Топ-15 лучших курсов Data Science с нуля — обучение Data Scientist в 2026 году

Data Scientist — это специалист по анализу больших данных, который извлекает полезную информацию из массивов данных с помощью статистических методов и алгоритмов машинного обучения. Дата-сайентист занимается сбором, обработкой и интерпретацией данных для принятия бизнес-решений, создает предиктивные модели и системы рекомендаций. Эта профессия находится на пересечении программирования, математики и бизнес-аналитики.

Этот обзор познакомит вас с лучшими курсами для освоения профессии Data Scientist. В подборке представлены программы обучения от ведущих онлайн-школ, которые помогут освоить Python для анализа данных, машинное обучение, работу с большими данными и другие ключевые навыки специалиста по данным. Курсы подходят как для новичков без опыта, так и для специалистов, желающих развиваться в направлении data science.

При составлении рейтинга мы анализировали множество факторов, чтобы представить максимально объективную подборку программ обучения. Основное внимание уделялось качеству образовательного контента и его соответствию актуальным требованиям рынка труда в сфере анализа данных.

Важным критерием стала практическая направленность курсов - мы отдавали предпочтение программам с большим количеством практических заданий, реальных проектов для портфолио и возможностью работы с современными инструментами data science. Также учитывалось наличие менторской поддержки и обратной связи от преподавателей.

Мы оценивали репутацию образовательных платформ, квалификацию преподавательского состава и отзывы выпускников программ. Особое внимание уделялось программам, которые предоставляют содействие в трудоустройстве и имеют партнерские отношения с IT-компаниями.

Дополнительно рассматривались такие факторы, как гибкость графика обучения, доступность материалов после завершения курса, наличие сертификации и соотношение цены и качества предоставляемых услуг.

1. Профессия Data Scientist — Skillbox

964 отзыва

Курс предлагает поэтапное освоение профессии с углублением в математические основы и последующей специализацией в области машинного обучения или аналитики данных. Программа построена таким образом, что уже к середине обучения студенты получают достаточную базу для начала стажировки.

Образовательный процесс включает работу с реальными проектами от крупных компаний, таких как «СберАвтоподписка» и «СберМаркет», что обеспечивает практический опыт в решении актуальных бизнес-задач.

Формат обучения:

Для кого подходит:

Сертификат:

Преимущества:

Недостатки:

Программа курса:

Получаемые навыки:

2. Data Science: научитесь извлекать из данных пользу и зарабатывать на этом в любой сфере — GeekBrains

1301 отзыв

Программа обучения фокусируется на развитии компетенций в области обработки информации, включая программирование на Python, аналитику данных и разработку прогностических моделей с применением искусственного интеллекта. Программа разработана специально для тех, кто делает первые шаги в профессии.

После завершения обучения компания помогает с поиском работы и гарантирует трудоустройство. Курс идеально подходит для старта карьеры в Data Science.

Формат обучения:

Целевая аудитория:

Документ об окончании:

Преимущества:

Недостатки:

Обучающая программа:

Чему научишься:

3. Профессия Data Scientist с трудоустройством — ProductStar

58 отзывов

Профессиональная программа обучения data science объединяет ключевые направления: программирование, математический анализ, искусственный интеллект и обработку масштабных массивов информации. Дистанционный формат обеспечивает возможность освоения материала из любой точки мира.

Учебная программа состоит из 250 академических часов и включает несколько основных модулей. Участники осваивают язык Python для обработки данных, фундаментальные принципы ML, создание предиктивных моделей и систем рекомендаций.

Формат обучения:

Кому подойдет:

Документ по окончании обучения:

Преимущества:

Недостатки:

Программа обучения:

Вы научитесь:

4. Онлайн-курс Data Scientist с нуля — Бруноям

31 отзыв

Комплексный курс по Data Science включает всестороннее изучение ключевых направлений: от базового программирования на Python до углубленного изучения математических дисциплин и современных методов анализа данных. В программе 2025 года, которая регулярно актуализируется каждый квартал, студенты осваивают как теоретические основы, так и практическое применение инструментов data science.

Образовательный процесс построен на сочетании теории и практики, где учащиеся применяют полученные знания в реальных проектах под руководством опытных специалистов.

Формат обучения:

Для кого:

Сертификат:

Преимущества:

Недостатки:

Программа курса:

Чему вы научитесь:

5. Data Scientist от нуля до PRO — Skillfactory

274 отзыва

Профессиональная программа обучения в области машинного обучения и искусственного интеллекта, созданная при участии ведущего специалиста РАН из Московского государственного университета. Программа включает практическое освоение разработки ML-моделей и нейронных сетей, с возможностью начать профессиональную деятельность после первых 9 месяцев обучения.

В рамках курса предусмотрена производственная практика в инновационной компании «Моторика». Программа адаптирована для начинающих специалистов без предварительного опыта в сфере информационных технологий.

