5 онлайн-курсов по Data Science от 4 проверенных школ, цены от 22 500 ₽. Собрали и годовые программы с нуля до специалиста, и отдельные курсы по математике и Python для тех, кто закрывает пробелы.
Показаны:
Вы научитесь проходить весь путь задачи по данным: извлечь их SQL-запросами, собрать витрину, провести исследовательский анализ в Python…
Вы научитесь программировать на Python с нуля до объектно-ориентированного кода, генераторов и регулярных выражений, работать в командной строке…
Вы научитесь проверять векторы на линейную зависимость, решать системы линейных уравнений в матричной форме и вычислять производную функции…
Вы научитесь доставать и готовить данные, строить модели машинного обучения и доводить их до реальной среды. Сможете выбрать…
Вы научитесь доставать данные SQL-запросами, готовить их в Pandas, проводить исследовательский анализ и обучать модели машинного обучения под…
Это все курсы по Data Science в каталоге
Программ по Data Science в каталоге всего 5, поэтому ниже мы собрали то, что чаще всего берут рядом из направления Аналитика. Это уже не курсы по Data Science: часть из них разбирает тему отдельным блоком, часть просто из соседней области. Смотрите учебный план.
Вы научитесь вести ML-модель по всему циклу: формулировать гипотезы и проверять их статистикой, доставать данные запросами SQL и…
Вы научитесь собирать, чистить и анализировать данные с помощью нейросетей без программирования: находить проблемы в датасете, проверять гипотезы,…
Вы научитесь определять, что делегировать ИИ, а что оставить человеку, и складывать точечные автоматизации в единый процесс. Сможете…
Вы научитесь профессии ML-инженера последовательно: писать SQL-запросы и готовить данные в pandas, проводить исследовательский анализ, обучать линейные и…
Вы научитесь закрывать аналитическую задачу целиком: доставать данные запросами SQL, обрабатывать их в Python с Pandas и Numpy,…
Вы научитесь чистить и сводить данные в Excel, автоматизировать рутину на VBA, считать продуктовые метрики и юнит-экономику, планировать…
Вы научитесь доставать данные запросом, считать метрики и объяснять бизнесу, что они значат. Сможете собрать дашборд, проверить гипотезу…
Вы научитесь считать продукт и показывать результат: строить продуктовую модель, работать с общими и частными метриками, планировать и…
SkillFactory Математику дали в разумном объёме: без неё дальше в машинном обучении никак, и объяснено по-человечески. Стажировка с протезом оказалась самым интересным за весь год. Расстроило, что продвинутый SQL и английский идут не во всех…
12.06.2026 Яндекс Практикум Приятно удивил спринт, где просто гоняют по алгоритмам, SQL, статистике и теории ML с автопроверкой: обычно это оставляют на самостоятельную подготовку. Ревью подробные, но иногда ждала проверку по два дня, и это сбивало темп.…
01.06.2026 Нетология Хороший фундамент для тех, кто уже в данных. Но это именно введение: матричные разложения и предельные теоремы показывают, а не отрабатывают. Дальше всё равно придётся читать книжки.
01.06.2026 Eduson Academy Программа сильная, вопросов к содержанию нет. Вопросы к лендингу: часы указаны четырьмя разными числами, консультации то девять, то три. Пришлось выбивать состав тарифа письмом у менеджера.
28.04.2026 Яндекс Практикум 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…
11.05.2026 SkillFactory Половина курсов по данным заканчивается на том, что модель показала хорошую метрику в ноутбуке. Здесь дальше идёт вывод в среду, мониторинг и поддержка, и именно об этом меня спрашивали на двух собеседованиях из трёх.…
05.06.2026| # | Школа | Рейтинг | Отзывы | Преимущества и недостатки |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Eduson Academy | 3 |
| |
| 2 | Яндекс Практикум | 4 |
| |
| 3 | Нетология | 2 |
| |
| 4 | SkillFactory | 2 |
| |
| Плюсы и минусы посчитаны по курсам школы по Data Science в нашем каталоге: ассортимент, цены, рассрочка, документ об обучении и пробный доступ; рейтинг — среднее по отзывам, собранным на этом сайте. Оценка, посчитанная меньше чем по 5 отзывам, не поднимает школу в начало таблицы: одна пятёрка ещё не выборка. | ||||
Data Science это работа с данными ради предсказания. Аналитик отвечает на вопрос, что произошло и почему: строит отчёты, находит закономерности, объясняет падение выручки. Специалист по данным идёт дальше и строит модель, которая предсказывает, что будет: уйдёт ли клиент, какая цена оптимальна, какой товар предложить. Отсюда и разница в подготовке: аналитику достаточно запросов и статистики, здесь добавляются машинное обучение и заметный объём математики.
Математика тут не формальность, и в подборке это видно: два курса из двенадцати посвящены исключительно ей. Линейная алгебра, теория вероятностей и статистика нужны не для экзамена, а чтобы понимать, почему модель ошибается и что означает её результат. Человек, который умеет вызвать готовую функцию, но не понимает, что она посчитала, в этой профессии упирается в потолок очень быстро.
