20 лучших курсов Data Science с нуля

Data Science остается одним из самых востребованных направлений в IT-индустрии, объединяющим работу с большими данными, машинное обучение и аналитику. Чтобы стать специалистом в этой области, необходимо освоить широкий спектр навыков – от программирования и математической статистики до алгоритмов машинного обучения.

Мы собрали для вас лучшие программы обучения для начинающих Data Scientist-ов, а также для специалистов с опытом, которые хотят повысить свою компетенцию.

Лучшие курсы Data Science онлайн

1. «Профессия Data Scientist» от ProductStar

https://productstar.ru/prof-data-science

Курс «Профессия Data Scientist» от ProductStar — это онлайн-программа, рассчитанная на 10 месяцев, которая позволяет освоить востребованную профессию с нуля. Курс ориентирован на тех, кто хочет научиться работать с большими данными, строить прогнозные модели и применять машинное обучение для решения бизнес-задач. Программа включает в себя 250 академических часов и 128 онлайн-уроков, что позволяет глубоко погрузиться в профессию и получить необходимые навыки.

Обучение начинается с базовых навыков, таких как работа с языком программирования Python и основами статистики. Студенты изучат работу с данными, включая их загрузку и обработку, а также освоят инструменты для анализа данных: SQL, Google Sheets, Google Analytics и Power BI. Большое внимание уделяется математическим основам Data Science — теория вероятностей, статистика и методы анализа данных помогут студентам лучше понимать процессы обработки информации.

На следующем этапе студенты погружаются в машинное обучение. Программа охватывает классические модели машинного обучения, построение рекомендательных систем и прогнозных моделей. Студенты научатся работать с алгоритмами для скоринга (оценки рисков) и создавать Big Data-продукты. Для закрепления знаний предусмотрены практические задания: участие в соревнованиях на платформе Kaggle и создание проектов для портфолио.

Финальная часть курса посвящена специализациям. Студенты могут выбрать одно из направлений: AI & Deep Learning Engineer (нейронные сети), Cloud Data Engineer (работа с облачными технологиями) или NLP-разработчик (анализ текста и голоса). В рамках каждой специализации студенты выполняют проекты, такие как обнаружение мошеннических транзакций или прогнозирование дефолтов по кредитам.

Курс также включает подготовку к трудоустройству: совместно с карьерным центром ProductStar студенты составляют резюме, готовятся к собеседованиям и получают поддержку при поиске работы.

2. Data Scientist от Skillfactory

https://skillfactory.ru/data-scientist-pro

Курс Data Scientist предлагает комплексное погружение в мир анализа данных и машинного обучения. Программа разработана для тех, кто хочет освоить одну из самых востребованных профессий в IT-сфере.

Студенты начинают с освоения фундаментальных основ работы с данными и постепенно переходят к более сложным концепциям. В течение курса участники осваивают Python как основной инструмент для анализа данных, изучают методы статистического анализа и математического моделирования. 

Ключевые направления обучения:

• Работа с большими наборами данных и их предобработка
• Построение и оптимизация моделей машинного обучения
• Визуализация данных и создание информативных отчетов
• Практическое применение алгоритмов искусственного интеллекта
• Работа с реальными проектами и бизнес-задачами

На курсе много практики. Студенты работают над реальными проектами, учатся применять различные инструменты анализа данных и создавать работающие решения для бизнес-задач. К концу обучения каждый участник формирует портфолио из выполненных проектов.

По завершении, выпускники владеют полным набором инструментов для работы с данными, умеют создавать предиктивные модели, проводить глубокий анализ данных и представлять результаты своей работы. Программа также включает модули по soft skills и помощь в трудоустройстве, что повышает шансы успешного старта карьеры в области Data Science.

Курс предполагает интенсивное обучение с постоянной поддержкой менторов и возможностью получить обратную связь по выполненным заданиям. Длительность обучения позволяет глубоко освоить материал и получить практический опыт работы с реальными проектами.

3. Data Scientist с нуля до PRO от Skillfactory

https://skillfactory.ru/data-scientist-pro-mgu

Курс построен на практическом подходе к изучению Data Science. Студенты начинают с основ программирования и постепенно переходят к более сложным концепциям анализа данных. В программу входит изучение Python, работа с базами данных, статистический анализ и машинное обучение.

Ключевые навыки и компетенции:

• Программирование на Python
• Работа с базами данных и SQL
• Анализ больших массивов данных
• Построение моделей машинного обучения
• Визуализация данных
• Статистический анализ

Во время обучения много работы над реальными проектами. Студенты учатся применять полученные знания на практике, работая с актуальными датасетами и решая бизнес-задачи. В процессе обучения предусмотрено менторское сопровождение, что помогает лучше усваивать материал и получать обратную связь по выполненным заданиям.

