материалам.
  • Подходит для самостоятельного изучения.
  • Практические задания и проект на реальных данных.
  • Создан преподавателями НИУ ВШЭ и Лекториума.

Преподаватели

Курс ведут преподаватели департамента анализа данных НИУ ВШЭ. Авторы — к.ф.-м.н. Павел Климов и доц. Мария Герасимова, специалисты по статистическому анализу и машинному обучению. Их материалы адаптированы для новичков.

Документ и длительность

Обучение рассчитано на 4 недели при занятости 5–6 часов в неделю. После успешного завершения слушатели получают сертификат о прохождении. Курс можно пройти в любое время без ограничений по срокам.

FAQ

Курс действительно бесплатный?
Да, весь контент доступен без оплаты и подписки.

Нужен ли опыт в программировании?
Нет, программа рассчитана на начинающих.

Можно ли получить сертификат?
Да, после выполнения всех заданий.

Контакты

Data Science и нейросети — онлайн-курсы с практикой и дипломом

О курсе

Онлайн-программа «Data Science и нейросети» от Школы Больших Данных создана для тех, кто хочет освоить машинное обучение, анализ данных и искусственный интеллект с нуля. Обучение проходит дистанционно, в формате коротких модулей с практическими проектами. Студенты учатся решать реальные задачи из сфер IT, финансов и маркетинга.

Кому подойдёт обучение

Курс рассчитан на начинающих специалистов, аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет освоить Data Science. Начальные знания Python и математики будут преимуществом, но не обязательны. Программа подойдёт тем, кто стремится применить машинное обучение и нейросети на практике.

Чему вы научитесь

• Работать с Python, Pandas, NumPy и SQL.
• Применять машинное обучение, deep learning и нейронные сети.
• Анализировать большие данные и строить модели прогнозирования.
• Использовать инструменты визуализации — Matplotlib, Seaborn, Power BI.
• Работать с NLP, компьютерным зрением и рекомендательными системами.

Программа обучения

1. Введение в Data Science и Python.
2. Основы статистики и теории вероятностей.
3. Машинное обучение и обработка данных.
4. Нейронные сети и глубокое обучение.
5. Big Data и облачные технологии.
6. Финальный проект и получение диплома.

Практика и формат

Обучение проходит онлайн, длится 6 месяцев. Программа построена на практике: каждую неделю студенты выполняют мини-проекты по машинному обучению, обработке данных и построению моделей. Выпускники получают портфолио и диплом о дополнительном образовании.

Преподаватели и менторы

Занятия ведут практикующие data scientists и инженеры из Сбера, Ozon и Tinkoff. Менторы помогают с проектами и карьерным развитием. В программу входят живые мастер-классы и консультации с экспертами индустрии.

Документ и стоимость

После окончания курса студенты получают диплом о профессиональной переподготовке от Школы Больших Данных. Стоимость обучения — от 78 000 руб. Доступна рассрочка и бесплатное участие в ознакомительном модуле.

FAQ

Можно ли обучаться без опыта?
Да, программа подходит новичкам и начинается с основ.

Есть ли практика?
Да, более 15 практических кейсов и финальный дипломный проект.

Выдают ли диплом?
Да, документ установленного образца о профессиональной переподготовке.

Контакты

Data Science — онлайн-курс по аналитике данных и машинному обучению с нуля

О курсе

Онлайн-курс Data Science от TeachMeSkills помогает освоить профессию аналитика данных с нуля. Вы изучите Python, машинное обучение и визуализацию данных, научитесь строить модели и анализировать большие массивы информации. Обучение проходит дистанционно и сопровождается практическими проектами под руководством наставников.

Кому подойдёт обучение

Программа подходит студентам, аналитикам, инженерам и программистам, которые хотят развить навыки Data Science и начать карьеру в IT. Курс рассчитан на слушателей без опыта и даёт полное понимание всех этапов анализа данных.

Чему вы научитесь

• Программировать на Python и работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib.
• Использовать SQL и Power BI для визуализации и анализа данных.
• Применять методы машинного обучения и Deep Learning.
• Разрабатывать прогнозные модели и рекомендательные системы.
• Работать с большими данными и строить отчёты для бизнеса.

Программа курса

1. Введение в Data Science и Python.
2. Теория вероятностей и статистика.
3. SQL и обработка данных.
4. Машинное обучение и нейронные сети.
5. Проект по анализу данных и визуализации.

Формат и практика

Курс проходит полностью онлайн. Каждое занятие сопровождается домашними заданиями, которые проверяют наставники. После завершения обучения студенты выполняют итоговый проект, формируют портфолио и получают рекомендации по трудоустройству.

Преподаватели

Обучение проводят действующие специалисты из EPAM, Wargaming и других IT-компаний. Наставники помогают освоить Data Science на практике и развить востребованные навыки.

Документ и стоимость

После завершения курса выдаётся сертификат TeachMeSkills. Стоимость программы — от 58 000 руб., доступна рассрочка и бесплатное участие в первом модуле.

FAQ

Можно ли начать без подготовки?
Да, курс рассчитан на полное обучение с нуля.

