Каталог курсов

Включает программу трудоустройства

Партнёр по стажировкам

Data Scientist с нуля

Получите навыки для работы с классическим ML и нейросетями без глубокого погружения в математику. За 5 месяцев освоите анализ данных — сможете начать работать и набираться опыта

bgRegBlockImage
Акция
АКЦИЯ
-50%

Поможем подобрать обучение

Когда

21 апреля 2026 — 20 января 2027

Программа

от 9,5 месяцев, обновлена в 2025 году

Практика

Более 10 проектов, диплом с поддержкой ментора

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

50%
с 08.04 по 10.04

В ожидании тепла

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 10 апреля, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

В курсе — актуальные навыки, практика и поддержка

Тестовые технические собеседования

Практика на проектах компаний-партнёров

Встречи для разбора тестовых с HR и аналитиками

Персональные консультации по дипломной работе

Возможность оплачиваемой стажировки от Globus IT

Профессиональное комьюнити

Уверенный старт в ИТ и работа в востребованной сфере

Специалисты помогают принимать решения в бизнесе, науке, технологиях

Профессию можно получить с нуля, а если у вас уже есть опыт работы в других сферах — он пригодится для более глубокого погружения в задачи.

На курсе вы сначала получите базовые навыки в аналитике, а затем углубитесь в создание ML-моделей и нейросетей. Так вы сможете попробовать свои силы в Data Science без глубокого погружения в математику.

Медианные зарплаты специалистов

121 000 ₽ 

в месяц

Получают начинающих специалистов по данным с опытом от 1 года.

65 000 ₽ 

Стажёр

121 000 ₽

Начинающий

242 000 ₽

Опытный

352 000 ₽

Ведущий

Источник: Хабр Карьера. Данные постоянно обновляются и могут отличаться от приведённых.

Курс подойдёт

Новичкам без опыта в ИТ

Изучите профессиональные инструменты, получите необходимые навыки и практический опыт. Сможете начать работать через 5 месяцев

Новичкам без опыта в ИТ

ИТ-специалистам, которым нужно работать с данными

Повысите квалификацию и расширите стек навыков. Узнаете, как интегрировать DS в текущую работу или перейти в аналитику

ИТ-специалистам, которым нужно работать с данными

Людям, которые хотят сменить вектор карьеры

Узнаете, как применить существующий опыт к новым навыкам. Сможете сменить профессию без перехода в другую нишу

Людям, которые хотят сменить вектор карьеры

Учим тому, что работает

Дата-сайентист (Data Scientist)

Также сможете устроиться на должности аналитика данных и ML-разработчика

  • Сбор и подготовка данных для анализа

  • Написание SQL-запросов для получения данных

  • Выбор и создание признаков для модели

  • Выбор и реализация алгоритма под задачу

  • Группировка и фильтрация данных

  • Создание и обучение нейросетей

  • Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики

  • Прогнозирование событий на основе данных

Google Sheets

Google Sheets

Бесплатный онлайн-редактор таблиц

Scikit-learn

Scikit-learn

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения

PostgreSQL

PostgreSQL

Одна из самых популярных реляционных баз данных с открытым исходным кодом. На её основе работает множество приложений для анализа геопространственных данных и мобильных приложений

Pandas

Pandas

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python

Keras

Keras

Открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python

Pytorch

Pytorch

Библиотека глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения и NLP

CatBoost

CatBoost

Изучается на расширенной траектории. Метод построения ML-моделей, основанный на градиентном бустинге. Разработан компанией Яндекс

Looker Studio

Looker Studio

Простой инструмент для визуализации данных

NumPy

NumPy

Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python.

Seaborn

Seaborn

Библиотека Python для визуализации статистических данных

Matplotlib

Matplotlib

Библиотека Python для визуализации данных

Вашу квалификацию подтвердит диплом о профессиональной переподготовке

При успешной защите итогового проекта вы получите документ, который сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.

