Перейти к содержимому

Курсы Data Scientist с нуля

4 курса2 школыот 3 990 ₽/мес5–25 месОбновлено: август 2026

Показано 4 из 4 найденных курсов

Курсы подборки

Data Science с нуля — логотип курса

Skillfactory

Data Science с нуля

Пройдёте путь от Python до нейросетей. Соберёте восемь проектов в портфолио на GitHub.

Чему научитесь

  • Кластеризовать данные через K-Means и DBSCAN
  • Сокращать число признаков методом PCA
  • Строить нейросети на PyTorch
от 3 990 ₽/мес
рассрочка 36 мес · цена курса 143 640 ₽
документ Диплом о ППКдлительность 14 месуровень Новичок
Data Scientist с нуля (онлайн) — логотип курса

Бруноям

Data Scientist с нуля (онлайн)

Освоите Python, статистику и анализ данных в pandas. Научитесь строить модели и нейросети.

Чему научитесь

  • Обучать модели в библиотеке scikit-learn
  • Разбираться в устройстве дерева решений
  • Проверять статистические гипотезы по выборке
от 9 075 ₽/месстарая цена 15 125 ₽/мес
рассрочка 12 мес · цена курса 108 900 ₽
документ Удостоверениедлительность 8 месуровень Новичок
Data Scientist с нуля до PRO (с МГУ) — логотип курса

Skillfactory

Data Scientist с нуля до PRO (с МГУ)

Пройдёте высшую математику, Python и SQL. Отработаете навыки на стажировке в Моторике.

Чему научитесь

  • Собирать прототип модели на Streamlit
  • Проводить разведочный анализ данных
  • Решать задачи на графах и множествах
от 6 790 ₽/мес
рассрочка 36 мес · цена курса 219 996 ₽
документ Сертификатдлительность 25 месуровень Новичок
Data Scientist с нуля за 5 месяцев — логотип курса

Skillfactory

Data Scientist с нуля за 5 месяцев

Интенсив с хакатонами и кейсами партнёров. Освоите Python, SQL и машинное обучение.

Чему научитесь

  • Обрабатывать выбросы перед обучением
  • Строить графики в Matplotlib и Plotly
  • Измерять связь между двумя показателями
от 6 790 ₽/мес
рассрочка 36 мес · цена курса 244 440 ₽
документ Сертификатдлительность 5 месуровень Новичок
Все курсы подборки — 4 курса
Школы в подборке:SkillfactorySkillfactoryБруноямБруноям
О подборке

Подборка курсов профессии Data Scientist для тех, кто только начинает путь. Программы рассчитаны на новичков с базовым Python (или включают его в первые 2-3 месяца), охватывают весь стек: математику, статистику, машинное обучение, нейронные сети. На странице — сравнение программ, дорожная карта на 12-16 месяцев и обзор требований к начинающему специалисту.

Сравнение курсов: Курсы Data Scientist с нуля

Data Science с нуля
Skillfactory
Цена
от 3 990 ₽/мес
Длительность
14 мес
Уровень
Начинающий

Курсы Data Scientist с нуля: с чего начать

Что значит «Data Scientist с нуля» на самом деле

Под «с нуля» в курсах профессии Data Scientist понимают разные стартовые позиции. Самые мягкие программы для абсолютных новичков длятся 16-20 месяцев и включают подробные модули по Python и математике в первые 5-6 месяцев. Программы для тех, у кого уже есть базовый Python (3-4 месяца практики) — 12-14 месяцев. Программы для опытных аналитиков данных с уверенным Python и SQL — 8-10 месяцев. Программы для разработчиков с других языков — 10-12 месяцев.

Полноценная программа для тех, кто имеет базовый Python (минимум 3-4 месяца практики) до начала курса Data Scientist длится 12-14 месяцев при 20-25 часах в неделю. К концу программы у вас должно быть портфолио из 5-7 проектов на GitHub, участие в нескольких соревнованиях Kaggle (хотя бы 3-5 со средним рейтингом), готовое резюме для рассылки и список целевых работодателей.

Главные сложности освоения с нуля

  • Математика на старте. Без школьной математики 9-11 классов в свежей памяти будет очень тяжело. Линейная алгебра и производные — фундамент всех алгоритмов машинного обучения. Помогает математический модуль в первые 2-3 месяца программы.
  • Объём материала. Data science — это пересечение трёх больших областей (программирование, математика, конкретная предметная область). На каждую нужно от 2 месяцев плотного изучения. Многие новички недооценивают объём и бросают в первые 3-4 месяца.
  • Конкуренция за начальные позиции. На каждую junior-позицию data scientist в России 2026 приходится 30-50 откликов. Это намного жёстче, чем у аналитиков (10-20 откликов). Без сильного портфолио и опыта Kaggle пройти отбор сложно.
  • Понимание бизнес-задач. Технические знания (Python, машинное обучение) — это только половина работы. Вторая — умение переводить бизнес-задачу на язык данных и обратно. Развивается только через реальный опыт.