Программа реализуется в гибридном формате, сочетающем онлайн-лекции и практические занятия. Учебные материалы доступны в цифровом формате, что позволяет студентам заниматься в удобном для них темпе. По завершении курса выдается сертификат, подтверждающий полученные компетенции в области Data Science.

После окончания курса выпускники смогут работать с реальными проектами в области анализа данных, создавать предиктивные модели и участвовать в проектах по машинному обучению. Полученные знания позволят претендовать на позиции junior data scientist или аналитика данных в различных компаниях.

4. «Data Scientist» от ProductStar

https://productstar.ru/analytics-datascience-course

Курс «Data Scientist» от ProductStar — это комплексная программа обучения, рассчитанная на 6 месяцев, которая позволяет освоить профессию с нуля и получить практические навыки, необходимые для работы в области анализа данных. Курс ориентирован на тех, кто хочет научиться собирать, обрабатывать и анализировать данные, а также использовать машинное обучение для решения бизнес-задач.

Программа курса состоит из нескольких блоков, каждый из которых охватывает важные аспекты работы Data Scientist. Первый блок посвящён изучению SQL — языка запросов к базам данных. Студенты научатся извлекать, фильтровать и преобразовывать данные, а также объединять таблицы и оптимизировать запросы. Следующий блок фокусируется на языке программирования Python: студенты освоят переменные, типы данных, циклы и функции, а также работу с библиотеками для анализа данных.

Дальнейшее обучение включает знакомство с системами контроля версий (Git) и разработкой API на Flask. После этого студенты переходят к изучению машинного обучения: линейной регрессии, классификации, решающих деревьев и методов ансамблей, таких как случайный лес и градиентный бустинг. Практические задания включают предсказание оттока клиентов и прогнозирование продаж. Важной частью программы является работа с нейронными сетями и обработкой естественного языка (NLP), что позволяет студентам создавать модели для анализа текстов и изображений.

Финальный блок программы посвящён рекомендательным системам и подготовке к трудоустройству. Студенты создают дипломный проект для портфолио, готовят резюме и проходят консультации по подготовке к собеседованиям.

5. «Data Scientist с нуля до Junior» от Skillbox

https://skillbox.ru/course/paket-data-scientist-0-junior/

Курс ориентирован на новичков, программистов и начинающих аналитиков, которые хотят изучить основы анализа данных, машинного обучения и построения моделей. Программа сочетает изучение теории, практические задания и работу над реальными проектами, что позволяет студентам не только получить знания, но и собрать портфолио из 9 проектов.

Обучение начинается с базовых навыков: студенты изучают Python, SQL и основы работы с данными. Они учатся извлекать данные из различных источников, очищать их и готовить к анализу. Особое внимание уделяется математике и статистике: участники курса осваивают теорию вероятностей, статистические тесты и методы анализа данных. Эти знания становятся основой для дальнейшего изучения машинного обучения.

На следующем этапе студенты погружаются в машинное обучение. Они начинают с простых моделей регрессии и классификации, а затем переходят к более сложным алгоритмам кластеризации и нейронным сетям. Практика включает разработку моделей для прогнозирования выручки, анализа когортных данных и построения рекомендательных систем. Также студенты осваивают инструменты визуализации данных, такие как Power BI, и учатся представлять результаты анализа в виде дашбордов.

Программа предлагает два направления специализации: Machine Learning (обучение моделей для прогнозирования и работы с нейросетями) и Data Analyst (глубокий анализ данных, маркетинговая и продуктовая аналитика). В зависимости от выбранного пути студенты углубляют знания в соответствующих областях и выполняют проекты по анализу продаж, A/B-тестированию или созданию ML-моделей.

Важной частью курса является подготовка к трудоустройству. Центр карьеры Skillbox помогает студентам составить резюме, оформить портфолио и подготовиться к собеседованиям. Выпускники курса получают доступ к закрытым вакансиям партнёров платформы, что увеличивает их шансы на успешное начало карьеры в сфере Data Science.

6. «Профессия Data Scientist» от Skillbox

https://skillbox.ru/course/profession-data-scientist/

Годовой курс, позволяющий освоить профессию специалиста по данным с нуля до уровня junior или middle. Обучение построено на последовательном погружении в ключевые аспекты анализа данных, машинного обучения и работы с большими данными. Программа ориентирована на новичков, специалистов из смежных областей и тех, кто хочет актуализировать свои знания в Data Science.

Обучение начинается с изучения основ математики и статистики, включая теорию вероятностей, линейную алгебру и методы оптимизации. Эти знания подкрепляются практическими навыками работы с Python и SQL — студентам объясняют, как извлекать данные из баз данных, обрабатывать их и готовить для анализа. Особое внимание уделяется инструментам визуализации данных: Power BI, Excel и библиотекам Python. Это помогает студентам научиться представлять результаты анализа в виде понятных графиков, дашбордов и отчётов.

