Лучшие курсы Data Scientist c дипломом или сертификатом: рейтинг топ-9 школ с обучением профессии Data Scientist с нуля
Профессия Data Scientist — одна из самых востребованных в современном цифровом мире. Анализ данных, машинное обучение и работа с искусственным интеллектом стали неотъемлемой частью бизнеса, медицины, финансов и многих других сфер. Всё больше компаний ищут специалистов, способных превращать огромные массивы данных в ценные бизнес-решения.
Но как начать путь в этой области, если у вас пока нет профильного образования или опыта? Ответ — пройти качественный курс обучения с нуля, который даст не только практические навыки, но и официальный диплом или сертификат, признанный работодателями.
В этой статье мы собрали топ-9 лучших школ и онлайн-платформ, предлагающих обучение Data Science с нуля и выдающих документы о завершении курса. Мы сравнили программы по таким критериям, как глубина обучения, отзывы студентов, качество преподавания и возможность трудоустройства после окончания. Выбирайте лучший путь к новой профессии вместе с нами!
Как мы составляли рейтинг лучших курсов с обучением на Data Scientist
Чтобы отобрать лучшие курсы по профессии Data Scientist, мы провели подробный анализ десятков онлайн-школ и образовательных платформ. В основу рейтинга легли следующие критерии:
✅ Программа обучения — её полнота, актуальность, соответствие требованиям индустрии.
✅ Наличие диплома или сертификата — мы учитывали, выдают ли школы официальный документ, который можно приложить к резюме.
✅ Отзывы выпускников — изучили мнения студентов на независимых площадках и форумах.
✅ Качество преподавания — опыт и квалификация менторов, наличие практики и обратной связи.
✅ Условия обучения — длительность, формат (онлайн/офлайн), наличие стажировок, помощь с трудоустройством.
✅ Стоимость и соотношение цена/качество — насколько программа оправдывает свои затраты.
На основе этих параметров мы составили объективный и полезный рейтинг — чтобы вам было проще выбрать курс, подходящий именно под ваши цели и стартовый уровень подготовки.
1. Data Scientist с нуля до Junior от Skillbox
Курс «Data Scientist с нуля до Junior» от Skillbox — это комплексная онлайн-программа для тех, кто хочет освоить профессию дата-сайентиста с нуля и выйти на уровень Junior-специалиста. Программа рассчитана на новичков без опыта в программировании и аналитике, и охватывает ключевые навыки, необходимые для старта карьеры в сфере Data Science.
Официальный сайт и запись на курс
Чему вы научитесь
- Аналитическое мышление: разработка планов решения задач, формулирование и проверка гипотез, интерпретация результатов и их представление руководству.
- Математика и статистика: основы теории вероятностей, статистики и линейной алгебры, необходимые для анализа данных.
- Работа с данными: извлечение, очистка и хранение данных из различных источников с использованием Python и SQL.
- Моделирование: построение аналитических моделей, таких как воронки продаж и когортный анализ, для прогнозирования выручки и других бизнес-показателей.
- Машинное обучение: разработка моделей для задач регрессии, классификации и кластеризации, начиная с простых алгоритмов.
- Инструменты: освоение Python, Git, Jupyter Notebook, Power BI и Airflow для эффективной работы с данными и построения пайплайнов.
Структура курса
Курс разделён на два уровня:
- Базовая подготовка (5 месяцев): освоение фундаментальных знаний в области аналитики и машинного обучения.
- Специализация (4 месяца): углублённое изучение выбранного направления с применением знаний на практике через проекты и участие в соревнованиях, таких как Kaggle.
Обучение проходит онлайн в личном кабинете, где доступны видеоуроки, тесты, лонгриды и вебинары. Практическая часть включает более 80 заданий на реальных данных, командные проекты и кейсы для формирования портфолио.
Поддержка и трудоустройство
В рамках курса предусмотрена поддержка кураторов и экспертов, которые проверяют практические работы и предоставляют обратную связь. Также доступен Telegram-чат для общения с одногруппниками и наставниками.
По окончании обучения выдаётся диплом Skillbox, который можно использовать при трудоустройстве. Многие выпускники успешно находят работу в крупных компаниях, таких как Deloitte, «Т-Банк» и «Лукойл».