Стратегия успешного освоения профессии

Если вы готовы пройти долгий путь до Data Scientist, придерживайтесь нескольких правил. Первое — не учить всё одновременно. Сначала Python (3 месяца), потом математика (2 месяца), потом машинное обучение (3 месяца). Второе — много практики, не теории. Решайте задачи на платформах с автоматической проверкой, участвуйте в соревнованиях Kaggle. Третье — учитесь объяснять модели бизнесу. Технические знания — половина работы, вторая половина — умение переводить результаты на язык бизнес-метрик. Четвёртое — найдите себе ментора через профессиональные сообщества (Telegram-чаты, форумы) или платные программы с обратной связью.

Связанные подборки

Общая профессия — Курсы Data Scientist. С гарантией трудоустройства — Курсы Data Scientist с трудоустройством. Если решите специализироваться на инженерной части — Курсы инженера машинного обучения. Если профессия кажется слишком сложной, начните с более мягкой аналитики данных.

Часто задаваемые вопросы

Можно ли стать data scientist полностью с нуля?
Технически — да, но это самый длинный путь в IT: 14-20 месяцев интенсивной работы. Гораздо лучше иметь хотя бы 6-12 месяцев опыта в соседней профессии (аналитик данных, Python-разработчик, математик после вуза). Тогда обучение занимает 8-12 месяцев. Если у вас нет любого технического опыта, выбирайте программу длительностью 16-18 месяцев с подробным модулем Python и математики в первые 4-6 месяцев. Или сначала пройдите подборку <a href="/courses/data-science/analitika-dannyh/analitika-dannyh-s-nulya">Курсы аналитики с нуля</a> — это естественная точка входа.
Сколько часов в неделю нужно заниматься?
Минимум — 15 часов. Оптимально для работающего человека — 20-25 часов в неделю, тогда полная программа на 12-16 месяцев укладывается в этот срок. Интенсивный темп — 30 часов в неделю — сокращает программу до 9-12 месяцев. Без минимум 15 часов в неделю профессию не освоить — слишком большой объём материала. Многие новички недооценивают сложность науку о данных и бросают в первые 3-4 месяца.
Что должно быть в курсе с нуля?
Обязательно (по месяцам): Python с библиотеками pandas, NumPy, matplotlib (месяцы 1-3), математика для науку о данных — линейная алгебра, матanalysis, статистика, теория вероятностей (месяцы 3-5), SQL для получения данных (1 месяц параллельно), классическое машинное обучение через scikit-learn (месяцы 6-8), валидация моделей, работа с признаками (1 месяц), нейронные сети на PyTorch (месяцы 9-10), основы операционализации моделей и развёртывания (1 месяц), дипломный проект и подготовка к работе (месяцы 11-12). Желательно: работа с большими языковыми моделями.
Что должно быть в первом портфолио?
Минимум 3-5 проектов на GitHub с подробным описанием в Jupyter Notebook. Стандартный набор: проект классификации (например, оценка кредитоспособности заёмщиков или классификация изображений), проект регрессии (прогнозирование цены недвижимости или продаж), проект кластеризации (сегментация клиентов), участие в нескольких соревнованиях Kaggle (даже без призов — важен опыт), один проект с нейронной сетью на PyTorch (классификация изображений или текстовый анализ).
Сколько времени до первой работы?
Полный путь от нулевого уровня в IT до первого предложения работы — 14-20 месяцев. Из них 12-16 месяцев обучения и 3-5 месяцев активного поиска. Это намного дольше, чем для других IT-направлений. Главное препятствие — высокие требования на собеседованиях: задачи на математику, статистику, классическое машинное обучение, нейронные сети. Стратегия для ускорения: активное участие в соревнованиях Kaggle (минимум 5-10 за время обучения), регулярная публикация проектов на GitHub.
Какие точки входа для начинающих data scientist?
Главные стартовые позиции: программы стажировок крупных компаний (Яндекс Школа машинного обучения — одна из главных кузниц кадров в России, Сбер.Школа 21, Тинькофф.Старт), внутренние ротации в больших компаниях (из аналитика в data scientist), небольшие банки и финтех (более мягкие требования к стажу), консалтинговые компании, исследовательские группы крупных корпораций. Для начинающих идеален вариант через стажёрскую программу — конкуренция жёсткая, но даёт серьёзное преимущество в дальнейшей карьере.

Другие подкатегории направления «Data Scientist (профессия)»

Курсы инженера машинного обучения
5 курсов
Курсы Data Scientist с трудоустройством
3 курса