Data Scientist — курс от Eduson Academy

Курс "Data Scientist" от Eduson Academy -- обучение с нуля за 9 месяцев. Освоите Python, SQL, машинное обучение и нейронные сети на реальных бизнес-кейсах. 280+ уроков, 37 практических заданий, 8 тренажёров. Бессрочный доступ к материалам, персональный куратор на год, гарантия трудоустройства в договоре.

8.2/10
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
Eduson Academy
Автор
Никита Лалиев, Eduson Academy
Длительность
9 мес, 10 ч/нед
Формат
Онлайн: видеоуроки, интерактивные тренажёры, практические задания на реальных бизнес-кейсах
Уровень
Новичок
Язык
Русский
Сертификат
Удостоверение о повышении квалификации + диплом Eduson Academy
Обновлено
март 2026 г.
от 4 157 ₽/мес10 392 ₽/мес-60%

Полная стоимость: 99 760

Программа и содержание

Модули и темы

Узнаете, чем занимается Data Scientist, какие задачи решает и какие навыки нужны. Разберёте карьерные перспективы и уровень зарплат в отрасли.

  • Профессия Data Scientist
  • Карьерные перспективы
  • Задачи и компетенции
  • План развития

Введение в профессию

Обзор профессии Data Scientist, карьерные перспективы и план развития в области анализа данных

Узнаете, чем занимается Data Scientist, какие задачи решает и какие навыки нужны. Разберёте карьерные перспективы и уровень зарплат в отрасли.

  • Профессия Data Scientist
  • Карьерные перспективы
  • Задачи и компетенции
  • План развития

Основы программирования и Python

Синтаксис Python, типы данных, функции, условия, циклы и работа с модулями

Освоите Python с нуля: списки, словари, множества, строки. Научитесь писать функции, lambda-выражения, работать с итераторами и генераторами. Разберёте модули os, sys, math, datetime и работу с файлами.

  • Синтаксис Python
  • Типы данных
  • Функции и lambda
  • Циклы и рекурсия
  • Модули и файлы

Работа с Linux и Git

Основы командной строки Linux и система контроля версий Git/GitHub

Научитесь работать в терминале Linux, управлять файлами и процессами. Освоите Git для контроля версий кода и совместной работы через GitHub.

  • Командная строка Linux
  • Git
  • GitHub
  • Контроль версий

Работа с данными: pandas и NumPy

Загрузка, обработка и исследовательский анализ данных с помощью pandas и NumPy

Освоите ключевые библиотеки для работы с данными. Научитесь загружать данные из различных источников, очищать, трансформировать и проводить исследовательский анализ с помощью pandas и NumPy.

  • pandas
  • NumPy
  • Загрузка данных
  • Обработка данных
  • Exploratory Data Analysis

SQL и базы данных

Написание SQL-запросов, управление данными и работа с реляционными базами данных

Научитесь писать SQL-запросы для выборки, фильтрации и агрегации данных. Освоите JOIN, подзапросы и оконные функции для решения аналитических задач.

  • SQL-запросы
  • Фильтрация и агрегация
  • JOIN
  • Подзапросы
  • Управление данными

Визуализация данных

Построение графиков и дашбордов с помощью Matplotlib, Seaborn, Power BI и Metabase

Освоите инструменты визуализации данных: от библиотек Python (Matplotlib, Seaborn) до BI-инструментов (Power BI, Metabase). Научитесь строить наглядные графики и интерактивные дашборды.

  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Power BI
  • Metabase
  • Дашборды

Статистика и теория вероятностей

Математические основы для Data Science: матрицы, векторы, распределения и статистические тесты

Разберёте математический фундамент Data Science: линейную алгебру, теорию вероятностей, описательную и инференциальную статистику. Научитесь проверять гипотезы и интерпретировать результаты.

  • Матрицы и векторы
  • Теория вероятностей
  • Статистические тесты
  • Распределения

Машинное обучение

Алгоритмы машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация и ансамблевые методы

Освоите основные алгоритмы ML: линейную и логистическую регрессию, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг. Научитесь оценивать качество моделей и подбирать гиперпараметры с помощью Scikit-learn.

  • Линейная регрессия
  • Классификация
  • Байесовские классификаторы
  • Метод главных компонент
  • Scikit-learn

Нейронные сети

Основы нейронных сетей и их применение для аналитики и разработки

Изучите принципы работы нейронных сетей, научитесь строить и обучать модели. Разберёте применение нейросетей для задач классификации, регрессии и обработки данных.

  • Архитектура нейросетей
  • Обучение моделей
  • Применение в аналитике

Презентация результатов

Подготовка аналитических отчётов и презентация результатов стейкхолдерам

Научитесь оформлять результаты анализа в понятные отчёты и презентации. Освоите data storytelling для донесения выводов до бизнес-заказчиков.