Отзывы студентов
Отзывы о курсе разнообразны. Некоторые студенты отмечают высокое качество материалов и поддержку кураторов, что помогает в усвоении сложных тем. Однако есть и критические замечания, связанные с недостаточной связностью модулей и качеством некоторых видеоуроков. Важно учитывать эти моменты при выборе курса и быть готовым к самостоятельной работе над материалом.
Условия и стоимость
Курс доступен в рассрочку без процентов, что позволяет планировать бюджет. Также предусмотрена возможность получения налогового вычета до 13% от стоимости обучения для налоговых резидентов РФ.
2. Специалист по Data Science от SkillFactory
Курс «Специалист по Data Science» от SkillFactory — это комплексная онлайн-программа, предназначенная для подготовки специалистов в области анализа данных с нуля до уровня middle. Программа рассчитана на 24 месяца и включает в себя как теоретические, так и практические занятия.
Официальный сайт и запись на курс
Программа курса
Курс охватывает широкий спектр тем, включая:
- Программирование на Python: основы языка, работа с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly.
- SQL: написание сложных запросов для работы с базами данных.
- Машинное обучение: введение в алгоритмы, обучение моделей, оценка их эффективности.
- Big Data: работа с фреймворками Hadoop и Spark, понимание облачных хранилищ данных.
- Нейронные сети: создание и обучение простых нейросетей.
- Проекты: выполнение практических заданий и проектов для закрепления знаний.
Программа курса доступна на официальном сайте SkillFactory.
Особенности обучения
- Формат: онлайн-обучение с доступом к учебным материалам и заданиям через платформу SkillFactory.
- Гибкий график: возможность учиться в удобное время, совмещая обучение с работой или другими обязанностями.
- Поддержка: предоставляется помощь менторов и преподавателей, а также доступ к сообществу студентов для обмена опытом и решения возникающих вопросов.
- Сертификат: после успешного завершения курса студенты получают сертификат, подтверждающий приобретенные навыки.
Стоимость и условия
Стоимость курса составляет от 215 640 ₽. Возможна рассрочка платежа. SkillFactory также предлагает бесплатные вводные занятия и профориентационные тесты для определения подходящей программы обучения.
Для кого подходит курс
Курс предназначен для:
- Новичков, желающих начать карьеру в области Data Science.
- Специалистов, стремящихся расширить свои знания и навыки в анализе данных.
- Тех, кто хочет получить практический опыт и портфолио проектов для трудоустройства.
3. Data Scientist с нуля до middle от Нетология
Курс «Data Scientist с нуля до middle» от Нетологии — это комплексная онлайн-программа, предназначенная для подготовки специалистов в области анализа данных и машинного обучения. Программа подходит для начинающих и предлагает три траектории обучения: базовую, расширенную и продвинутую.
Официальный сайт и запись на курс
Обзор курса
- Формат обучения: онлайн, с возможностью гибкого графика
- Продолжительность: от 12 месяцев, в зависимости от выбранной траектории
- Начало обучения: 6 февраля 2025 года
- Документ по окончании: диплом о профессиональной переподготовке
- Поддержка трудоустройства: включает стажировки, карьерные консультации и участие в хакатонах
Траектории обучения
1. Базовая
Подходит для тех, кто хочет быстро войти в профессию. Включает изучение Python, SQL, статистики и основ машинного обучения. Через 5 месяцев обучения можно претендовать на позиции аналитика данных.
2. Расширенная
Для тех, кто стремится углубить знания. Добавляются модули по нейросетям, глубокому обучению и работе с большими данными. После завершения можно претендовать на позиции middle-специалиста.
3. Продвинутая
Предназначена для специализации в конкретных областях, таких как медицина или промышленность. Включает проекты с реальными данными и возможность стажировки в партнерских компаниях.
Программа обучения
Основные модули:
- Аналитическое мышление и визуализация данных
- Основы статистики и проверка гипотез
- SQL и работа с базами данных
- Python для анализа данных
- Машинное обучение и нейросети
- Работа с большими данными и NoSQL
- Глубокое обучение и NLP
- Рекомендательные системы
- Английский для специалистов по данным
Каждый модуль включает теоретические занятия и практические задания, направленные на закрепление знаний.
Практика и трудоустройство
- Проекты: более 20 проектов для портфолио, включая задачи от реальных компаний
- Стажировки: возможность прохождения стажировок у партнеров Нетологии
- Карьерная поддержка: тренинги по подготовке резюме, собеседованиям и поиску работы
- Сообщество: участие в карьерном клубе и доступ к закрытым вакансиям
Перспективы после окончания
Выпускники курса могут претендовать на позиции аналитика данных, junior и middle Data Scientist. Многие студенты находят работу уже в процессе обучения.