Есть ли практика?
Да, каждая тема сопровождается проектом и анализом реальных данных.

Помогают ли с трудоустройством?
Да, выпускники получают карьерные консультации и помощь в поиске работы.

Контакты

Data Scientist PRO с нуля — дорожная карта от основ математики до ML-инженерии на реальных кейсах

Коротко об обучении и результате

Программа «Data Scientist PRO» ориентирована на тех, кто хочет пройти путь data scientist с нуля: от базовой математики и анализа данных до построения моделей машинного обучения, работы с большими объемами и подготовленного резюме. В учебном плане — практические задания, визуализация данных, программирование на Python и разбор прикладных сценариев в бизнесе.

Для кого подойдёт этот курс

Новичкам, начинающим аналитикам и разработчикам, желающим сменить направление и войти в профессию data science. Подойдёт тем, кто хочет системно освоить работу с данными, понять модели машинного обучения и подготовиться к собеседованиям на junior-позиции.

Чему вы научитесь: навыки и инструменты

Работать с данными, проводить статистический анализ, строить и оценивать модели, визуализировать результаты, применять библиотеки Python (в т. ч. для ML), разбираться в задачах классификации и регрессии, понимать место нейронных сетей и deep learning в экосистеме решений.

Программа обучения: модули и темы

Введение в анализ данных и теорию вероятностей, линейную алгебру, статистику и основы machine learning. Далее — «ML в бизнесе» и практики применения. Блок «Математика и машинное обучение» разбит на части с постепенным усложнением. Завершается программа выбором трека и подготовкой портфолио-проекта.

Вариативные треки развития

После базовой части вы выбираете направление: трек ML-инженера с упором на производственные пайплайны, либо CV-инженера (computer vision) с акцентом на работу с изображениями и архитектуры нейронных сетей.

Глубокое обучение и нейросети

От разметки и подготовки данных до обучения глубоких моделей, настройка метрик, интерпретация результатов и применение в реальных задачах. Делается акцент на понимание ограничений и качестве данных.

Введение в Data Engineering

Обзор типовых источников и форматoв данных, принципы подгрузки и трансформации, основы построения надёжных дата-пайплайнов для аналитики и ML.

Формат занятий и как всё устроено

Онлайн-формат с теорией и практикумом: видеоуроки, домашние задания, проверка и обратная связь. Материалы доступны в удобном темпе, предусмотрены разборы реальных задач и пошаговые инструкции.

Практика и портфолио

Кейсы по подготовке данных, визуализации и моделированию; итоговый проект демонстрирует применение полученных знаний и помогает составить резюме аналитика данных / data scientist.

Экспертная команда

Курс ведут практикующие специалисты и менторы; предусмотрены рекомендации по развитию, ответы на вопросы и поддержка сообщества.

Стоимость и варианты оплаты

На странице курса есть актуальный раздел со стоимостью обучения и условиями оплаты. Если указана рассрочка или скидка — ориентируйтесь на данные в описании программы.

FAQ: ответы на частые вопросы

Что включает программа обучения?
Базовые модули по математике и ML, прикладные темы, выбор трека и практические задания.

Какие языки и технологии используются?
Программирование на Python, аналитические библиотеки и инструменты визуализации данных.

Чем подтверждается результат?
Портфолио-проект и резюме после окончания курса согласно структуре программы.

Как связаться

Data Science за 3 месяца — обучение нейросетям и машинному обучению с дипломом и поддержкой трудоустройства

О курсе

Интенсивный курс «Data Science» от 1Т Data предназначен для тех, кто хочет за три месяца освоить основы анализа данных, машинного обучения и нейросетей. Обучение включает практические занятия по Python, построение моделей и прогнозов, работу с искусственным интеллектом и системами Big Data. После завершения курса слушатели получают диплом о дополнительном профессиональном образовании и поддержку в трудоустройстве.

Для кого подойдёт

Программа рассчитана на студентов, начинающих специалистов в IT и всех, кто хочет получить востребованную профессию в сфере искусственного интеллекта. Подойдёт слушателям с базовыми знаниями математики и логики, желающим изучить машинное обучение и построение нейронных сетей.

Чему вы научитесь

• Работать с Python, Pandas, NumPy и SQL.
• Строить и обучать модели машинного обучения и нейросетей.
• Применять методы анализа данных, обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения (CV).
• Понимать алгоритмы обучения с учителем и без учителя, а также генеративные модели (GAN).
• Применять BI-системы и методы визуализации данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly.

Программа обучения

1. Введение в Data Science и Python.
2. Библиотеки Python для анализа и визуализации данных.
3. Основы машинного обучения, обучение моделей и Feature Engineering.
4. Обработка временных рядов и рекомендательные системы.
5. Нейронные сети, CV, NLP, GAN и обучение с подкреплением (RL).
6. Big Data, SQL и BI-системы.
7. Финальный проект и тестирование знаний.

Формат и практика

Обучение проходит онлайн и занимает 3 месяца при нагрузке 2–3 часа в день (всего 260 часов). Формат — теория и практика с выполнением кейсов и мини-проектов. Участники осваивают создание и внедрение ML-моделей, а также оценку их качества. Все студенты получают доступ к платформе и консультации преподавателей.