Пример документа

Выполните более 10 проектов для портфолио

Вот только некоторые примеры задач, которые вы решите

Основы аналитики

Разработаете систему аналитики для учёта и планирования отпусков. Построите систему анализа домашней бухгалтерии на основе ваших данных

Научим применять нейросети

Не только создавать свои, но и работать с готовыми решениями

Для технических задач

Для поиска работы

Научим использвать ИИ для технических задач

• Писать SQL-запросы и разбираться в коде

• Работать с данными в Excel и Google Sheets, автоматизировать рутинные задачи и поиск ошибок

• Использовать GPT-4 для продвинутой аналитики и сегментации данных

• Применять генеративный искусственный интеллект как помощника в ежедневных задачах

ИИ поможет подготовиться к трудоустройству

• Оформить резюме, составить портфолио

• Написать уместное сопроводительное письмо

• Проанализировать компанию перед собеседованием

• Потренироваться в прохождении интервью

Возможность стажировки в лучших компаниях

Партнёр курса Globus IT пригласит на оплачиваемую стажировку

Для этого вы пройдёте тестирование и получите подробную обратную связь, если нужно подтянуть навыки для работы в конкретной компании.

Globus IT даёт студентам возможность поработать с проектами Сбера, Яндекса, Ростелекома, X5 Group и других крупных компаний, в том числе пройти стажировку онлайн.

Погружение в профессию через практику и поддержку

Тестовые технические собеседования

Научитесь выбирать и использовать инструменты для решения разных задач, попрактикуетесь решать их 1-на-1 с ментором

<p>Тестовые технические собеседования</p>

Практика на проектах компаний-партнёров

Задачи Agora, Neoflex, Гринатом и Deep Pavlov публикуются в личном кабинете — они не обязательные, но будут бонусом для портфолио

<p>Практика на проектах компаний-партнёров</p>

Задачи от партнёров курса

Получите реальный опыт работы и рекомендации для трудоустройства. Задачи партнёров не обязательные, но будут бонусом для вашего портфолио

<p>Задачи от партнёров курса</p>

Программа обучения —
от 9,5 месяцев

Программа профессиональной переподготовки

Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований

Базовая программа

Освоите ключевые навыки для старта в профессии. Сможете пройти 5 бонусных и дополнительных модулей — они не обязательные, но сильно помогут в развитии карьеры и обучении.

Аналитическое мышление

Дополнительно

Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.

20 часов теории

38 часов практики

Что такое аналитическое мышление

Введение в Google-таблицы

Продвинутые Google-таблицы

Основы статистики

Откуда берутся данные

Продвинутая визуализация данных

Python как инструмент анализа данных

Машинное обучение для жизни

Основы практической статистики

Познакомитесь со статистическими показателями, научитесь проводить статистический анализ данных и проверять гипотезы с помощью различных инструментов.

8 часов теории

14 часов практики

Что такое статистика и для чего она нужна

Основные статистические показатели, виды распределений данных, корреляция

Взаимосвязи данных и формулирование гипотез по SMART

Статистические критерии в Google Таблицах. Проверка гипотез и формулирование выводов

Основы визуализации данных

Дополнительно

Поймёте, как создавать наглядные визуализации, откуда берутся данные для визуализации и как с ними работать. Узнаете, как создавать истории с помощью данных.

6 часов теории

11 часов практики

Как донести информацию с помощью изображений

Инструменты, источники и предподготовка данных

Исследование данных и основы статистики

Продвинутая визуализация данных

Сторителлинг в визуализации

SQL и получение данных

В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир не идеален. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.

20 часов теории

32 часа практики

Архитектура и структура баз данных (БД)

Простые запросы, join`s, агрегаты

Базовые команды в SQL и встроенные аналитические функции

Импорт и экспорт данных посредством SQL и ETL программ

Принципы работы с различными БД

Основные библиотеки для подключения к БД из Python

Функции SQL и их аналоги в pandas

Консоль: знакомство, основные операторы, утилита psql

Архитектура и проектирование

Нормализация

Зависимости

Подготовка и сдача итогового проекта

Основы Python и аналитические библиотеки

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Разберёте популярные библиотеки, парсинг и работу с API

59 часов теории

47 часов практики

Базовые типы данных и циклы

Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари

Библиотека NumPy: вычислительные задачи

Основы парсинга и работы с API

Функции и классы

Регулярные выражения и основы синтаксического разбора

Библиотека Pandas: возможности и оптимизация

Работа с признаками и построение моделей

Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и Pandas, как сокращать размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF. Научитесь строить деревья решений и модели логистической, линейной и полиномиальной регрессии. Узнаете, как использовать Random Forest в задачах классификации.