Ключевой этап курса посвящён машинному обучению. Студенты осваивают алгоритмы регрессии, классификации, кластеризации и методы работы с нейронными сетями. Практические задания включают создание моделей для прогнозирования выручки, анализа продаж и построения рекомендательных систем. Дополнительно рассматриваются специализированные области: обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV) и работа с большими данными (Big Data). Для этих задач используются современные фреймворки, такие как TensorFlow, PyTorch и библиотеки для обработки текстов.

Важной частью курса является выполнение восьми реальных проектов на основе данных от партнёров Skillbox. Например, студенты анализируют изменения в мобильном приложении «СберМаркета», создают модели кредитного риск-менеджмента для банка или разрабатывают сервисы распознавания документов. Эти проекты формируют портфолио выпускника и демонстрируют его навыки потенциальным работодателям.

Курс также включает карьерную поддержку: консультации с HR-специалистами, помощь в составлении резюме и подготовку к собеседованиям. Выпускники получают доступ к закрытым вакансиям партнёров Skillbox. Таким образом, программа не только обучает техническим навыкам, но и помогает студентам успешно начать карьеру в Data Science.

7. Data Scientist от Нетологии

https://netology.ru/programs/prodatascience/

Этот курс представляет собой комплексную программу обучения, направленную на подготовку специалистов в области анализа данных и машинного обучения.

Программа начинается с изучения основ программирования и постепенно переходит к более сложным концепциям data science. Студенты осваивают Python как основной инструмент работы, включая важнейшие библиотеки для анализа данных. В процессе обучения они погружаются в математическую статистику, что создает прочный фундамент для понимания алгоритмов машинного обучения.

Ключевые навыки, которые приобретут студенты:

• Программирование на Python и работа с базами данных
• Анализ данных и построение прогнозных моделей
• Машинное обучение и нейронные сети
• Работа с большими данными
• Построение рекомендательных систем

Много работы над реальными проектами. Студенты учатся применять полученные знания для решения бизнес-задач, проводить A/B-тестирование и анализировать результаты экспериментов. Они осваивают навыки визуализации данных и представления результатов анализа.

К концу курса выпускники приобретают компетенции, необходимые для работы data scientist’ом. Они способны самостоятельно проводить исследования данных, строить модели машинного обучения и применять их для решения практических задач. Важным аспектом обучения является формирование профессионального портфолио из выполненных проектов, которое поможет в дальнейшем трудоустройстве.

На протяжении всего обучения студентам доступна поддержка преподавателей и кураторов. Программа включает регулярные вебинары, практические занятия и код-ревью выполненных заданий. Это обеспечивает качественное усвоение материала и помогает развивать профессиональные навыки под руководством опытных специалистов.

8. «Data Scientist» от GeekBrains

https://gb.ru/geek_university/developer/analyst/data-science-gb

Комплексный курс, рассчитанный на 18 месяцев, позволяющий освоить профессию специалиста по данным с нуля. Программа охватывает весь цикл работы с данными: от их сбора и обработки до построения моделей машинного обучения и их внедрения в бизнес-процессы.

Обучение начинается с базовых навыков, таких как работа с Excel, Python и SQL. Студенты изучают основы программирования, включая переменные, циклы, функции и структуры данных. Затем они переходят к работе с библиотеками Python (например, Pandas и NumPy) для обработки данных и знакомятся с инструментами визуализации, такими как Power BI. На этом этапе участники учатся собирать данные из различных источников, включая API, очищать их и готовить для анализа.

Далее программа фокусируется на машинном обучении. Студенты осваивают линейные модели, деревья решений, методы кластеризации (например, k-средние) и нейронные сети. Практические задания включают создание моделей для предсказания оттока аудитории в социальных сетях, анализа мобильных приложений и построения систем кредитного риск-менеджмента. Также рассматриваются более сложные темы: работа с большими данными (Hadoop, Spark), построение хранилищ данных (DWH) и управление ETL-процессами.

Курс уделяет внимание не только техническим аспектам профессии, но и аналитическим навыкам. Студенты изучают маркетинговую и продуктовую аналитику, планирование A/B-тестов и интерпретацию их результатов. Они учатся формулировать гипотезы на основе данных, проверять их и представлять результаты в виде аналитических отчетов.

Финальная часть программы сосредоточена на практических проектах. Участники выполняют задания по созданию моделей для реальных бизнес-задач: от прогнозирования времени доставки до поиска дублирующихся объявлений. Эти проекты формируют портфолио выпускника и помогают определиться со специализацией — дата-инженер, ML-инженер или дата-аналитик.

Курс также включает помощь HR-консультантов в составлении резюме, подготовке к собеседованиям и поиске вакансий. Выпускники получают доступ к закрытым вакансиям партнёров GeekBrains и могут рассчитывать на трудоустройство в IT-компании.