Формат обучения:

Курс подходит для:

Документ по окончании:

Преимущества:

Недостатки:

Учебная программа:

Получаемые профессиональные навыки:

6. Data Scientist — Нетология

343 отзыва

Программа разработана для полного погружения в сферу Data Science - от базовых концепций до практического применения. Курс регулярно обновляется с учетом актуальных требований рынка, последнее обновление – январь 2025 года. Обучение включает три уровня сложности, позволяющих выбрать оптимальную траекторию развития.

Программа предусматривает работу над реальными проектами от компаний-партнеров, что обеспечивает формирование профессионального портфолио. После освоения базовых навыков студенты могут выбрать специализацию: ML-инженер, компьютерное зрение или обработка естественного языка.

Формат обучения:

Целевая аудитория:

Документ об окончании обучения:

Преимущества:

Недостатки:

Программа обучения:

Навыки, которые получите:

7. Специалист Data Scientist — Eduson Academy

206 отзывов

Курс предоставляет комплексное обучение в области анализа данных, включая освоение языка Python и технологий машинного обучения. Программа разработана с акцентом на баланс между фундаментальными знаниями и их практическим применением, что обеспечивает выпускников необходимыми компетенциями для успешного старта карьеры.

Образовательная программа включает систему карьерного сопровождения и помощь в поиске первого места работы. Выпускники получают все необходимые навыки для начала профессиональной деятельности в сфере data science.

Формат обучения:

Для кого подходит:

Документ о прохождении:

Преимущества:

Недостатки:

Программа курса:

Чему вы научитесь:

8. Специалист по Data Science — Яндекс Практикум

74 отзыва

Программа обучения имеет сильный уклон в практическую составляющую - более трех четвертей курса посвящено выполнению реальных заданий. Студенты создают свыше 15 проектов, которые в дальнейшем могут использовать для демонстрации своих навыков работодателям.

В процессе обучения слушатели осваивают язык программирования Python с необходимыми библиотеками, учатся работать в среде Jupyter Notebook, изучают технологии CatBoost и основы SQL-запросов.

Формат обучения:

Кому подойдет:

Сертификат:

Преимущества:

Недостатки:

Обучающая программа:

Навыки, которые освоите:

9. Основы Data Science — SF Education

120 отзывов

Комплексный курс по Data Science объединяет обучение программированию, математическому анализу и работе с данными. Программа включает освоение SQL и Python, углубленное изучение математической базы и современных методов машинного обучения, таких как SVM и Random Forest.

Особое внимание уделяется анализу финансовых инструментов, что делает выпускников востребованными специалистами в сфере data science и финансовой аналитики. Успешным студентам предоставляется поддержка в трудоустройстве.

Формат обучения:

Для кого:

Документ об окончании:

Преимущества:

Недостатки:

Программа обучения:

Чему научитесь:

10. Machine Learning с нуля до Middle — OTUS

215 отзывов

Комплексная программа обучения охватывает все аспекты машинного обучения: от базового программирования на Python до углубленного изучения ML-технологий. Структура курса включает две основные ступени по 5,5 месяцев каждая, завершающиеся месячным интенсивом. Образовательный процесс ведут опытные специалисты, включая кандидатов наук.

Программа постоянно актуализируется, предоставляя актуальные знания о современных фреймворках и их практическом применении. Курс включает поддержку в построении карьеры через базу данных Otus и специализированные мероприятия.

Формат обучения:

Целевая аудитория:

Документ об образовании:

Преимущества:

Недостатки:

Программа курса:

Получаемые навыки:

11. Введение в Data Science — Skillbox

964 отзыва

Курс предлагает комплексное погружение в профессию Data Scientist с акцентом на практическое применение знаний. Студенты работают над реальными проектами под руководством опытных наставников, взаимодействуя с компаниями-партнерами программы.

В ходе обучения участники получают не только теоретические знания, но и практический опыт решения бизнес-задач, включая прямую обратную связь от потенциальных работодателей.

Формат обучения:

Для кого подходит:

Сертификат:

Преимущества:

Недостатки:

Программа обучения:

Чему научитесь:

12. Основы математики для Data Science — Skillbox

964 отзыва

Специализированный курс, направленный на изучение математических основ, необходимых для работы в области анализа данных. Программа охватывает ключевые разделы математики: линейную алгебру, математическую статистику, теорию вероятностей и математический анализ, которые являются фундаментом для понимания алгоритмов машинного обучения.

Курс построен таким образом, чтобы студенты могли освоить сложные математические концепции через практические примеры и их применение в реальных задачах data science.

Формат обучения:

Кому подойдет:

Документ об окончании:

Преимущества:

Недостатки:

Учебная программа:

Навыки, которые получите:

13. Популярные IT-направления: Data Science и перспективы профессии — Skillfactory

274 отзыва

Бесплатный вводный онлайн-семинар познакомит участников с профессией Data Science под руководством опытного специалиста из «Альфа-Банка». В ходе мероприятия слушатели получат исчерпывающую информацию о необходимых компетенциях, актуальных инструментах для работы с данными и карьерных возможностях в этой области.

