🔷🔹🔷ВЫБРАТЬ ЛУЧШИЙ КУРС ПО DATA SCIENCE🔷🔹🔷
Зарплата в Data Science в 2026 году — что именно сравнивают люди, когда говорят «сколько платят»
В обсуждениях зарплат в Data Science обычно смешивают несколько разных сущностей: оклад, годовую премию, разовые выплаты при выходе, стоимость бенефитов, налоговый режим, валюту и даже цену времени на работе. Поэтому один человек честно говорит «мне платят 250 000», а второй слышит «это мало» или «это много» и спор начинается с ошибки в определениях. Договоримся о терминах и о том, как приводить офферы к сопоставимому виду — так, чтобы сравнение помогало выбирать карьерную стратегию, а не вызывало тревожность.
Что на самом деле означает зарплата в data science и почему цифры в разных источниках расходятся
Чем отличается Data Science от смежных ролей и почему это меняет вилку
Под «Data Science» в компаниях могут подразумевать разные функции. Где-то это исследовательская роль с упором на эксперименты и прототипы, где-то — продуктовая роль, отвечающая за рост метрик, а где-то — инженерная позиция, где на вас ложатся пайплайны, качество данных и эксплуатация моделей. На рынке часто соседствуют следующие роли, и их путают между собой:
- Data Scientist — формулирует гипотезы, строит модели, оценивает эффект, помогает продукту принимать решения.
- ML Engineer — отвечает за продакшн, инференс, MLOps, масштабирование, надежность и стоимость эксплуатации.
- Data Analyst — строит аналитические отчёты, метрики, сегментации, проводит исследования данных, часто ближе к BI.
- Research Scientist — фокус на научной новизне, публикациях, алгоритмах и оценке качества вне продуктовой рамки.
- Applied Scientist — «прикладной ресёрч», когда нужно быстро переносить методы в продукт и производить измеримый эффект.
Почему это влияет на вилку. Компании платят за редкость навыков и за риск, который вы закрываете. Если ваша роль включает продакшн-надежность (SLA, латентность, стоимость GPU/CPU), ответственность за инциденты, и вы умеете строить воспроизводимые пайплайны, вы конкурируете не только с «классическими» DS, но и с инженерами. Если же вы занимаетесь в основном офлайн-экспериментами и презентациями без ответственности за внедрение, вы чаще попадаете в вилки «аналитика + моделирование», которые обычно ниже.
Почему «средняя» почти всегда вводит в заблуждение и когда нужна медиана
Средняя зарплата — это сумма всех значений, деленная на количество людей. Проблема в том, что распределение доходов в DS обычно «скошенное»: есть длинный хвост очень высоких компенсаций (старшие уровни, редкие специализации, международные компании, владельцы опционов). Из-за этого средняя легко «улетает» вверх и перестает описывать типичного специалиста.
Медиана — это значение посередине: 50% получает меньше, 50% — больше. Если вы выбираете стратегию для ближайших 6–18 месяцев, медиана почти всегда полезнее: она показывает «нормальный» рынок, а не редкие исключения. Средняя пригодится, когда вы оцениваете общий фонд оплаты труда, бюджет команды или хотите понять, насколько большой «хвост» в отрасли.
Практическая проверка: если в отчете есть средняя 320 000 и медиана 240 000, это сигнал, что высокие зарплаты сильно раздувают среднее. Для переговоров по офферу вам важнее медиана и квартильные значения.
Как один и тот же тайтл Data Scientist скрывает разные наборы задач и ответственности
Тайтл — слабый предиктор компенсации. Один «Data Scientist» может проводить A/B тесты и строить uplift-модели, влияя на выручку, а другой — собирать датасеты и делать отчеты «почему метрика упала». Формально оба DS, но ценность разная, и рынок это учитывает.
Чтобы не сравнивать несравнимое, полезно описывать роль через три оси:
- Близость к деньгам — насколько напрямую ваша работа меняет выручку, маржинальность, удержание, риск.
- Уровень продакшна — есть ли ответственность за внедрение, мониторинг, деградацию качества, SLA.
- Сложность данных — объем, скорость, мультимодальность, шум, требования к приватности и качеству разметки.
Чем выше значения по этим осям, тем чаще вы увидите «премию» к окладу и к общей компенсации.
Какие данные считаются свежими и почему важна дата среза рынка
Рынок DS чувствителен к циклам найма. Срез «весна» и «конец года» могут отличаться даже в одной и той же стране, потому что бюджеты, бонусные циклы и планы по headcount меняются. В 2026 году к этому добавляется фактор генеративного ИИ: одни компании ускорили найм под LLM-проекты, другие — заморозили рост окладов и повышают планку требований.
Свежими обычно считают данные, собранные в пределах 60–120 дней. Дольше — уже риск: изменится курс валют, изменятся налоги, изменится политика бонусов, изменится доступность удалёнки. Если источник не пишет дату среза, его цифры нельзя использовать для переговоров; максимум — для общего понимания порядка величин.
Как корректно сравнивать зарплаты — единый стандарт расчёта без самообмана
Оклад и общая компенсация — что входит кроме денег на карту
Оклад — это фиксированная часть, которую вы получаете регулярно. Но в DS заметная доля денег часто «прячется» в переменной части и бенефитах. Чтобы сравнение было честным, переводите всё в годовую общую компенсацию и отдельно фиксируйте, какая доля гарантирована.
Часто в общую компенсацию входят:
- годовой бонус или квартальные премии;
- разовая выплата за выход (sign-on bonus);
- оплата питания, ДМС и стоматологии, страхование жизни;
- компенсация обучения, конференций, подписок;
- релокационный пакет, жильё на 1–6 месяцев, билеты;
- опционы, RSU или долевое участие;
- компенсация оборудования и связи, домашний офис;
- дополнительные дни отпуска, оплачиваемые «саббатикалы» в редких случаях.
Для переговоров удобно иметь две цифры: Guaranteed TC (то, что практически гарантировано) и Expected TC (ожидаемое с учетом вероятности бонуса и рыночной оценки опциона).
Gross и net — как не ошибиться при сравнении офферов
Gross — сумма до налогов и обязательных удержаний. Net — то, что приходит «на руки». Ошибка новичка — сравнивать net в одной стране с gross в другой, или сравнивать net двух стран без учета прогрессивной шкалы налогообложения и социальных взносов.
Минимальный стандарт для сравнения такой:
- привести все офферы к годовому gross в одной валюте;
- посчитать ожидаемый net с учетом налогового резидентства и типичных вычетов;
- оценить стоимость жизни и обязательные траты (жильё, страховки, транспорт);
- отдельно оценить «рисковые» компоненты — бонусы и опционы.
Даже если вы не хотите углубляться в налоги, держите в голове простое правило: одинаковый gross в разных странах почти никогда не дает одинаковый net.
Валюта, курс, релокация, стоимость жизни — когда «выше цифра» не значит «лучше»
Международные сравнения без учета стоимости жизни превращаются в ловушку. Зарплата 120 000 в валюте страны с дорогим жильем может оставлять вам меньше свободных денег, чем 70 000 в регионе с умеренными ценами. Поэтому полезно считать два показателя:
- Disposable income — сколько остается после обязательных расходов;
- Скорость накопления — сколько вы можете откладывать в месяц и в год.
Релокация тоже имеет цену. Помимо билетов и перевозки вещей есть «скрытые» расходы: депозит за жильё, покупка мебели, лицензии, страховки, оформление документов, иногда — необходимость купить автомобиль. На практике стартовый бюджет релокации для одного человека нередко оказывается на уровне 3–6 месячных расходов в новой стране.
Курс валют добавляет волатильность. Если вы получаете доход в одной валюте, а основные траты — в другой, вы становитесь «инвестором поневоле». Тогда важно обсуждать с работодателем индексацию, привязку бонусов к валюте, возможность частичного выплатного валютного хеджирования или хотя бы регулярный пересмотр оклада.
Бонусы и премии — как оценить вероятность выплат и привязку к KPI
Бонус — это не просто «плюс деньги», а контракт о риске. Чем более агрессивные KPI и чем меньше вы на них влияете, тем ниже реальная ценность бонуса. Для оценки задайте себе три вопроса:
- От чего зависит бонус — личные цели, цели команды, цели компании или смешанная схема.
- Как измеряют KPI — фиксированная формула, комитет, субъективная оценка менеджера.
- Какая история выплат — платили ли 2–3 года подряд, были ли «нулевые» годы.
В DS особенно важен пункт про влияние. Если бонус привязан к выручке, но вы отвечаете только за модель, а внедрение и маркетинг — у других команд, риск невыплаты выше. В идеале KPI должны включать показатели качества и внедрения, которыми вы реально управляете: точность на «боевом» распределении, стабильность метрик, экономия стоимости инференса, снижение ручной проверки, доля автоматизации.
Опционы и долгосрочная мотивация — как прикинуть реальную ценность
Опционы и RSU часто выглядят как «билет в богатство», но их реальная ценность зависит от условий вестинга, ликвидности и будущей оценки компании. Для базовой оценки используйте прагматичную схему:
- зафиксируйте количество и график вестинга (например, 4 года, cliff 12 месяцев);
- узнайте strike price и текущую оценку (если компания частная, запросите диапазон и дату оценки);
- оцените вероятность ликвидности — IPO, продажа, вторичный рынок;
- учтите риск «размытия» доли при новых раундах.
Если вы новичок, простое правило безопасности: не принимайте решение о релокации или увольнении, опираясь только на опционы. Считайте их приятным «апсайдом», но не гарантией.
