Научитесь проверять гипотезы на данных. Освоите Google Таблицы, Looker Studio и Python.
Чему научитесь
- Понимать, что умеет машинное обучение
- Готовить аналитический отчёт по своим данным
- Опираться на данные, а не на интуицию
Показано 3 из 3 найденных курсов
Научитесь проверять гипотезы на данных. Освоите Google Таблицы, Looker Studio и Python.
Чему научитесь
Курс о работе с данными и моделями: Python и научный стек NumPy и Pandas, классическое машинное обучение, нейронные сети и компьютерное зрение.
Чему научитесь
и ещё 3 навыка
Освоите Python с pandas и numpy для анализа. Построите модели на sklearn и PyTorch.
Чему научитесь
Подборка онлайн-курсов профессии Data Scientist 2026 с подробным сравнением: длительность, стоимость, формат обучения, документ об окончании, помощь с трудоустройством. Программы для перехода в data-науку — самая высокооплачиваемая профессия в data-направлениях. Все курсы охватывают Python, машинное обучение, статистику, нейронные сети, работу с большими данными. Главные применения в России: банки, большие технологические компании, исследовательские лаборатории.
| Название курса | Платформа | Цена | Длительность | Уровень |
|---|---|---|---|---|
| Основы аналитики и аналитического мышления | Нетология | от 1 000 ₽/мес | 1 мес | Начинающий |
| Data Science с нуля | Merion Academy | от 2 302 ₽/мес | 4 мес | Начинающий |
| Data Scientist | TeachMeSkills | от 6 944 ₽/мес | 7.5 мес | Начинающий |
Data Scientist — одна из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий в IT-индустрии 2026 года. Главный ключевой запрос «курсы data scientist» собирает около 22 752 запросов в месяц на Wordstat. Спрос на специалистов превышает предложение в 2-3 раза, что поддерживает высокие зарплаты. По данным открытой аналитики, начинающий data scientist в Москве получает 150 000-230 000 ₽/мес, опытный — 280 000-450 000 ₽, старший — 450 000-700 000 ₽. В Яндексе, Сбере, Тинькофф на ключевых проектах зарплаты доходят до 1 500 000 ₽/мес.
Главное препятствие для входа — высокая сложность профессии. Data scientist должен одновременно владеть Python и SQL (программирование), математикой и статистикой (теория), классическим машинным обучением и нейронными сетями (методы), предметной областью бизнеса (контекст применения). Полный путь от нулевого уровня в IT до позиции начинающего data scientist — 14-20 месяцев интенсивной работы. Это намного дольше, чем для других IT-направлений.
Не подходит полным новичкам в IT и людям без математической подготовки. Полному новичку лучше начать с подборки Курсы аналитики с нуля, поработать 1-2 года, потом переходить в науку о данных.
Базовое направление — Курсы машинного обучения. Для углубления в нейронные сети — Курсы глубокого обучения. Для базовой аналитики — Курсы аналитики данных. Для развёртывания моделей — Курсы MLOps.