Eduson Academy 4.7 · 3 отзыва Обновлено 31.08.2026

Data scientist: тариф PRO

Курс-профессия Eduson Academy «Data Scientist», тариф PRO: полная программа подготовки специалиста по большим данным с нуля. Формат онлайн, без жёстких дедлайнов, в каталоге указано 9 месяцев, обновлено в 2026 году, доступ к материалам и обновлениям бессрочный. Программа состоит из 32 модулей: введение в профессию и в большие данные, основы программирования, установка Python с настройкой Git и GitHub, работа с Linux и Bash, типы данных и коллекции с 28 задачами в интерактивной песочнице, функции с args и kwargs, условия, циклы и рекурсии, модули и файлы, углублённое программирование с лямбда-функциями, генераторами, исключениями и регулярными выражениями на 34 задачи, объектно-ориентированное программирование, качественный код с дебаггингом и рефакторингом, теория вероятностей и математическая статистика на 14 лонгридов, аналитика данных для бизнеса, проектирование баз данных и PostgreSQL на 19 видеолекций, сбор, очистка и парсинг данных, разведочный анализ с корреляционным и дисперсионным анализом, математика для машинного обучения, введение в машинное обучение, линейная регрессия и Kaggle, классификация методами k-ближайших соседей, опорных векторов и логистической регрессии, байесовский классификатор, деревья решений, случайный лес, кластеризация k-средних, DBSCAN и HDBSCAN, прогнозирование временных рядов с ETNA, SARIMAX, TBATS и Prophet, конструирование признаков, Agile и Scrum с Jira и Trello, контейнеризация в Docker, DevOps и CI/CD, нейросети для работы и трудоустройство. В тариф PRO входят пять дополнительных модулей, три консультации с практикующими экспертами и одна с HR-специалистом, а также гарантия трудоустройства. Стоимость 136 395 рублей вместо 340 988, беспроцентная рассрочка на 24 месяца по 5 683 рублей в месяц, налоговый вычет 13 процентов.

📜 Диплом 💼 Трудоустройство 📅 Старт с 28 августа 🔥 −60%
от 5 683 ₽/мес
136 395 ₽ 340 988 ₽ −60%
Перейти на сайт курса
  • 📅 Старт: с 28 августа
  • ✓ Рассрочка без переплат
  • ✓ Диплом
  • ✓ Помощь с трудоустройством

Перейдёте на сайт Eduson Academy

Длительность9 мес.
ФорматОнлайн
УровеньНачинающий
Стартс 28 августа
ДокументДиплом
MLOps SQL-запросы Анализ данных Визуализация данных Машинное обучение Основы Python Разведочный анализ данных Статистика и вероятность Docker Git Jupyter Notebook Pandas PostgreSQL Python Scikit-learn SQL

Мнение редакции

8.5/10

По содержанию это настоящая программа Data Science, а не курс-обзор с красивым названием. Проверяется просто: посмотрите, чего в ней нет и что есть. Есть Linux с командной оболочкой и Bash, есть объектно-ориентированное программирование, есть дебаггинг, рефакторинг и управление зависимостями, есть проектирование баз данных и оконные функции в PostgreSQL, есть математика для машинного обучения с матрицами и производными, есть контейнеризация в Docker и настройка конвейеров сборки и доставки кода. Это инженерная база, которую большинство курсов по анализу данных пропускает, оставляя выпускника с блокнотом в Jupyter и без понимания, как код попадает в продакшн.

Машинное обучение разобрано по алгоритмам, а не общими словами: линейная регрессия с оценкой качества модели, классификация тремя методами, отдельные модули на байесовский классификатор, деревья решений и случайный лес, кластеризация тремя алгоритмами, временные ряды с декомпозицией, проверкой стационарности и авторегрессионными моделями SARIMAX, TBATS и Prophet, отдельный модуль на конструирование признаков. Практика прикладная: 28 и 34 задачи с кодом в интерактивной песочнице, датасеты вроде прогноза спроса на такси, цен на недвижимость в Калифорнии и банковского скоринга, платформа Kaggle. Преподают действующие специалисты Сбера, Альфа-Банка, Avito, МТС Банка и Microsoft.