Рынок Data Science в 2026 году — спрос, конкуренция и как это влияет на зарплаты
Какие специализации растут быстрее и почему
В 2026 году быстрее растут направления, которые дают компаниям измеримый эффект при ограниченных ресурсах: автоматизация процессов, генеративные ассистенты, оптимизация стоимости инфраструктуры, модели риска и антифрода, рекомендательные системы и ранжирование. Рост подталкивает два фактора: высокая цена ошибок и возможность быстро масштабировать эффект на миллионы пользователей или на большие операционные объёмы.
Отдельно усилилась конкуренция за специалистов, которые умеют не просто обучить модель, а довести её до работающего сервиса: собрать данные, настроить пайплайны, сделать мониторинг, обеспечить воспроизводимость и объяснить бизнесу ограничения. Это «стык» DS и engineering, и именно там чаще возникает надбавка к вилке.
Как на вилки влияет волна LLM-проектов и внедрение генеративного ИИ
Волна LLM-проектов меняет структуру рынка. Раньше многие задачи решались классическими моделями и признаковыми пайплайнами. Теперь в части сценариев компании пробуют заменить сложную разработку на связку «модель + промпт + RAG + инструменты». Но вместе с этим появились новые требования:
- понимание ограничений LLM и типовых сбоев — галлюцинации, утечки данных, prompt injection;
- умение строить RAG — индексация, эмбеддинги, ранжирование, контроль качества выдачи;
- оценка качества генерации — метрики, ручная валидация, тестовые наборы;
- управление стоимостью — токены, кэширование, маршрутизация запросов, квоты;
- безопасность и комплаенс — PII, корпоративные политики, хранение логов.
Компании готовы платить больше тем, кто умеет превращать «демо на 2 дня» в устойчивую систему с понятными рисками и прогнозируемыми затратами. При этом для части задач «классический» DS становится менее востребованным, если он не умеет работать на уровне продукта и продакшна.
Почему часть компаний фиксирует рост зарплат и ужесточает требования
Когда рынок становится более конкурентным, компании оптимизируют затраты. Частая стратегия — не поднимать оклады всем, а платить больше только за редкие навыки и за измеримое влияние. Поэтому вы можете видеть одновременно два тренда: для сильных мидлов и сеньоров в дефицитных специализациях вилки растут, а для «широких» джуниоров рост ограничивается или даже стагнирует.
Ужесточение требований обычно проявляется так: меньше позиций без опыта, больше тестовых заданий, больше внимания к практическим кейсам и к тому, как кандидат принимает решения в условиях неопределенности. Для DS это означает: «просто знать алгоритмы» недостаточно — нужно показать зрелость экспериментов, умение общаться с бизнесом и навыки продакшна хотя бы на базовом уровне.
Какие форматы работы оплачиваются лучше и где чаще дают бонусы
На вилки влияет и формат работы. В среднем:
- Офис в крупных городах чаще дает максимальные вилки и больше бонусов, потому что компании конкурируют за ограниченный пул специалистов.
- Гибрид часто предлагает сопоставимый оклад, но может давать меньше релокационных «плюшек».
- Удалёнка может быть как выгодной, так и менее оплачиваемой — зависит от политики компании и от того, «прайсят» ли вас по месту проживания.
В международных компаниях встречается практика географических коэффициентов. Тогда два специалиста одного уровня получают разный оклад в зависимости от страны и даже города. Поэтому важно заранее выяснять: фиксирована ли вилка глобально или привязана к локации.
Что изменилось в требованиях к джунам и почему стало сложнее входить
Вход усложнился по двум причинам. Первая — рост числа кандидатов после массового интереса к ML и коротких курсов. Вторая — автоматизация части задач: многие «простые» работы (первичные отчёты, базовые прототипы, шаблонные пайплайны) стали быстрее делаться инструментами и внутренними платформами.
Чтобы выделиться, джуну в 2026 году обычно недостаточно одного ноутбука с моделями. Рынок ожидает:
- умение аккуратно работать с данными — утечки, смещение, качество, документация;
- понимание валидации и метрик, а не только «accuracy»;
- базовые навыки продакшна — хотя бы контейнеризация, API, мониторинг на уровне концепции;
- внятное портфолио из 2–3 проектов с описанием цели, данных, метрик, ограничений и результата;
- коммуникацию — умение объяснить, что вы сделали и почему это полезно.
Хорошая новость: эти ожидания прозрачны. Если вы строите план развития под них, вход становится реалистичным даже при высокой конкуренции.
🔷🔹🔷ВЫБРАТЬ ЛУЧШИЙ КУРС ПО DATA SCIENCE🔷🔹🔷
Отрасли и типы компаний — где платят больше за Data Science и почему
В 2026 году вилки в Data Science сильнее всего «разъезжаются» не по тайтлам, а по контексту бизнеса. Компания платит больше, когда цена ошибки высока, эффект масштабируется на большой оборот, а время вывода решения в продакшн напрямую связано с деньгами. Поэтому одинаковый по уровню специалист может получать заметно разные деньги в бигтехе, банке, ритейле или консалтинге — и это не «несправедливость», а экономика.
Полезно мыслить не отраслью, а комбинацией факторов — размер выручки, зрелость данных, продуктовая культура, регуляторные риски, стоимость инфраструктуры, дефицит кадров, скорость экспериментов и степень конкуренции. Ниже — как это обычно проявляется на практике и какие сигналы искать в вакансии и на интервью.
Бигтех и продуктовые компании — компенсация, бонусы, процессы, требования
В бигтехе и крупных продуктовых компаниях чаще встречается максимальная верхняя граница вилок, потому что масштаб пользователей и транзакций позволяет быстро монетизировать улучшения, а развитая ML-инфраструктура ускоряет внедрение. Здесь заметнее доля переменной части — годовые бонусы, премии по результатам и долгосрочная мотивация. Поэтому корректнее сравнивать не «оклад в месяц», а годовую общую компенсацию и отдельно — гарантированную часть.
Типичные причины более высокой оплаты:
- эффект модели быстро масштабируется на миллионы пользователей и большие бюджеты;
- сильная конкуренция между компаниями за опытных специалистов;
- строгие требования к качеству и надежности продакшна;
- высокая цена ошибок в пользовательском опыте и в репутации продукта.
Что проверяют на интервью и в процессе найма. Часто оценивают зрелость экспериментов и умение работать в формализованных процессах: дизайн-доки, ревью, стандарты кодовой базы, мониторинг. Для уровней middle+ важно показать, что вы понимаете связь между офлайн-метриками и онлайн-метриками, а также умеете управлять риском деградации качества при смене распределения данных.
Как читать оффер бигтеха. Важно уточнить, какая часть компенсации гарантирована, как считается бонус, какие условия вестинга и что будет, если компания пересмотрит политику выплат. Верх вилки чаще всего дают тем, кто доказывает влияние на продуктовые метрики и умеет проектировать решение как систему, а не как разовый эксперимент.
Банки и финтех — стабильность, регуляторика, долгие циклы решений
Банки и финтех часто платят конкурентно, особенно за риск-модели, антифрод, комплаенс и задачи, связанные с кредитованием и платежами. Здесь ценность DS определяется не только качеством модели, но и способностью работать в регуляторной среде. Важны документация, воспроизводимость, объяснимость, аудит данных и моделей.
Почему решения внедряются дольше. Модель обычно встроена в процесс принятия решений, где есть ручные проверки, лимиты, правила, сегментации, отчётность. Изменение модели может требовать параллельного прогона, согласования и дополнительных проверок устойчивости. Поэтому вилка сильнее зависит от того, умеете ли вы проектировать процесс вокруг модели и защищать решения перед контролирующими функциями.
Что в финтехе поднимает компенсацию:
- опыт с калибровкой вероятностей, стабильностью и мониторингом качества;
- понимание стоимости ошибок — false positive и false negative в деньгах;
- умение писать понятные модельные отчеты и объяснять решения бизнесу;
- практика работы с ограничениями данных и приватностью.
Про бонусы. Премии могут быть ощутимыми, но часто зависят от результатов подразделения и политики банка. Перед финальным решением важно выяснить историю выплат за последние 2–3 года и формулу расчета, чтобы не переоценить ожидаемую компенсацию.
Ритейл и e-commerce — скорость экспериментов и роль рекомендаций
Ритейл и e-commerce часто выигрывают за счет скорости — быстрые A/B тесты, быстрые итерации в продукте, регулярные изменения ассортимента и цен. Здесь самые «дорогие» направления — рекомендации, ранжирование, поиск, динамическое ценообразование, прогнозирование спроса и оптимизация логистики. Вилка зависит от того, насколько вы умеете связывать модели с бизнес-эффектом и управлять экспериментами в онлайне.
Факторы, которые обычно повышают уровень оффера:
- опыт с онлайн-метриками и интерпретацией результатов A/B тестов;
- понимание маржинальности, промо-механик, возвратов и ограничений склада;
- навыки построения фичей по поведенческим данным и сессиям;
- умение объяснить, почему рост офлайн-метрики не дал роста выручки.
Как выглядит зрелый опыт. Если вы можете описать, как выбирали целевую метрику, как контролировали сезонность и когорты, как проверяли смещения и утечки, а затем — как обеспечивали стабильность решения в продакшне, это обычно переводит вас ближе к верхней части вилки.
