Яндекс Практикум 4.5 · 2 отзыва Обновлено 31.08.2026

Специалист по Data Science

Базовый тариф профессии «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме: 13 месяцев по странице школы при нагрузке около 15 часов в неделю, 17 проектов в портфолио, 111 часов теории и 404 часа практики. Двадцать три спринта ведут от SQL и Python через исследовательский анализ, ООП и Git к линейным моделям, решающим деревьям, случайному лесу, градиентному бустингу и обучению без учителя, затем к внедрению и мониторингу моделей в Airflow, проверке гипотез и A/B-тестам, а перед выпуском идёт спринт повторения перед собеседованиями. Модуль по нейросетям на 25 часов входит в цену. На выходе диплом о профессиональной переподготовке при наличии среднего профессионального или высшего образования, доступ в Мастерскую и карьерный центр: месяц подготовки и до 8 месяцев активного поиска.

📜 Диплом о профессиональной переподготовке 💼 Трудоустройство 📅 Старт с 3 сентября
от 6 879 ₽/мес
168 500 ₽
Перейти на сайт курса
  • 📅 Старт: с 3 сентября
  • ✓ Рассрочка без переплат
  • ✓ Диплом о профессиональной переподготовке
  • ✓ Помощь с трудоустройством

Перейдёте на сайт Яндекс Практикум

Длительность1 г.
ФорматОнлайн
УровеньНачинающий
Стартс 3 сентября
ДокументДиплом о профессиональной переподготовке
A/B-тестирование SQL-запросы Анализ данных Машинное обучение Основы Python Промпт-инжиниринг Работа с базами данных Статистика и вероятность Airflow Git Matplotlib NumPy Pandas Python Scikit-learn SQL

Мнение редакции

8.6/10

Это самый длинный и самый тяжёлый курс из шести профессий, что мы разбирали в этой партии: 404 часа практики против 111 часов теории и 17 проектов, каждый из которых смотрит живой ревьюер. Соотношение говорит само за себя. Здесь не рассказывают про машинное обучение, здесь заставляют его делать, причём четыре раза подряд возвращаясь к одному циклу: предобработка, обучение, метрики, интерпретация.

Структура выстроена как настоящий путь специалиста. Первые четыре спринта это SQL с оконными функциями и витриной данных, следующие пять Python, Pandas, EDA, ООП и Git. Только к десятому спринту начинается собственно ML, и дальше он идёт последовательно: линейные модели, метод опорных векторов, решающее дерево, случайный лес, бустинг, обучение без учителя. Двадцать третьим спринтом стоит повторение перед собеседованиями с алгоритмическими задачами, SQL, статистикой и теорией ML. Такого блока нет ни у одного из соседних курсов школы, и на практике он стоит дороже ещё одного проекта в портфолио.

Границы базового тарифа проходят ровно там, где начинается модный слой профессии. Глубокое обучение с PyTorch, нейросети для текстов с BERT, GPT и Hugging Face, рекомендательные системы, MLflow и обработка больших данных через PySpark лежат в расширенном варианте, который в каталоге стоит 212 500 рублей. При этом карточка базового тарифа на самой странице обещает эти пять модулей как свои. Верить надо подробной программе: там они стоят под заголовком «Расширенный тариф», начиная с двадцать четвёртого спринта.

Отдельная путаница со сроком. Каталог показывает и базовый, и расширенный вариант как программу на год, а страница школы называет 13 месяцев у базового и 17 у расширенного. Разница между тарифами по факту это четыре месяца, пять проектов, 33 часа теории и 117 часов практики, и обещание «уложиться в год» здесь не выполняется ни в одном из вариантов.

Вердикт: самая длинная профессия линейки: 23 спринта от SQL до градиентного бустинга, 17 проектов и отдельный спринт повторения перед собеседованиями, но глубокое обучение, рекомендательные системы, MLflow и большие данные вынесены в расширенный тариф за 212 500 рублей.