Теперь про то, что портит впечатление. Длительность и объём названы на одной странице шестью разными способами: в заголовке 8 месяцев, в каталоге 9, в ответах на вопросы 6, в блоке стоимости 207 академических часов и 258 уроков за 8 месяцев, в тарифной таблице 169 часов и 270 с лишним уроков у базового тарифа и 199 часов и 280 с лишним уроков у старшего, а в шапке программы 200 с лишним часов. Тарифов на деле не два, а минимум три: рядом упоминается «Мастер» с девятью консультациями и курсом по машинному обучению от партнёра, но в сравнительной таблице его нет. Биографии преподавателей съехали относительно имён, часть описаний висит без владельца. И зарплатные цифры взяты у Хабр Карьеры, а не у выпускников, при том что в шапке обещано зарабатывать в среднем 250 тысяч, а в таблице после курса стоит 125 200.

Вердикт: старший тариф самой серьёзной программы Eduson: 32 модуля ведут от установки Python и командной строки Linux через типы данных, ООП, теорию вероятностей и статистику, PostgreSQL с оконными функциями, разведочный анализ и математику для машинного обучения к линейной регрессии, классификации, деревьям, случайному лесу, кластеризации, временным рядам и конструированию признаков, а заканчивают Docker, CI/CD и трудоустройством. Преподают действующие специалисты Сбера, Альфа-Банка, Avito, МТС Банка и Microsoft. Гарантия зафиксирована в договоре: 78 процентов выпускников находят работу, остальным школа возвращает деньги. Мешает одно, зато сильно: длительность и объём названы на странице шестью разными способами.

Плюсы

  • инженерная база, которую большинство курсов по данным пропускает: Linux и Bash, объектно-ориентированное программирование, качественный код с рефакторингом и управлением зависимостями, Docker, DevOps и настройка конвейеров сборки и доставки кода
  • машинное обучение разобрано по алгоритмам отдельными модулями: линейная регрессия, три метода классификации, байесовский классификатор, деревья решений, случайный лес, три алгоритма кластеризации, временные ряды с SARIMAX, TBATS и Prophet, конструирование признаков
  • преподают действующие специалисты Сбера, Альфа-Банка, Avito, МТС Банка и Microsoft, среди них победители хакатонов VTB Data Fusion и VK и автор программ НИУ ВШЭ
  • гарантия зафиксирована в договоре: 78 процентов выпускников находят работу, остальным школа возвращает деньги, а программа содействия включает разбор резюме, подготовку к собеседованиям и отправку резюме компаниям-партнёрам, среди которых Сбер, М.Видео и МТС
  • практика на реальных датасетах и в интерактивной песочнице: 28 и 34 задачи с кодом в браузере, прогноз спроса на такси, цены недвижимости в Калифорнии, банковский скоринг, работа на Kaggle, до 11 проектов в портфолио
  • в тариф PRO входят пять дополнительных модулей по алгоритмам, бэкенду, асинхронности, API и развёртыванию приложений, три консультации с практикующими экспертами и одна с HR-специалистом из аналитики

Минусы

  • длительность и объём названы на одной странице шестью способами: 8 месяцев в заголовке, 9 в каталоге, 6 в ответах на вопросы, 207 академических часов и 258 уроков в блоке стоимости, 169 часов и 270 с лишним уроков у базового тарифа и 199 часов и 280 с лишним у старшего, плюс 200 с лишним часов в шапке программы
  • тарифов на самом деле минимум три: рядом упоминается «Мастер» с девятью консультациями и курсом Machine Learning от партнёрской школы TeachMeSkills, но в сравнительной таблице его нет, и часть возможностей помечена звёздочкой без расшифровки
  • глубокого обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка в основной программе нет: TensorFlow и Keras доступны только через партнёра на тарифе «Мастер»
  • зарплатные цифры взяты у Хабр Карьеры, а не у выпускников, причём в шапке обещают зарабатывать в среднем 250 тысяч рублей, а в таблице сразу после курса стоит 125 200; платёж в тарифной таблице указан как 8 750 и 25 000 рублей в месяц и не совпадает с фактическим

Кому подходит

Тем, кто меняет профессию с нуля

Школа прямо пишет, что техническое образование для старта не требуется, и программа это подтверждает: первые двенадцать модулей из тридцати двух посвящены программированию с самого начала, включая установку Python и работу с командной строкой. Истории выпускников на странице подобраны под ту же мысль: инженер-строитель, госслужащий, менеджер ресторана.