Телеком и промышленность — большие данные, сложная инфраструктура
В телеком-сфере, энергетике и промышленности часто огромные объемы данных и сложная инфраструктура — логи, телеметрия, события, датчики, потоковые источники. Но эффект DS здесь может выражаться не в конверсии, а в снижении аварийности, уменьшении простоев, экономии топлива или энергии, повышении качества производства. Это меняет и метрики, и стиль внедрения.
Почему вилки бывают полярными. Высокие — когда DS реально участвует в производственном контуре и отвечает за надежность решений. Средние — когда роль ограничена «аналитическим отчетом» без полномочий внедрения и без команды, которая доводит результат до эксплуатации.
Что часто проверяют в таких компаниях:
- работу с временными рядами, аномалиями, редкими событиями;
- понимание качества данных и устойчивости к шуму датчиков;
- инженерную дисциплину — мониторинг, алерты, правила эксплуатации;
- коммуникацию с технологами и эксплуатацией без «DS-жаргона».
Если вы умеете объяснять эффект через экономику простоя, дефектов или энергопотребления, а не только через метрики модели, вы будете заметно дороже на этом рынке.
Стартапы — риски, опционы, рост, высокая ответственность
Стартапы часто предлагают быстрый рост и «широкую» роль, но компенсация устроена иначе. Оклад может быть ниже, зато выше ответственность, а часть дохода переносится в опционы и будущий рост оценки компании. Сильный стартап-оффер — это не красивая цифра в презентации, а внятные условия, понятная стратегия продукта и реалистичный план финансирования.
Как оценивать стартап-оффер без иллюзий:
- отделить гарантированную часть от апсайда и посчитать, сколько денег вы реально получаете в год;
- оценить runway — на сколько месяцев хватит бюджета при текущих расходах;
- понять, кто владеет продуктом и как принимаются решения о приоритетах;
- разобрать опцион — вестинг, cliff, цена исполнения, риски размытия и сценарии ликвидности.
В стартапах важно честно оценить нагрузку. Если вы одновременно отвечаете за данные, модели, продакшн и метрики, это уровень ответственности ближе к senior или lead. В таких случаях корректно торговаться за компенсацию, которая отражает роль, а не формальный тайтл.
Аутсорс и консалтинг — как формируется ставка и почему важен домен
В аутсорсе и консалтинге деньги связаны с коммерческой ставкой, которую компания продаёт клиенту, и с маржинальностью проектов. Чем дороже домен и чем выше доверие клиента к вашему опыту, тем выше верх вилки. Поэтому доменная экспертиза здесь монетизируется особенно прямо.
Ключевые особенности:
- вилка часто зависит от биллинга и загрузки, а бонусы — от коммерческих показателей;
- важна скорость погружения в новый бизнес и умение быстро давать результат;
- ценится умение упаковывать работу в понятные deliverables — отчеты, прототипы, дизайн решений;
- перегруз и дедлайны встречаются чаще, чем в продуктовых командах.
Для переговоров полезно уточнить: как считается ставка, как распределяется маржа, есть ли доплаты за переработки, и какие KPI влияют на премию. Если ответы размытые, риск того, что «ожидаемая» компенсация не совпадет с реальностью, выше.
География и формат работы — Москва, регионы, удалёнка, зарубежные контракты
Почему Москва и крупные центры чаще задают верх вилок
Москва и крупные технологические центры чаще задают верх вилок из-за концентрации штаб-квартир, бюджетов и конкуренции за людей. Там больше продуктовых команд, больше зрелых данных и больше ролей с высокой ответственностью — внедрение, влияние на метрики, координация нескольких команд.
Есть и «централизация грейдов»: даже в одной компании вилки часто определяются по столичному рынку, а регионы получают понижающий коэффициент. Это не всегда связано со сложностью задач, а чаще — с политикой компенсаций и локальной конкуренцией.
Когда удалёнка повышает, а когда снижает компенсацию
Удалёнка повышает компенсацию, когда вы выходите на более широкий рынок и конкурируете в нишах, где важны редкие навыки. Например, сочетание продуктового DS и продакшн-инженерии, опыт с мониторингом и управлением стоимостью решений, практика LLM-проектов с оценкой качества и безопасностью.
Удалёнка снижает компенсацию, когда компания применяет географические коэффициенты или когда удаленный формат ограничивает влияние на продукт. Иногда оклад не падает, но уменьшается переменная часть или замедляются промо, потому что стратегические инициативы чаще остаются у команд, ближе к ключевым стейкхолдерам.
До начала процесса найма важно выяснить:
- есть ли коэффициенты по локации и как они применяются;
- как устроены рост и пересмотр зарплаты на удалёнке;
- какие зоны ответственности реально доступны в удаленном формате.
Контракт с зарубежной компанией — риски валюты, налоги, легальность
Зарубежный контракт может давать заметно более высокую цифру в валюте, но добавляет риски. Помимо курсовых колебаний появляются вопросы налогообложения, статуса резидентства, отчётности и легальности схемы платежей. Также меняются социальные гарантии — отпуск, больничные, страховка, пенсионные взносы.
Чтобы сравнение было честным, приводите контракт к «ожидаемому net» и учитывайте дополнительные расходы: комиссии, бухгалтерия, страховки, возможные простои между проектами. Практическое правило — иметь подушку минимум на 3–6 месяцев расходов, потому что контрактный рынок менее предсказуем, чем найм в штат.
Релокация — какие расходы перекрывает работодатель и как это считать
Релокационный пакет нужно переводить в конкретные статьи расходов. Часто компания покрывает билеты, перевозку вещей, временное жильё на 30–90 дней, услуги агента по жилью, оформление документов и разовую выплату на обустройство. Но в реальности у релокации много скрытых затрат.
Что часто остаётся на вас:
- депозит за жильё, иногда 1–2 месяца аренды;
- мебель, техника, базовые покупки на старте;
- страховки, транспорт, местные сборы и услуги;
- расходы на адаптацию, язык и бюрократию.
Правильный расчет — это баланс: сколько работодатель покрывает разово и насколько увеличатся ваши ежемесячные обязательные траты. Тогда вы видите не «красивый пакет», а финансовый результат первых 6 месяцев.
Как не переплатить «ценой жизни» за красивую цифру зарплаты
Высокая зарплата может быть компенсацией за дорогую жизнь, стресс и низкий баланс работы и личного времени. Чтобы не переплатить, сравнивайте офферы по качеству финансового результата: сколько вы сможете откладывать, какая стабильность, какие гарантии и как быстро вы сможете вырасти в ответственности.
Полезный набор критериев:
- скорость накопления в месяц и в год после обязательных расходов;
- время на дорогу и восстановление, предсказуемость графика;
- качество медицины, страховки, отпуска и поддержка релокации;
- потенциал роста — сможете ли вы за год сделать проекты, которые поднимут вилку.
Что сильнее всего влияет на зарплату — матрица навыков и сигналов ценности
Hard skills — что чаще всего приносит прирост вилки
На практике hard skills повышают вилку тогда, когда они уменьшают риск и ускоряют поставку результата. Рынок ценит комбинацию: сильная работа с данными, корректные эксперименты, продакшн-зрелость и умение оптимизировать стоимость решения. Ниже — навыки, которые чаще всего дают скачок в компенсации.
Python и качество кода — тесты, структура, читаемость, скорость разработки
«Знать Python» недостаточно. Оплачивается инженерная зрелость — способность писать поддерживаемый код, который живет годами. Это включает структуру репозитория, модульность, понятные интерфейсы, читаемость и дисциплину тестирования критических частей.
Что обычно отличает кандидата на верх вилки:
- умение превращать ноутбуки в воспроизводимые пайплайны и сервисы;
- тесты на трансформации данных и расчёт метрик, где ошибка дорога;
- профилирование и ускорение узких мест без хаотичной оптимизации;
- аккуратная работа с зависимостями, окружениями и версионированием.
Эти навыки напрямую влияют на скорость команды и количество ошибок в продакшне, поэтому работодатели готовы платить больше.
SQL и работа с данными — сложные запросы, оптимизация, понимание DWH
SQL в DS — это навык добывать факты. В реальных проектах большая часть времени уходит на данные, поэтому сильный DS, который уверенно работает с DWH, становится «быстрее» и «надежнее» для бизнеса.
Оплачиваемые элементы SQL-компетенции:
- оконные функции, сложные джойны, корректные агрегаты;
- понимание источников истины и модели данных хранилища;
- оптимизация запросов и чтение планов выполнения;
- проверка качества данных и поиск причин расхождений.
ML-основа — выбор модели, регуляризация, валидация, переобучение
Фундаментальный ML влияет на зарплату через качество решений. Компании платят за способность выбрать подходящий метод, корректно валидировать и объяснить компромиссы. На интервью это проявляется в вопросах о схеме валидации, утечках, дисбалансе классов, калибровке вероятностей и устойчивости к смене распределений.
Feature engineering — почему это часто дороже «модных моделей»
Feature engineering — один из самых недооцененных навыков новичками. В табличных задачах признаки часто дают больший прирост качества, чем смена алгоритма. Но главное — признаки помогают сделать решение стабильным и переносимым в продакшн. Это требует доменного понимания, аккуратности во времени и контроля утечек будущего, поэтому специалисты, которые умеют строить признаки «как продукт», обычно дороже.
Инженерия ML — пайплайны, CI/CD, мониторинг, drift, воспроизводимость
Большая часть стоимости DS-проектов лежит в эксплуатации. Инженерия ML повышает вилку, потому что закрывает риск: модель не «сломается» тихо, её можно обновлять, откатывать и контролировать по метрикам. Работодатели охотно доплачивают за людей, которые умеют превращать прототип в систему.