  • Аналитические отчёты
  • Storytelling
  • Презентация данных

Дипломный проект

Итоговый проект на реальных данных для портфолио

Выполните полноценный проект: от постановки задачи до презентации результатов. Работа на реальных данных, которую можно включить в портфолио.

  • Полный цикл анализа
  • Портфолио
  • Реальные данные

Чему научитесь

Программировать на Python для анализа данных
Работать с библиотеками pandas, NumPy и Scikit-learn
Писать SQL-запросы и работать с базами данных
Визуализировать данные в Matplotlib, Seaborn и Power BI
Строить модели машинного обучения
Применять нейронные сети для аналитики
Проводить статистический анализ и проверку гипотез
Работать с Git и командной строкой Linux
Проводить исследовательский анализ данных
Презентовать результаты анализа стейкхолдерам

Для кого подходит

  • Новичкам без опыта в программировании и анализе данных
  • Тем, кто хочет сменить профессию и войти в Data Science
  • Аналитикам, которые хотят освоить машинное обучение и Python
  • Специалистам из смежных областей, желающим перейти в Data Science

Требования

  • Специальные знания или опыт не требуются -- курс рассчитан на полных новичков
  • Компьютер с доступом в интернет
  • Готовность уделять обучению около 10 часов в неделю

Плюсы и минусы курса Data Scientist

Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.

Плюсы

  • 280+ уроков и 37 практических заданий на реальных бизнес-кейсах
  • Бессрочный доступ к материалам курса
  • Персональный куратор на 1 год
  • Гарантия трудоустройства прописана в договоре
  • 8 интерактивных тренажёров, имитирующих рабочие задачи
  • Удостоверение о повышении квалификации и диплом Eduson Academy
  • Беспроцентная рассрочка до 24 месяцев
  • Можно вернуть 13% стоимости через налоговый вычет
  • Преподаватели из X5 Retail Group, Яндекс, Mail.ru

Минусы

  • Высокая полная стоимость -- около 99 760 рублей
  • Нет государственного диплома о профпереподготовке
  • Отзывы об Eduson Academy неоднозначные -- встречаются жалобы на качество обратной связи

Отзывы (1)

Был ли полезен этот инструмент?
💬

Загрузка комментариев...

Часто задаваемые вопросы

Нужны ли специальные знания для начала обучения?
Нет, курс рассчитан на обучение с нуля. Никаких специальных знаний по программированию или математике не требуется.
Сколько длится обучение?
Программа рассчитана на 9 месяцев, но можно учиться в своём темпе, делать перерывы. Доступ к материалам бессрочный.
Какой документ я получу после обучения?
Удостоверение о повышении квалификации установленного образца и диплом Eduson Academy с уникальным номером, печатью и подписью основателя.
Помогут ли с трудоустройством?
Да, в договоре прописана гарантия трудоустройства: либо помогут найти работу, либо вернут деньги. Карьерный центр помогает с портфолио и подготовкой к собеседованиям.
Есть ли рассрочка?
Да, доступна беспроцентная рассрочка до 24 месяцев. Первый платёж, переплата и дополнительные комиссии отсутствуют.
Как долго доступен курс после оплаты?
Доступ к материалам бессрочный -- можно возвращаться к урокам в любое время. Персональный куратор доступен в течение 1 года.
Можно ли вернуть деньги, если курс не подойдёт?
Да, Eduson Academy предоставляет возможность возврата средств. Условия возврата указаны в договоре.

Нужны ли специальные знания для начала обучения?

Нет, курс рассчитан на обучение с нуля. Никаких специальных знаний по программированию или математике не требуется.

Сколько длится обучение?

Программа рассчитана на 9 месяцев, но можно учиться в своём темпе, делать перерывы. Доступ к материалам бессрочный.

Какой документ я получу после обучения?

Удостоверение о повышении квалификации установленного образца и диплом Eduson Academy с уникальным номером, печатью и подписью основателя.

Помогут ли с трудоустройством?

Да, в договоре прописана гарантия трудоустройства: либо помогут найти работу, либо вернут деньги. Карьерный центр помогает с портфолио и подготовкой к собеседованиям.

Есть ли рассрочка?

Да, доступна беспроцентная рассрочка до 24 месяцев. Первый платёж, переплата и дополнительные комиссии отсутствуют.

Как долго доступен курс после оплаты?

Доступ к материалам бессрочный -- можно возвращаться к урокам в любое время. Персональный куратор доступен в течение 1 года.

Можно ли вернуть деньги, если курс не подойдёт?

Да, Eduson Academy предоставляет возможность возврата средств. Условия возврата указаны в договоре.

Информация проверена: март 2026 г.