Специалист по Data Science расширенный

Какой это тариф и что даёт доплата

У профессии «Специалист по Data Science» на одной странице школы два тарифа, в каталоге это две карточки: базовая за 168 500 рублей и расширенная за 212 500 рублей. Разницу школа раскладывает сама: расширенный включает базовый и добавляет 4 месяца обучения, 5 проектов в портфолио, 33 часа теории и 117 часов практики. Портфолио на выходе 22 проекта вместо 17, срок 17 месяцев вместо 13. В карточке базового тарифа перечёркнуты две строки: «Индивидуальная практика на реальных кейсах» и «5 дополнительных модулей: обработка больших данных, MLflow, нейросети для изображений и текстов, рекомендательные системы».

Что внутри базовой части

Двадцать три спринта. Четыре про SQL: работа с СУБД, преобразование типов, соединения, множества и подзапросы, оконные и ранжирующие функции, решение ad-hoc-задач, а на выходе большой проект с витриной данных и отчётом. Пять спринтов Python: синтаксис, pandas и предобработка, исследовательский анализ и визуализация, командная строка, виртуальное окружение, парадигмы программирования и ООП с размещением класса в Git, затем большой проект с рекомендациями бизнесу. Дальше машинное обучение по нарастающей: линейная и логистическая регрессия, метод опорных векторов, отбор признаков, KNN и решающие деревья с подбором гиперпараметров через Optuna, ансамблирование, бэггинг, Random Forest, стекинг, дисбаланс классов, градиентный бустинг с интерпретацией и векторизацией текста, обучение без учителя с PCA, t-SNE, k-means и DBSCAN. Девятнадцатый спринт про внедрение и мониторинг моделей в Airflow с батч-инференсом. Двадцатый и двадцать первый про статистику, проверку гипотез, t-тест Стьюдента, множественную проверку и A/B-тесты. Двадцать второй это работа с моделью в продакшн-среде. Двадцать третий отдельно готовит к собеседованиям: алгоритмические задачи на Python, SQL-задачи, статистика и вопросы по теории ML с автопроверкой.

Что добавляют пять дополнительных спринтов

Двадцать четвёртый: введение в большие данные, архитектура PySpark, хранение, предобработка со Spark Structured API, SQL в PySpark, оптимизация. Проект по подготовке больших данных для обучения. Двадцать пятый: MLflow, логирование параметров, метрик и моделей, сравнение экспериментов, создание проектов, задания с автопроверкой. Двадцать шестой: задачи Deep Learning, архитектура нейросети, полносвязные и свёрточные сети, фреймворк PyTorch, проект по классификации изображений. Двадцать седьмой: векторное представление слов, рекуррентные сети, архитектура трансформеров, BERT и GPT, использование предобученных моделей с Hugging Face. Двадцать восьмой: метрики рекомендаций, контентные системы, коллаборативная фильтрация, гибридные модели и инференс, проект в виде рекомендательной системы. Завершает всё проектный месяц: два проекта под руководством опытного наставника на реальной бизнес-задаче с защитой.

Как устроена нагрузка

Спринты по 2-3 недели, внутри спринта занимаетесь когда удобно, главное сдать к дедлайну. Заявленная нагрузка около 15 часов в неделю, но помните, что практики здесь 521 час против 144 часов теории: это курс, где основное время уходит на код и отладку, а не на чтение. Теория в интерактивном учебнике, наставники ведут вебинары и отвечают в чате, ревьюеры вручную проверяют каждый проект и пишут комментарии, кураторы напоминают о сроках и помогают согласовать новый дедлайн, в программе есть каникулы. Бесплатная часть большая: 98 первых уроков и около 8 часов, за прохождение дают скидку и карту привязывать не нужно.

Что на выходе

Диплом о профессиональной переподготовке при условии сданного итогового проекта и наличия среднего профессионального или высшего образования. Если такого образования нет, школа присылает сертификат о прохождении курса, а если итоговый проект не сдан, электронную справку об обучении с перечнем модулей. Портфолио 22 проекта: витрина данных, исследовательский анализ с рекомендациями бизнесу, регрессия и классификация, деревья на данных с дисбалансом классов, кластеризация с t-SNE, инференс в Airflow, A/B-тест, обработка больших данных, классификация изображений и текстов нейросетями, рекомендательная система и два проекта проектного месяца. Есть Мастерская, агентство внутри Практикума с настоящими заказами от бизнеса и НКО.

Карьерная часть и её оговорка

Месяц подготовки: резюме смотрят HR-эксперты из компаний, которые нанимают специалистов по данным, тренируетесь писать сопроводительные письма, строить стратегию поиска, проходить технические собеседования и обсуждать зарплату. Затем до 8 месяцев активного поиска: вакансии и стажировки партнёров, платформа «Карьера от Яндекс Практикума» с 500+ компаниями, тренировочные собеседования, воркшопы с HR, проекты в Мастерской. Оговорки: карьерный центр работает с теми, кому исполнилось 18 лет, и программа трудоустройства не предусмотрена, если курс оплачивает работодатель. Работу в самом Яндексе школа не обещает.

Деньги

Цена 212 500 рублей, платёж 8 675 рублей в месяц по длинному графику. Способов оплаты пять: одним платежом с выгодой до 20 %, беспроцентная рассрочка от Т-Банка ровно на срок обучения с первым платежом через месяц, кредит от Т-Банка на 3-36 месяцев, Яндекс Сплит и оплата через компанию или ИП. Работодатель может закрыть всю сумму или разделить её с вами, например 50/50 или 75/25, при покупке на 10 сотрудников и больше школа даёт скидку 10 %. Возврат: до старта потока вся сумма, после старта частичный по седьмому пункту оферты. Плюс 13 % налогового вычета.

Где программа проседает

Срок. Семнадцать месяцев это дольше, чем длится половина магистратур, и бросить на середине означает получить справку об обучении вместо диплома. Каталог при этом даёт обоим тарифам «1 год», хотя страница говорит про 13 и 17 месяцев, так что срок обязательно уточняйте при покупке. Описание курса в фиде тоже не совпадает со страницей: оно продаёт за доплату «продвинутые запросы SQL» и «работу с СУБД PostgreSQL», которые лежат в базовом тарифе, и содержит опечатку «PyShark» вместо PySpark. Зарплатная шкала 115 000, 243 000 и 363 000 рублей взята у Хабр Карьеры и описывает профессию, а не выпускников курса. И главное ограничение прежнее: при оплате работодателем карьерная часть не работает.

Итог

Базовый тариф за 168 500 рублей это уже полная профессия: SQL, Python, весь классический ML, статистика, A/B-тесты, инференс в Airflow и отдельный спринт подготовки к собеседованиям. Доплата покупает то, что чаще всего написано в вакансиях уровнем выше: Spark, MLflow, PyTorch, трансформеры и рекомендательные системы плюс проектный месяц с наставником. Если у вас есть 17 месяцев и вы платите сами, расширенный тариф выглядит выгоднее, чем базовый плюс отдельные курсы по глубокому обучению. Если сомневаетесь в силах, начните с базового: он самодостаточен, а надстройку можно добрать курсом «Инженер по глубокому обучению нейросетей» той же школы.