Ключевые элементы:
- версионирование данных и моделей, воспроизводимость экспериментов;
- CI/CD для обучения и деплоя, контроль изменений;
- мониторинг данных и качества, алерты и playbook на инциденты;
- контроль drift и правила обновления модели;
- план отката и сравнение версий на реальном трафике.
Облака и инфраструктура — когда это становится обязательным
Инфраструктурные навыки становятся обязательными, когда вы работаете с масштабом или дорогими вычислениями. В 2026 году это особенно заметно в LLM-проектах — стоимость запросов может стать главным ограничением. Оплачивается умение контролировать ресурсы, оптимизировать латентность и цену, обеспечивать безопасность и корректное хранение данных.
Soft skills — почему за них реально платят больше
Soft skills влияют на вилку через доверие и скорость принятия решений. Если вы умеете управлять ожиданиями, договариваться о метриках, объяснять риски и брать ownership, компания меньше рискует и быстрее получает эффект. Поэтому старшие уровни всегда включают сильную коммуникацию.
Коммуникация с бизнесом — перевод моделей на язык денег и рисков
Сильная позиция на переговорах появляется тогда, когда вы говорите не «метрика выросла», а «эффект измерен и выражается в деньгах или снижении риска». Это включает выбор бизнес-метрики, корректный метод измерения и честное описание ограничений. Такие формулировки повышают доверие и двигают вас к верхней части вилки.
Управление ожиданиями — сроки, качество, компромиссы
В DS компромиссы неизбежны — точность против стоимости, скорость против надежности, интерпретируемость против сложности. Умение заранее проговорить варианты и последствия — маркер зрелости. Компании платят больше тем, кто не обещает невозможного, а строит план, который выдержит реальность данных и инфраструктуры.
Самостоятельность и ownership — готовность отвечать за результат
Ownership означает, что вы берёте на себя задачу целиком — от постановки до внедрения и мониторинга. Вы сами находите пробелы в данных, предлагаете план экспериментов, согласуете метрики и доводите решение до результата. Такой стиль работы уменьшает неопределенность для бизнеса и повышает вашу ценность.
Наставничество — влияние на команду и скорость поставки
Наставничество — это мультипликатор. Если вы помогаете коллегам улучшать эксперименты, код, работу с данными и продакшн-практики, вы ускоряете команду и снижаете число ошибок. В компаниях с зрелой культурой это отражается в грейде и компенсации.
Презентация результатов — как выигрывают специалисты с одинаковым стеком
При одинаковом стеке выигрывает тот, кто умеет структурировать результат. Хорошая презентация — это цель, данные, метод, метрики, эффект, риски и план внедрения. Это делает решения понятными и ускоряет согласование. В итоге такие специалисты чаще получают доверие, ключевые проекты и верх вилки.
Сигналы сильного кандидата в резюме и портфолио — что поднимает оффер без «магии»
Кейсы с измеримым эффектом — выручка, экономия, ускорение, качество
Самый сильный сигнал — кейсы с измеримым эффектом. Даже если вы не можете раскрыть абсолютные цифры, можно описывать относительный эффект и метод измерения. Главное — связать улучшение с бизнесом и показать, что вы контролировали искажения.
Примеры эффектов, которые читаются «дорого»:
- рост конверсии или удержания по результатам A/B теста;
- снижение доли ручной проверки и ускорение процесса решения;
- уменьшение стоимости инференса при сохранении качества;
- снижение частоты ошибок в критичных сегментах или сценариях.
Если вы указываете эффект, обязательно добавляйте, как он измерен — A/B тест, квазиэксперимент, backtesting, контрольные группы, иначе это выглядит как рекламный текст.
Сильные описания проектов — задача, подход, данные, результат, вклад
Хорошее описание проекта показывает уровень за 30 секунд. Рабочая структура:
- какая бизнес-проблема решалась;
- какой у вас был вклад и ответственность;
- какие данные использовали и какие были ограничения;
- какой подход выбрали и почему;
- как измеряли качество и эффект;
- что изменилось после внедрения.
Публичные артефакты — GitHub, статьи, доклады, соревнования
Публичные артефакты помогают, когда бренд работодателя не «продаёт» вас автоматически. Ценится качество, а не количество: 1–2 репозитория с чистым кодом и документацией, статья с разбором ошибок, доклад о практическом кейсе, участие в соревновании с пояснением решения. Такой след повышает доверие и облегчает прохождение скрининга.
Как показать продакшн-опыт, если многое под NDA
Если данные и детали закрыты, показывайте продакшн через практики и архитектуру, не раскрывая чувствительное. Можно описывать, как вы строили мониторинг, какие метрики контролировали, как делали откаты, как обновляли модель и как оптимизировали стоимость. Это демонстрирует зрелость и повышает шанс на высокий оффер.
Типовые ошибки резюме, которые режут грейд и вилку
Ошибки резюме часто приводят к тому, что кандидата «оценивают ниже». Наиболее частые:
- список технологий без задач и результата;
- нет метрик и способа измерения эффекта;
- непонятна зона ответственности и личный вклад;
- описания слишком академические и оторваны от бизнеса;
- игнорирование SQL и данных в продуктовых ролях.
Как читать вакансии и вилки — чтобы не откликаться в пустоту
Как по описанию понять реальный грейд и уровень ответственности
Реальный грейд чаще виден по ожиданиям. Если от вас ждут самостоятельной постановки задач, внедрения, мониторинга, влияния на метрики и координации с несколькими командами, это ближе к senior-уровню независимо от тайтла. Если же задача — поддержка существующих моделей и отчеты, уровень обычно ниже.
Красные флаги вакансий — размытые задачи, «всё и сразу», отсутствие метрик
Красные флаги, которые экономят время:
- задачи описаны общими словами без продукта, пользователей и метрик;
- ожидание «всё и сразу» без команды и без инфраструктуры;
- непонятно, кто владеет данными и как устроено внедрение;
- обещания «делать ИИ», но нет сценариев и источников данных.
Какие вопросы задавать рекрутеру до первого интервью
До первого интервью стоит уточнить рамки, чтобы не идти «в пустоту»:
- какая вилка по окладу и по общей компенсации и что на неё влияет;
- роль продуктовая или исследовательская, есть ли продакшн-ответственность;
- какие метрики бизнеса или продукта отвечает команда;
- кто отвечает за данные и пайплайны;
- какой формат работы и есть ли коэффициенты по локации.
Как уточнять вилку корректно и не терять позицию в переговорах
Лучше говорить диапазоном и привязкой к ответственности. Формула: «Для таких ролей встречается диапазон X–Y, и ближе к верхней границе — если есть ответственность за внедрение, мониторинг и влияние на метрики». Это задаёт якорь и показывает, что вы мыслите рынком, а не эмоциями.
Как сравнивать несколько офферов и не выбрать худший
Сравнивайте офферы по набору критериев, а не по одной цифре:
- гарантированная и ожидаемая общая компенсация;
- качество проектов и шанс показать измеримый эффект;
- зрелость данных и процесса внедрения;
- уровень команды и возможность расти;
- риски — перегруз, нестабильность, неопределенность.
Собеседования в Data Science — что проверяют и как это связано с зарплатой
Технический скрининг — Python, SQL, матстат и базовый ML
Технический скрининг определяет, на какой «этаж» вилки вы вообще можете претендовать. Если база слабая, вас либо не берут, либо предлагают ниже грейд. Если база сильная, вы получаете доступ к более дорогим ролям и можете торговаться.
Типовые темы и формат задач
Часто дают задачи на обработку данных, агрегации, джойны, оконные функции, оценку метрик, основы статистики и ML. На уровне middle важно не только решить, но и объяснить допущения, проверить утечки и показать, как вы будете валидировать результат.
Как готовиться быстро и без лишней теории
Быстрая подготовка — это практика и разбор ошибок. Рабочий минимум: повторить паттерны SQL, решить набор задач на Python, освежить статистику, потренироваться объяснять выбор метрик и схему валидации. На интервью ценят прикладное мышление, а не пересказ учебника.
Частые причины провала даже у сильных кандидатов
Провалы часто связаны не со знанием алгоритмов, а со стилем решения:
- кандидат не задает вопросы и решает задачу не в том контексте;
- выбирает метрики без связи с целью бизнеса;
- игнорирует качество данных, смещения и утечки;
- не умеет объяснить решение простым языком.
Как поднимать уровень сложности ответов до senior-планки
Senior-ответ обычно включает три слоя: решение, риски, план контроля. Полезная структура:
- что вы предлагаете и почему это подходит цели;
- какие риски и ограничения есть в данных и в продакшне;
- как вы проверите гипотезу, внедрите и будете мониторить качество.
ML case и продуктовая часть — как доказать влияние на метрики
В ML case оценивают, умеете ли вы мыслить продуктом. Сильный кандидат уточняет цель, сегменты, ограничения, предлагает план экспериментов и выбирает метрики, которые отражают бизнес-ценность. Верх вилки чаще дают тем, кто умеет связывать модель с реальными метриками продукта.
Как структурировать решение и задавать вопросы по данным
Начинайте с вопросов: что считается успехом, какие ограничения по времени и стоимости, какие данные доступны, как устроен текущий процесс, какие сегменты критичны. Это показывает зрелость и помогает не построить «идеальную модель для неправильной цели».
Как выбирать метрики качества и бизнес-метрики
Метрика должна соответствовать риску. В скоринге важны устойчивость и калибровка, в рекомендациях — онлайн-эффект и удержание, в поиске — качество ранжирования и конверсия. Сильный кандидат объясняет, почему выбранная метрика оптимальна, и как он защитится от оптимизации «не того».