Дополнительная информация
- Гибкий график обучения: возможность совмещать с работой
- Доступ к материалам: в течение двух лет после окончания курса
- Поддержка сообщества: участие в митапах, конкурсах и доступ к карьерным советам
4. Data Scientist от ProductStar
Курс «Data Scientist» от ProductStar — это онлайн-программа, предназначенная для обучения с нуля и подготовки к работе в области анализа данных и машинного обучения. Ниже представлена подробная информация о курсе.
Официальный сайт и запись на курс
Программа обучения
- Продолжительность: 6 месяцев
- Формат: Онлайн, с доступом к материалам в любое время
- Объем: Более 70 академических часов и 60+ уроков
- Содержание: SQL для анализа данных. Основы Python. Система контроля версий Git и Flask. Построение моделей машинного обучения. Нейронные сети и обработка естественного языка (NLP). Рекомендательные системы. Подготовка к собеседованиям и дипломная работа
Курс ориентирован на практическое обучение: 70% программы составляют практические задания.
Трудоустройство и карьерная поддержка
- Карьерный центр: Помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям и поиске вакансий
- Статистика: Более 18 000 студентов прошли курс за последние два года. Более 1 000 учеников нашли работу в процессе обучения. 80% студентов трудоустраиваются до окончания курса. Среднее время поиска работы после обращения в карьерный центр — 3,5 месяца
Стоимость и условия оплаты
- Полная стоимость: 109 451 ₽ при единовременной оплате (возможна дополнительная скидка 10%)
- Рассрочка: Беспроцентная рассрочка на 24 месяца для жителей России и Казахстана
- Дополнительные бонусы: Скидка до 57% и подарки на сумму до 135 000 ₽ Подписка РБК Pro на 6 месяцев Три мини-курса в подарок Интенсив от РБК Pro на выбор
Сертификат и диплом
По окончании курса выдается электронный диплом об успешном прохождении обучения, который может быть полезен при трудоустройстве.
5. Data Science от SF Education
Курс Data Science Academy от SF Education — это фундаментальная образовательная программа, ориентированная на начинающих и тех, кто хочет перейти в сферу аналитики данных. Он сочетает в себе теоретические знания и практические навыки, необходимые для решения реальных бизнес-задач.
Официальный сайт и запись на курс
Описание курса
- Цель: научить программировать на Python и SQL на среднем уровне и применять эти знания для решения реальных бизнес-задач, включая статистику и математический анализ.
- Формат: blended learning — сочетание онлайн-обучения и офлайн-занятий.
- Целевая аудитория: студенты, профессионалы, желающие развить технические навыки, и те, кто хочет начать работать в сфере Data Science или аналитики.
- Преподаватели: совокупный профессиональный опыт преподавателей курса — более 50 лет.
Структура курса
1. Онлайн-университет
Платформа LMS предоставляет доступ к учебным материалам, урокам и личному прогрессу. Мобильное приложение позволяет обучаться в любом месте с доступом в Интернет.
2. Живые занятия
Кейсовые занятия в группах по 3-4 человека помогают отработать материал на практике, решая реальные бизнес-задачи. Возможна удаленная работа над кейсами.
3. Самостоятельная работа
- Домашние задания: 12 заданий с индивидуальной проверкой.
- Сквозной проект: аналог дипломной работы, где участник решает бизнес-задачу, используя все полученные навыки.
Программа обучения
- Python: основы программирования, библиотеки для анализа данных.
- SQL: работа с базами данных, написание запросов.
- Статистика и математика: основы статистического анализа и математического моделирования.
- Визуализация данных: построение графиков и отчетов.
- Решение бизнес-задач: анализ данных для принятия обоснованных решений.
Стоимость
Стоимость курса составляет 30 975 руб.
6. Специалист по Data Science от Яндекс.Практикум
Курс «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикум — это онлайн-программа, предназначенная для тех, кто хочет освоить профессию дата-сайентиста с нуля. Обучение длится 8 месяцев и включает теоретические занятия, практические задания и проекты, а также поддержку наставников.