Аналитикам, которым нужно машинное обучение

Если SQL и Excel уже освоены, ценность курса в средней и поздней части: алгоритмы классификации и кластеризации по отдельным модулям, временные ряды с авторегрессионными моделями, конструирование признаков и упаковка решения в контейнер.

Специалистам из банков и ритейла

Школа отдельно раскладывает применение по отраслям: прогноз спроса и управление ассортиментом в ритейле, кредитоспособность, антифрод и риски в банкинге. Практические датасеты подобраны в ту же сторону, включая банковский скоринг и прогноз спроса на такси.

Тем, кому важна гарантия

Обещание сформулировано жёстче обычного и вынесено в договор: 78 процентов выпускников находят работу, остальным школа возвращает деньги. Плюс программа содействия с разбором резюме, подготовкой к собеседованиям и отправкой резюме компаниям-партнёрам.

Кому курс не подойдёт

  • тем, кто идёт в глубокое обучение, компьютерное зрение или обработку естественного языка: в основной программе этого нет, TensorFlow и Keras доступны только на тарифе «Мастер» через партнёрскую школу
  • действующим аналитикам с Python и SQL: первую треть программы вы пройдёте за неделю, а ради оставшегося дешевле взять специализированный курс по машинному обучению
  • тем, кому нужны живые занятия и группа: формат записанный, живого общения в тарифе всего четыре консультации, включая одну с кадровым специалистом

Чем отличается от других курсов направления

В направлении Аналитика курс стоит между программами Яндекс Практикума и заметно дешевле большинства из них: Инженер данных с нуля там стоит 169 500 рублей за год, ML-инженер 192 000 за год, ML-инженер с опытом 145 000 за четыре месяца, Инженер данных 119 500 за полгода, а TeachMeSkills просит 100 000 за шесть с половиной месяцев. Разница в предмете: инженер данных строит хранилища и конвейеры, а здесь готовят специалиста, который сам обучает модели, и программа шире по охвату, от Linux и ООП до Docker и CI/CD. Отличия в пользу Eduson: бессрочный доступ с обновлениями вместо доступа на срок обучения, куратор на год, беспроцентная рассрочка на 24 месяца, документ о повышении квалификации и гарантия возврата денег с названным процентом трудоустройства. Любопытная деталь: TeachMeSkills, чей курс стоит в соседях, здесь же выступает партнёром Eduson и даёт модуль Machine Learning на старшем тарифе. Слабое место в сравнении с Практикумом: там сильнее живая часть с ревью кода и наставниками, а здесь всё записанное, и глубокое обучение в основной тариф не входит.

Обзор курса

Кто стоит за курсом

Состав преподавателей здесь сильный и, что важнее, действующий. Александр Ермоленко и Демид Гаибов из Сбера и Альфа-Банка, Александр Сенин из Альфа-Банка, победитель хакатонов VTB Data Fusion Contest и хакатона VK, участвует в обучении стажёров. Георгий Смирнов, разработчик нейронных сетей Альфа-Банка, выпускник МГУ. Эльвира Асташкина, старший специалист по большим данным Microsoft, и Алексей Подкидышев, инженер машинного обучения в Microsoft Edge Shopping. Наталия Титова, руководитель направления продуктовой аналитики МТС Банка, десять с лишним лет в аналитике, автор курсов НИУ ВШЭ. Александра Корнеева, аналитик-разработчик Avito. Олег Сидоршин из рекомендательных систем, выступал на Yandex Days и ODS DataFest. Джамиль Закиров, технический директор с опытом в компьютерном зрении. Школа заявляет десять преподавателей, а имён на странице больше, причём биографии частично перепутаны местами: у одного эксперта описание в мужском роде при женском имени, а несколько блоков с опытом висят вообще без владельца.