Как говорить про эксперименты, ограничения, риски и этику
В 2026 году этика и безопасность — часть профессии. Уместно говорить о приватности, справедливости, устойчивости к атакам, контроле галлюцинаций в генеративных системах и о том, как вы будете минимизировать риск. Это повышает доверие и помогает выйти на более высокие роли.
Как выглядят ответы, за которые дают верх вилки
Ответы на верх вилки обычно содержат постановку цели, план экспериментов, оценку качества данных, компромиссы по стоимости и надежности, план мониторинга и обновления модели, а также объяснение решения языком бизнеса.
ML system design и продакшн — что отличает middle от senior по ожиданиям
В system design middle описывает общий поток, senior — конкретизирует детали: где живут фичи, как версионировать данные, какие SLO, как делать откат, как оценивать стоимость, какие алерты и как реагировать на инциденты. Эта глубина напрямую связана с вилкой, потому что снижает риск для компании.
Пайплайн обучения и инференса
Ожидается понимание, как данные попадают в обучение, как формируется датасет, как запускается тренировка, как деплоится модель и как инференс получает те же признаки, что и обучение. Любой разрыв между train и serve — типичный источник деградации качества.
Мониторинг качества и данных
Мониторинг включает данные, модель и бизнес. Примеры: распределения ключевых признаков, доля пропусков, задержки загрузки, прокси-метрики качества, алерты по drift, контроль бизнес-метрик, которые модель должна улучшать.
Обновление модели и контроль деградации
Важно описать, как вы решаете вопрос обновления — по расписанию или по триггерам, как тестируете новую версию, как сравниваете на реальном трафике и как откатываете при ухудшении. Это показывает зрелость эксплуатации.
Стоимость решения и оптимизация ресурсов
Стоимость — обязательная часть дизайна. Нужно уметь обсуждать латентность, ресурсы, частоту обновления, цену инференса и компромиссы по качеству. В генеративных сценариях важны токены, кэширование, маршрутизация и выбор модели под сценарий.
Переговоры о зарплате — пошаговая стратегия, чтобы забрать верх вилки
Как готовить аргументы — эффект, ответственность, редкие навыки
Лучшие аргументы — измеримый эффект, ширина ответственности и редкие навыки. Эффект — это деньги или снижение риска. Ответственность — это внедрение, мониторинг, продуктовые метрики. Редкость — это то, что трудно найти: сильная инженерия ML, оценка и безопасность LLM, финтех-регуляторика, масштабирование рекомендаций.
Как называть ожидания — формула диапазона и «якоря»
Называйте диапазон и условия верхней границы. Это выглядит профессионально и помогает избежать ситуации, когда вы сами занижаете рынок. Важно привязывать ожидания к ответственности и задачам, а не просто к желанию «больше денег».
Когда обсуждать деньги и на каком этапе выгоднее всего
Деньги стоит обсуждать достаточно рано, чтобы не тратить время на процесс без бюджета, но после того, как роль и уровень ответственности стали понятны. Часто оптимально — после первого контакта и короткого скрининга, когда ясно, что есть взаимный интерес.
Как вести переговоры без конфликта и без демпинга
Переговоры — это поиск компромисса. Если оклад ограничен, обсуждайте структуру компенсации: sign-on бонус, гарантированный бонус на первый год, пересмотр через 6 месяцев, дополнительные бенефиты, бюджет на обучение. Главное — фиксировать, что именно обещано и по каким условиям.
Как корректно делать counteroffer и что просить кроме оклада
Counteroffer должен быть конкретным. Помимо оклада можно обсуждать:
- sign-on бонус или компенсацию за потерянный бонус на текущем месте;
- гарантированный бонус на первый год;
- пересмотр оклада через 6 месяцев по понятным критериям;
- титул и грейд, чтобы не потерять в будущем;
- условия удалёнки и компенсацию оборудования;
- бюджет на обучение и конференции.
Что делать, если вилку не раскрывают
Если вилка не раскрывается, обозначьте свой диапазон и попросите подтвердить, что он в бюджете. Если компания уклоняется, это риск потратить время без результата. Корректная позиция — продолжать процесс только при понимании порядка компенсации, иначе вы теряете рычаги и можете получить оффер ниже ожиданий.
🔷🔹🔷ВЫБРАТЬ ЛУЧШИЙ КУРС ПО DATA SCIENCE🔷🔹🔷
Рост зарплаты внутри компании — как ускорить повышение грейда и не ждать годами
Внутренний рост почти всегда дешевле для компании, чем найм с рынка, но это не означает, что повышение произойдёт само собой. В 2026 году пересмотр компенсации чаще привязан к доказанному влиянию на метрики, снижению рисков и способности закрывать «дыры» в процессе. Если вы заранее договорились о критериях и собираете доказательства по ходу работы, повышение превращается в управляемый проект, а не в лотерею.
Как договориться о понятных критериях роста заранее
Самая частая причина «я жду повышения годами» — критерии существуют только в голове менеджера или размазаны по корпоративным документам. Правильная цель — сделать критерии измеримыми и проверяемыми, чтобы у вас и у руководителя было одно понимание уровня. На практике это делается через короткий «контракт ожиданий» на 3–6 месяцев.
Что стоит зафиксировать в первые 2–4 недели после выхода на роль или после последнего пересмотра:
- Зона ответственности — какие метрики и какие решения находятся под вашим контролем.
- Ожидаемые артефакты — дизайн-доки, отчёты, код, пайплайны, мониторинг, документация.
- Уровень самостоятельности — где вы принимаете решения сами, а где требуется согласование.
- Критерии качества — что считается «хорошо сделано» и какие пороги метрик являются приемлемыми.
- Сигналы следующего грейда — какие задачи и масштабы отличают текущий уровень от следующего.
Если компания использует матрицу компетенций, попросите привязать её к вашим текущим проектам. Формулировка «вот список компетенций» слабая. Сильная формулировка — «вот три инициативы, по которым мы увидим компетенции следующего уровня».
Какие инициативы дают максимальный эффект для пересмотра зарплаты
Повышение оклада обычно дают за рост ценности, а не за «стаж». Наиболее сильные инициативы — те, которые либо приносят измеримый эффект, либо резко уменьшают риск, либо ускоряют поставку команды. В DS это часто выглядит как переход от «я обучил модель» к «я сделал систему, которая стабильно улучшает метрику и контролируется в продакшне».
Типы инициатив, которые чаще всего конвертируются в повышение:
- Продуктовый эффект — рост конверсии, удержания, LTV, снижение CAC, увеличение выручки на сегменте.
- Операционная экономия — сокращение ручного труда, снижение времени обработки, уменьшение количества ошибок.
- Инфраструктурный рывок — запуск мониторинга, воспроизводимости, CI/CD для моделей, стандартизация фичей.
- Снижение рисков — контроль деградации качества, защита от утечек, улучшение интерпретируемости и аудита.
- Ускорение команды — библиотека фичей, шаблоны экспериментов, обучение коллег и ревью практик.
Чтобы инициатива работала на вашу компенсацию, она должна быть видимой для стейкхолдеров. Если вы сделали «невидимую» инженерную работу, её легко недооценить. Поэтому заранее договоритесь, что результат будет презентован и закреплён в виде артефактов.
Как фиксировать достижения в цифрах и превращать их в аргументы
Аргументы для пересмотра зарплаты должны быть проверяемыми. Лучший формат — короткий журнал достижений, который обновляется каждую неделю. Он экономит время и вам, и менеджеру, потому что на разговоре о пересмотре вы не вспоминаете полгода, а показываете факты.
Какие цифры подходят для DS и не выглядят как «натягивание совы»:
- Метрики продукта — изменение ключевой метрики в A/B тесте, доверительный интервал, охват трафика.
- Метрики качества — улучшение AUC, logloss, NDCG, recall на критичных сегментах, стабильность по времени.
- Метрики процесса — время от идеи до выката, время обучения, частота обновлений модели, количество инцидентов.
- Метрики стоимости — снижение затрат на инференс, уменьшение латентности, экономия вычислений.
- Метрики устойчивости — снижение drift, улучшение качества данных, снижение доли пропусков.
Универсальная структура аргумента: «проблема → действия → измерение → эффект → риски и как я их закрыл». Даже если вы не можете раскрывать абсолютные деньги, показывайте проценты, порядок величин и метод измерения.
Когда лучше расти внутри, а когда переходить в другую компанию
Внутренний рост выгоден, когда у вас есть доступ к сильным проектам, поддержка менеджера и понятный путь в следующий грейд. Переход выгоднее, когда потолок вилки внутри компании ниже рынка или когда вы упёрлись в отсутствие задач нужного масштаба.
Сигналы, что стоит расти внутри:
- есть портфель задач на 6–12 месяцев, которые расширяют ответственность;
- компания вкладывается в инфраструктуру и данные, а не «горит» каждый месяц;
- пересмотры зарплаты регулярны и привязаны к понятным критериям;
- вы получаете видимость результата и поддержку в коммуникации со стейкхолдерами.
Сигналы, что пора смотреть рынок:
- вам годами говорят «позже», но критерии и сроки не фиксируют;
- ваши проекты дают эффект, но его присваивают процессом или соседними ролями;
- в компании нет позиции следующего уровня или нет практики повышать по уровню ответственности;
- вилка по рынку ушла вперёд, а политика компании не догоняет.