Официальный сайт и запись на курс
Описание курса
- Продолжительность: 8 месяцев
- Стоимость: от 15 000 ₽ в месяц, общая стоимость — 115 000 ₽. Возможна рассрочка и налоговый вычет.
- Формат: онлайн-обучение с доступом к тренажёрам, домашними заданиями и проектами.
- Сертификат: диплом о профессиональной переподготовке по окончании курса.
- Поддержка: наставники, кураторы и ревьюеры помогают в обучении и дают обратную связь по проектам.
Чему вы научитесь
- Основы Python: работа с библиотеками pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost.
- SQL: запросы и работа с базами данных.
- Статистика и теория вероятностей: анализ данных, проверка гипотез.
- Машинное обучение: алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации.
- Компьютерное зрение: основы обработки изображений.
- Визуализация данных: построение графиков и диаграмм.
- Работа с временными рядами: анализ и прогнозирование.
Практика и проекты
Курс включает 15 практических проектов, среди которых:
- анализ данных пользователей Яндекс.Музыки;
- исследование данных о клиентах банка;
- прогнозирование оттока клиентов телекоммуникационной компании;
- предсказание параметров технологического процесса на металлургическом комбинате.
Преподаватели и наставники
Преподаватели курса — практикующие специалисты в области Data Science
Подходит ли вам курс?
Курс подходит, если:
- У вас есть законченное среднее образование.
- Вы готовы уделять около 15 часов в неделю обучению.
- У вас нет опыта в Data Science, но вы хотите освоить профессию с нуля.
Дополнительная информация
- Бесплатный вводный курс: позволяет оценить программу и понять, подходит ли она вам.
- Помощь в трудоустройстве: школа предоставляет поддержку в поиске работы по окончании курса.
7. Data Scientist с нуля от Бруноям
Курс «Data Scientist с нуля» от онлайн-школы Бруноям — это интенсивная программа, предназначенная для тех, кто хочет освоить профессию дата-сайентиста с нуля. Курс обновлён в 2025 году и предлагает практический подход к обучению.
Официальный сайт и запись на курс
О курсе
- Длительность: 8 месяцев
- Формат: онлайн-обучение с доступом к видеоматериалам, вебинарам и практическим заданиям
- Стоимость: 108 900 ₽ (возможна рассрочка от 9 075 ₽/мес)
- Сертификат: выдается по окончании курса
- Поддержка: личный наставник, чат с преподавателями и службой поддержки
- Трудоустройство: содействие в трудоустройстве, помощь в составлении резюме и подготовке к собеседованиям
Программа курса
Курс охватывает ключевые темы и инструменты, необходимые для работы в области Data Science:
- Программирование на Python: основы языка, библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib
- Математика и статистика: линейная алгебра, математическая статистика
- Работа с базами данных: SQL, MySQL
- Машинное обучение: основы машинного обучения, алгоритмы классификации и регрессии
- Нейронные сети: введение в нейронные сети и их применение
Практика и проекты
- Проект 1: анализ данных из игры с использованием статистических методов и визуализации
- Проект 2: разработка модели машинного обучения для прогнозирования событий на основе реальных данных
- Портфолио: два завершённых проекта, которые можно представить потенциальным работодателям
Карьерные перспективы
- Начальная позиция: Junior Data Scientist — зарплата от 100 000 ₽/мес
- Средний уровень: Middle Data Scientist — до 150 000 ₽/мес
- Опытный специалист: Senior Data Scientist — до 270 000 ₽/мес
8. Data Scientist от Karpov.Courses
Karpov.Courses — это онлайн-школа, специализирующаяся на обучении в области Data Science, аналитики данных и машинного обучения. Курс «Data Scientist» от Karpov.Courses предлагает комплексную программу обучения, ориентированную на практические навыки и решение реальных задач.
Официальный сайт и запись на курс
О курсе «Data Scientist»
- Формат обучения: 100% онлайн с доступом к образовательной платформе, где размещены лекции, конспекты и практические задания.
- Продолжительность: 5 месяцев.
- Стоимость: 92 000 ₽, с возможностью рассрочки от 8 667 ₽/мес.
- Преподаватели: Курс ведут эксперты с опытом работы в ведущих российских и зарубежных IT-компаниях.
Структура курса
Программа курса охватывает ключевые темы и инструменты, необходимые для работы Data Scientist:
- Математика для Data Science: основы теории вероятностей и статистики.