Как устроена нагрузка

Формат асинхронный, жёстких дедлайнов нет, темп свой, доступ бессрочный. Учебные форматы разнообразнее, чем на других курсах школы: видеолекции, лонгриды, воркбук, интерактивная песочница с задачами прямо в браузере, тренажёры, симулятор навыков и отдельный карьерный тренажёр по этапам поиска работы. Практических задач с кодом в двух программистских модулях 28 и 34, в статистике 10 практических заданий и 14 лонгридов, в базах данных 19 видеолекций, в разведочном анализе 6 заданий. Всего школа обещает больше сорока бизнес-кейсов, заданий и тренажёров и до одиннадцати проектов в портфолио с реальными датасетами. В тариф PRO входят пять дополнительных модулей по алгоритмам, бэкенду, асинхронности, API и развёртыванию приложений, три консультации с практикующими экспертами и одна с HR-специалистом из сферы аналитики. Куратор закреплён на 365 дней и, по обещанию школы, отвечает в течение десяти минут, но его роль описана как помощь с платформой и структурой курса, а не проверка работ.

Что входит в стоимость

За 136 395 рублей вместо 340 988 вы получаете все 32 модуля, пять дополнительных модулей тарифа PRO, до одиннадцати проектов в портфолио, симуляторы и карьерный тренажёр, три экспертные консультации и одну с кадровым специалистом, год личного куратора, техподдержку платформы, бессрочный доступ к материалам и обновлениям, участие в программе содействия трудоустройству с гарантией возврата денег и два документа. Отдельно даётся большой набор материалов: конспекты по алгоритмам машинного обучения, кейсы с реальными датасетами, конспекты по инженерии признаков, материалы по прогнозированию временных рядов с библиотекой ETNA и нейросетями DeepAR и N-BEATS, гайд по Kaggle и подключению к GitHub из Visual Studio Code, саммари 28 книг. Оплата одним платежом, беспроцентной рассрочкой на 24 месяца по 5 683 рублей в месяц или по счёту от юридического лица. Налоговый вычет 13 процентов школа помогает оформить.

Где программа проседает

Первое: глубокого обучения в основной программе почти нет. Нейросети упоминаются в модуле про введение в машинное обучение и в прикладном модуле про ИИ в рабочих задачах, а TensorFlow, Keras и полноценный курс Machine Learning идут только на тарифе «Мастер» через партнёрскую школу TeachMeSkills. Компьютерного зрения и обработки естественного языка в списке модулей нет вовсе. Второе: числовая неразбериха, описанная выше, и невидимый третий тариф. Третье: неясно, кто проверяет работы. Куратор описан как помощник по платформе, про экспертную проверку домашних заданий, в отличие от других курсов школы, на этой странице не сказано. Четвёртое: платёж по рассрочке в тарифной таблице указан как 8 750 и 25 000 рублей в месяц, что не совпадает с фактическим 5 683, причём ровно те же числа стоят на другой странице школы, то есть блок общий и не связан с этим курсом.

Кому это не нужно

Тем, кто целится в глубокое обучение, компьютерное зрение или обработку языка: в основной программе этого нет, нужен тариф «Мастер» или другая школа. Действующим аналитикам с Python и SQL: первые двенадцать модулей из тридцати двух вы пройдёте за неделю, а ради оставшегося дешевле взять специализированный курс по машинному обучению. И тем, кто рассчитывает на живые занятия с преподавателем: формат записанный, живого в нём только четыре консультации.