Обучение и вход в профессию — сколько стоит подготовка и как окупить её быстрее
Путь в Data Science в 2026 году стал более прикладным. Рынок ожидает не только «я знаю алгоритмы», но и «я умею работать с данными, метриками и продакшном». Поэтому стоимость подготовки — это не только деньги за курс, но и время на практику, проекты и собеседования. Окупаемость ускоряется, если вы выбираете траекторию под конкретный тип вакансий и заранее строите портфолио как набор рабочих кейсов.
Самообучение и бесплатные треки — кому подходит и какие риски
Самообучение подходит тем, кто умеет держать дисциплину и строить практику. Его плюс — минимальные прямые расходы. Минус — высокий риск «учиться бесконечно» и собирать знания без связки с задачами рынка.
Типичные риски бесплатных треков:
- много теории и мало практики с реальными данными;
- нет обратной связи по коду и по постановке экспериментов;
- портфолио выглядит учебным и не показывает зрелость;
- пробелы в SQL, инженерии и статистике обнаруживаются только на интервью.
Чтобы снизить риск, ограничьте цикл: например, 8–12 недель на базу и 6–10 недель на 2 проекта с измеримым результатом и воспроизводимостью.
Курсы и буткемпы — как выбирать по программе и практике
Курс окупается, когда он даёт практику, приближенную к работе, и помогает собрать артефакты, которые проходят скрининг. Ключевой критерий — не «сколько тем», а «какие проекты и как проверяют качество».
Что проверять в программе:
- есть ли блок по SQL на уровне оконных функций, оптимизации и моделей данных;
- есть ли статистика с акцентом на эксперименты и ошибки измерения;
- есть ли продакшн-часть — API, контейнеризация, мониторинг, воспроизводимость;
- насколько проекты похожи на задачи бизнеса, а не на учебные датасеты «для красоты»;
- есть ли ревью кода и требования к оформлению результатов.
Если курс обещает трудоустройство, смотрите на механику: насколько активно помогают с резюме, мок-интервью, разбором кейсов, и есть ли реальные партнёрские вакансии.
Вуз и магистратура — когда это даёт преимущество
Формальное образование даёт преимущество, когда вы идёте в роли, где важна глубина математики, вероятностного мышления и исследовательских навыков. Это может быть ресёрч, сложные модели риска, оптимизация, методы причинности. Но само по себе наличие диплома не заменяет практику продакшна и продукта.
Магистратура чаще полезна в трёх сценариях:
- вы хотите стажировки и доступ к карьерным сервисам и партнёрам вуза;
- вам нужна структурированная база по математике и статистике;
- вы строите траекторию в международный рынок, где формальное образование иногда облегчает фильтры.
Портфолио-проекты — какие форматы выглядят «как работа», а не «как учеба»
Портфолио в DS должно показывать, что вы способны решить задачу в условиях ограничений. Работодатели отличают «учебный ноутбук» от «рабочего кейса» по структуре, воспроизводимости и честности измерения.
Форматы, которые выглядят ближе к работе:
- Проект с постановкой метрик — вы описали, что оптимизируете и почему, и как измеряете эффект.
- Проект с пайплайном — есть подготовка данных, обучение, сохранение артефактов, повторяемый запуск.
- Проект с проверкой утечек — вы показали, как избегаете использования будущей информации.
- Проект с анализом ошибок — сегменты, где модель ошибается, и предложения по улучшению.
- Мини-продакшн — простой API для инференса и базовый мониторинг качества входных данных.
Даже один такой проект часто полезнее, чем пять «соревновательных» решений без объяснения и без воспроизводимости.
Первые стажировки и джун-позиции — как пробиться при высокой конкуренции
При высокой конкуренции выигрывают те, кто снижает риск для работодателя. Стажировка — это ставка на потенциал, поэтому вы должны показать, что быстро учитесь и умеете доводить задачи до результата.
Практические шаги, которые повышают шанс:
- сделать резюме под конкретную роль и домен, а не «универсальное»;
- подготовить 2–3 кейса, которые можно объяснить за 5 минут каждый;
- натренировать SQL и базовую статистику до автоматизма;
- показать дисциплину — чистый код, README, повторяемость запуска;
- быть готовым к тестовому заданию и дедлайнам 24–72 часа.
Ещё один сильный путь — вход через «аналитика + моделирование» внутри компании, а затем переход в DS-роль после 3–6 месяцев видимого результата.
Переход в Data Science из смежных ролей — как конвертировать опыт в более высокую зарплату
Смена трека часто даёт скачок компенсации, если вы упаковываете прошлый опыт как редкую комбинацию навыков. Рынок любит гибридов: аналитик, который умеет продакшн, разработчик, который понимает эксперименты, data engineer с ML-компетенциями. Главное — не «начинать с нуля», а показать переносимые компетенции и закрыть конкретные пробелы.
Из аналитики данных — какие пробелы закрыть и как это показать
Сильная сторона аналитика — понимание метрик и бизнеса. Чтобы стать DS и поднять вилку, обычно не хватает ML-практики и инженерной дисциплины. На интервью важно показать, что вы не просто строите отчёт, а умеете построить модель и измерить её влияние.
Что чаще всего нужно добрать:
- валидация, утечки, дисбаланс, калибровка вероятностей;
- построение фичей и корректная работа со временем;
- понимание, как модель внедряется и мониторится;
- базовые практики кода — структура, тестируемость, воспроизводимость.
Из разработки — как упаковать инженерную силу и получить выше вилку
Разработчики часто быстрее растут в DS, если добавляют статистику, метрики и продуктовый контекст. Их ценность — способность довести решение до продакшна и сделать его устойчивым. Это особенно монетизируется в ролях ML Engineer и в гибридных позициях, где DS отвечает за качество, а также за эксплуатацию.
Чтобы получить выше вилку, полезно показать:
- умение работать с данными и SQL не хуже, чем с кодом;
- понимание экспериментов, причинности и измерения эффекта;
- опыт в инфраструктуре — контейнеры, CI/CD, мониторинг, алерты;
- зрелость в компромиссах по стоимости и надежности.
Из математики и науки — как добавить продакшн и бизнес-контекст
Научный бэкграунд помогает в сложных моделях и в строгом мышлении, но рынок оценивает влияние на продукт. Поэтому ключ — добавить практику данных, инженерии и коммуникации.
Самый быстрый набор «продакшн-сигналов»:
- 2 проекта с реальными данными и понятными метриками успеха;
- минимальный сервис для инференса и документация;
- постановка эксперимента и интерпретация результатов;
- объяснение решения простым языком и описание ограничений.
Из data engineering — как усилить ML-часть и занять hybrid-роль
Data engineers уже обладают тем, что в DS дорого — пониманием данных, пайплайнов и инфраструктуры. Чтобы перейти на более высокую вилку, часто достаточно добавить ML-компетенции и умение измерять эффект.
Что обычно даёт максимальный прирост:
- практика построения признаков и контроль утечек;
- выбор метрик качества и бизнес-метрик под сценарий;
- обучение и оценка моделей на реальных ограничениях данных;
- мониторинг качества и drift как часть архитектуры.
Гибридная роль ценится, потому что уменьшает количество «стыков» между командами и ускоряет внедрение.
Зарплаты в Data Science за рубежом — США и Европа как ориентир и что переносимо в Россию
Зарубежные вилки часто используют как ориентир, но переносить их напрямую в российский рынок некорректно. В разных странах отличаются налоги, стоимость жизни, структура компенсации и содержание роли. Тем не менее полезно понимать логику рынка: за что платят больше и какие навыки конвертируются в международные офферы.
Какие показатели корректно сравнивать между странами
Корректно сравнивать не «зарплату в месяц», а годовую общую компенсацию и долю гарантированных выплат. Также важно сравнивать скорость накопления и стоимость жизни. Для специалистов с семьями дополнительно важны стоимость страховок и образования.
Почему налоги и страховки меняют картину сильнее, чем кажется
В США и Европе структура удержаний может существенно отличаться от привычной. Медицинская страховка, пенсионные взносы и налоги могут съедать значимую часть дохода, а в некоторых случаях стоимость страховки зависит от пакета работодателя. Поэтому два одинаковых gross могут давать разный net и разную финансовую стабильность.
Как различается роль data scientist по рынкам и компаниям
В международных компаниях часто сильнее разделение ролей: отдельные команды для data science, ML engineering, аналитики, MLOps и platform. В небольших компаниях, наоборот, роль может быть более широкой. Поэтому важно читать описание задач: иногда тайтл DS означает работу ближе к аналитике, а иногда — ответственность за продакшн и платформу.
Какие навыки дают преимущество на международном рынке
На международном рынке особенно ценятся навыки, которые масштабируются и снижают риск: продакшн-зрелость, системное мышление, работа с экспериментами и коммуникация. Также заметна премия за опыт в рекомендациях, ранжировании, финтех-рисках и в LLM-проектах с безопасностью и оценкой качества.
Как подготовить резюме и профиль под зарубежный найм
Резюме под зарубежный найм должно быть ориентировано на результат и вклад. Работает формат коротких bullets с метриками и контекстом: что вы улучшили, как измерили и какую ответственность несли. Профиль в профессиональных сетях должен подтверждать те же сигналы: специализация, ключевые кейсы, публичные артефакты, рекомендации.
Ошибки, которые режут зарплату — чек-лист самопроверки перед поиском работы
Слабые формулировки в резюме без результата и метрик
Фразы «разрабатывал модели» и «занимался аналитикой» почти не несут смысла. Они не показывают уровень ответственности и влияние. Сильная формулировка включает цель, метрику и контекст, например улучшение качества, снижение времени процесса, рост метрики в эксперименте.