В качестве бонуса участникам предоставляется дополнительный курс математики и детальная дорожная карта для старта в профессии.

Формат обучения:

Целевая аудитория:

Документ об окончании:

Преимущества:

Недостатки:

Программа вебинара:

Чему научитесь:

14. Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней — Skillbox

964 отзыва

Бесплатный образовательный мини-курс представляет собой комплексное введение в мир Data Science, охватывающий три ключевых направления: машинное обучение, инженерию данных и аналитику данных. Программа разработана и проводится экспертом в области data science - действующим руководителем отдела исследования данных компании «Сбер».

В рамках обучения участники не только получают теоретические знания, но и применяют их на практике, выполняя задания по каждому направлению.

Формат обучения:

Для кого подходит:

Документ об окончании обучения:

Преимущества:

Недостатки:

Программа курса:

Что изучите:

15. Основы анализа данных и Python — Яндекс Практикум

74 отзыва

Вводный курс по анализу данных предлагает базовое погружение в мир работы с информацией и программирование. Участники познакомятся с основами языка Python и освоят популярную библиотеку Pandas для визуализации данных. Программа включает четыре практических проекта.

Обучение проводится на специализированной платформе Яндекс.Практикум, оснащенной искусственным интеллектом YandexGPT, который помогает слушателям разбираться в материале и создает сжатые конспекты уроков.

Формат обучения:

Кому подойдет:

Сертификат:

Преимущества:

Недостатки:

Программа обучения:

Чему научитесь:

Data Scientist — это специалист по анализу данных, который извлекает ценную информацию из больших массивов данных для принятия бизнес-решений. В его работу входит:

Зарплата Data Scientist в России зависит от опыта и региона:

В Москве и Санкт-Петербурге зарплаты обычно на 20-30% выше среднероссийских.

Время обучения зависит от начального уровня подготовки:

Да, можно, но это потребует больше усилий и времени. Важнее практические навыки, чем диплом:

Варианты обучения разнообразны:

Абсолютно возможно при наличии мотивации и дисциплины:

Стоимость обучения варьируется в широком диапазоне:

Ключевые навыки включают:

При выборе курсов обратите внимание на:

Сфера применения очень широка:

Data Scientist (дата-сайентист) — это одна из самых востребованных и высокооплачиваемых профессий в сфере информационных технологий. В эпоху больших данных и цифровой трансформации специалисты по анализу данных становятся ключевыми фигурами в принятии стратегических решений компаний.

Data Scientist — это специалист, который извлекает ценную информацию из массивов данных с помощью статистических методов, машинного обучения и программирования. Его главная задача — превратить «сырые» данные в практические решения для бизнеса.

Дата-сайентист работает на стыке нескольких дисциплин: математики, статистики, программирования и бизнес-аналитики. Он должен не только уметь строить сложные алгоритмы машинного обучения, но и понимать специфику бизнеса, чтобы правильно интерпретировать результаты анализа.

В повседневной работе Data Scientist занимается сбором данных, их очисткой и предобработкой, построением предиктивных моделей, визуализацией результатов и созданием дашбордов для принятия управленческих решений.

Существует несколько путей входа в профессию дата-сайентиста, каждый со своими преимуществами и недостатками.

Онлайн-курсы — самый популярный способ освоения профессии Data Scientist:

Плюсы онлайн-обучения:

Минусы:

Высшее образование в области прикладной математики, статистики, информатики или экономики дает фундаментальную базу:

Плюсы университетского образования:

Минусы:

Самостоятельное изучение подходит людям с техническим образованием:

Многие специалисты приходят в Data Science из смежных областей:

Data Science остается одной из самых перспективных областей IT. По данным исследований, спрос на дата-сайентистов растет на 25-30% ежегодно.

Уровень заработной платы зависит от опыта, навыков и региона:

Карьерные траектории в Data Science разнообразны:

Современный Data Scientist должен владеть широким спектром инструментов и технологий.

Технические навыки:

Дополнительные навыки:

Специалисты по компьютерному зрению работают с анализом изображений и видео:

Обработка естественного языка включает анализ текстовых данных:

Анализ временных рядов фокусируется на данных, изменяющихся во времени:

Рекомендательные системы помогают пользователям находить релевантный контент:

Data Science — это динамично развивающаяся область, которая предлагает отличные карьерные перспективы для тех, кто готов инвестировать время в изучение математики, программирования и статистики. Профессия дата-сайентиста требует постоянного обучения и развития, но взамен предлагает интересные задачи, высокие зарплаты и возможность влиять на принятие стратегических решений в компании.

Успех в Data Science зависит не только от технических навыков, но и от умения понимать бизнес-контекст, эффективно коммуницировать с коллегами и находить практические решения для реальных задач. Начинающим специалистам важно сосредоточиться на фундаментальных знаниях и постепенно углубляться в специализированные области.

Рынок Data Science в России продолжает активно развиваться, и спрос на квалифицированных специалистов значительно превышает предложение. Это создает отличные возможности для тех, кто готов серьезно подойти к изучению этой увлекательной профессии.