Документ и стоимость

После прохождения курса выдается диплом о дополнительном профессиональном образовании. Стоимость программы — 85 000 руб. Возможна рассрочка и участие в проекте «Искусственный интеллект». Выпускники получают консультации по трудоустройству и карьерные рекомендации.

Преимущества курса

  • Длительность всего 3 месяца — 260 академических часов.
  • Фокус на практических навыках и создании ML-моделей.
  • Поддержка преподавателей и помощь с трудоустройством.
  • Диплом установленного образца.

FAQ

Можно ли начать без опыта?
Да, курс рассчитан на обучение с нуля и не требует IT-бэкграунда.

Как долго идёт обучение?
Программа длится 3 месяца при ежедневных занятиях по 2–3 часа.

Есть ли диплом?
Да, выдаётся официальный диплом по завершении программы.

Контакты

Data Science — обучение анализу данных и машинному обучению с нуля

О курсе

Программа «Data Science» от Top Academy — это практическое обучение анализу данных, Python и машинному обучению. За время курса вы освоите базовые и продвинутые инструменты Data Science, создадите собственные проекты и получите востребованную профессию аналитика данных. Формат — очно и онлайн, с наставниками и поддержкой экспертов.

Для кого подойдёт обучение

Курс рассчитан на начинающих специалистов, студентов и аналитиков, желающих освоить анализ данных и машинное обучение с нуля. Также подойдёт тем, кто хочет систематизировать знания по Python и перейти на новую ступень в IT-карьере.

Чему вы научитесь

• Программировать на Python и использовать библиотеки Pandas, NumPy и Matplotlib.
• Работать с SQL и визуализировать данные в Power BI.
• Применять алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения (Deep Learning).
• Разрабатывать прогнозные модели и рекомендательные системы.
• Создавать отчёты и презентовать результаты анализа.

Программа курса

1. Основы Python и анализа данных.
2. Статистика и теория вероятностей.
3. SQL и визуализация данных.
4. Машинное обучение и нейронные сети.
5. Deep Learning и работа с большими данными.
6. Финальный проект с защитой перед экспертами.

Формат и практика

Занятия проходят в Москве в аудиториях Top Academy или онлайн в прямом эфире. Курс длится 6 месяцев, включает практические задания и проекты на реальных данных. После завершения обучения студенты защищают дипломные проекты и получают помощь в трудоустройстве.

Преподаватели

Курс ведут преподаватели-практики из Сбера, VK и Яндекса. Среди наставников — data scientists и аналитики с опытом более 5 лет в области машинного обучения, анализа данных и искусственного интеллекта.

Документ и стоимость

После окончания курса выпускники получают сертификат о прохождении программы. Стоимость обучения — от 75 000 руб., доступна рассрочка без переплат и налоговый вычет 13%. Некоторые занятия можно посетить бесплатно в ознакомительном режиме.

Карьерная поддержка

Центр карьеры помогает с созданием резюме и подготовкой к собеседованиям. Выпускники проходят стажировки в партнёрских IT-компаниях и могут получить оффер сразу после окончания программы.

FAQ

Можно ли учиться без опыта?
Да, курс рассчитан на обучение с нуля.

Есть ли онлайн-формат?
Да, обучение доступно очно и дистанционно.

Помогают ли с трудоустройством?
Да, действует программа карьерной поддержки.

Контакты

Data Science — обучение с практикой и проектами по машинному обучению

О курсе

Курс Data Science от Elbrus Bootcamp — это интенсивное обучение аналитике данных и машинному обучению с нуля. За 12 недель студенты проходят путь от Python и статистики до построения моделей искусственного интеллекта и нейросетей. Программа помогает освоить профессию Data Scientist и создать первое портфолио проектов.

Для кого подойдёт обучение

Программа рассчитана на начинающих аналитиков, студентов и специалистов, желающих перейти в IT и Data Science. Подойдёт тем, кто хочет развить навыки анализа данных и начать карьеру в сфере машинного обучения. Начальные знания Python и математики будут плюсом, но не обязательны.

Чему вы научитесь

• Работать с Python, Pandas, NumPy, SQL и инструментами визуализации.
• Применять статистику и теорию вероятностей в анализе данных.
• Создавать и обучать модели машинного обучения.
• Работать с большими данными, текстами и изображениями.
• Применять Deep Learning, NLP и методы классификации.

Программа курса

1. Введение в Data Science и Python.
2. Анализ и визуализация данных.
3. Статистика и теория вероятностей.
4. Машинное обучение и глубокое обучение.
5. Работа с текстами и изображениями (NLP, CV).
6. Финальный проект и защита работы.

Формат и практика

Формат — буткемп-интенсив: 5 дней в неделю по 8 часов. Обучение проходит очно в Москве и онлайн. Каждый модуль сопровождается практическими заданиями, проектами и код-ревью. Выпускники создают 3–4 проекта и получают рекомендации по трудоустройству.