Портфолио без бизнес-смысла и без воспроизводимости
Портфолио обесценивается, если проект нельзя повторить, если нет описания данных, если метрики выбраны случайно и если отсутствуют выводы. Для доверия нужен README, требования, инструкции запуска, сохранённые артефакты и честный разбор ошибок.
Неправильное позиционирование роли и специализации
Если вы претендуете на рекомендации, а в резюме только классификация изображений, рекрутер не увидит совпадение. Позиционирование должно быть согласовано: роль, домен, проекты, метрики и ключевые навыки должны «собираться» в одну историю, иначе вас будут оценивать ниже или отправят в нерелевантный процесс.
Провалы на SQL и базовой статистике
Слабый SQL и неуверенная статистика часто режут грейд даже у кандидатов с хорошими проектами. Причина простая: компания понимает, что вы будете медленно работать с данными и ошибаться в измерении эффекта. Перед поиском работы имеет смысл довести эти навыки до устойчивого уровня и потренироваться на задачах, похожих на интервью.
Неумение говорить про продакшн и ограничения
Даже в продуктовых DS-ролях ожидают понимание внедрения: где живёт модель, как она обновляется, что мониторится, что делать при деградации. Если вы не можете объяснить это на уровне концепции, вас часто оценивают как «исследовательского джуна», даже если вы работали мидлом.
Согласие на «размытые» условия без фиксации вилки и ожиданий
Размытые условия приводят к разочарованиям: ожидания по роли и по деньгам расходятся, а вы теряете время. Корректная стратегия — фиксировать вилку, формат работы, критерии бонуса, ожидания по ответственности и сроки пересмотра. Чем яснее вы договорились на старте, тем выше шанс получить компенсацию ближе к верхней границе.
🔷🔹🔷ВЫБРАТЬ ЛУЧШИЙ КУРС ПО DATA SCIENCE🔷🔹🔷
FAQ — зарплата в data science без белых пятен
Какая средняя зарплата Data Scientist в России в 2026 году и почему цифры отличаются по источникам
Цифры отличаются, потому что разные источники измеряют разные вещи. Одни показывают только оклад, другие — общую компенсацию с бонусами, третьи смешивают DS с ML Engineer и аналитиками. Плюс влияет регион, формат работы, отрасль и дата среза. Корректнее смотреть не одну «среднюю», а медиану и диапазон по грейдам, а затем приводить сравнение к годовой общей компенсации в одном стандарте.
Сколько зарабатывает junior data scientist на старте и какие навыки дают оффер быстрее всего
На старте решает не «идеальный стек», а способность закрыть базовые риски работодателя. Быстрее всего оффер дают сильный SQL, аккуратная работа с данными, валидация без утечек, базовая статистика для экспериментов и 1–2 проекта, которые можно воспроизвести и объяснить по структуре «цель → данные → метрики → результат → ограничения». Умение писать чистый Python и оформлять результаты в понятный README ускоряет скрининг.
Какая вилка зарплат у middle data scientist и как доказать, что вы не junior+
На middle-уровне компании ожидают самостоятельность и качество экспериментов. «Не junior+» — это когда вы не просто обучаете модель, а выбираете метрики, строите план проверки гипотез, контролируете смещения данных, доводите решение до внедрения и можете объяснить, как оно влияет на продукт. Сильный сигнал — кейсы с измеримым эффектом и продакшн-практики: мониторинг, воспроизводимость, план обновления модели.
Сколько получает senior data scientist и что важнее всего на этом уровне
На senior-уровне платят за влияние и снижение риска. Важнее всего способность проектировать решения как системы, объяснять компромиссы бизнесу, выбирать подход под ограничения, вести несколько инициатив параллельно и обеспечивать стабильность в продакшне. Если вы умеете связывать решения с деньгами, улучшать процессы команды и брать ownership за результат, вы ближе к верхней части вилки.
Сколько зарабатывает lead data scientist и за что именно платят сверху
Lead-уровень — это доплата за координацию и ответственность. Платят за управление портфелем инициатив, за качество архитектуры, за найм и развитие команды, за систему метрик и за способность превращать стратегию данных в устойчивую поставку результата. Чем больше людей и продуктов зависит от ваших решений, тем выше верхняя граница компенсации.
Где зарплаты выше — в бигтехе, банках или стартапах
Чаще всего верх вилок даёт бигтех и зрелые продуктовые компании из-за масштаба и переменной части. Банки и финтех платят высоко за риск-модели и регуляторику, но внедрение может быть медленнее. Стартапы иногда предлагают оклад ниже, компенсируя опционами и более широкой ответственностью. Сравнивать нужно по годовой общей компенсации и доле гарантированных выплат.
Что оплачивается лучше — NLP и LLM или классический ML на табличных данных
В 2026 году премию часто получают специалисты по LLM, если они умеют делать не демо, а устойчивую систему — RAG, оценку качества, безопасность, контроль стоимости, мониторинг. Классический ML на табличных данных тоже может быть дорогим, если это финтех-риски, антифрод, ранжирование или рекомендации с сильным влиянием на выручку и с высокой ценой ошибок.
Какая специализация Data Science самая прибыльная в 2026 году
Самые прибыльные специализации — те, где эффект масштабируется и где мало сильных специалистов. Обычно это ранжирование и рекомендации, финтех-риски и антифрод, LLM-проекты с безопасностью и оценкой качества, а также роли на стыке DS и инженерии, когда вы отвечаете за продакшн и стоимость решения.
Как влияет регион — Москва, Санкт-Петербург, миллионники и регионы
Крупные центры чаще задают верх вилок из-за концентрации бюджетов и конкуренции за людей. В регионах вилки могут быть ниже из-за географических коэффициентов и меньшего числа зрелых продуктовых команд. При этом удалёнка может «размывать» разницу, если компания платит по роли, а не по локации.
Удалёнка повышает или снижает зарплату в Data Science
Удалёнка повышает зарплату, если вы выходите на рынок компаний с более высокими вилками и у вас редкие навыки. Снижает или ограничивает рост, если компания применяет коэффициенты по локации или если удаленный формат уменьшает доступ к ключевым инициативам и стейкхолдерам. Перед процессом найма важно выяснить политику компенсации по локации.
Как считать total compensation и что обязательно учитывать кроме оклада
Total compensation — это годовая сумма всех выплат и ценности бенефитов. Помимо оклада учитывайте бонусы, премии, sign-on, компенсации обучения и оборудования, релокационный пакет, страхование, а также опционы или RSU. Отдельно разделяйте гарантированную часть и ожидаемую с учетом вероятности выплат и условий вестинга.
Как понять, адекватна ли предлагаемая вилка
Адекватность определяется сопоставлением роли и ответственности с рынком. Смотрите на грейд по задачам, а не по тайтлу, сравнивайте по общей компенсации и учитывайте отрасль, локацию и формат работы. Если вилка ниже рынка, но есть быстрый пересмотр через 3–6 месяцев по понятным критериям, это может компенсировать разницу.
Почему в вакансиях часто пишут «по договорённости» и как выяснить вилку
«По договорённости» используют, когда бюджет плавающий, когда компания готова платить по уровню кандидата или когда не хочет отпугнуть сильных кандидатов низкой цифрой. Чтобы выяснить вилку, задайте прямой вопрос о диапазоне по окладу и по общей компенсации и уточните, какие факторы двигают предложение к верхней границе.
Как правильно называть зарплатные ожидания на первом созвоне
Называйте диапазон и привязку к ответственности. Уместная формула — «для роли с такими задачами и продакшн-ответственностью рассматриваю диапазон X–Y, ближе к верхней границе при наличии бонуса, пересмотра и понятных KPI». Это задаёт якорь и показывает, что вы мыслите рынком.
Когда лучше обсуждать деньги — до техинтервью или после
Лучше обсуждать рано, чтобы не идти в процесс без бюджета, но достаточно поздно, чтобы понять роль и уровень. Обычно оптимально — после первичного скрининга, когда ясно, что вы релевантны и что ожидания по ответственности совпадают. Тогда обсуждение не выглядит преждевременным и экономит время обеим сторонам.
Как просить больше без риска «снять с процесса»
Просите больше через аргументы: эффект, ответственность, редкие навыки и снижение риска. Если компания воспринимает корректные переговоры как повод «снять», это красный флаг. Нормальный процесс допускает обсуждение условий и уточнение структуры компенсации.
Что делать, если вы дали низкие ожидания и хотите поднять сумму
Объясните, что уточнили роль и уровень ответственности, поэтому корректируете ожидания. Добавьте аргументы: расширение задач, продакшн-ответственность, требования по стеку, ожидания по влиянию. Если процесс уже далеко, сфокусируйтесь на структуре компенсации: бонус, sign-on, пересмотр через 6 месяцев, титул и грейд.
Какие аргументы сильнее всего работают в переговорах у Data Scientist
Лучше всего работают измеримые результаты, подтвержденные методикой измерения, и примеры снижения рисков в продакшне. Также сильны аргументы про редкие навыки: инженерия ML, мониторинг и воспроизводимость, опыт с рекомендациями и ранжированием, финтех-риск, безопасность и оценка качества в LLM-проектах.
Что важнее для роста зарплаты — новая компания или повышение внутри
Новая компания чаще даёт быстрый скачок, особенно если текущая вилка отстаёт от рынка. Рост внутри выгоден, если у вас есть доступ к крупным проектам, понятный путь грейда и регулярные пересмотры. Лучший выбор — тот, который быстрее приведёт к проектам с измеримым эффектом и расширением ответственности.