9. «Специалист по Data Science» от Яндекс.Практикума

https://practicum.yandex.ru/data-scientist/

Курс «Специалист по Data Science» от Яндекс.Практикума — это программа онлайн-обучения, рассчитанная на 8 месяцев, которая позволяет освоить профессию Data Scientist с нуля. Курс ориентирован на тех, кто хочет изучить анализ данных, машинное обучение и научиться применять эти навыки в реальных бизнес-задачах. Обучение проходит в гибком формате, что позволяет совмещать его с работой или учёбой.

Программа курса включает в себя более 300 часов практических занятий и охватывает все ключевые аспекты работы с данными. Студенты начинают с изучения основ Python и статистики, что помогает заложить прочный фундамент для дальнейшего обучения. Затем они переходят к работе с библиотеками для анализа данных, такими как Pandas и NumPy, и изучают SQL для взаимодействия с базами данных. На этом этапе участники учатся собирать, очищать и подготавливать данные для анализа.

Далее курс углубляется в машинное обучение. Студенты осваивают линейные модели, деревья решений, методы кластеризации и ансамблевые алгоритмы. Они учатся разрабатывать модели для прогнозирования и оптимизации процессов, а также анализировать их качество с помощью метрик. Практическая часть включает такие задачи, как создание модели для определения мест добычи нефти с минимальным риском убытков или построение рекомендательных систем.

Большое внимание уделяется проектной работе: студенты выполняют три крупных проекта на реальных данных, которые становятся частью их портфолио. Эти проекты помогают продемонстрировать навыки в решении бизнес-задач и подготовиться к трудоустройству. В процессе обучения участники получают поддержку наставников и код-ревью от экспертов, что помогает качественно проработать каждую тему.

Курс также включает карьерную поддержку: помощь в составлении резюме, подготовку к собеседованиям и доступ к партнёрским вакансиям. Выпускники программы успешно устраиваются на позиции Junior Data Scientist и начинают карьеру в таких сферах, как финтех, маркетинг или IT-разработка.

10. «Специалист по Data Science Plus» от Яндекс.Практикума

https://practicum.yandex.ru/data-scientist-plus/

Курс Data Science — это расширенная программа обучения, рассчитанная на 10 месяцев, которая помогает освоить профессию Data Scientist с нуля до уровня уверенного junior-специалиста. Курс ориентирован на тех, кто хочет не только изучить основы анализа данных и машинного обучения, но и углубить свои знания в сложных темах, таких как работа с большими данными и нейронными сетями. Программа регулярно обновляется с учётом требований работодателей и включает актуальные инструменты и подходы.

Обучение начинается с базовых навыков: студенты изучают Python, SQL и основы статистики. На этом этапе они учатся извлекать данные из баз данных, обрабатывать их с помощью библиотек Pandas и NumPy, а также готовить к анализу. Затем программа углубляется в визуализацию данных с использованием Matplotlib и Seaborn, что позволяет создавать понятные графики для представления результатов.

Ключевой этап курса посвящён машинному обучению. Студенты изучают регрессию, классификацию, кластеризацию и ансамблевые методы (например, случайный лес и градиентный бустинг). Практические задания включают разработку моделей для прогнозирования продаж, анализа клиентского поведения и построения рекомендательных систем. Важной частью программы является работа с нейронными сетями: студенты осваивают основы глубокого обучения и учатся применять их для обработки изображений и текста.

Дополнительно курс охватывает работу с большими данными (Big Data). Студенты изучают технологии Hadoop и Spark, которые позволяют обрабатывать огромные объёмы информации. Также рассматриваются методы оптимизации моделей и внедрения их в бизнес-процессы.

Практическая часть программы включает выполнение четырёх крупных проектов на реальных данных. Например, студенты разрабатывают модель для выбора месторождений нефти с минимальным риском убытков или создают систему анализа текстовых данных. Эти проекты формируют портфолио выпускника и демонстрируют его навыки потенциальным работодателям.

Курс включает и карьерную поддержку: помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям и участие в программе акселерации вакансий. Выпускники получают доступ к партнёрским вакансиям Яндекс.Практикума и могут начать карьеру в таких сферах, как финтех, IT или маркетинг.

11. «Профессия Data Scientist» от Eduson Academy

https://eduson.academy/data-scientist

Курс продолжительностью 9 месяцев ориентирован на новичков, не имеющих опыта в программировании или анализа данных, и построен так, чтобы шаг за шагом научить студентов всем ключевым навыкам, необходимым для работы в сфере Data Science.

Обучение начинается с изучения основ Python и SQL — студентов учат писать код, работать с базами данных и собирать данные для анализа. Затем они осваивают методы обработки данных, включая их очистку и подготовку к анализу. Много внимания уделяется математическим основам: теория вероятностей, статистика и методы проверки гипотез помогают заложить прочный фундамент для дальнейшего изучения машинного обучения.