- Программирование на Python: основы языка, библиотеки pandas, matplotlib, seaborn.
- SQL: работа с базами данных.
- Машинное обучение: алгоритмы и методы машинного обучения.
- Анализ и визуализация данных: создание отчетов и презентаций.
Практическая направленность
- Решение реальных кейсов: студенты работают над задачами, максимально приближенными к рабочим ситуациям.
- Пет-проекты: создание проектов для портфолио, которые можно продемонстрировать потенциальным работодателям.
- Обратная связь: консультации с преподавателями и кураторами, разбор проектов и заданий.
Поддержка трудоустройства
- Карьерный центр: помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям.
- Вакансии от партнеров: доступ к вакансиям компаний-партнеров школы.
- Симулятор Data Science: интерактивный тренажер для решения бизнес-кейсов и создания пет-проектов.
9. Профессия Data scientist от Skillbox
Курс «Профессия Data Scientist» от Skillbox — это комплексная онлайн-программа, предназначенная для подготовки специалистов в области анализа данных и машинного обучения. Программа подходит как новичкам, так и тем, кто уже имеет опыт в смежных областях.
Официальный сайт и запись на курс
Структура обучения
Обучение длится 12 месяцев и разделено на три этапа:
- Базовая подготовка: основы математики, статистики, Python, SQL, работа с библиотеками Pandas и Power BI.
- Погружение: изучение машинного обучения или аналитики данных, выполнение первых проектов.
- Специализация: углубленное изучение выбранного направления с реализацией реальных проектов.
В рамках курса предусмотрено выполнение 8 практических проектов на основе реальных данных от компаний, таких как «СберАвтоподписка» и «СберМаркет» .
Преподаватели и поддержка
Обучение проводят специалисты из ведущих компаний, включая VK, ВТБ, «Сбер» и Wildberries. Кураторы проверяют задания в течение 72 часов, предоставляя обратную связь.
Трудоустройство
Skillbox предлагает помощь в трудоустройстве: составление резюме и портфолио, подготовка к собеседованиям и доступ к закрытому каналу с вакансиями. По данным Высшей школы экономики, 85% выпускников находят работу в течение 3 месяцев после окончания курса.
Стоимость и условия
Курс доступен со скидкой до 40%, с возможностью первого платежа через 3 месяца и рассрочкой до 36 месяцев. Также предоставляется годовой курс английского языка в подарок и возможность оформить налоговый вычет в размере 13% от стоимости обучения.
Кому подойдет курс
- Новичкам: обучение с нуля, включая основы программирования и анализа данных.
- Программистам: углубление знаний в области анализа данных и машинного обучения.
- Аналитикам: расширение компетенций и переход на новый уровень в карьере.
Возможные профессии после курса
- Data Scientist
- Аналитик данных
- Инженер машинного обучения
- BI-аналитик
- Продуктовый аналитик
- Маркетинговый аналитик
- Специалист по компьютерному зрению
10 популярных вопросов о курсах Data Scientist
1. Что нужно знать перед началом курса по Data Science?
Для старта в Data Science важно понимать несколько базовых вещей:
- Математика: базовая линейная алгебра (векторы, матрицы), теория вероятностей и статистика. Эти темы составляют основу моделей машинного обучения.
- Программирование: чаще всего используется язык Python из-за его огромной экосистемы библиотек (Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow и др.).
- Логическое мышление: помогает строить гипотезы, проверять причинно-следственные связи и анализировать данные.
- Желательно — английский язык, т.к. большинство документации, исследований и форумов — на английском.
Важно: Многие курсы, особенно для новичков (SkillFactory, Яндекс.Практикум), начинают с азов, так что не обязательно быть "прокачанным" математиком с ходу.
2. Сколько длится обучение на Data Scientist?
Длительность зависит от формата и интенсивности:
- Интенсивные курсы (Bootcamp-формат) — 3–6 месяцев. Обычно в таком формате обучение идёт по 20–30 часов в неделю.
- Классические онлайн-курсы с гибким расписанием — 9–12 месяцев при занятости 5–10 часов в неделю.
- Магистратуры и MicroMasters на Coursera или edX — до 1,5 лет.
Совет: учитывайте не только срок, но и объем практики — лучше потратить 10 месяцев и выйти с сильным портфолио, чем закончить быстро, но с "пустыми руками".
3. Можно ли освоить профессию Data Scientist без технического образования?