Плюсы

  • 404 часа практики против 111 часов теории и 17 проектов, каждый из которых вручную проверяет ревьюер
  • классический ML разобран последовательно: линейные модели, метод опорных векторов, деревья, случайный лес, бустинг, обучение без учителя
  • четыре спринта SQL с оконными функциями, ad-hoc-задачами и витриной данных до того, как начнётся Python
  • отдельный спринт повторения перед собеседованиями: алгоритмы, SQL, статистика и теория ML с автопроверкой
  • внедрение и мониторинг моделей в Airflow есть уже в базовой программе, а не только в расширенной
  • модуль по нейросетям на 25 часов входит в цену, диплом о профессиональной переподготовке и карьерный центр на девять месяцев

Минусы

  • программы трудоустройства не будет, если курс оплачивает работодатель: карьерный центр отключается вместе с корпоративной оплатой
  • карточка базового тарифа обещает большие данные, MLflow, нейросети для изображений и текстов и рекомендательные системы, а программа кладёт их в расширенный тариф за 212 500 рублей
  • срок расходится с каталогом: там и базовый, и расширенный вариант показаны как год, а школа называет 13 и 17 месяцев
  • 515 часов за 13 месяцев по 15 часов в неделю посчитаны впритык: это самая тяжёлая программа линейки, а зарплатный ориентир в 115 000 рублей взят по рынку, а не по выпускникам

Кому подходит

Тем, кто входит в Data Science с нуля

Школа отвечает прямо: специальные навыки или опыт не нужны, программа стартует с работы с базами данных и синтаксиса Python.

Тем, кто целится в классический ML

Линейные модели, деревья, ансамбли, бустинг, кластеризация и метрики закрывают типовое требование к junior-специалисту по данным.

Тем, кто готов к длинной дистанции

13 месяцев и 404 часа практики: это не быстрый вход, а последовательное обучение с 17 проверяемыми проектами.

Аналитикам, которые хотят перейти в моделирование

Первые четыре спринта SQL и блок исследовательского анализа дают перекрытие с аналитикой, дальше начинается собственно ML.

Кому курс не подойдёт

  • тем, за кого платит работодатель и кому нужен карьерный центр: при корпоративной оплате программы трудоустройства не будет
  • тем, кому нужны глубокое обучение, PyTorch, трансформеры и рекомендательные системы: это расширенный тариф
  • тем, кто рассчитывает уложиться в год: базовый тариф школа описывает как 13 месяцев, а не как программу на год

Чем отличается от других курсов направления

Соседи по направлению «Data Science» в каталоге устроены иначе. У Слёрма это короткие технические программы: «Наука о данных: введение в машинное обучение» за 35 000 рублей и «Data Science» за те же 35 000 рублей, обе без указания срока и без карьерной части. У Merion Academy это «Data Science с нуля» за 27 620 рублей за 4 месяца и два комплекта, вместе с продвинутым Python за 35 500 рублей и вместе с курсом программиста за 42 760 рублей. Разница не только в цене: за четыре месяца невозможно пройти путь от SQL до градиентного бустинга с семнадцатью проверяемыми проектами, и диплома о профессиональной переподготовке с карьерным центром там тоже нет. Настоящий конкурент этой карточки лежит на той же странице школы: расширенный тариф в каталоге стоит 212 500 рублей. За разницу вы получаете большие данные с PySpark, MLflow, глубокое обучение на PyTorch, нейросети для текстов с BERT и GPT, рекомендательные системы и проектный месяц с наставником, то есть плюс 5 проектов, 33 часа теории и 117 часов практики. Базовый вариант за 168 500 рублей даёт ту же профессию, тот же диплом и тот же карьерный центр, но заканчивается на классическом машинном обучении.

Обзор курса

Что это за тариф

В каталоге курс идёт как «Специалист по Data Science» на год за 168 500 рублей, старт с 3 сентября. Страница школы описывает базовый тариф иначе: 13 месяцев обучения, 17 проектов в портфолио, 111 часов теории и 404 часа практики. Вход с нуля, ориентир выпускника это позиция junior. Бесплатная часть занимает 8 часов и 98 первых уроков, за прохождение дают скидку. Зарплатная шкала со ссылкой на Хабр Карьеру: 115 000 рублей у junior, 243 000 у middle, 363 000 у senior.