42 часа теории

37 часов практики

Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия

Классификация: логистическая регрессия и SVM

Функции потерь и оптимизация

Оценка точности модели, переобучение, регуляризация

Проблема качества данных

Работа с пропусками и переменными

Разработка и обучение нейросетей

Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования нейросетей в блоках CV и NLP.

10 часов теории

6 часов практики

Введение в нейронные сети и библиотеку Keras

Углубление в нейронные сети и библиотеку Keras

Введение в свёрточные нейронные сети

Введение в рекуррентные сети

Автокодировщики

Введение в генеративно-состязательные сети

Разбор тестовых заданий

Бонус

На трёх воркшопах вместе с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера попрактикуетесь в решении тестовых заданий из актуальных вакансий. На вебинарах с экспертами мы предложим вам аналоги тестовых заданий для соискателей на позиции в аналитике данных и Data Science. Сначала вы попробуете решить задание самостоятельно, а потом разберёте его с экспертом.

Поймёте, как не теряться при работе с абсолютно незнакомыми данными

Подготовитесь психологически к решению тестовых заданий на собеседовании

Научитесь выбирать и использовать инструменты в соответствии с поставленной задачей

Основы облачных технологий

Бонус

Познакомитесь с основами облачных технологий и возможностями Яндекс Облака. Изучите виртуалки, научитесь их создавать и настраивать. Узнаете, как обеспечить безопасность облака и почему она критически важна.

Разберётесь, как работать с виртуалками и с командной строкой, научитесь разворачивать среду разработки.

Основы облачных технологий

Обеспечение безопасности облака

Виртуальные машины и принципы их работы

Создание среды разработки

Математика для анализа данных

Дополнительно

Изучите основные операции с векторами, матричными операциями. Рассмотрите генетические алгоритмы, алгоритм дифференциальной эволюции. Узнаете, что такое математическое ожидание, дисперсия и моменты старших порядков. Изучите закон больших чисел.

Линейная алгебра. Векторы

Продвинутая линейная алгебра

Производная функции нескольких аргументов

Теория вероятностей. Дискретные и непрерывные случайные величины

Линейная алгебра. Матрицы

Математический анализ. Производная

Теория оптимизации

Центральная предельная теорема и закон больших чисел

Нейросети для технических задач

Новое в программе

Научитесь решать задачи разработки и аналитики с помощью генеративного искусственного интеллекта. Сможете писать SQL запросы и код с помощью ИИ, даже если вы новичок в этой теме.

2,2 часа теории

1,5 часа практики

Изучите возможности ChatGPT в работе с таблицами в Excel и Google Sheets

Узнаете, какие возможности для продвинутой работы с данными предоставляет GPT-4

Поиск работы с помощью генеративного ИИ

Новое в программе

Узнаете, как с помощью генеративных нейросетей оформить резюме и портфолио, эффективно подготовиться к собеседованию.

Этот курс проходит в формате видеолекций и не привязан к строгому графику, вы можете изучить материалы в своём темпе.

1,4 часа теории

1,5 часа практики

Оставьте заявку — подробнее расскажем о программе и ответим на все вопросы

Дипломная работа — ML-модель

Выполните проект по собственной или учебной теме, также можно защитить диплом на основе данных с Kaggle.

С проектом поможет дипломный руководитель, для студентов предусмотрено от 4 индивидуальных консультаций.

Преподаватели 

Специалисты из Яндекса, Сбера, «Работа.ру», Домклик, Amazon и других ведущих компаний

Оценка Нетологии — 4,8 из 5

Следим за обратной связью и постоянно улучшаем программу

Юлия Бесхлебнова

Специалист по сопровождению ПО ➔ Аналитик в pitanil

У меня высшее образование «Прикладная информатика в экономике» и более 10 лет работы в сфере ИТ (сопровождение ПО). В нашем городе проблемы с хорошей работой, поэтому я поняла, что нужно искать что-то новое с возможностью работать удаленно — так я пришла в Нетологию.ё

Обучение проходило достаточно легко, проблем вписать в распорядок дня не было. Занималась почти каждый день по 1,5 часа....