Программа курса

1Введение и основы программирования
Как быстро погружаться в новую тему и конспектировать, знакомство с профессией и связью больших данных с искусственным интеллектом, устройство проектов. Дальше логика и типы данных, выражения, ветвления, циклы и функции, рекурсивный и итеративный процессы. 5 видеолекций, 5 тренажёров, 3 лонгрида и воркбук.
2Python и рабочее окружение
Установка Python и выбор редактора кода, стандарты оформления, система контроля версий Git и GitHub, первый код. Отдельный модуль по Linux: устройство операционной системы, командная оболочка, скрипты Bash, работа с удалёнными серверами и логами. 13 видеолекций, практическое задание, лонгрид и инструкция.
3Python: типы данных, функции, ООП и качественный код
Числа, строки и булевы переменные, коллекции: списки, кортежи, множества и словари. Функции с аргументами, args и kwargs, глобальные и локальные переменные. Условия, циклы и рекурсии. Модули os, sys, math, glob, time и datetime, работа с файлами. Углублённое программирование: лямбда-функции, comprehensions, итераторы, генераторы, исключения, регулярные выражения. Объектно-ориентированное программирование с инкапсуляцией, наследованием и полиморфизмом. Дебаггинг, рефакторинг, оптимизация и управление зависимостями. 68 практических задач с кодом в интерактивной песочнице.
4Статистика и аналитика для бизнеса
Случайные события и вероятности, случайные величины и распределения, генеральная совокупность и выборка, описательная статистика, оценка параметров распределения и подбор визуализации. Дальше алгоритм PDAR, процесс анализа данных и формулировка аналитической задачи для бизнеса. 14 лонгридов и 10 практических заданий.
5Базы данных и подготовка данных
Подключение, настройка и проектирование баз данных, функции PostgreSQL, SQL-запросы с агрегирующими функциями, подзапросами и оконными функциями, работа с базами из Python. Затем сбор, структурирование и предобработка данных, оценка их качества, парсинг веб-страниц и анализ через Pandas Profiling. 19 видеолекций и 2 практических задания.
6Разведочный анализ и математика для машинного обучения
Оценка центрального положения и вариабельности данных, визуализация, корреляционный и дисперсионный анализ, 6 практических заданий. Дальше матрицы, векторы, линейные и нелинейные операции, пределы, производные и интегралы, линейные уравнения и основы регрессии.
7Машинное обучение по алгоритмам
Введение в машинное обучение, нейросети, метод главных компонент и выбор предикторов. Линейная регрессия с реализацией на Python, scikit-learn и работой на Kaggle. Классификация: k-ближайших соседей, опорные векторы, логистическая регрессия и оценка качества, 3 практических задания. Байесовский классификатор, деревья решений, случайный лес. Кластеризация методами k-средних, DBSCAN и HDBSCAN. Прогнозирование временных рядов: декомпозиция на тренд, сезонность и шум, библиотека ETNA, проверка стационарности, модели экспоненциального сглаживания, SARIMAX, TBATS и Prophet. Конструирование признаков.
8Инженерная часть, нейросети и трудоустройство
Гибкие методологии Agile и Scrum, жизненный цикл разработки, каскадная модель, системы управления задачами Trello, Asana и Jira, 3 тренажёра. Виртуализация и контейнеризация в Docker. Практики DevOps, непрерывная интеграция и развёртывание, конвейеры сборки и доставки кода. Нейросети в Excel, Google Sheets и рабочих инструментах, сборка личного ИИ-помощника, 6 лонгридов. Завершает программу блок про резюме, портфолио, тестирование, собеседования и старт карьеры.
Записаться на курс

Чему вы научитесь

  • программировать на Python: типы данных и коллекции, функции, генераторы, исключения, регулярные выражения, классы и ООП
  • работать в Linux, писать скрипты Bash, управлять удалёнными серверами и вести код в Git и GitHub
  • проектировать базы данных и писать SQL-запросы в PostgreSQL с агрегатами, подзапросами и оконными функциями
  • собирать, очищать и парсить данные, оценивать их качество и проводить разведочный анализ с корреляцией и дисперсией
  • строить и оценивать модели: линейная регрессия, k-ближайших соседей, опорные векторы, логистическая регрессия, байесовский классификатор, деревья решений, случайный лес
  • находить скрытые группы в данных методами k-средних, DBSCAN и HDBSCAN
  • прогнозировать временные ряды: декомпозиция, проверка стационарности, ETNA, SARIMAX, TBATS и Prophet
  • улучшать модели через конструирование признаков и доводить решение до эксплуатации через Docker и конвейеры сборки

Как проходит обучение

Видеолекции, лонгриды и песочница

Форматы разнообразнее, чем на других курсах школы: записанные лекции, лонгриды, воркбук и интерактивная песочница, где задачи с кодом решаются прямо в браузере. Только в двух программистских модулях таких задач 62.