Да, можно. Множество специалистов в этой области пришли из гуманитарных сфер, финансов, маркетинга или даже биологии.
Ключевые моменты:
- Нужно быть готовым долгое время учиться самостоятельно — гуглить, пробовать, ошибаться.
- Основной барьер — это математика и аналитическое мышление, но большинство курсов объясняют эти темы с нуля.
- Вы можете сосредоточиться на аналитической части (как Data Analyst) и постепенно развиваться в сторону Data Science.
Пример: многие ученики Яндекс.Практикума — бывшие менеджеры, юристы, психологи — и успешно сменили профессию.
4. Какие языки программирования нужно знать?
- Python — основной язык для Data Science. Он прост в изучении, имеет отличную поддержку библиотек для анализа данных (Pandas, Numpy), визуализации (Matplotlib, Seaborn), машинного обучения (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
- SQL — для извлечения и фильтрации данных из баз данных.
- R — популярен в академической среде и для статистического анализа.
- Java/Scala — если вы идете в Big Data-направление (работа с Apache Spark, Hadoop).
- Bash и Git — для автоматизации процессов и контроля версий.
5. Какие темы охватываются на курсе Data Scientist?
Вот ключевые темы большинства курсов:
- Основы Python и работа с библиотеками: Pandas, NumPy, matplotlib.
- SQL и работа с базами данных.
- Статистика и вероятность: корреляции, распределения, тестирование гипотез.
- Машинное обучение: линейные/логистические регрессии деревья решений, случайные леса градиентный бустинг кластеризация
- Визуализация и презентация данных: Tableau, Power BI, Seaborn.
- Модели глубокого обучения (Deep Learning): нейронные сети, NLP, Computer Vision (в продвинутых курсах).
- Проектная работа: работа с реальными наборами данных и моделями.
6. Какие проекты делают студенты?
Проекты — ключ к трудоустройству, поэтому они максимально приближены к "боевым":
- Предсказание оттока клиентов (churn prediction)
- Классификация отзывов (позитивные/негативные) — NLP
- Рекомендательная система для интернет-магазина
- Классификация изображений — computer vision
- Предсказание продаж на основе временных рядов
- Сегментация клиентов с помощью кластеризации
- Анализ A/B-тестов и визуализация результатов
Проекты могут выполняться по брифам от реальных компаний — например, у Skillbox и SkillFactory есть кейсы от Сбера и Яндекса.
7. Выдают ли сертификат? Признают ли его работодатели?
Да, практически все курсы выдают сертификат об окончании. Его ценность зависит от:
- Авторитета платформы — сертификат от Coursera/IBM или HarvardX воспринимается более серьезно, чем от ноунейм-школы.
- Портфолио — сертификат без проектов ≠ реальные навыки. Работодатели чаще смотрят GitHub, pet-проекты и ваше понимание.
- Наличия стажировок — если курс предоставляет практику, это плюс в глазах HR'ов.
8. Можно ли после курса устроиться на работу?
Да, особенно если у вас:
- Проработанное портфолио (3–5 проектов минимум)
- Хороший LinkedIn и GitHub
- Участие в хакатонах, Kaggle или open-source проектах
- Навыки прохождения собеседований (в некоторых школах это отдельно тренируют)
Skillbox, SkillFactory, Яндекс.Практикум — предоставляют карьерную поддержку: помощь с резюме, менторинг, внутренние вакансии.
9. Сколько зарабатывает Data Scientist в России?
Уровень зарплат зависит от города, компании и уровня специалиста:
- Junior: от 80 000 до 150 000 ₽
- Middle: 150 000 – 250 000 ₽
- Senior: от 250 000 ₽ и выше (до 400 000+ в крупных IT-компаниях)
В Москве и СПб зарплаты выше, чем в регионах. Также влияет владение английским и готовность к релокации.
10. В чём разница между Data Scientist, Data Analyst и ML Engineer?
Это три смежные, но всё-таки разные профессии. Различие — в задачах, инструментах и уровне технической сложности.
- Data Analyst (аналитик данных) Основная задача — анализировать данные, находить закономерности, формировать отчёты и визуализации. Аналитик отвечает на вопросы вроде: "Почему снизились продажи?", "Какая аудитория приносит больше прибыли?", "Как повлияла рекламная кампания?". Обычно работает с SQL, Excel, Python (Pandas) и BI-инструментами вроде Tableau или Power BI. Применяет базовую статистику, но не строит сложные модели машинного обучения.
