Курсы по Data Science
Полная подборка курсов по Data Science для старта карьеры в анализе данных. Освойте Python, машинное обучение (ML), работу с Big Data и алгоритмы нейросетей, чтобы стать востребованным специалистом.
14 курсов из 3 школ
-35% Start Go
Data Science с нуля
-55% Start Go
Data Scientist с нуля до PRO
-45% Go
Полный курс по Data Science
-45% Go
Математика для Data Science
-45% Go
Математика и Machine Learning для Data Science
-45% Go
Профессия Data Scientist
-45%
Go
Профессия Data Scientist в медицине
-55%
совместно с Сеченовским университетом
Data Science в медицине (совместно с Сеченовским университетом)
Яндекс Практикум
Специалист по Data Science
Яндекс Практикум
Специалист по Data Science расширенный
Яндекс Практикум
Онлайн-магистратура «Data Science в экономике»
Go
Data Science
Go
Data Scientist
-60% Go
Data Scientist + ИИ
FAQ
Частые вопросы о профессии Data Scientist и обучении.
Нужна ли сильная математика для старта?
Для входа в профессию (Junior) достаточно школьной базы и понимания основ статистики. Глубокие знания матанализа и линейной алгебры понадобятся позже для разработки сложных ML-моделей, и их обычно подтягивают уже в процессе обучения.
Чем Data Scientist отличается от Data Analyst?
Аналитик данных изучает текущие показатели, строит отчеты и ищет инсайты в прошлом (использует SQL, Excel, BI). Data Scientist строит модели машинного обучения, чтобы предсказывать будущее и автоматизировать решения (использует Python, ML-алгоритмы, нейросети).
Какой язык учить: Python или R?
В 90% вакансий требуется Python. Это универсальный язык с огромным количеством библиотек для Data Science (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow). R используется реже, в основном в академической среде и узкоспециализированных статистических исследованиях.
Сколько времени занимает обучение?
Базовый курс длится от 6 до 12 месяцев. За это время можно освоить Python, SQL и классический Machine Learning. Для уровня Middle и углубления в Deep Learning потребуется 1.5–2 года практики.
Нужен ли мощный компьютер?
Для учебы достаточно обычного ноутбука с 8-16 ГБ RAM. Тяжелые вычисления и тренировку нейросетей сейчас проводят в облачных сервисах (Google Colab, Kaggle Kernels, облака Amazon/Yandex), поэтому «железо» не является блокирующим фактором.
Можно ли найти работу без технического вуза?
Да, работодатели смотрят на практические навыки и портфолио (Pet-проекты, участие в соревнованиях Kaggle). Диплом технического вуза — плюс, но не обязательное требование, если вы прошли качественные курсы и имеете реальные кейсы.
На какую зарплату можно рассчитывать?
На старте (Junior) зарплаты начинаются от 80–100 тыс. рублей. Специалисты уровня Middle получают 180–250 тыс., а опытные Senior Data Scientist могут рассчитывать на 350+ тыс. рублей в месяц.