Преподаватели и наставники

Курс ведут практикующие data scientists, разработчики и инженеры машинного обучения из IT-компаний. Наставники сопровождают студентов на протяжении обучения, помогают решать задачи и готовят к собеседованиям.

Документ и стоимость

После завершения обучения студенты получают сертификат Elbrus Bootcamp. Стоимость программы — от 180 000 руб. Возможна рассрочка, а также оплата после трудоустройства. Первое занятие можно пройти бесплатно.

Карьерная поддержка

Elbrus Bootcamp помогает студентам оформить резюме, подготовиться к собеседованиям и найти первую работу. Выпускники трудоустраиваются в IT-компании, аналитические отделы и стартапы.

FAQ

Можно ли учиться без опыта?
Да, курс рассчитан на обучение с нуля.

Как проходит обучение?
Очные и онлайн-занятия, проекты, работа в команде и код-ревью.

Есть ли трудоустройство?
Да, выпускники получают карьерное сопровождение и помощь в поиске работы.

Контакты

Data Scientist — онлайн-курс по анализу данных и машинному обучению

О курсе

Онлайн-курс Data Scientist от Slurm создан для тех, кто хочет освоить Data Science и машинное обучение с нуля. Программа помогает понять весь цикл работы с данными — от очистки и визуализации до построения моделей и внедрения решений. Обучение проходит на интерактивной платформе с видеоуроками, практикой и поддержкой наставников.

Для кого подойдёт обучение

Курс предназначен для начинающих аналитиков, студентов технических вузов и специалистов, которые хотят перейти в сферу искусственного интеллекта и аналитики данных. Подойдёт слушателям без опыта в программировании.

Чему вы научитесь

• Анализировать и визуализировать данные с помощью Python, Pandas и Matplotlib.
• Применять методы машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация).
• Работать с SQL, большими данными и библиотеками Scikit-learn, NumPy, Seaborn.
• Строить модели нейронных сетей и применять Deep Learning.
• Разрабатывать проекты с элементами искусственного интеллекта.

Программа курса

1. Введение в Data Science и Python.
2. Анализ и визуализация данных.
3. Машинное обучение: supervised и unsupervised методы.
4. Deep Learning и нейронные сети.
5. Работа с большими данными и SQL.
6. Финальный проект и защита портфолио.

Формат и практика

Курс проходит полностью онлайн, с возможностью учиться в удобное время. Каждое занятие включает практические задания и проектные работы. Студенты получают доступ к комьюнити и консультациям преподавателей. Продолжительность программы — 4 месяца при занятиях 6–8 часов в неделю.

Преподаватели

Занятия проводят практикующие эксперты по Data Science и инженеры машинного обучения. Команда преподавателей Slurm имеет опыт работы в IT-компаниях и R&D-лабораториях.

Документ и стоимость

После завершения обучения выдаётся электронный сертификат Slurm. Стоимость программы — от 89 000 руб. Доступна рассрочка и бесплатный демо-доступ к первым модулям.

FAQ

Можно ли начать без подготовки?
Да, программа рассчитана на обучение с нуля.

Есть ли проект в конце курса?
Да, слушатели выполняют дипломный проект по анализу данных.

Предусмотрено ли трудоустройство?
Курс включает карьерные консультации и помощь в подготовке к собеседованиям.

Контакты

Data Scientist — онлайн-обучение исследованию и анализу данных с нуля

О курсе

Курс «Data Scientist» от Академии Синергия — это программа профессиональной переподготовки, направленная на освоение анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Обучение проходит онлайн, с преподавателями-практиками и доступом к интерактивной платформе. После окончания вы получите диплом установленного образца и сможете начать карьеру в сфере Data Science.

Для кого подойдёт обучение

Программа подходит начинающим специалистам, аналитикам, инженерам и тем, кто хочет развить навыки анализа данных. Обучение не требует специальной подготовки и начинается с базовых тем, постепенно переходя к сложным моделям машинного обучения.

Чему вы научитесь

• Работать с Python и SQL для анализа данных.
• Применять методы машинного обучения, классификации и кластеризации.
• Анализировать большие данные и визуализировать результаты.
• Работать с нейронными сетями и элементами искусственного интеллекта.
• Разрабатывать прогнозные модели и использовать Data Science в бизнес-задачах.

Программа курса

1. Введение в Data Science и Python.
2. Теория вероятностей и статистика.
3. Машинное обучение и алгоритмы прогнозирования.
4. Работа с большими данными и SQL.
5. Deep Learning и нейронные сети.
6. Финальный проект и защита дипломной работы.

Формат обучения

Формат — онлайн с возможностью учиться в удобное время. Лекции, видеоматериалы и практические задания доступны на образовательной платформе. Каждому студенту предоставляется куратор и карьерный наставник. Программа длится 9 месяцев и включает более 300 академических часов.

Преподаватели

Занятия ведут преподаватели Академии Синергия и приглашённые эксперты из IT-компаний. Среди них — специалисты по машинному обучению и аналитике данных, практикующие разработчики и научные сотрудники.

Документ и стоимость

После окончания курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке. Стоимость программы — от 120 000 руб., возможна рассрочка без процентов и налоговый вычет 13%.