Ключевой этап курса посвящён алгоритмам машинного обучения. Студенты изучают линейную регрессию, классификацию, кластеризацию и методы работы с временными рядами. Практические задания включают такие кейсы, как прогнозирование цен на недвижимость, кредитный скоринг и разработка рекомендательных систем. Будет также работа с реальными бизнес-задачами: студенты решают 11 кейсов, включая анализ данных о винах и предсказание рисков по кредитам.

Программа также охватывает работу с большими данными и основы DevOps: студенты учатся использовать Docker для контейнеризации приложений и знакомятся с CI/CD-пайплайнами. Финальная часть курса посвящена созданию итогового проекта, который становится частью портфолио выпускника. Это может быть задача по A/B-тестированию или разработка модели машинного обучения для бизнеса.

В процессе обучения студенты получают поддержку личного куратора, который помогает разбирать сложные темы и проверяет выполненные задания. По окончании курса выпускники получают удостоверение о повышении квалификации государственного образца, а также помощь в трудоустройстве: карьерные консультанты помогают составить резюме, подготовиться к собеседованиям и найти подходящую вакансию.

12. «Data Scientist» от Бруноям

https://brunoyam.com/online-kursy/data-scientist 

8-месячная онлайн-программа, позволяющая освоить профессию специалиста по данным с нуля. Курс для тех, кто хочет научиться работать с данными, разрабатывать модели машинного обучения и применять их для решения реальных задач.

Студенты начинают с изучения основ программирования на Python. Они осваивают переменные, циклы, функции и структуры данных, а затем переходят к работе с популярными библиотеками для анализа данных: NumPy, Pandas и Matplotlib. Также курс включает обучение SQL и взаимодействию с базами данных, что позволяет извлекать и обрабатывать данные из различных источников. На этом этапе студенты учатся очищать, структурировать и визуализировать данные.

Далее программа углубляется в математические основы Data Science: линейную алгебру, теорию вероятностей и статистику. Студенты изучают доверительные интервалы, проверку статистических гипотез и методы оптимизации (например, градиентный спуск). Эти знания становятся базой для работы с алгоритмами машинного обучения. Участники курса осваивают задачи регрессии, классификации и кластеризации, а также знакомятся с методами ансамблей (бустинг и стекинг) и библиотеками xgboost, lightgbm и catboost.

Отдельное внимание уделяется нейронным сетям. Студенты изучают основы глубокого обучения, обработку изображений с помощью сверточных нейронных сетей (CNN), работу с текстами (NLP), а также рекуррентные и генеративные нейронные сети. Практические задания включают прогнозирование временных рядов, создание рекомендательных систем и анализ пользовательского поведения.

Финальная часть курса посвящена подготовке к трудоустройству. Студенты выполняют проекты на основе реальных данных — например, разрабатывают модели для определения оптимального тарифа или анализа эффективности акций. Эти проекты формируют портфолио выпускников. В процессе обучения участники получают помощь наставников в личных чатах, а после завершения курса — поддержку карьерного центра: помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям и поиске вакансий.

Курс подходит как для тех, кто хочет начать карьеру в Data Science с нуля, так и для специалистов из смежных областей, желающих расширить свои навыки.

13. «Data Science Academy» от SF Education

https://sf.education/ds 

Интенсивная программа обучения, рассчитанная на 4 месяца. Она охватывает ключевые аспекты Data Science, начиная с базовых навыков программирования и заканчивая моделированием финансовых инструментов.

Обучение начинается с изучения SQL, где студенты осваивают работу с базами данных: от понимания структуры данных до использования функций и операторов для анализа. Далее следует блок по Python, который включает работу с библиотеками Pandas и NumPy для обработки данных, а также визуализацию с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly. Студенты учатся работать с API и интегрировать данные из внешних сервисов, что позволяет решать прикладные задачи, такие как автоматизация процессов или разработка аналитических инструментов.

Математическая часть курса охватывает теорию вероятностей, статистику и методы оптимизации. Эти знания применяются в блоке по машинному обучению, где изучаются алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации. Студенты также знакомятся с методами работы с текстовыми данными (NLP) и логистической регрессией. Практические задания включают анализ больших массивов данных, поиск трендов и взаимосвязей.

Особое внимание уделяется финансовым аспектам Data Science. Участники курса осваивают моделирование акций, облигаций и портфелей финансовых инструментов. Они изучают производные инструменты (фьючерсы, опционы) и методы хеджирования рисков. Финальный этап программы посвящён стохастическому моделированию в финансах: студенты создают алгоритмы для торговли и анализа кредитных рисков.

Практика составляет более 50% учебного времени: студенты решают реальные кейсы на платформе IT Resume, выполняют 40 практических заданий и работают над сквозным проектом. По завершении курса участники получают диплом установленного образца РФ или международный диплом HISTES. Также предусмотрена карьерная поддержка: помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям и доступ к вакансиям партнёров SF Education.

