Собрали список актуальных курсов, где вы можете учиться на Data Scientist. Все курсы проверенные, актуальные и предоставляют достаточно знаний, чтобы начать карьеру data scientist в 2026. Стоимость курсов часто меняется, актуальные цены можете найти на официальных сайтах по ссылкам.
Программа готовит специалистов по анализу данных и машинному обучению с нуля до профессионального уровня за 25 месяцев. Обучение включает углубленное изучение математики, статистики, Python, создание ML-моделей и работу с нейронными сетями. Студенты выполняют практические проекты по классификации, рекомендательным системам, предсказанию кредитных рейтингов и другим задачам. Курс охватывает разведывательный анализ данных, проектирование признаков, Deep Learning, основы Data Engineering и вывод моделей в Production. Доступны три специализации: ML Engineer, CV Engineer и NLP Engineer. Программа сочетает теорию и практику в разных форматах — тренажеры, тесты, проекты и хакатоны.
Образовательная программа длительностью 25 месяцев готовит специалистов с нуля. В основе — практические проекты по EDA, Feature Engineering, соревнования на Kaggle, задачи классификации и регрессии. Обучение охватывает программирование на Python, алгоритмы машинного обучения, работу с нейронными сетями и продвинутую математику для анализа данных. Студенты могут выбрать специализацию по временным рядам или рекомендательным системам. Включает стажировку, консультации с экспертами и карьерную поддержку. Требуется около 8-10 часов в неделю.
Онлайн-обучение охватывает программирование на Python, работу с базами данных через SQL, статистический анализ и визуализацию данных. Программа включает изучение библиотек Pandas, NumPy, Matplotlib и Plotly для обработки информации. Студенты осваивают построение моделей машинного обучения, работу с линейной регрессией, решающими деревьями и Feature Engineering. Курс предполагает выполнение практических заданий, создание рекомендательных систем и нейронных сетей. Подходит для начинающих специалистов и тех, кто хочет сменить профессиональное направление на работу с данными.
Программа обучения включает изучение Python, работу с библиотеками для анализа и визуализации данных (Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly). Рассматриваются модели машинного обучения — линейная регрессия, решающие деревья, Feature Engineering. Студенты работают с большими массивами данных, учатся прогнозировать бизнес-показатели и строить рекомендательные системы. Курс содержит множество практических заданий для закрепления навыков.
Девятимесячная программа обучения анализу данных и машинному обучению с нуля. Включает 80 модулей: от основ Python, SQL и математики до построения ML-моделей и работы с нейросетями. Обучение разделено на базовую подготовку и специализацию по выбору — Machine Learning или Data Analyst. Практика на реальных данных с персональной обратной связью экспертов. Доступ к материалам сохраняется навсегда.
Программа длительностью 12 месяцев охватывает изучение Python, SQL, математики, статистики и теории вероятностей. Студенты осваивают аналитику данных и машинное обучение, затем выбирают специализацию в одном из направлений. В процессе обучения предусмотрено выполнение более 80 практических работ, включая соревнования на Kaggle и командные проекты на основе реальных данных. По завершению предоставляется сертификат установленного образца.
Программа профессиональной переподготовки длительностью от 9,5 месяцев, посвященная машинному обучению и работе с данными. Обучение включает построение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, разработку рекомендательных систем, NLP-решений и алгоритмов распознавания объектов. Программа охватывает работу с большими данными, создание нейросетей, машинное зрение и анализ текстов. Студенты выполняют практические проекты с реальными данными и получают диплом о профессиональной переподготовке.
Программа профессиональной переподготовки длительностью от 9,5 месяцев, обновленная в 2025 году. Обучение охватывает работу с данными, построение моделей машинного обучения, программирование на Python, SQL-запросы, визуализацию данных и работу с алгоритмами. Включает проекты с реальными данными от партнеров. После завершения выдается диплом о профессиональной переподготовке, предоставляется год поддержки от центра карьеры.
Программа охватывает основные инструменты Python для работы с данными, включая библиотеки Pandas и NumPy для обработки больших объемов информации и создания интерактивных отчетов. Обучение включает работу с файлами различных форматов, взаимодействие с реляционными базами данных, автоматизацию сбора данных через парсинг веб-страниц и API-сервисов. Длительность составляет от 2 до 4 месяцев в зависимости от темпа обучения, с получением диплома о прохождении программы.
Двухлетняя программа для освоения машинного обучения и нейронных сетей с нуля. Первый год посвящен изучению Python, SQL, математики, статистики и основ ML. Второй год включает глубокое обучение (Deep Learning) с выбором специализации: ML Engineer или CV Engineer. Студенты работают с библиотеками NumPy, Pandas, TensorFlow, создают рекомендательные системы, анализируют временные ряды и решают задачи компьютерного зрения. Программа включает проектную работу, менторскую поддержку и карьерное сопровождение.