Что внутри программы

Спринты с первого по четвёртый это SQL: работа с СУБД, типы данных, фильтрация и агрегация, группировка, пропуски и дубликаты, присоединение таблиц, операции множеств и подзапросы, дата и время, оконные агрегирующие и ранжирующие функции, аналитические функции, ad-hoc-задачи и большой проект с витриной данных. Спринты с пятого по девятый дают Python и работу с данными: синтаксис, коллекции, функции, затем Pandas с индексацией, пропусками, дубликатами и категоризацией, исследовательский анализ с описательной статистикой, взаимосвязями переменных и сводными таблицами, командная строка, виртуальное окружение, Git и принципы ООП, большой проект с рекомендациями бизнесу. С десятого спринта начинается машинное обучение: критерии качества моделей, линейная регрессия и scikit-learn, кросс-валидация и логистическая регрессия, метод опорных векторов, калибровка классификаторов, многоклассовая классификация и отбор признаков, большой проект по линейным моделям. Дальше нелинейные модели: KNN и решающие деревья с Optuna, ансамблирование, бэггинг, Random Forest, стекинг, дисбаланс классов, градиентный бустинг с интерпретацией и векторизацией текстов, обучение без учителя с PCA, t-SNE, k-means и DBSCAN, проект по моделям на основе деревьев. Девятнадцатый спринт это внедрение и мониторинг: жизненный цикл модели, Airflow, батч-инференс и мониторинг. Двадцатый и двадцать первый отданы статистике и A/B-тестам, двадцать второй большому проекту по тестированию моделей в продакшен-среде, двадцать третий повторению перед собеседованиями. Завершает базовый тариф итоговый проект на полный цикл работы над моделью.

Как устроена нагрузка

Курс нарезан на спринты по 2-3 недели, внутри спринта учиться можно когда удобно, главное успеть к дедлайну. Заявленная нагрузка около 15 часов в неделю, и при 515 часах теории и практики за 13 месяцев это честная арифметика без запаса. Теория лежит в интерактивном учебнике и подаётся через практику, наставники ведут вебинары и помогают в чате, ревьюеры вручную проверяют проекты и пишут комментарии, кураторы следят за сроками. Есть чат курса, каникулы и возможность согласовать новый дедлайн с куратором.

Чего в базовом варианте нет

Пяти блоков расширенного тарифа. Обработки больших данных: архитектура PySpark, хранение, предобработка со Spark Structured API, SQL в PySpark и оптимизация. Трекинга экспериментов в MLflow с логированием параметров, метрик и моделей. Введения в глубокое обучение: архитектура нейросети, полносвязные и свёрточные сети, PyTorch, проект с классификацией изображений. Нейросетей для текстов: векторное представление слов, рекуррентные сети, трансформеры, BERT и GPT, предобученные модели с Hugging Face. Рекомендательных систем с контентными, коллаборативными и гибридными моделями и инференсом. Плюс проектный месяц на два проекта с наставником над реальной бизнес-задачей. Вместе это 4 месяца, 5 проектов, 33 часа теории и 117 часов практики. Расширенный вариант в каталоге стоит 212 500 рублей. Базового тарифа хватит для junior-вакансии классического ML: там спрашивают SQL, pandas, EDA, линейные модели, деревья и бустинг, метрики и умение объяснить выбор. Доплачивать 44 000 рублей стоит, если вы целитесь в компьютерное зрение, обработку текста или рекомендации, то есть туда, где без нейросетей разговора не будет.