Карьерная поддержка

Академия Синергия помогает студентам подготовиться к трудоустройству: консультации с HR-специалистами, помощь в составлении резюме и подготовка к собеседованиям. Выпускники могут получить приглашение на стажировку в партнёрские компании.

FAQ

Можно ли начать обучение без опыта?
Да, программа рассчитана на обучение с нуля.

Есть ли практика?
Да, курс включает реальные кейсы и проекты.

Выдают ли диплом?
Да, диплом установленного образца о профессиональной переподготовке.

Контакты

FAQ — Часто задаваемые вопросы для тех, кто выбирает лучший курс Data Scientist

Кто такой Data Scientist простыми словами?

Data Scientist — это специалист, который превращает данные в знания и прогнозы. Он анализирует большие объёмы информации, выявляет закономерности, создаёт модели машинного обучения и помогает бизнесу принимать решения на основе данных.

Ключевые навыки включают:

  • программирование на Python и SQL;
  • статистику и математику;
  • визуализацию данных;
  • машинное обучение и нейронные сети;
  • интерпретацию результатов и подготовку отчётов.

    В России спрос на специалистов Data Science стабильно растёт, особенно в финтехе, e-commerce, логистике и здравоохранении.

Кому подойдут курсы Data Science?

Курсы Data Science рассчитаны на широкий круг слушателей:

  • начинающих без опыта в IT;
  • аналитиков, желающих перейти в ML-направление;
  • инженеров, экономистов, маркетологов, которые хотят понимать данные;
  • студентов технических и естественно-научных вузов.

    Большинство программ не требуют предварительных знаний: обучение начинается с Python, SQL и основ статистики.

Сколько зарабатывает Data Scientist в РФ?

Средние зарплаты по данным hh.ru и Glassdoor:

  • Junior Data Scientist — от 90 000 до 160 000 руб.;
  • Middle — 200 000–300 000 руб.;
  • Senior / Lead — 350 000–600 000 руб. и выше.

    На фрилансе специалисты зарабатывают от 2 000 до 7 000 руб. в час.

    В крупных компаниях (Сбер, Яндекс, Ozon, VK, Wildberries) DS-инженеры участвуют в проектах по прогнозированию, рекомендательным системам и разработке искусственного интеллекта.

Чем Data Scientist отличается от Data Analyst и Machine Learning Engineer?

  • Data Analyst анализирует данные и визуализирует результаты, не создавая моделей.
  • Data Scientist строит и обучает модели машинного обучения, комбинируя аналитику и программирование.
  • ML Engineer внедряет модели в продакшн, отвечает за их оптимизацию и масштабирование.

    Таким образом, Data Scientist — это промежуточное звено между аналитикой и инженерией.

С чего начать изучение Data Science?

  1. Освоить Python и библиотеки: Pandas, NumPy, Matplotlib;
  2. Изучить основы статистики и вероятностей;
  3. Научиться работать с SQL и Power BI;
  4. Понять базовые алгоритмы машинного обучения — регрессию, классификацию, кластеризацию;
  5. Выполнить свой первый мини-проект — например, прогноз продаж или анализ оттока клиентов.

    Оптимальный путь — начать с бесплатных модулей (например,
    SkillFactory, GeekBrains или Stepik) и затем перейти на полноценную программу.

Какие направления обучения существуют?

  1. Базовые курсы Data Science с нуля;
  2. Data Scientist PRO / Middle — продвинутый уровень с Deep Learning;
  3. Data Science для медицины — работа с медицинскими данными и AI;
  4. Data Engineering и Big Data;
  5. Математика и статистика для Data Science;
  6. Data Science в бизнесе — применение аналитики в маркетинге, финансах и e-commerce;
  7. ML-инженерия — построение продакшн-пайплайнов.

Что входит в стандартную программу обучения?

Типичный курс Data Science включает:

  1. Введение в Python и Jupyter Notebook;
  2. SQL и базы данных;
  3. Математика, статистика, теория вероятностей;
  4. Машинное обучение и Deep Learning;
  5. Big Data и Spark;
  6. A/B-тестирование и продуктовая аналитика;
  7. Выпускной проект и портфолио.

    Наиболее полные программы (SkillFactory, Нетология, Синергия) также добавляют карьерные модули и стажировки.

Сколько длится обучение?

  • интенсивы — от 1 до 3 месяцев;
  • базовые программы — 6–8 месяцев;
  • профессии «Data Scientist с нуля» — 10–12 месяцев;
  • магистерские и вузовские форматы — до 1,5 лет.

    На освоение основ Python и ML в комфортном темпе требуется 5–10 часов в неделю.

Можно ли стать Data Scientist без математического образования?

Да. Современные курсы объясняют математику прикладно, через визуализацию и практику.

Например,
Skillbox «Математика для Data Science» и блоки «Основы статистики» от Нетологии или Иннополиса помогают с нуля понять регрессию, вероятности и векторные операции.

Главное — не зубрить формулы, а применять их на практике.

Что такое машинное обучение и зачем оно нужно Data Scientist?

Машинное обучение (ML) — это раздел Data Science, в котором компьютер обучается делать прогнозы или находить закономерности на основе данных.