Читать полностью

Поможем оформить налоговый вычет — 13%

Чтобы получить вычет в течение трёх лет после даты оплаты обучения, нужно официально работать и уплачивать подоходный налог

Поможем оформить налоговый вычет — 13%

Поменяем программу обучения

Если вы сомневаетесь или вам не подошла профессия, вы можете выбрать другую. Сменить курс можно один раз в процессе обучения

Поменяем программу обучения
50%
с 08.04 по 10.04

В ожидании тепла

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 10 апреля, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

9 месяцев обучения, старт 21 апреля
Запишитесь на курс или получите консультацию

Частями без переплат

3 718 ₽/месяц

7 435 на 24 месяца

Одним платежом

со скидкой 10%

80 300

 ₽

178 463

-50%
акция действует
до 10 апреля
2409
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Нашли дешевле? Сделаем скидку

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

9 месяцев обучения, старт 21 апреля

Data Scientist

Частями без переплат

3 718 ₽/месяц

7 435 на 24 месяца

Одним платежом

со скидкой 10%

80 300

 ₽

178 463

-50%
акция действует
до 10 апреля
2409
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Нашли дешевле? Сделаем скидку

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

Запишитесь на курс или получите консультацию

Отвечаем на вопросы

Оплата

Обучение

Профессия

  • Какие есть способы оплаты?

    У нас можно оплатить курс:

    – единоразово со скидкой 5% картой, СБП или через электронный кошелёк ЮMoney

    – единоразово со скидкой 5% картами иностранных банков

    – в рассрочку через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры

    – частями через Яндекс Сплит

  • Доступна ли оплата курса за счет компании?

    Да, мы подготовим все документы для договора и счета. Укажите этот вариант при оформлении заявки: оформите заявку, нажав на кнопку «Оплата по счёту от юридического лица». После этого с вами свяжется менеджер и расскажет о дальнейших шагах.

  • Предоставляете ли вы документы для налогового вычета?

    Да, по запросу мы подготовим все необходимые документы для получения налогового вычета.

    Налоговый вычет предоставляется тем, кто учится платно или оплачивает учёбу ребенка. Вернуть можно до 13% расходов. При этом нужно официально работать и уплачивать подоходный налог.

    Льгота распространяется на обучение в заведении с образовательной лицензией. У Нетологии такая лицензия есть.

    Получить вычет можно в течение трёх лет после даты оплаты обучения. Например, в 2025 году можно вернуть деньги за 2022, 2023 и 2024 годы.

    Подробнее об оформлении налогового вычета читайте в нашей статье.

  • Как оплатить обучение из-за рубежа?

    Оплатить курс можно с помощью карты платёжных систем Visa или Mastercard иностранных банков. Деньги на карте должны быть в долларах или евро. Есть ограничения.

    Из стран СНГ можно оплатить с помощью электронного кошелька ЮMoney или напрямую по карте Visa и Mastercard в валюте.

  • Есть ли возможность приобрести курс в рассрочку?

    Да, вы можете оформить рассрочку от банков-партнеров. Платежи распределятся на срок от 6 до 36 месяцев, что делает курс доступным для старта в профессии. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

  • Можно ли вернуть деньги, если не подойдет курс?

    Да, мы предоставляем возможность возврата средств. Подробные условия возврата можно прочитать здесь.

  • Можно ли оплатить курс частями?

    Да, кроме рассрочки от банков, мы предлагаем гибкие условия оплаты частями. Оплата частями — сервис, который помогает разбить стоимость покупки на равные части и выплачивать их в течение нескольких месяцев (от 2 до 24). Покупателю не нужно заключать кредитный договор. При использовании этого сервиса возможна переплата.

  • Что входит в стоимость обучения?

    В стоимость входят все учебные материалы, доступ к платформе, проверка домашних заданий с обратной связью, помощь кураторов и карьерные консультации.

все вопросы

  • Я гуманитарий, смогу ли учиться на дата-сайентиста?

    Да, курс ориентирован на новичков в аналитике и Data Science, без привязки к их предыдущему опыту.

  • Я плохо знаю математику. Получится ли у меня освоить профессию?

    В программе предусмотрен блок по математике, в рамках которого вы изучите или вспомните основные математические концепции, которые важны для старта в DS. Не нужно быть чемпионом по математике, чтобы стать дата-сайентистом.

  • Я уже слишком взрослый, чтобы менять профессию. До скольки лет можно учиться аналитике и Data Science?

    У нас учатся и вчерашние школьники, и взрослые. Согласно опросу, самым взрослым из наших студентов — 60 лет. Аналитика — это место, где мудрость и жизненный опыт дают специалисту большую фору.

