Каталог курсов

Включает программу трудоустройства

Профессия

Партнёр по стажировкам

Data Scientist с нуля

Получите навыки для работы с классическим ML и нейросетями без глубокого погружения в математику

Добавите в портфолио реальные кейсы от партнёров и сможете пройти стажировку

Выполните итоговый проект на свободную тему с индивидуальным сопровождением ментора

bgRegBlockImage
Акция
АКЦИЯ
-40%

Поможем подобрать обучение

Когда

20 марта 2026 — 20 декабря 2026

Стартует через 4 дня
Не подходит дата старта? Запишитесь сейчас, а учитесь со следующим набором

Программа

от 9,5 месяцев, обновлена в 2025 году

Трудоустройство

Ещё год поддержки от центра карьеры после выпуска

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

40%
с 14.03 по 17.03

Меняемся вместе с погодой

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 17 марта, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

Data Science — уверенный старт в IT и сильное дополнение текущих навыков

Специалисты анализируют большие данные и 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.

Кому подойдёт программа

  • Новичкам без опыта в IT для старта в востребованной профессии

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

  • IT-специалистам, которым нужен навык работы с данными

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

  • Людям без опыта в DS, которые хотят сменить вектор карьеры

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

Вы погрузитесь в Data Science через профессию аналитика данных

Выполните профильный проект и сможете работать через 5 месяцев

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

Поможем преодолеть сомнения

Екатерина Прохорова
не ладила с математикой, но стала ML‑разработчиком

Когда-то я была лингвистом и работала с языком в его классическом понимании — изучала структуру, смысл, контекст. Но со временем стало ясно, что технологии и искусственный интеллект открывают гораздо более масштабные возможности для работы с языком. Сейчас я работаю с LLM и вижу, что языковая интуиция и опыт лингвиста могут очень органично сочетаться с инженерным подходом.


С математикой у меня долгое время не складывалось. Во время обучения в Нетологии каждая тема подкреплялась практическими задачами: чтобы разобраться, как работает алгоритм, нужно понять, что стоит за градиентным спуском или как применяется линейная алгебра. Постепенно я увидела, что математика — это не про заучивание формул, а про понимание процессов. И захотелось изучить её получше — не из-под палки, а чтобы понимать, как устроено то, с чем я теперь работаю каждый день.

Изучите всё необходимое для карьеры в аналитике

Освоите главные темы data science, научитесь работать с большими данными и нейросетями

Работа с базами данных с помощью SQL

Сбор, очистка и анализ данных с Python

Конструирование признаков для моделей машинного обучения

Построение ML-моделей, в том числе рекомендательных систем

Обучение нейросетей

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

Кем вы сможете работать после курса

  • Аналитик данных

    Изучает и интерпритирует готовые данные, чтобы найти в них закономерности для принятия важных решений

  • ML-разработчик

    Специализируется на создании алгоритмов и моделей машинного обучения, чтобы автоматизировать процессы и повышать их эффективность

  • Data Scientist

    Применяет научные методы и алгоритмы, чтобы извлекать ценные сведения из больших объёмов данных. Помогает бизнесу принимать обоснованные решения

Выпускники курса меняют свою жизнь

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

Основы аналитики

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

Ваше резюме после обучения

Data Scientist

    Ключевые навыки

  • 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 нейросетей

  • Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики

  • Прогнозирование событий на основе данных

Инструменты

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

Нетология на вашей стороне

Поэтому мы создали гибкую систему поддержки студентов

  • Вернём деньги

    В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен. Читать условия

  • Поможем оформить налоговый вычет — 13%

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

  • Поменяем программу обучения

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

Все уроки теперь и в мобильном приложении

Мы разработали платформу для смартфонов, чтобы вы могли учиться в спортзале, самолёте, на даче или в пути.

  • Учитесь, где нравится 

    Доступ к учебным материалам всегда под рукой: это экономит ваши ресурсы

  • Занимайтесь даже без интернета

    Можно скачать материалы на телефон и учиться даже там, где плохая связь

  • Получайте подсказки по дедлайнам

    Приложение работает как помощник: напомнит про домашнюю работу или вебинар

  • Загружайте задания с телефона

    Удобно отслеживать статус практических работ и отвечать на комментарии преподавателя

Предложение для компаний

Вы можете обучить сотрудников на этом курсе. Адаптируем программу под ваш бизнес и предоставим отчёты об успеваемости. При обучении сразу нескольких сотрудников — более выгодная стоимость.

Оставьте заявку, мы свяжемся с вами, чтобы подготовить индивидуальное предложение.

40%
с 14.03 по 17.03

Меняемся вместе с погодой

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 17 марта, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

9 месяцев обучения, старт 20 марта
Запишитесь на курс или получите консультацию

Частями без переплат

2 974 ₽/месяц

4 957 на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 10%

96 400

 ₽

178 463

-40%
акция действует
до 17 марта
2892
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 20 марта

Data Scientist

Частями без переплат

2 974 ₽/месяц

4 957 на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 10%

96 400

 ₽

178 463

-40%
акция действует
до 17 марта
2892
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.