Применение ML:

  • прогноз продаж и спроса;
  • рекомендательные системы;
  • анализ изображений и речи;
  • выявление мошенничества;
  • оптимизация логистики.

    Data Scientist проектирует, обучает и оценивает такие модели, выбирая подходящие алгоритмы.

Какие языки и инструменты используют в Data Science?

  • Python — основной язык (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch);
  • SQL — запросы и аналитика;
  • Power BI / Tableau — визуализация;
  • Spark, Hadoop — работа с большими данными;
  • Git, Docker, Airflow — командная разработка и пайплайны;
  • Jupyter Notebook — среда для экспериментов.

    В российских школах именно эти инструменты изучаются в связке с реальными кейсами.

Какие курсы считаются лучшими в России?

Топ направлений по отзывам и трудоустройству:

  • SkillFactory — Data Scientist PRO (совместно с МГУ);
  • Skillbox — Профессия Data Scientist и «Математика для DS»;
  • **Нетология — Data Scientist с нуля до трудоустройства»;
  • **GeekBrains + Skillbox — Data Scientist с AI»;
  • **Бруноям — Data Scientist с практикой и гарантией работы»;
  • **Университет Иннополис — Data Science и машинное обучение»;
  • Elbrus Bootcamp — интенсив за 12 недель;
  • Slurm, DataWorkshop, Top Academy, Синергия — прикладные и очные программы.

    Выбор зависит от целей: карьерный переход, повышение квалификации или углублённая специализация.

Какие темы сложнее всего при обучении?

По отзывам студентов, трудности вызывают:

  1. Статистика и теория вероятностей — без практики кажется абстрактной;
  2. Линейная алгебра и градиентный спуск — требуют визуализации;
  3. Оптимизация моделей и метрики качества (F1, ROC AUC);
  4. Работа с большими данными (Spark);
  5. Интерпретация результатов моделей.
Совет: выбирайте курсы, где эти темы разбираются пошагово, с примерами и обратной связью от менторов.

Сколько практики в современных курсах Data Science?

В качественных программах практика занимает 70–80% времени.

Форматы:

  • мини-проекты после каждого модуля;
  • командные задания с проверкой;
  • итоговый дипломный проект;
  • защита кейсов перед экспертами.

    Например, в
    SkillFactory PRO — более 20 проектов, в Бруноям — 15+, а в WB Техношколе студенты решают реальные задачи Wildberries.

Какие проекты выполняют студенты?

Примеры реальных кейсов:

  • прогнозирование продаж и оттока клиентов;
  • анализ медицинских изображений и NLP для текстов;
  • классификация отзывов и тональность;
  • построение рекомендательных систем;
  • A/B-тестирование и продуктовая аналитика;
  • прогноз времени доставки и цен.

    Все проекты оформляются в
    Jupyter Notebook, сопровождаются визуализациями и описанием хода решения — готовое портфолио для собеседований.

Какие карьерные перспективы у Data Scientist?

Выпускники курсов находят работу в IT, банках, телекомах, стартапах и аналитических подразделениях.

Популярные должности:

  • Junior / Middle Data Scientist;
  • Data Analyst;
  • ML Engineer;
  • Data Engineer;
  • Product Analyst;
  • AI Researcher.
Через 1,5–2 года активной практики можно вырасти до middle-уровня с зарплатой от 250 000 руб

Какие знания нужны, чтобы успешно пройти обучение Data Science?

Для комфортного старта достаточно:

  • базового понимания математики и логики;
  • интереса к цифрам и аналитике;
  • базовых навыков работы с ПК.

    Полезны также:
  • начальные знания Python или Excel;
  • опыт работы с данными — например, отчётами или CRM;
  • внимательность и усидчивость.
Математика, статистика и машинное обучение объясняются прикладно, через практику и визуализацию, поэтому специальное образование не требуется.

Какие ключевые навыки развивает Data Scientist?

  1. Программирование и анализ данных (Python, SQL, Jupyter Notebook);
  2. Визуализация (Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau);
  3. Математика и статистика (регрессия, вероятность, корреляция);
  4. Машинное обучение и Deep Learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch);
  5. Big Data и Spark;
  6. Инженерия данных и автоматизация (Airflow, Docker, Git).

    Кроме технических, важны
    Soft Skills — умение презентовать результаты и объяснять сложные модели бизнесу.

Чем отличается обучение в онлайн-школах от университетских программ?

Онлайн-школы (SkillFactory, GeekBrains, Нетология, Skillbox):

  • учат прикладно, с упором на проекты;
  • гибкий график, поддержка менторов;
  • фокус на карьерном старте.

Университеты и академии (ИТМО, Синергия, Иннополис):

  • дают фундаментальную базу по математике и статистике;
  • больше часов, академический подход;
  • акцент на исследовательской работе.

    Оптимально — начать с онлайн-программы, а затем пройти университетскую переподготовку, если планируете углубляться в AI.

Какие школы дают диплом государственного образца?