Симуляторы и тренажёры

Симулятор навыков превращает теорию в опыт, тренажёры учат считать метрики бизнеса и работать со сложными формулами, отдельный карьерный тренажёр проводит по этапам поиска работы и подготовки к собеседованию.

Проекты и реальные датасеты

До 11 проектов в портфолио и больше сорока бизнес-кейсов, заданий и тренажёров. Датасеты прикладные: прогноз спроса на такси, цены на недвижимость в Калифорнии, банковский скоринг. Отдельно даётся гайд по платформе Kaggle.

Консультации с экспертами

В тариф PRO входят три консультации с практикующими специалистами и одна с HR-специалистом из сферы аналитики данных. Схема описана так: вы оставляете запрос, школа подбирает эксперта под задачу, он заранее изучает данные и предлагает готовое решение, после созвона остаётся план внедрения.

Куратор на год

Личный куратор закреплён на 365 дней и, по обещанию школы, отвечает в течение десяти минут. Его роль описана как помощь со структурой курса и работой с платформой. Проверяет ли кто-то практические работы, на странице не сказано.

Помощь с трудоустройством

Школа заявляет гарантию трудоустройства: обязательства закреплены договором или возвратом денег.

Со страницы курса: «Найдёте работу, или вернём деньги. 78% выпускников Эдюсон находят работу, остальным возвращаем деньги, это зафиксировано в договоре. Как работает программа «Содействие трудоустройству»: поможем составить резюме и оформить портфолио, вы подготовите резюме с учётом специфики индустрии и разместите его»

Часто задаваемые вопросы

Сколько на самом деле длится курс?

Однозначного ответа страница не даёт, и это её главная проблема. В заголовке обещают освоить профессию за 8 месяцев, в каталоге указано 9, в ответах на вопросы школа пишет про 6 месяцев, в блоке стоимости стоят 8 месяцев и 207 академических часов при 258 уроках, а в тарифной таблице базовый тариф это 8 месяцев, 270 с лишним уроков и 169 часов, старший 9 месяцев, 280 с лишним уроков и 199 часов. В шапке программы при этом написано про 200 с лишним часов. Дедлайнов нет, темп свой, доступ бессрочный, так что практический ориентир только один: около двух сотен часов.

Что означает гарантия трудоустройства?

Школа формулирует так: 78 процентов выпускников Эдюсон находят работу, остальным возвращаются деньги, и это зафиксировано в договоре. Программа содействия трудоустройству включает помощь с резюме и портфолио и их размещение, подготовку к собеседованиям с разбором типичных тестовых заданий и приёмов нанимающих менеджеров, а также отправку резюме компаниям-партнёрам, среди которых названы Сбер, М.Видео и МТС. Условия возврата на странице не раскрыты, поэтому договор нужно прочитать до оплаты.

Нужна ли математическая подготовка?

Школа отвечает, что специальных знаний для старта не нужно и техническое образование не требуется. В программе есть отдельные модули: теория вероятностей и математическая статистика на 14 лонгридов и 10 заданий и математика для машинного обучения с матрицами, векторами, производными и интегралами. То есть недостающее дают внутри курса, но приготовьтесь, что эти модули будут самыми тяжёлыми.

Чем тариф PRO отличается от базового?

По тарифной таблице старший тариф добавляет месяц обучения, пять дополнительных модулей по алгоритмам, бэкенду, асинхронности, API и развёртыванию приложений, три консультации с практикующими экспертами, одну консультацию с HR-специалистом из аналитики и гарантию возврата денег при отсутствии работы. Существует и третий тариф, «Мастер», который на странице упоминается, но в сравнении не показан: на нём даются девять консультаций и курс Machine Learning от партнёрской школы TeachMeSkills с TensorFlow и Keras и дополнительным проектом в портфолио.

Учат ли нейросетям и глубокому обучению?