Что на выходе

Диплом о профессиональной переподготовке, официальный документ установленного образца, школа работает по государственной лицензии. Условие названо прямо: диплом получают те, у кого есть среднее профессиональное или высшее образование, остальным вышлют сертификат о прохождении курса, а без выполненного итогового проекта электронную справку об обучении с перечнем модулей. Карьерный центр идёт в два шага: месяц подготовки резюме и сопроводительных писем с HR-экспертами, тренировка технических собеседований, затем до 8 месяцев активного поиска с доступом к платформе Карьера и вакансиям более чем 500 партнёров. Отдельно есть Мастерская, агентство внутри Практикума, где студенты берут настоящие заказы от бизнеса и НКО.

Деньги

Базовый тариф стоит 168 500 рублей, фид отдаёт платёж 6 879 рублей в месяц по длинному графику. Беспроцентная рассрочка от банка идёт ровно столько, сколько длится обучение, первый платёж через месяц, отдельно есть кредит на 3-36 месяцев и Яндекс Сплит. При оплате всей суммы сразу школа обещает выгоду до 20 %, можно вернуть 13 % через налоговый вычет. Возврат при отказе: до старта потока возвращают всю сумму, после старта возможен частичный возврат по 7 пункту оферты. Работодатель может оплатить всё или разделить сумму, например 50/50 или 75/25, но именно эта опция отключает программу трудоустройства.

Где программа проседает

Первое: программы трудоустройства не будет при оплате работодателем, и сказано это в ответах на вопросы, а не в описании тарифа. Второе: карточка базового тарифа приписывает ему пять модулей, которые в подробной программе относятся к расширенному варианту. Третье: срок расходится с каталогом, где и базовый, и расширенный тариф показаны как программа на год, тогда как школа называет 13 и 17 месяцев. Четвёртое: 13 месяцев по 15 часов в неделю это дольше и тяжелее любой другой профессии Практикума из этой линейки, а зарплатный ориентир в 115 000 рублей у junior взят по рынку с Хабр Карьеры и выпускнику ничего не обещает.

Итог

Самая основательная программа по машинному обучению из тех, что школа продаёт как профессию с нуля: четыре спринта SQL, пять на Python и данные, девять на классический ML от линейной регрессии до бустинга и кластеризации, внедрение через Airflow, статистика с A/B-тестами и отдельный спринт подготовки к собеседованиям. За 168 500 рублей это 17 проверенных проектов, 25 часов по нейросетям без доплаты, диплом о переподготовке и карьерный центр. Расширенный тариф нужен тем, кому по вакансии положены PyTorch, трансформеры и рекомендательные системы, остальным он просто добавит четыре месяца.

Программа курса

1SQL: извлечение, обработка и анализ данных
Четыре спринта: работа с СУБД, типы данных, фильтрация и агрегация, пропуски и дубликаты, присоединение таблиц, операции множеств и подзапросы, дата и время, оконные и аналитические функции, ad-hoc-задачи. Завершается большим проектом с витриной данных.
2Python, Pandas и исследовательский анализ
Синтаксис Python, коллекции и функции, затем Pandas: обзор данных, индексация, фильтрация, пропуски, дубликаты, категоризация. Дальше объединение датафреймов, описательная статистика, взаимосвязь переменных, сводные таблицы и визуализация. Два проекта.
3Инструменты разработки, ООП и большой проект по Python
Командная строка и терминал, виртуальное окружение, Git, парадигмы программирования и принципы ООП, класс предобработки данных в репозитории. Большой проект: исследовательский анализ с рекомендациями бизнесу и презентацией.
4Линейные модели машинного обучения
Три спринта: критерии качества моделей, линейная регрессия и scikit-learn, предобработка под обучение, кросс-валидация, логистическая регрессия и метрики классификации, метод опорных векторов, калибровка классификаторов, многоклассовая классификация, отбор признаков. Четыре проекта, включая большой проект по линейным моделям.
5Деревья, ансамбли и градиентный бустинг
KNN и решающие деревья, обобщающая способность, гиперпараметры и Optuna, ансамблирование, бэггинг, Random Forest, стекинг, валидация данных с временной структурой, дисбаланс классов, градиентный бустинг с интерпретацией и векторизацией текстов. Три проекта плюс проект по моделям на основе деревьев.
6Обучение без учителя
Задачи обучения без учителя, снижение размерности через PCA и t-SNE, кластеризация k-means и DBSCAN. Проект: кластеризация с визуализацией через t-SNE.
7Внедрение, статистика и A/B-тесты
Жизненный цикл моделей, знакомство с Airflow, батч-инференс и мониторинг, затем теория вероятностей, распределения, проверка гипотез и множественная проверка, A/B-тесты с расчётом размера выборки, тестом Манна-Уитни и Z-тестом пропорций. Завершается большим проектом по тестированию моделей в продакшен-среде.
8Нейросети, повторение и итоговый проект
Модуль по нейросетям на 25 часов входит в базовую программу: промпт-инжиниринг, генерация SQL и кода на Python, диагностика ошибок, брейншторм гипотез, визуализация и презентации. Затем спринт повторения перед собеседованиями с алгоритмическими задачами, SQL, статистикой и теорией ML, а следом итоговый проект на полный цикл работы над моделью.
Записаться на курс