Программа охватывает четыре основных раздела: линейную алгебру, математический анализ, теорию вероятностей и статистику, а также временные ряды. Обучение длится 8 недель, каждая неделя открывает новый модуль с теоретическим материалом и практическими заданиями. Практика включает упражнения на вычисления, задачи на Python и кейсы из реальной жизни. Подходит для тех, кто уже владеет Python и хочет освоить математическую базу для работы с данными.
Программа охватывает классические алгоритмы машинного обучения и современные методы глубокого обучения. Студенты изучают создание нейронных сетей на Python, работу с фреймворками TensorFlow и Keras, обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение и задачи сегментации. Обучение включает практические проекты по распознаванию изображений, детектированию объектов и созданию чат-ботов на базе рекуррентных нейросетей. Программа предназначена для специалистов, желающих углубить знания в Data Science и применять ML/DL в различных отраслях.
Образовательная траектория для специалистов по анализу данных включает освоение Python, SQL и математических основ. Обучение охватывает машинное обучение, работу с большими данными через Hadoop и Spark, построение витрин данных. Студенты изучают визуализацию в Power BI, создание ETL-процессов, работу с ClickHouse и Docker. Программа предлагает практику в продуктовой и маркетинговой аналитике, тестировании гипотез, мониторинге моделей. Портфолио включает проекты по прогнозированию и поиску дубликатов объявлений.
Программа обучает профессии специалиста по data science с нуля. Включает изучение SQL, Python, машинного обучения, работу с линейными моделями, деревьями решений, градиентным бустингом и методами обучения без учителя. Охватывает нейронные сети для изображений и текстов, рекомендательные системы, A/B-тестирование, обработку больших данных и внедрение моделей. Предусматривает выполнение более 17 практических проектов с экспертной обратной связью. Дополнительно изучается применение AI-инструментов в работе.
Программа обучает анализу данных, построению предиктивных моделей и применению алгоритмов машинного обучения. Студенты выполняют реальные проекты, включая обучение моделей для бизнес-задач в различных отраслях. Формат предусматривает самостоятельное изучение материалов с поддержкой наставников и регулярные сессии обратной связи. Программа регулярно обновляется с учётом актуальных требований индустрии.
Программа длится 8 месяцев и охватывает более 200 часов обучения. Участники изучают Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn и другие инструменты для работы с данными. Программа включает теорию вероятности, математическую статистику, машинное обучение, работу с базами данных и практическое применение алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации. Студенты выполняют 37 практических заданий и бизнес-кейсов, работают в тренажёрах и создают портфолио из 11 реальных проектов. Преподают специалисты из Сбера, Альфа-банка, Microsoft, Avito.
Ответ зависит от ваших ожиданий: эпоха «легкого входа» и сверхвысоких зарплат за базовое знание Python прошла, но сама профессия остается одной из самых перспективных в технологическом секторе. Сейчас рынок труда перенасыщен специалистами начального уровня, что создало невероятно высокий порог входа для новичков. Чтобы получить первую работу, сегодня недостаточно просто закончить курсы; требуется глубокое понимание математической статистики, алгоритмов и, что особенно важно в 2025 году, умение работать с архитектурами больших языковых моделей (LLM) и инструментами их внедрения в реальный бизнес.
Перспективность профессии сейчас заключается не в «чистом» исследовании данных, а в гибридизации ролей. Data Science трансформируется: компании всё меньше ищут людей, которые просто строят модели в изоляции, и всё больше нуждаются в AI-инженерах и специалистах, способных довести разработку до готового продукта (MLOps). Если вы готовы изучать не только теорию вероятностей, но и смежные области — разработку ПО, облачные инфраструктуры и специфику конкретного бизнеса, — то востребованность в вас будет только расти, так как объем данных в мире увеличивается в геометрической прогрессии.
Стоит ли учиться сейчас? Да, если вы обладаете аналитическим складом ума и готовы к бесконечному обучению, так как область меняется каждые полгода. Это больше не способ «быстро войти в IT» с нуля, а сложная инженерная дисциплина. Объективно, Data Scientist остается ключевой фигурой в любой крупной компании, стремящейся к эффективности, но конкуренция потребует от вас быть на голову выше среднего уровня. Профессия не умрет из-за нейросетей, но она окончательно превратится в инструмент для решения сложных бизнес-задач, где человек выступает не просто оператором кода, а архитектором смыслов.
Вообще, это хороший выбор для тех, кто любит математику и логику, но рискованный путь для тех, кто ищет легких денег. Рынок стал зрелым: хайп ушел, оставив место профессионализму и реальным задачам. Если ваша цель — стать глубоким экспертом, способным обуздать искусственный интеллект для нужд индустрии, то сейчас самое время начинать, так как спрос на квалифицированные кадры (Middle+) по-прежнему значительно превышает предложение.