- Data Scientist (учёный данных) Это более техническая роль. Задачи — создание и тестирование предиктивных моделей, классификация, кластеризация, построение рекомендаций. Data Scientist работает с машинным обучением, владеет Python, Scikit-learn, XGBoost, знает математику, статистику, алгоритмы. Он не просто анализирует данные, а создаёт модели, которые помогают бизнесу принимать решения (например, предсказать отток клиентов или динамику спроса).
- ML Engineer (инженер машинного обучения) Это следующая ступень — инженер, который отвечает не только за модель, но и за её интеграцию в продакшен, масштабирование, мониторинг, обновление. Он работает на стыке Data Science и Software Engineering. Использует инструменты Docker, MLflow, Airflow, Kubernetes, умеет автоматизировать обучение моделей, настраивает пайплайны данных. Уровень кодинга у него выше, чем у Data Scientist.
Итог:
- Аналитик — отвечает на "что и почему",
- Data Scientist — предсказывает "что будет",
- ML Engineer — делает так, чтобы это "работало в продакшене".
Интересное о профессии Data Scientist!
Data Scientist — профессия на стыке науки, креатива и технологий
Многие думают, что Data Scientist — это человек, который просто "копается в цифрах", но на самом деле это одна из самых мультидисциплинарных профессий XXI века. Ты одновременно — немного математик, программист, бизнес-аналитик, дизайнер презентаций и даже сыщик.
Data Scientist — это детектив, только вместо улик у него данные
Одна из ключевых задач — выявлять скрытые закономерности, которые не лежат на поверхности. Как поведение клиента на сайте связано с его шансом купить продукт? Почему продажи упали именно в этом регионе? Почему пользователи отписываются от сервиса в 34-й день?
Ты строишь гипотезы, проверяешь их, опровергаешь или подтверждаешь, и иногда находишь совершенно неожиданные инсайты, которые могут сэкономить компании миллионы или создать новый бизнес-направление.
Data Scientist учится всё время — и это классно
Технологии быстро развиваются: каждый год появляются новые модели, алгоритмы, библиотеки. Кто-то считает это вызовом, а Data Scientist — поводом никогда не скучать и быть всегда в курсе прогресса.
Data Scientist — первый в команде, кто работает с искусственным интеллектом
Ты не просто пишешь код — ты обучаешь машины принимать решения. От предсказаний, кто купит турпутевку, до автоматической оценки фотографий с космоса — всё это может быть частью твоей работы.
Data Scientist может работать где угодно — даже удалённо с пляжа
Большинство задач можно выполнять удалённо. Это профессия, которую можно освоить онлайн и работать с международными компаниями, не выходя из дома. Особенно если ты говоришь по-английски и умеешь вести проекты на GitHub.
И да, это профессия с отличной зарплатой
Спрос на специалистов растёт, зарплаты — одни из самых высоких в IT-сфере. При этом, входной порог всё ещё достаточно демократичный: начать можно с Python и математики, не имея технического диплома.
#DataScience #DataScientist #ОбучениеОнлайн #КурсыDataScience #ПрофессияБудущего #ОнлайнОбразование #АналитикаДанных #MachineLearning #КурсыСертификат #ОбразованиеСНуля #НоваяПрофессия #УчитьсяНикогдаНеПоздно #КарьерныйРост #ПереходВIT #DataScienceДляНачинающих #ЛучшиеОнлайнКурсы #ИзучаюDataScience #PythonДляАнализаДанных
Реклама.
ЧОУ ЧАСТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СКИЛБОКС (КОРОБКА НАВЫКОВ), ИНН 9704088880, erid: 2VfnxxcSezk
ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCK5EkP
ООО Нетология, ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP
ООО ТРИВИУМ, ИНН 7806297293, erid: LdtCKZX7K
ООО СОВРЕМЕННЫЕ ФОРМЫ ОБРАЗОВАНИЯ, ИНН 7841081586, erid: LdtCKNoev
ООО ЯНДЕКС, ИНН 7736207543, erid: 2VfnxxvGXGU
ООО БРУНОЯМ, ИНН 7840502496, erid: LdtCK4uLs
ООО КАРПОВ КУРСЫ, ИНН 7811764627, erid: 2VfnxwQrK76