Чему вы научитесь

  • доставать данные SQL-запросами с оконными функциями и собирать витрину данных под ad-hoc-задачу бизнеса
  • готовить сырые данные в Pandas: типы, пропуски, дубликаты, категоризация, объединение датафреймов
  • проводить исследовательский анализ и показывать взаимосвязи переменных через визуализацию и сводные таблицы
  • обучать линейные модели регрессии и классификации, применять кросс-валидацию и подбирать метрики под задачу
  • работать с деревьями и ансамблями: Random Forest, стекинг, градиентный бустинг, дисбаланс классов, отбор признаков
  • решать задачи без учителя: снижение размерности через PCA и t-SNE, кластеризация k-means и DBSCAN
  • выводить модель в продакшен: батч-инференс и мониторинг стабильности в Airflow
  • проверять гипотезы статистически и разбирать результаты A/B-теста, а не верить графику на глаз

Как проходит обучение

Спринты по 2-3 недели

Курс нарезан на отрезки, похожие на рабочие спринты в IT, внутри спринта учиться можно когда удобно.

Теория через практику в интерактивном учебнике

Урок читается и сразу применяется в задании, часть спринтов идёт в тренажёре с автопроверкой.

Нагрузка около 15 часов в неделю

Цифра названа школой, при 111 часах теории и 404 часах практики за 13 месяцев она посчитана без запаса.

Семнадцать проектов с ручной проверкой

Каждый проект смотрит ревьюер и пишет подробную обратную связь, наставники ведут вебинары и отвечают в чате.

Повторение перед собеседованиями

Отдельный спринт с алгоритмическими задачами на Python, SQL, статистикой, A/B-тестами и вопросами по теории ML.

Мастерская и каникулы

В Мастерской можно взять настоящий заказ от бизнеса или НКО, а при перегрузке в программе есть каникулы и перенос дедлайна через куратора.

Помощь с трудоустройством

У школы работает карьерный центр: сопровождение выпускников, вакансии партнёров, разбор резюме.

Со страницы курса: «Подготовка к поиску работы, 1 месяц, затем активный поиск работы до 8 месяцев. Обратите внимание: карьерный центр помогает тем, кому уже исполнилось 18 лет, и программа трудоустройства не предусмотрена, если курс оплачивает работодатель»

УровеньЗарплата
Junior115000
Middle243000
Senior363000

Часто задаваемые вопросы

Нужен ли опыт в программировании или математике до старта?

Школа отвечает, что специальные навыки или опыт не нужны, достаточно компьютера и времени на занятия. Программа начинается с работы с базами данных и SQL, Python появляется в пятом спринте, а машинное обучение только в десятом. Оценить объём можно по бесплатной части: 98 первых уроков и 8 часов обучения.

Сколько на самом деле длится базовый тариф?

Здесь расхождение. В каталоге курс числится как программа на год, а страница школы описывает базовый тариф как 13 месяцев обучения. Расширенный вариант на той же странице идёт 17 месяцев, хотя в каталоге он тоже показан как год.