  • Нетология, Академия Синергия, ИТМО, Иннополис, 1Т Data, ЭкоДПО — выдают диплом о профессиональной переподготовке;
  • SkillFactory и Skillbox — дипломы установленного образца при партнёрстве с вузами;
  • Бруноям, Slurm, Elbrus Bootcamp — сертификаты школы и удостоверения о повышении квалификации.

    Госдокументы особенно полезны тем, кто меняет профессию или подтверждает квалификацию для работодателя.

Как проходит обучение на курсах Data Scientist?

Типовой формат:

  1. Видеоуроки (10–30 мин) и теоретические модули;
  2. Практика — до 80% программы: mini-проекты, тренажёры, задания;
  3. Обратная связь от кураторов и проверка кода;
  4. Командные проекты и защита финального кейса;
  5. Карьерный модуль — резюме, интервью, стажировки.

    Студенты учатся в своём темпе, совмещая обучение с работой.

Что входит в карьерную поддержку?

  • ревью резюме и портфолио;
  • консультации с карьерными экспертами;
  • тренировки собеседований;
  • база партнёрских вакансий (Ozon, VK, Tinkoff, Wildberries);
  • помощь в поиске стажировок и сопровождение до оффера.

    Некоторые школы (SkillFactory, Бруноям, GeekBrains) предлагают
    гарантию трудоустройства — если не нашли работу, возвращают оплату.

Какие проекты входят в портфолио Data Scientist?

  1. Анализ и визуализация данных (EDA, Power BI, Tableau);
  2. Модели машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация);
  3. Прогнозирование продаж и спроса;
  4. Рекомендательные системы и анализ текстов (NLP);
  5. Deep Learning: нейронные сети для изображений и речи;
  6. Big Data: обработка с помощью Spark;
  7. A/B-тесты и продуктовая аналитика.

    Каждый проект оформляется в
    Jupyter Notebook и публикуется на GitHub или Kaggle.

Какие инструменты чаще всего используют в портфолио?

  • Python + Pandas / NumPy / Matplotlib / Scikit-learn;
  • SQL для запросов;
  • TensorFlow / PyTorch для нейронных сетей;
  • Power BI / Tableau для визуализации;
  • GitHub / GitLab — хранение проектов;
  • Docker / Airflow / Spark — продвинутые пайплайны.
Хорошее портфолио должно демонстрировать и аналитику, и ML, и понимание бизнес-контекста.

Какую роль играет математика в Data Science?

Математика — фундамент профессии.

Вы изучите:

  • линейную алгебру (векторы, матрицы, градиенты);
  • статистику и вероятность (распределения, дисперсии);
  • оптимизацию и градиентный спуск;
  • методы регрессии и кластеризации.

    Если хотите подтянуть основу, подойдут курсы
    «Математика для Data Science» (Skillbox) или блоки статистики в SkillFactory и Нетологии.

Что такое Deep Learning и где он используется?

Deep Learning — это направление машинного обучения, основанное на нейронных сетях.

Применяется в:

  • компьютерном зрении (распознавание изображений, видео, лиц);
  • NLP (обработка текстов, чат-боты, тональность);
  • прогнозировании временных рядов;
  • генеративных моделях (создание контента, голосов, музыки).

    На курсах
    SkillFactory PRO, 1Т Data, Синергии и МГУ отдельные модули посвящены TensorFlow, PyTorch и архитектурам CNN, RNN, Transformer.

Что включает направление Data Science для медицины?

Программы, как у SkillFactory «Data Scientist в медицине», обучают:

  • работе с медицинскими изображениями (рентген, МРТ);
  • анализу клинических текстов и NLP;
  • прогнозированию заболеваний и рисков;
  • этике и интерпретации медицинских моделей.

    Такие курсы востребованы у врачей, биоинформатиков и исследователей, применяющих AI в здравоохранении.

Можно ли совмещать обучение с работой?

Да.

Большинство программ имеют гибкий график:

  • 5–8 часов в неделю;
  • проверка заданий асинхронно;
  • вебинары по вечерам;
  • доступ к материалам навсегда.

    Интенсивные буткемпы (Elbrus, DataWorkshop) требуют полной занятости, но дают результат за 1–3 месяца.

Как проходит трудоустройство после курса?

Процесс делится на этапы:

  1. Подготовка резюме и GitHub-портфолио;
  2. Тренировочные собеседования с HR;
  3. Отправка заявок в партнёрские компании;
  4. Карьерное сопровождение до первого оффера.

    Выпускники
    SkillFactory, Бруноям и Elbrus Bootcamp чаще всего получают работу через 2–4 месяца после защиты проекта.

Какие перспективы у Data Scientist в России и мире?

Data Science входит в топ-3 профессий будущего.

По данным LinkedIn и hh.ru, спрос на специалистов вырос более чем на
60% за 2 года.

Основные направления развития:

  • AI и нейросети;
  • Big Data и Data Engineering;
  • AutoML и MLOps;
  • BI и продуктовая аналитика;
  • Применение AI в медицине, ритейле, образовании и финансах.
Data Scientist становится ключевой фигурой в компаниях, где решения принимаются на основе данных.

Какие ошибки совершают новички?