14. «Data Engineer» от OTUS

https://otus.ru/lessons/data-engineer/ 

Это 5-месячная программа, которая готовит специалистов по работе с большими данными и архитектуре данных. Курс ориентирован на разработчиков, системных администраторов и архитекторов, которые хотят углубить свои знания в области обработки данных и научиться проектировать сложные системы хранения и анализа. 

Обучение начинается с введения в профессию: студенты узнают, кто такой инженер данных, какие задачи он решает и какие технологии используются в работе. Затем они изучают архитектуру систем обработки данных, облачные технологии и основы работы с Docker. Следующий блок посвящён хранилищам данных (DWH): студенты осваивают проектирование хранилищ, изучают модели данных и работают с такими инструментами, как Greenplum и ClickHouse.

Далее программа углубляется в работу с озёрами данных (Data Lakes) и распределёнными файловыми системами. Участники курса изучают основы Hadoop, знакомятся с NoSQL-решениями (Key-Value и Wide-column базы) и работают с инструментами ELK-стека. На этапе загрузки данных студенты осваивают Apache Kafka, Apache Ni-Fi и Apache Airflow для автоматизации пайплайнов.

Особое внимание уделяется запросам к данным и их трансформации. Студенты учатся формулировать аналитические запросы, работать с Apache Hive для SQL-доступа к Hadoop и использовать Apache Spark для обработки потоковых данных. Завершающий блок посвящён управлению качеством данных (Data Quality), метаданными и внедрению BI-решений.

Финальная часть курса — это выпускной проект, где студенты разрабатывают собственное решение на основе полученных знаний. Примеры проектов включают сбор данных из API аэропортов, анализ отзывов на платформе Steam или создание конвейера мониторинга валютных пар. В процессе работы участники получают консультации от преподавателей — практикующих инженеров данных из крупных компаний.

Есть карьерная поддержка: публичные разборы резюме, воркшопы по подготовке к собеседованиям и доступ к базе вакансий партнёров OTUS. Выпускники получают сертификат о прохождении курса, полный комплект учебных материалов и портфолио проектов, что помогает успешно начать или развить карьеру в сфере Data Engineering.

15. «Data Scientist» от Slurm

https://slurm.io/data-scientist 

Курс «Data Scientist» от Slurm — это практико-ориентированная программа, рассчитанная на начинающих специалистов, которые хотят освоить машинное обучение и научиться применять его для решения реальных бизнес-задач. Курс включает 132 часа практики с использованием реальных датасетов и охватывает ключевые темы Data Science без излишнего углубления в математику.

Программа начинается с изучения базовых инструментов анализа данных. Студенты осваивают библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn, что позволяет работать с массивами данных, проводить их обработку и визуализацию. Затем участники переходят к изучению основных алгоритмов машинного обучения, включая линейную и логистическую регрессию, k-ближайших соседей (kNN), деревья решений и методы градиентного бустинга (XGBoost, LightGBM, CatBoost). Практические задания включают подготовку данных, работу с пропущенными значениями и категориальными признаками, а также оценку качества моделей.

Много времени уделено применению машинного обучения в бизнесе. Студенты учатся преобразовывать бизнес-задачи в задачи машинного обучения и выбирать подходящие алгоритмы для их решения. Среди практических кейсов — прогнозирование потребления электроэнергии, кредитный скоринг и анализ спроса на товары в e-commerce. Итоговый проект может быть выбран из предложенных тем или разработан самостоятельно при согласовании со спикерами.

Дополнительно курс включает введение в нейронные сети и работу с фреймворком PyTorch. Студенты изучают базовые подходы к построению нейронных сетей и их применению для задач компьютерного зрения (CNN) или обработки текстов (NLP). Также рассматриваются вопросы оптимизации гиперпараметров моделей и построения ML-пайплайнов.

Курс подойдёт тем, кто хочет получить профессию Data Scientist, начать применять Data Science в текущей работе или разобраться в принципах машинного обучения для взаимодействия с ML-командами. По завершении студенты смогут анализировать данные, строить модели машинного обучения и визуализировать результаты для принятия решений.

16. «Data Engineer» от Slurm

https://slurm.io/data-engineer 

Интенсивная 4-месячная программа обучения, чтобы освоить профессию инженера данных с нуля. Курс охватывает полный цикл работы с данными: от их сбора и обработки до построения надежной инфраструктуры для хранения и анализа. Он ориентирован на аналитиков, администраторов баз данных и разработчиков, которые хотят углубить свои знания в области работы с большими данными.