Как часто в DS реально делают индексацию и пересмотр оклада
Частота зависит от компании. Обычно индексация бывает 1 раз в год, а пересмотр по результатам — раз в 6–12 месяцев. В зрелых компаниях возможен внеплановый пересмотр после смены роли или существенного расширения ответственности. Важно заранее фиксировать критерии и сроки, иначе пересмотр легко «переезжает» на потом.
Как оценить бонусы и премии, если компания не раскрывает формулу
Спросите историю выплат за 2–3 года и уточните, от чего зависит бонус — личные цели, команда или компания. Если формула не раскрывается, оцените бонус как рискованный компонент и закладывайте консервативную вероятность выплаты. Для сравнения офферов держите две цифры: гарантированная и ожидаемая общая компенсация.
Опционы и RSU — как понять, стоит ли соглашаться на меньший оклад
Оцените условия вестинга, вероятность ликвидности, риски размытия и то, насколько вы готовы жить на меньший гарантированный доход. Если компания частная и ликвидность неопределённа, опционы лучше считать апсайдом, а не заменой окладу. Соглашаться имеет смысл, когда вы верите в рост компании, понимаете риски и оклад покрывает ваши обязательные расходы с запасом.
Какие вопросы задавать про команду, данные и инфраструктуру до подписания оффера
Спросите, какие метрики отвечает команда, кто владеет данными, как устроены пайплайны, есть ли мониторинг и система откатов, кто отвечает за MLOps и как быстро можно выкатывать изменения. Также уточните, какие ожидания по on-call, инцидентам и срокам внедрения. Эти детали часто важнее, чем тайтл.
Какие навыки нужны для перехода из аналитика данных в Data Science
Нужно добрать ML-практику, валидацию без утечек, постановку метрик и базовую инженерию. Покажите это в проектах: модель, метод измерения эффекта, анализ ошибок, и хотя бы минимальный пайплайн. Сильный SQL и знание бизнеса уже у вас есть — это можно конвертировать в более высокий оффер.
Как перейти из разработки в Data Science и не потерять в зарплате
Лучший путь — идти в гибридные роли на стыке DS и инженерии: ML Engineer, Applied Scientist, DS с продакшн-ответственностью. Упакуйте опыт как способность быстро внедрять и поддерживать решения, добавьте статистику, метрики и кейсы с измеримым эффектом. Тогда вы конкурируете в более дорогом сегменте рынка.
Можно ли стать Data Scientist без диплома и как это влияет на деньги
Можно, если у вас есть сильные проекты, базовая математика и устойчивые навыки работы с данными и экспериментами. На деньги диплом влияет меньше, чем способность дать эффект и пройти интервью. Но в некоторых компаниях и на международном рынке формальное образование может облегчать прохождение фильтров, поэтому компенсируйте это качественным портфолио и понятной историей роста.
Какие проекты в портфолио реально повышают зарплатный грейд
Проекты, которые выглядят как работа: постановка метрик, корректная валидация, воспроизводимость, анализ ошибок, план внедрения и мониторинга. Особенно ценятся кейсы с онлайн-эффектом, экономией стоимости, снижением ручного труда или уменьшением риска ошибок.
Что делать, если нет коммерческого опыта, но есть сильные пет-проекты
Упакуйте пет-проекты как продуктовые кейсы: цель, ограничения, данные, метрики, результат, риски. Добавьте воспроизводимость и демонстрацию инженерной дисциплины. На интервью честно говорите, что это не коммерция, но показывайте зрелость подхода и способность работать как в реальной команде.
Какие задачи по SQL чаще всего валят кандидатов на собеседованиях
Чаще всего валят оконные функции, сложные джойны, корректная работа с датами и временными окнами, дедупликация событий, вычисление метрик по сессиям и когортам, а также задачи на правильные агрегаты без двойного счета. Ошибки обычно связаны с логикой данных, а не с синтаксисом.
Как готовиться к ML system design и что спрашивают чаще всего
Чаще всего спрашивают поток данных и признаки, версионирование и воспроизводимость, мониторинг данных и качества, план обновления модели, откаты, стоимость решения и требования к латентности. Готовьтесь структурно: нарисуйте в голове пайплайн, проговорите риски и как вы будете реагировать на деградацию качества.
Нужно ли знать MLOps, чтобы получать верх вилки
Для верх вилки чаще нужно хотя бы понимание MLOps на уровне принципов: воспроизводимость, мониторинг, релизы, откаты, управление drift. Глубокая экспертиза не всегда обязательна, но если вы умеете закрывать эти темы руками, это повышает ценность и расширяет рынок доступных ролей.
Какие облака чаще требуют работодатели и влияет ли это на зарплату
Чаще требуют опыт с популярными облачными платформами и их базовыми сервисами хранения, вычислений и оркестрации. На зарплату влияет не название облака, а способность проектировать решение под ограничения, контролировать стоимость и обеспечивать безопасность и надежность. Однако облачный опыт расширяет выбор компаний и может увеличить верх вилки.
Как доказать эффект модели в деньгах и метриках
Показывайте метод измерения: A/B тест, квазиэксперимент, контрольные группы, backtesting. Переводите эффект в бизнес через маржинальность, экономию ручного труда, снижение потерь от ошибок, рост конверсии или удержания. Важно честно описывать ограничения, чтобы вам доверяли.
Как корректно говорить про NDA и при этом показывать результаты
Не раскрывайте чувствительные данные, но раскрывайте структуру: цель, тип данных, метод, метрики, подход к валидации и мониторингу, результаты в относительных величинах и ваш вклад. Можно говорить о диапазонах, процентах и порядке величин, а также о практиках продакшна и контроля рисков.
Какие индустрии в России дают самые высокие вилки для DS
Чаще всего верх вилок дают крупные продуктовые компании и бигтех, финтех и банки в задачах риска и антифрода, а также направления рекомендаций, ранжирования и генеративных систем, где высокая цена ошибок и дефицит сильных специалистов.
Сколько зарабатывают Data Scientists в США и Европе и как сравнивать с Россией
Зарплаты в США и Европе обычно выше в абсолютных цифрах, но сравнивать их с Россией нужно через налоги, структуру компенсации и стоимость жизни. Важно учитывать страховки, аренду, транспорт и прочие обязательные расходы, а также то, что роль DS может быть более узко определена, и часть задач перенесена в ML engineering или платформенные команды.
Как учитывать налоги и стоимость жизни при международном сравнении
Приведите офферы к годовой общей компенсации, затем оцените ожидаемый net и обязательные расходы. Считайте скорость накопления и финансовый риск. Если доход в одной валюте, а расходы в другой, заложите волатильность курса и продумайте подушку на 3–6 месяцев.
Какие ошибки в резюме чаще всего режут грейд и зарплату
Режут грейд и зарплату отсутствие метрик и эффекта, размытые описания, несоответствие специализации и проектов, слабый SQL, неумение говорить о продакшне и ограничениях, а также отсутствие воспроизводимости в портфолио. Если рекрутер не видит уровня ответственности, он автоматически оценивает вас ниже.
Как не попасть в роль, где Data Scientist по названию, но аналитик по факту
Смотрите на задачи и ответственность. Если нет моделей, нет экспериментов, нет внедрения, а основной результат — отчёты и дашборды, это скорее аналитика. Задавайте вопросы про метрики, пайплайны, инфраструктуру, частоту релизов и то, как команда измеряет эффект. Роль определяется процессом, а не названием.
Что запомнить и что делать дальше — быстрый маршрут к более высокой зарплате
Чтобы быстрее выйти на более высокую вилку, действуйте как в проекте: нормализуйте сравнение зарплат и считайте общую компенсацию, выберите специализацию с высоким спросом и доберите ключевые навыки, упакуйте кейсы в резюме через метрики и влияние на бизнес, прокачайте интервью под свой грейд и подготовьте переговорную стратегию, а затем соберите список целевых компаний и регулярно обновляйте воронку откликов.
Нормализовать сравнение зарплат и считать общую компенсацию
Приводите все предложения к единому стандарту: годовой оклад, ожидаемый бонус, гарантированные выплаты, валютные риски и стоимость жизни. Так вы сравниваете реальность, а не впечатления.
Выбрать специализацию с высоким спросом и добрать ключевые навыки
Сфокусируйтесь на направлениях, где дефицит специалистов и высокая цена ошибок: рекомендации и ранжирование, финтех-риски и антифрод, LLM-системы с оценкой качества и безопасностью, роли на стыке DS и инженерии. Доберите навыки, которые делают вас редким кандидатом.
Упаковать кейсы в резюме через метрики и влияние на бизнес
Каждый кейс оформляйте как история результата: задача, данные, подход, метрики качества, измерение эффекта, ваш вклад, ограничения и риски. Это повышает грейд без «магии» и помогает получать предложения ближе к верхней границе.
Прокачать интервью под свой грейд и подготовить переговорную стратегию
Отрепетируйте технический скрининг, ML case и system design. Научитесь говорить о продакшне и компромиссах. Подготовьте якоря по диапазону и аргументы, которые привязаны к эффекту и ответственности.
Собрать список целевых компаний и регулярно обновлять воронку откликов
Список целевых компаний снижает хаос. Регулярные отклики, обновление резюме под роль и отслеживание статуса интервью превращают поиск в управляемую воронку, а не в случайность.
🔷🔹🔷ВЫБРАТЬ ЛУЧШИЙ КУРС ПО DATA SCIENCE🔷🔹🔷