  1. Пытаются сразу изучить нейросети, не освоив статистику;
  2. Пропускают этап анализа данных (EDA);
  3. Не следят за качеством данных и не делают валидацию;
  4. Не оформляют проекты и не публикуют их в портфолио;
  5. Не изучают метрики и интерпретацию моделей.

    Лучший способ избежать ошибок — двигаться от простого к сложному и выполнять мини-проекты после каждого модуля.

Как подготовиться к собеседованию на позицию Junior Data Scientist?

  1. Повторите SQL-запросы, Python и библиотеки Pandas, NumPy;
  2. Освежите теорию по статистике, вероятностям и ML-моделям;
  3. Подготовьте 2–3 проекта с GitHub;
  4. Научитесь объяснять алгоритмы «на пальцах»;
  5. Пройдите тестовые интервью (в SkillFactory и Нетологии есть симуляторы).

    Работодатели ценят не запоминание формул, а понимание сути и умение объяснять.

Можно ли работать Data Scientist на фрилансе?

Да. Фрилансеры востребованы в проектах:

  • аналитика и прогнозирование для e-commerce;
  • моделирование оттока, скоринг, кластеризация;
  • разработка рекомендательных систем;
  • анализ текстов и изображений.

    Средняя ставка —
    от 2 500 до 6 000 руб. за час.

    Площадки:
    Upwork, Kaggle Competitions, Freelancehunt, Toptal.

Какие курсы подойдут для быстрого старта?

Если вы хотите начать с мини-курса:

  • Введение в Data Science (Skillbox, 6 месяцев);
  • Data Science: быстрый старт (ProductStar, 2 месяца);
  • Инструменты Data Science (Лекториум, НИУ ВШЭ — бесплатно);
  • Data Workshop — интенсив за 4 недели;
  • Data-аналитика: Python и SQL (Томский госуниверситет, федеральный проект — бесплатно).

    Они дают базу и понимание, подходит ли направление.

Что выбрать: Data Science или Аналитику данных?

Если вам ближе:

  • визуализация, отчёты и BI — выбирайте Data Analyst;
  • модели, алгоритмы, прогнозирование — ваш путь Data Scientist.

    Обе профессии связаны, и переход из аналитики в Data Science — естественный шаг.

    Многие школы (Skillbox, Нетология) предлагают мостовые программы от аналитика к DS.

Какие дополнительные направления стоит изучить Data Scientist?

  1. Machine Learning Ops (MLOps) — внедрение моделей;
  2. Data Engineering — построение хранилищ и пайплайнов;
  3. Big Data и Spark;
  4. NLP и Computer Vision;
  5. Cloud-технологии — Yandex Cloud, AWS, GCP;
  6. Business Intelligence (BI) — Power BI, Tableau.

    Эти знания делают вас универсальным специалистом и открывают путь в AI-индустрию.

Как развивается Data Science в России?

  • крупные компании (Сбер, VK, Яндекс, Ozon, X5 Group) внедряют AI в продукты;
  • университеты открывают магистратуры по Data Science;
  • появляются бесплатные государственные курсы переквалификации;
  • растёт спрос на специалистов с компетенциями AI, Big Data и MLOps.

    Data Scientist — профессия, которая уже сегодня формирует цифровую экономику России.

Почему стоит выбрать Data Science именно сейчас?

  • профессия входит в топ-5 по уровню дохода и востребованности;
  • можно начать без опыта, всё обучение доступно онлайн;
  • проекты Data Science применяются во всех отраслях;
  • рынок труда растёт на 30–40% в год;
  • сильное сообщество и большое количество обучающих материалов.

    Освоив Data Science, вы сможете строить карьеру в IT, аналитике, AI и научных исследованиях.

Что дальше после освоения базового уровня?

  • пройти курс Data Scientist PRO или Machine Learning Engineer;
  • участвовать в Kaggle и хакатонах;
  • освоить MLOps, Data Engineering или Deep Learning;
  • развивать soft skills — коммуникацию, презентацию данных, сторителлинг;
  • вести собственные pet-проекты и делиться результатами в GitHub.
Постоянная практика и участие в соревнованиях — ключ к росту до уровня middle и senior.

Перспективы профессии на 2025–2030 годы

Data Science станет базовым элементом любой цифровой экосистемы:

  • компании автоматизируют процессы с помощью AI;
  • спрос на специалистов с ML-компетенциями вырастет вдвое;
  • появятся новые роли: AI Analyst, Data Strategist, Generative AI Engineer;
  • международные проекты открывают доступ к удалённой работе.

    Профессия Data Scientist объединяет технологии, аналитику и бизнес — и именно поэтому остаётся одной из самых перспективных в мире IT.

Итог:

Обучение на курсах Data Scientist — это инвестиция в профессию будущего. Программы российских школ охватывают Python, машинное обучение, big data и нейросети, а проектный формат помогает собрать портфолио и выйти на рынок труда уже через 6–12 месяцев.

Выбирайте программу под свой уровень, практикуйтесь, развивайте навыки анализа и AI — и Data Science откроет путь к работе в крупнейших IT-компаниях и международных проектах.

15 Варганов Сергей - serg