Обучение начинается с изучения основ Python и SQL, а также работы с командной строкой Linux. Студенты осваивают базовые инструменты для обработки данных, учатся выгружать информацию из API и разрабатывать простые приложения. Затем программа углубляется в работу с распределёнными системами: участники изучают экосистему Hadoop, технологию MapReduce и основы Apache Spark. Практические задания включают построение витрин данных и создание агрегатов по ключевым показателям.

Далее студенты знакомятся с реляционными базами данных (PostgreSQL) и NoSQL-решениями (ClickHouse, MongoDB). Они учатся проектировать хранилища данных, разрабатывать ETL-процессы и автоматизировать их с помощью Apache Airflow. Особое внимание уделяется обработке потоковых данных: участники курса изучают Apache Kafka и Apache NiFi для интеграции данных из разных источников.

Финальная часть курса посвящена аналитике и визуализации данных. Студенты осваивают инструменты BI, такие как Metabase, и методы оценки качества данных (Data Quality). По завершении программы каждый участник выполняет итоговый проект: создаёт систему обработки данных или витрину на основе реальных или открытых данных. Этот проект помогает сформировать портфолио и продемонстрировать навыки потенциальным работодателям.

За время обучения студенты проходят 120 часов теории и практики, включая 5 встреч со спикерами в формате «вопрос-ответ». Они получают доступ к учебным стендам для выполнения заданий и поддержку экспертов в чате. Выпускники курса получают сертификат при успешном выполнении 80% заданий и защиты финального проекта. Программа подойдёт тем, кто хочет начать карьеру в Data Engineering или развить существующие навыки для работы с большими данными.

Дополнительные курсы по Data Science

Эти курсы могут быть интересны тем, кто хочет расширить знания и повысить компетенцию.

“Математика для Data Science” от SkillFactory

https://skillfactory.ru/matematika-dlya-data-science

Курс “Математика для Data Science” представляет собой 8-недельную образовательную программу, направленную на освоение математических основ для работы с данными и машинным обучением.

Структура и содержание:

Линейная алгебра

Первый модуль охватывает работу с векторами и матрицами, включая операции над ними, определение линейной зависимости, изучение обратных матриц и систем линейных уравнений. Студенты осваивают матричное разложение и метод главных компонент.

Математический анализ

Второй раздел посвящен функциям одной и многих переменных, производным и градиентному спуску. Изучаются методы оптимизации, включая метод множителей Лагранжа и метод Ньютона.

Теория вероятности и статистика

В третьем блоке рассматриваются основы описательной и математической статистики, комбинаторика, типы распределений и корреляции. Особое внимание уделяется теореме Байеса и наивному байесовскому классификатору.

Временные ряды

Заключительная часть курса фокусируется на анализе временных рядов и углубленном изучении различных типов регрессий.

Курс построен на сочетании теории и практики, где студенты решают реальные задачи анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Практические задания включают работу с Python, построение моделей предсказания и создание систем рекомендаций.

Программа ориентирована на начинающих специалистов в области Data Science и тех, кто стремится к развитию в этой сфере. Для успешного обучения требуются базовые знания Python и возможность уделять 6-8 часов в неделю занятиям.

«Python для анализа данных» от SkillFactory

https://skillfactory.ru/python-analytics

Курс «Python для анализа данных» от SkillFactory предлагает обучение, направленное на развитие навыков работы с данными с использованием языка программирования Python. Этот курс подходит как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет базовые знания в программировании и хочет углубить свои навыки в области анализа данных.

Программа курса включает:

• Основы Python. Студенты начинают с изучения базовых концепций Python, что позволяет им уверенно использовать этот язык для решения различных задач.
• Работа с данными. Курс охватывает методы сбора, обработки и визуализации данных. Учащиеся научатся использовать библиотеки Pandas и Matplotlib для анализа и представления данных.
• Анализ данных. Включает изучение статистических методов анализа данных, таких как регрессия и кластеризация, а также работу с большими объемами информации.
• Машинное обучение. Основы машинного обучения с использованием библиотек Scikit-learn и TensorFlow. Студенты узнают, как строить модели прогнозирования и оценивать их эффективность.
• Проектная работа. В конце курса участники выполняют проект, который позволяет применить полученные знания на практике и создать собственное аналитическое решение.

В результате прохождения курса студенты получают не только теоретические знания, но и практические навыки, которые могут быть применены в реальных рабочих проектах. Это делает выпускников курса востребованными специалистами в области анализа данных.

«Специалист по нейронным сетям» от SkillFactory

https://skillfactory.ru/kurs-po-nejronnim-setyam

Программа курса рассчитана на 24 месяца и подходит для начинающих, начиная с основ и постепенно переходя к сложным темам.