В ограниченном объёме. Нейросети упоминаются в модуле про введение в машинное обучение и подробно разбираются в прикладном ключе: промпты, генерация и документирование кода через ИИ, аналитика в Excel и Google Таблицах через ИИ, сборка личного помощника. Отдельный блок про полный ИИ-стек аналитика с созданием агентов и автоматизацией через n8n, Make и Zapier помечен звёздочкой, то есть привязан к тарифу. Полноценное глубокое обучение с TensorFlow и Keras доступно только на тарифе «Мастер» через партнёра.

Какие документы выдают?

Школа обещает два документа: удостоверение о повышении квалификации установленного образца и диплом Эдюсон о прохождении курса с уникальным номером, печатью Академии и подписью её основателя. Образовательная деятельность ведётся по государственной лицензии номер 00374370 от 27 мая 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы, поэтому оформляется налоговый вычет 13 процентов, и школа обещает помочь с документами.

Сколько зарабатывает специалист по большим данным?

Школа приводит данные Хабр Карьеры: средняя зарплата в России в 2026 году 249 166 рублей в месяц, при этом сразу после курса указано 125 200 рублей, с опытом от года до трёх 249 100 и свыше трёх лет 360 000. Это рыночная статистика, а не доход выпускников школы. Обратите внимание на противоречие: в шапке страницы обещают зарабатывать в среднем 250 тысяч рублей, тогда как собственная таблица школы называет для позиции после курса вдвое меньшую цифру.

Какие материалы остаются после курса?

Доступ к курсу и всем обновлениям бессрочный, и школа регулярно дополняет программу. Помимо уроков остаются шаблоны и конспекты: разборы алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации, кейсы с реальными датасетами, конспекты по инженерии признаков, материалы по прогнозированию временных рядов с библиотекой ETNA и нейросетями DeepAR и N-BEATS, конспекты по разворачиванию приложений и организации кода, гайд по Kaggle и подключению к GitHub из Visual Studio Code, а также саммари 28 книг по аналитике и продуктивности.

Отзывы о курсе «Data scientist: тариф PRO»

4.7 3 отзыва
5★2
4★1
3★0
2★0
1★0
НикитаТомск31.05.2026
Достоинства: рассрочка на 24 месяца и доступ навсегда, возвращаюсь к модулям про ML как к справочнику
Недостатки: много общих модулей про то, как учиться
Учился параллельно с работой, растянул почти на год. Гарантия в договоре есть, но мне не понадобилась: оффер получил до окончания программы. Материалы по временным рядам и признакам до сих пор использую.
👍 0👎 0
ВиталийСаратов11.05.2026
Достоинства: песочница с задачами прямо в браузере и модули про Linux, Docker и CI/CD, которых обычно в курсах по данным нет
Недостатки: глубокого обучения в моём тарифе не оказалось, за нейросетями пришлось идти отдельно
Пришёл из тестирования, Python знал на уровне скриптов. Первые модули пролетел быстро, а вот статистика и математика для машинного обучения дались тяжело, сидел по два вечера над одним лонгридом. Зато дальше пошло: классификация и деревья разобраны нормально, с оценкой качества модели, а не по верхам. Больше всего порадовал инженерный блок: после Docker и конвейеров сборки я перестал бояться слова продакшн. Портфолио собрал из восьми проектов, на собеседованиях спрашивали именно про временные ряды, а этот модуль тут подробный. Работу нашёл через четыре месяца после выпуска.
👍 0👎 0
ДарьяПермь27.03.2026
Достоинства: преподаватели действующие, консультации с экспертом реально по моей задаче, а не общие слова
Недостатки: на странице шесть разных цифр про длительность и часы, я до сих пор не понимаю, сколько именно в курсе часов
Работала кредитным аналитиком, хотела в моделирование рисков. Программа даёт нужное: SQL с оконными функциями, разведочный анализ, классификация, случайный лес. Кейс с банковским скорингом пригодился прямо на собеседовании. Из минусов помимо путаницы с цифрами: непонятно, кто проверяет практику. Куратор помогает с платформой и отвечает быстро, но код мой никто не ревьюил, я показывала его знакомому разработчику. И тарифов на самом деле три, а сравнивают на сайте только два.
👍 0👎 0

Все отзывы о Eduson Academy →

Оставить отзыв о курсе

Расскажите, как проходило обучение: что понравилось, что нет, помог ли курс в работе. Публикуем после проверки, рекламные тексты и анонимные жалобы без подробностей не пропускаем.

