Профессия Data Scientist c AI — курс от GeekBrains

«Профессия Data Scientist c AI» от GeekBrains — онлайн-курс для освоения анализа данных и машинного обучения с нуля до трудоустройства. Программа рассчитана на 12 месяцев и включает более 80 практических работ: от обработки данных на Python до разработки моделей машинного обучения и нейросетей. Слушатели участвуют в командных проектах и соревнованиях на Kaggle, работают с реальными датасетами компаний-партнёров. GeekBrains предоставляет стажировку в проектах экосистемы и помощь карьерного центра при трудоустройстве. Обучение проходит в формате видеолекций, вебинаров и практики с наставниками.

7.6/10
Рейтинг ToolFox
Как мы оцениваем курсы

Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:

  • Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
  • Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
  • Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
  • Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
  • Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков

Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.

Платформа
GeekBrains
Длительность
12 мес, 12 ч/нед
Формат
Онлайн, видеолекции, вебинары, практика с наставником
Уровень
Новичок
Язык
Русский
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке GeekBrains
Обновлено
март 2026 г.
от 4 711 ₽/мес

Полная стоимость: 169 596

Программа и содержание

Модули и темы

Слушатели изучат основы программирования на Python, работу с библиотеками NumPy и Pandas для обработки табличных данных. Практика включает загрузку данных из файлов, API и баз данных, визуализацию с помощью Matplotlib и Seaborn, разведочный анализ датасетов.

  • Python
  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Jupyter Notebook

Основы Python и анализ данных

Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных

Слушатели изучат основы программирования на Python, работу с библиотеками NumPy и Pandas для обработки табличных данных. Практика включает загрузку данных из файлов, API и баз данных, визуализацию с помощью Matplotlib и Seaborn, разведочный анализ датасетов.

  • Python
  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Jupyter Notebook

Математика и статистика для Data Science

Математический фундамент для машинного обучения

Модуль охватывает математический аппарат, необходимый для понимания алгоритмов машинного обучения. Слушатели изучат линейную алгебру, теорию вероятностей, математическую статистику и методы оптимизации. Каждая тема подкреплена практическими примерами из области Data Science.

  • Линейная алгебра
  • Теория вероятностей
  • Статистика
  • Оптимизация

Машинное обучение и нейросети

Алгоритмы ML, глубокое обучение и работа с нейросетями

Слушатели освоят классические алгоритмы машинного обучения: регрессию, классификацию, кластеризацию, деревья решений, ансамбли. Далее переходят к глубокому обучению на TensorFlow: свёрточные и рекуррентные нейросети, обработка естественного языка и компьютерное зрение.

  • Scikit-learn
  • Регрессия
  • Классификация
  • TensorFlow
  • NLP
  • Computer Vision

Проекты, Kaggle и трудоустройство

Командные проекты, соревнования и подготовка к карьере

Заключительный модуль посвящён практике на реальных данных: участие в соревнованиях Kaggle, командные проекты с менторами. Карьерный центр помогает оформить портфолио, составить резюме и подготовиться к техническим собеседованиям в компаниях-партнёрах.

  • Kaggle
  • Командные проекты
  • Портфолио
  • Резюме
  • Собеседования

Чему научитесь

Программирование на Python для анализа данных
Разведочный анализ данных и визуализация
Построение моделей машинного обучения на Scikit-learn
Разработка нейросетей на TensorFlow
Участие в соревнованиях Kaggle и командных проектах
Обработка естественного языка и компьютерное зрение

Для кого подходит

  • Новички, желающие начать карьеру в Data Science с нуля
  • Аналитики данных, стремящиеся освоить машинное обучение
  • Разработчики, планирующие переход в область искусственного интеллекта

Требования

  • Специальные знания не требуются — обучение с нуля

Плюсы и минусы курса Профессия Data Scientist c AI

Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.

Плюсы

  • Более 80 практических работ с реальными датасетами компаний-партнёров
  • Стажировка в проектах экосистемы GeekBrains и помощь карьерного центра
  • Беспроцентная рассрочка на 36 месяцев от 4 711 ₽ в месяц
  • Участие в соревнованиях Kaggle и командных проектах для портфолио

Минусы

  • Высокая полная стоимость обучения — около 170 000 ₽
  • Длительная программа — 12 месяцев при нагрузке 10-16 часов в неделю
  • Диплом GeekBrains не является документом государственного образца

Отзывы (1)

Был ли полезен этот инструмент?
💬

Загрузка комментариев...

Часто задаваемые вопросы

Нужны ли знания программирования для поступления?
Нет, программа рассчитана на обучение с нуля. Первые модули посвящены основам Python, после чего слушатели переходят к библиотекам для анализа данных и машинному обучению.
Какой документ выдаётся по окончании?
Выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке GeekBrains. Документ подтверждает прохождение программы и может быть указан в резюме.
Помогают ли с трудоустройством?
Да, карьерный центр GeekBrains помогает с составлением резюме, подготовкой к собеседованиям и предлагает стажировки в компаниях-партнёрах. Также доступны командные проекты для формирования портфолио.
Можно ли оплатить обучение в рассрочку?
Доступна беспроцентная рассрочка через банки-партнёры на срок до 36 месяцев. Первые 6 месяцев обучения могут быть покрыты за счёт скидки. Можно оформить налоговый вычет до 13%.
Сколько часов в неделю нужно уделять обучению?
Рекомендуемая нагрузка — 10-16 часов в неделю: просмотр лекций, выполнение практических заданий и работа над проектами. Программа рассчитана на 12 месяцев.

Нужны ли знания программирования для поступления?

Нет, программа рассчитана на обучение с нуля. Первые модули посвящены основам Python, после чего слушатели переходят к библиотекам для анализа данных и машинному обучению.

Какой документ выдаётся по окончании?

Выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке GeekBrains. Документ подтверждает прохождение программы и может быть указан в резюме.

Помогают ли с трудоустройством?

Да, карьерный центр GeekBrains помогает с составлением резюме, подготовкой к собеседованиям и предлагает стажировки в компаниях-партнёрах. Также доступны командные проекты для формирования портфолио.

Можно ли оплатить обучение в рассрочку?

Доступна беспроцентная рассрочка через банки-партнёры на срок до 36 месяцев. Первые 6 месяцев обучения могут быть покрыты за счёт скидки. Можно оформить налоговый вычет до 13%.

Сколько часов в неделю нужно уделять обучению?

Рекомендуемая нагрузка — 10-16 часов в неделю: просмотр лекций, выполнение практических заданий и работа над проектами. Программа рассчитана на 12 месяцев.

Информация проверена: март 2026 г.