Чего нет в базовом тарифе по сравнению с расширенным?

Обработки больших данных с PySpark, трекинга экспериментов в MLflow, введения в глубокое обучение с PyTorch и свёрточными сетями, нейросетей для текстов с трансформерами, BERT, GPT и Hugging Face, рекомендательных систем и проектного месяца с наставником. Это плюс 4 месяца, 5 проектов, 33 часа теории и 117 часов практики. Расширенный вариант в каталоге стоит 212 500 рублей.

Какой документ выдают после обучения?

Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца при условии, что вы выполнили итоговый проект и у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Без такого образования вышлют сертификат о прохождении курса, а без итогового проекта электронную справку об обучении с перечнем модулей.

Как помогают с трудоустройством?

Карьерный центр работает в два этапа: месяц подготовки резюме и сопроводительных писем с HR-экспертами и тренировкой технических собеседований, затем до 8 месяцев активного поиска с доступом к платформе Карьера и вакансиям более чем 500 партнёров. Школа отдельно оговаривает: программа трудоустройства не предусмотрена, если курс оплачивает работодатель, а карьерный центр работает с выпускниками от 18 лет.

Какие зарплаты называет школа?

Со ссылкой на Хабр Карьеру: 115 000 рублей у junior, 243 000 у middle, 363 000 у senior. В профиле выпускника на той же странице указана желаемая зарплата от 115 000 рублей. Это ориентир по рынку, а не обещание конкретному человеку.

Какие инструменты изучают в базовом тарифе?

Python, SQL, Pandas, NumPy, scikit-learn, Matplotlib и Seaborn, Optuna для подбора гиперпараметров, библиотеки градиентного бустинга, Git и Airflow для внедрения и мониторинга. PySpark, MLflow и PyTorch относятся к расширенному тарифу. Модуль по нейросетям на 25 часов знакомит с ChatGPT, DeepSeek, Cursor, Claude и Алисой AI.

Можно ли вернуть деньги и есть ли рассрочка?

Если курс ещё не начался, школа возвращает всю сумму, если поток стартовал, возможен частичный возврат по 7 пункту оферты. Беспроцентная рассрочка идёт столько же, сколько длится обучение, первый платёж через месяц, отдельно есть кредит на 3-36 месяцев и Яндекс Сплит. Доступен налоговый вычет 13 %, а при оплате всей суммы сразу школа обещает выгоду до 20 %.

Отзывы о курсе «Специалист по Data Science»

4.5 2 отзыва
5★1
4★1
3★0
2★0
1★0
ЭльвираКазань11.05.2026
Достоинства: внедрение через Airflow есть уже в базовом тарифе
Недостатки: нейросети и рекомендательные системы оказались в другом тарифе
Раньше работала аналитиком, хотела уйти в моделирование. Первые девять спринтов были для меня почти повторением, зато дальше пошло плотно. Приятно удивил спринт про внедрение и мониторинг: обычно курсы заканчиваются обученной моделью в ноутбуке, а тут её надо запустить по расписанию. Расстроило другое: в описании тарифа было написано про нейросети и рекомендательные системы, а в программе они оказались только у расширенного варианта. Пришлось разбираться самостоятельно.
👍 0👎 0
ДенисПермь28.04.2026
Достоинства: спринт повторения перед собеседованиями сэкономил месяц подготовки
Недостатки: тринадцать месяцев на дистанции ощущаются полноценной второй работой
Шёл из инженерии, математику помнил плохо. Порядок в программе спасает: пока не сделаешь SQL и pandas, к моделям не пускают, и это правильно. Больше всего дал блок с деревьями и бустингом, потому что там наконец объясняют, почему модель ведёт себя так, а не иначе, и что делать с дисбалансом классов. Отдельно отмечу двадцать третий спринт: задачи там ровно такие, какие потом спрашивают. Дистанция тяжёлая, за год я дважды брал каникулы.
👍 0👎 0

Все отзывы о Яндекс Практикум →

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: «Специалист по Data Science».

от 6 879 ₽/мес −10%
Перейти