Оценка:

Отправляя отзыв, вы соглашаетесь на публикацию имени и города рядом с текстом. Курс: «Data scientist: тариф PRO».

Похожие курсы по направлению

karpov.courses 4.5 · 2 отзыва

Аналитика больших данных i

Вы научитесь решать аналитические задачи на продвинутом уровне: строить BI-системы, проектировать хранилища, ставить онлайн-эксперименты и обучать модели. Сможете…

📅 Длительность: 24 мес. 🚀 Старт: в любое время ★ 9/10
Цена 310 000 ₽
Подробнее о курсе
karpov.courses 4.7 · 3 отзыва

Инженер машинного обучения i

Вы научитесь строить модели машинного обучения от классических алгоритмов до основ глубокого обучения. Сможете собрать в портфолио сквозной…

📅 Длительность: 7 мес. 🚀 Старт: в любое время 📜 Сертификат школы 💼 Трудоустройство ★ 8.8/10
от 6 958 ₽/мес. или сразу 119 000 ₽ -12%
Подробнее о курсе
SkillFactory 4.5 · 2 отзыва

Онлайн-магистратура МИФИ «Машинное обучение» i

Вы научитесь строить модели машинного обучения и доводить их до работающих сервисов и продуктов. Сможете выбрать трек, от…

🚀 Старт: в любое время ★ 8.8/10
Цена 230 000 ₽
Подробнее о курсе
karpov.courses 4.5 · 2 отзыва

Симулятор A/B-тестов i

Вы научитесь проводить A/B-тесты, результатам которых можно верить: считать размер выборки, ловить подглядывание, разрешать конфликты метрик и ускорять…

📅 Длительность: 3 мес. 🚀 Старт: в любое время 📜 Сертификат школы ★ 8.7/10
от 3 217 ₽/мес. или сразу 55 000 ₽ -16%
Подробнее о курсе
Яндекс Практикум 4.5 · 2 отзыва

ML-инженер i

Вы научитесь профессии ML-инженера последовательно: писать SQL-запросы и готовить данные в pandas, проводить исследовательский анализ, обучать линейные и…

📅 Длительность: 1 г. 🚀 Старт: в любое время 📜 Диплом о профессиональной переподготовке 💼 Трудоустройство ★ 8.7/10
от 7 838 ₽/мес. или сразу 192 000 ₽
Подробнее о курсе
karpov.courses 4.7 · 3 отзыва

Аналитик данных i

Вы научитесь писать SQL-запросы, считать статистику и доводить данные до бизнес-выводов. Сможете собрать портфолио из десятка проектов и…

📅 Длительность: 6 мес. 🚀 Старт: в любое время 💼 Трудоустройство ★ 8.7/10
от 5 204 ₽/мес. или сразу 89 000 ₽ -10%
Подробнее о курсе
Яндекс Практикум 4.5 · 2 отзыва

Аналитик данных i

Вы научитесь собирать данные SQL-запросами, чистить их в Pandas, строить дашборды в DataLens и считать продуктовые метрики. Сможете…

📅 Длительность: 8 мес. 🚀 Старт: в любое время 📜 Диплом о профессиональной переподготовке 💼 Трудоустройство ★ 8.7/10
от 4 960 ₽/мес. или сразу 121 500 ₽
Подробнее о курсе
karpov.courses 4.5 · 2 отзыва

Финансовая аналитика 2.0: от Excel к BI-системам i

Вы научитесь строить стратегию на данных и работать с операционными метриками, не ограничиваясь таблицей. Сможете собрать финансовую модель,…

📅 Длительность: 3 мес. 🚀 Старт: в любое время 📜 Удостоверение о повышении квалификации ★ 8.6/10
Цена 119 000 ₽ -12%
Подробнее о курсе
от 5 683 ₽/мес −12%
Перейти
2026 RS