Практическая работа выглядит менее романтично, чем в описаниях курсов. Большая часть времени уходит не на обучение моделей, а на данные: собрать, почистить, разобраться, почему в таблице пропуски и откуда взялись выбросы. Затем эксперименты, проверка качества и, если модель уходит в работу, забота о том, чтобы она продолжала работать на новых данных. Последняя часть ближе к инженерной, и в вакансиях её всё чаще требуют.
Входить в профессию с полного нуля долго: годовые программы в подборке это не маркетинг, а честная оценка. Быстрее получается у тех, у кого уже есть либо программирование, либо сильная математика, либо опыт аналитика. Именно поэтому рядом с полными программами стоят короткие курсы на 1-2 месяца, закрывающие конкретный пробел.
Из чего складываются программы курсов направления - свод по 5 курсам каталога.
Свод по навыкам, которые школы заявляют в программах направления.
Data Science это направление с высоким порогом входа и, как следствие, с меньшей конкуренцией на средних и старших позициях, чем в разработке. Джуниоров при этом много, и попасть на первую работу труднее, чем на вторую. Заметно помогает предметная область: специалист по данным, который понимает банковский риск или производство, ценится выше универсала. Зарплатных ориентиров школы в наших данных не приводят, и мы их не придумываем: оплата зависит от уровня, отрасли и от того, доводите ли вы модели до работы в продукте.
Медиана по зарплатным ориентирам, заявленным школами в карточках курсов направления. Реальная вилка зависит от региона и работодателя.
Работодателям всё меньше нужны красивые эксперименты в тетрадке и всё больше модели, которые работают в продукте и не ломаются. Отсюда рост требований к коду, к воспроизводимости и к сопровождению решений.
Часть задач, которые раньше решались обучением своей модели, теперь закрываются готовой языковой моделью и хорошей постановкой запроса. Классическое машинное обучение никуда не делось, но выбор инструмента стал отдельным навыком.
После волны быстрых курсов рынок понял, что без базы специалисты упираются в потолок. В подборке два отдельных курса посвящены математике, и это показатель: школы перестали делать вид, что её можно обойти.
Полные программы в подборке идут около года, отдельные курсы по математике и Python от 7 недель до 4 месяцев. Год это реальная оценка для входа с нуля, а не растягивание: значительная часть времени уходит на математику и практику, а не на лекции.
Можно, но это самый долгий путь среди направлений работы с данными. Быстрее заходят те, у кого уже есть программирование, сильная математика или опыт аналитика. Если базы нет совсем, разумнее сначала поработать аналитиком, а потом переходить: так и знания появляются, и первая работа находится быстрее.
Цены в подборке от 22 500 до 212 500 рублей. Снизу отдельные курсы по математике и вводные программы, сверху годовые программы с нуля до специалиста. Рассрочка есть, минимальный платёж от 2 750 рублей в месяц.
Аналитик объясняет, что произошло, специалист по данным предсказывает, что будет. Отсюда разница в инструментах: у аналитика запросы, отчёты и статистика, здесь добавляются машинное обучение и математика. Порог входа в аналитику ниже, и многие идут в Data Science именно через неё.
Нужна, и это не запугивание. Минимум это линейная алгебра, теория вероятностей и статистика на уровне понимания, а не заучивания формул. Без них невозможно понять, почему модель ошибается и можно ли доверять её результату. В подборке под это есть отдельные курсы.
Да, Python обязателен: на нём пишется всё, от подготовки данных до обучения моделей. Глубокого знания языка не требуется, нужны уверенная работа с данными, понимание структур и умение писать код, который потом сможет прочитать другой человек.
Школы в наших данных зарплат не указывают. На оплату здесь влияют уровень, отрасль и то, доходят ли ваши модели до работы в продукте: исследователь и инженер, выводящий решения в эксплуатацию, оцениваются по-разному. Смотрите вакансии с описанием задач, а не средние цифры.
стоит, если вам нравится математика и вы готовы к долгому входу. Направление платит за глубину, и конкуренция на средних позициях ниже, чем в разработке. Не стоит, если цель это быстро сменить профессию: аналитика и тестирование дают результат заметно раньше.
Это одно из самых сложных направлений каталога. Трудность не в отдельных темах, а в их количестве: одновременно нужны программирование, математика и понимание предметной области. Отсев на таких программах выше среднего, и об этом честнее знать заранее.
Возьмут, но труднее, чем в разработке: на входе часто проверяют математику, а техническое или математическое образование даёт заметное преимущество. Компенсируется это портфолио с разобранными задачами и опытом в предметной области.
Открытых материалов по этому направлению больше, чем по любому другому: курсы университетов, соревнования по данным, открытые наборы данных. Самостоятельный путь реален, но требует дисциплины: тут легко застрять в бесконечном чтении и ни разу не довести задачу до конца.
Да, направление хорошо переносит удалённую работу. Ограничения возникают там, где данные закрытые: в банках и медицине доступ иногда дают только с рабочего места, и это стоит уточнять при трудоустройстве.
