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

15 декабря 2025 — 20 октября 2026

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 03.12 по 05.12

Из чёрной пятницы в белый декабрь

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 5 декабря, 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

Антон Воронцов


Аудитор ➔ Начальник отдела аналитики

По роду профессии аудитору постоянно требуется работать с сырыми данными в первоисточниках + большая часть работы — это статистическое обоснование аудиторской гипотезы, поиски зависимостей и т.п., поэтому пришёл к обучению.

Учиться было несложно, потому что учёба меня очень интересовала. Крайняя мотивация, но я не думаю, что такое отношение у студента типично.

Ранее обработка больших массивов данных сразу велась в Excel, что съедало ресурсы системы и всё тормозило. Теперь первичную обработку и агрегацию можно сделать на стороне базы данных и использовать предобработанные данные для дальнейшего анализа и визуализации, а благодаря питону удалось автоматизировать рутинные рассылки.

Читать историю полностью

Попрактикуетесь на проектах партнёров

Получите реальный опыт работы и рекомендации для трудоустройства. Задачи партнёров публикуются в личном кабинете — они не обязательные, но будут бонусом для вашего портфолио и отличной прокачкой навыков

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.

Программа стажировок будет доступна с 2026 года.

Разнообразие практики для погружения в профессию

Тестовые технические собеседования

Научитесь выбирать и использовать инструменты для решения задач, попрактикуетесь решать их при поддержке эксперта, чтобы увереннее чувствовать себя во время устройства на работу

Бизнес-игры

Научитесь брифовать заказчиков, проводить анализ, корректно интерпретировать результаты и презентовать исследования

Хакатоны

При желании примете участие в хакатонах, попробуете решать задачи в команде и пополните портфолио реальными кейсами

Тема по душе и индивидуальные консультации

Добавите в портфолио кейс, над которым будете работать вместе с экспертом. Сможете выбрать свою тему или любую из учебных

Выполните более 10 проектов для портфолио

Каждый проект будет направлен на отработку нескольких навыков. Вот только некоторые примеры

Основы аналитики

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

Помогаем найти работу шаг за шагом

Фоновое изображение заголовка

01

Даём практику на реальных задачах от партнёров

Решите кейсы от Т-Банка, METRO, и других компаний — познакомитесь с работой и наполните портфолио проектами

02

Помогаем поставить цели и подготовить резюме

Вместе с экспертом составите карьерный план и получите шаблоны, примеры тестовых и ссылки на каналы с вакансиями

03

Проводим интенсивы по поиску работы

С карьерным экспертом подготовитесь к собеседованиям, начнёте откликаться на вакансии и разберёте причины отказов

04

Устраиваем эфиры с HR‑экспертами

Узнаете о процессе найма сотрудников изнутри — на индивидуальных и групповых консультациях

05

Поддерживаем во время и ещё 12 месяцев после учёбы

Мы на связи по любым вопросам — получите советы и рекомендации по поиску работы от карьерных экспертов

84% выпускников

добиваются карьерных целей за 3 месяца

Фоновое изображение карточки

Наши выпускники работают в ведущих компаниях

skyeng1Clamodaramblerraiffeisenvkozonagimakasperskyalfa2gisgettaic

Всё для вашего успешного трудоустройства

Разберёте тестовые задания на вебинарах с HR и аналитиками. С такой подготовкой вы будете готовы решить тестовое в крупные компании

Будем рядом ещё год после обучения. Начните поиск работы в своём темпе и получите поддержку, когда она нужнее всего

Программа обучения —
от 9,5 месяцев

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

• Программа профессиональной переподготовки

• Занятия проходят по расписанию не чаще 2 раз в неделю после 19:00 МСК

• На лекции и практические задания понадобится 10−15 часов в неделю

• Записи вебинаров, видеолекции, презентации, лонгриды, тесты и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

• Материалы будут доступны в течение двух лет после окончания обучения. После этого можно запросить доступ к обновленным записям

Базовая программа

Узнаете, откуда берутся данные, научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды. 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

New

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

New

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

Дипломный проект — ML-модель для решения профессиональных задач

Тему выбираете самостоятельно:
это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото
или видео, анализ временных рядов или больших объёмов текста. Вы также можете защитить итоговую работу на основе данных с Kaggle.

В работе над проектом вам будет помогать дипломный руководитель.

Для каждого студента, в зависимости от траектории, предусмотрены от 4 индивидуальных консультации с экспертом в выбранной сфере.

Как проходит обучение

Изучаете материалы в личном кабинете

Занятия включают видеолекции и вебинары, практические задания, тесты и тренажёр. Вы занимаетесь по расписанию, но всегда можете вернуться к началу. Записи занятий хранятся в личном кабинете 3 года.

1/4

Станьте частью профессионального комьюнити

Посещайте онлайн и офлайн мероприятия

1−2 раза в месяц встречаемся с выпускниками и студентами, разбираем полезные для профессионального роста темы

Встречайтесь с экспертами и компаниями

Разбираем требования рынка с представителями компаний и нанимающими менеджерами

Обменивайтесь опытом и знаниями

Делимся историями успехов и поражений, узнаём о рынке, чужом опыте и тенденциях профессий

Преподаватели — практикующие эксперты

Специалисты из Яндекса, Сбера, «Работа.ру», Домклик, Amazon и других ведущих компаний. Эксперты постоянно повышают квалификацию, в том числе в ведущих мировых вузах

Вашу квалификацию подтвердит диплом о профессиональной переподготовке

Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём документ установленного образца.

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 03.12 по 05.12

Из чёрной пятницы в белый декабрь

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 5 декабря, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

10 месяцев обучения, старт 15 декабря
Запишитесь на курс или получите консультацию

Частями без переплат

4 158 ₽/месяц

6 930 на 24 месяца

Одним платежом

со скидкой 5%

94 800

 ₽

166 333

-40%
акция действует
до 5 декабря
2844
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Нашли дешевле? Сделаем скидку

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

10 месяцев обучения, старт 15 декабря

Data Scientist

Частями без переплат

4 158 ₽/месяц

6 930 на 24 месяца

Одним платежом

со скидкой 5%

94 800

 ₽

166 333

-40%
акция действует
до 5 декабря
2844
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.