Программа включает:

• Основы программирования на Python. Студенты изучают базовые конструкции языка, такие как циклы, условные операторы и функции, что позволяет уверенно работать с данными.
• Работа с данными. Учащиеся учатся предобрабатывать, очищать и анализировать данные с использованием библиотек Pandas, NumPy и инструментов визуализации, таких как Matplotlib и Seaborn.
• Машинное обучение (ML). Курс охватывает как обучение с учителем (регрессия и классификация), так и без учителя (кластеризация), а также методы оптимизации гиперпараметров.
• Глубокое обучение (DL). Изучение нейронных сетей, их архитектуры и применения в различных задачах, таких как распознавание образов и предсказание.
• Практические проекты. Студенты реализуют проекты по созданию моделей для предсказания кредитного рейтинга, классификации спама и разработке рекомендательных систем.

«Machine Learning и Deep Learning – ML Engineer» от SkillFactory

https://skillfactory.ru/machine-learning-i-deep-learning

Курс «Machine Learning и Deep Learning – ML Engineer» от SkillFactory представляет собой обширную программу обучения, идеально подходящую для тех, кто стремится стать специалистом в области машинного обучения и нейросетей. Длительность курса составляет 24 месяца, что позволяет участникам углубиться в изучение сложных концепций и технологий.

Программа курса включает:

• Основы программирования на Python. Студенты начинают с базовых конструкций языка Python, изучая циклы, условные операторы и функции, что позволяет им уверенно работать с данными.
• Работа с данными. Учащиеся учатся предобрабатывать, очищать и анализировать данные с использованием популярных библиотек для анализа данных, таких как Pandas, NumPy, а также инструментов визуализации, включая Matplotlib и Seaborn.
• Машинное обучение (ML). Курс охватывает как обучение с учителем (регрессия, классификация) и без учителя (кластеризация), так и методы оптимизации гиперпараметров для повышения точности моделей.
• Глубокое обучение (DL). Студенты углубляются в изучение архитектуры и применения нейронных сетей для решения задач, таких как распознавание образов, предсказание и анализ данных.
• Проектная работа. В течение курса учащиеся будут заниматься практическими проектами, такими как создание моделей для определения кредитного рейтинга, классификации спама и разработки рекомендательных систем.

Курс включает в себя разнообразные форматы обучения: от тренажеров до хакатонов и проектной работы, что позволяет студентам не только освоить теоретические знания, но и активно применять их на практике. Поддержка менторов и карьерных консультантов помогает студентам успешно завершить курс и подготовиться к трудоустройству.

Часто задаваемые вопросы по обучению на Data Scientist

Кто может стать Data Scientist?

Data Scientist – это профессия, доступная людям с разным бэкграундом. Подходят программисты, аналитики, математики и даже специалисты из смежных областей. Главное – иметь базовые навыки программирования, логического мышления и желание постоянно развиваться. Многие курсы специально разработаны для людей без профильного IT-образования, но с сильной мотивацией и готовностью вкладываться в обучение.

Сколько времени занимает обучение на Data Scientist?

Полноценное обучение на Data Scientist обычно занимает от 18 до 24 месяцев. За этот период студенты проходят три основных блока: программирование на Python, математическую подготовку и углубленное изучение методов анализа данных и машинного обучения. Каждый блок занимает от 2 до 4 месяцев с интенсивностью около 8 часов в неделю. Важно понимать, что это не просто курсы, а серьезная профессиональная подготовка.

Какие знания необходимы для поступления?

Для успешного обучения желательно иметь базовые навыки программирования на Python, C++ или Java. Математическая подготовка также играет важную роль – знания в области линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей будут большим преимуществом. Однако многие курсы начинаются с выравнивания уровня знаний, поэтому не стоит бояться начинать с нуля.

Чему конкретно учат на курсах Data Scientist?

Программа обучения включает глубокое погружение в несколько ключевых направлений. Студенты изучают основы Python, работу с библиотеками для анализа данных (Pandas, NumPy), осваивают статистические методы, алгоритмы машинного обучения, методы визуализации данных. Особый акцент делается на практических проектах – к концу обучения у студентов формируется портфолио с реальными кейсами решения бизнес-задач.

Какие перспективы после окончания курса?

После завершения обучения выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке и могут претендовать на позиции junior Data Scientist, аналитика данных, ML-инженера. Многие курсы предлагают помощь в трудоустройстве: составление резюме, подготовка к собеседованиям, знакомство с потенциальными работодателями. Средний уровень зарплаты junior специалиста составляет 80-120 тысяч рублей.

Как проходит обучение?

Современные курсы предлагают гибкие форматы обучения – очный и дистанционный. Занятия проходят в интерактивном режиме с живым общением с преподавателями, разбором практических кейсов, выполнением проектных работ. Студенты получают доступ к электронным библиотекам, записям лекций, могут общаться в профессиональных чатах с куратором и сокурсниками.

Нужно ли иметь высшее образование?

Для прохождения курсов профессиональной переподготовки достаточно среднего профессионального образования. Многие программы принимают как студентов вузов, так и работающих специалистов. Главное условие – желание учиться и развиваться в области анализа данных.