  • Какие ключевые инструменты и языки программирования я освою на курсе?

    Программа курса охватывает полный стек технологий, необходимый современному дата-сайентисту.

    Вы освоите Python и ключевые библиотеки для анализа данных (Pandas, NumPy), визуализации (Matplotlib, Seaborn, Plotly) и машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost). Также вы получите практический опыт работы с нейросетями на TensorFlow/Keras и научитесь использовать SQL для работы с базами данных и Git для контроля версий вашего кода.

  • Насколько программа курса соответствует реальным задачам в индустрии?

    Практика, теория и задачи на курсе максимально приближены к тому, что происходит в сфере дата-сайнс.

    Программа разрабатывалась при участии ведущих специалистов из индустрии и обновляется несколько раз в год. Все проекты, которые вы будете выполнять — это упрощенные версии реальных бизнес-задач: от прогнозирования оттока клиентов и классификации изображений до построения рекомендательных систем. Ваше портфолио будет релевантно рынку.

  • Как построен процесс обучения и сколько времени нужно уделять?

    Обучение построено по принципу «теория —> практика —> проект». В неделю вам потребуется около 10−12 часов для просмотра лекций, выполнения домашних заданий и работы над проектами. Формат смешанный: записи лекций доступны всегда, а вебинары с разбором сложных тем и менторские сессии проходят по расписанию, но также записываются. Записи доступны в личном кабинете. 

  • Какую поддержку я получу во время обучения?

    Вы не останетесь один на один с материалом. Вашу работу курирует команда экспертов: преподаватели проводят вебинары и отвечают на вопросы, технические наставники проверяют домашние задания и дают детальную обратную связь по коду, а карьерный консультант помогает готовиться к трудоустройству. Плюс, вы всегда можете обратиться за помощью к комьюнити студентов в закрытом чате.

все вопросы

  • Смогу ли я найти работу дата-сайентистом после обучения на этой программе?

    Да, вы сможете претендовать на стартовые позиции аналитика данных после 5−6 месяцев обучения и стать джуниор дата-сайентистом в конце обучения. Студенты программы могут обратиться в Центр развития карьеры Нетологии: получить консультацию и рекомендации по упаковке своего опыта в резюме. Мы регулярно публикуем вакансии и стажировки для начинающих в закрытом чате. Некоторые стажировки и вакансии доступны только нашим студентам и выпускникам. Эксперты курса часто ищут джунов среди наших студентов, потому что знают качество обучения изнутри.

  • Кем и где я смогу работать после завершения этого курса по Data Science?

    Вы сможете претендовать на одну из самых востребованных позиций в IT — data scientist (дата-сайентист). Выпускники нашего курса работают в крупных банках (Сбер, Т-Банк), IT-гигантах (Яндекс, Ozon, VK), ритейле, телекоме и финтехе. Также возможны роли machine learning engineer, data analyst или AI-researcher, если выберете эти направления для углубления своих навыков.

  • Насколько востребованы специалисты по Data Science и не перенасыщен ли рынок?

    Рынок испытывает острую нехватку квалифицированных специалистов. Спрос на компетентных дата-сайентистов продолжает расти, в то время как предложение со стороны прошедших поверхностные курсы уже исчерпано. Компании ищут специалистов, которые умеют не только строить модели, но и решать реальные бизнес-задачи, и наш курс готовит именно таких профессионалов.

  • Какие проекты будут в моем портфолио и как они помогут при трудоустройстве?

    Ваше портфолио будет включать 4−5 завершенных проектов, например:

    — ML-модель для прогнозирования спроса.

    — Нейросеть для классификации текстов или изображений.

    — Система рекомендаций на основе пользовательского поведения.

    — Решение задачи по очистке и анализу большого набора данных.

    Эти кейсы станут наглядным доказательством ваших навыков для рекрутеров и технических собеседований.

  • Какой уровень зарплат у junior Data Scientist и от чего он зависит?

    Уровень дохода начинающего дата-сайентиста в Москве стартует от 100 000 до 180 000 рублей. Конкретная цифра зависит от технологического стека, качества портфолио, опыта решения прикладных задач и soft skills. Наш карьерный центр поможет вам грамотно презентовать свои навыки, чтобы претендовать на достойное предложение.