14 курсов по Data Science 2025: Лучшие обучающие программы и скидки по промокодам

Автор:Анна Селезнёва

Дек 26, 2024

Data Science продолжает оставаться одной из самых востребованных и быстро развивающихся областей на рынке труда. В 2025 году курсы по Data Science предлагают широкий выбор программ для новичков и опытных специалистов, позволяя освоить необходимые навыки и улучшить карьерные перспективы в аналитике данных и машинном обучении.

Полный курс по Data Science от Skillfactory

Доп. скидка -10% по промокоду! — SFBTS10
Активировать Промокод

Курс «Data Science с нуля до Junior» от Skillfactory — это ваш путь в мир Data Science. Изучите Python, SQL, машинное обучение и работайте над реальными проектами с ментором. Применяйте полученные знания в хакатонах и стажировках, чтобы ускорить карьеру в аналитике данных.

Подборка активных промокодов «Skillfactory»

Преимущества и особенности курса

  • Практико-ориентированное обучение с реальными проектами
  • Поддержка менторов и кураторов во время обучения
  • Возможности для трудоустройства и стажировок
  • Участие в хакатонах и соревнованиях
  • Гибкий формат для работающих студентов

Какие темы охватывает курс?

  1. Введение в профессию Data Scientist
  2. Основы программирования на Python
  3. Python для анализа данных
  4. Подгрузка данных
  5. Разведывательный анализ данных
  6. Машинное обучение (ML)
  7. Глубокое обучение (Deep Learning)
  8. Проектирование и анализ данных на Python
  9. Практические проекты и хакатоны (например, проект по анализу вакансий на HeadHunter)

Отзывы выпускников о программе

  • «Очень полезный курс, много практики и реальных проектов, которые помогут получить работу!» — 4,6/5
  • «Курс даёт хорошие базовые знания и помогает развиваться дальше.» — 4,8/5

Математика и машинное обучение для Data Science от Skillfactory

Доп. скидка -10% по промокоду! — SFBTS10
Использовать Промокод

Курс «Математика и Machine Learning для Data Science» от Skillfactory научит вас ключевым аспектам математики и машинного обучения, которые необходимы для успешной карьеры в Data Science. Освойте линейную алгебру, теорию вероятности и статистику, а также создавайте модели машинного обучения.

Подборка активных промокодов «Skillfactory»

О преподавателях курса

  • Эмиль Магеррамов. COO Data Lab, компания EORA
  • Аяна Шелике. Преподаватель статистики и линейной алгебры МИЭФ ВШЭ, Выпускница мехмата МГУ
  • Антон Киселев. Head of R&D, компания EORA
  • Сергей Веренцов. CTO, компания EORA
  • Эмиль Богомолов. Инженер-исследователь в группе ADASE Сколтех

Преимущества и особенности курса

  • Практическая направленность курса.
  • Доступное объяснение сложных математических и статистических концепций.
  • Наличие поддержки ментора и сообщества единомышленников.

Какие темы охватывает курс?

  1. Линейная алгебра: Вектора и матрицы, линейная зависимость, матричные операции, собственные и комплексные числа, оптимизация с методом главных компонент.
  2. Основы математического анализа: Функции одной и многих переменных, градиент, градиентный спуск, методы Лагранжа и Ньютона, задачи оптимизации и предсказания.
  3. Теория вероятности и статистика: Описательная и математическая статистика, комбинаторика, теорема Байеса, наивный байесовский классификатор.
  4. Временные ряды и другие математические методы: Анализ временных рядов, регрессии, прогнозирование с помощью временных рядов.
  5. Введение в машинное обучение: Основные задачи и методы, работа с ML-проектом.
  6. Предобработка данных: Типы данных, очистка и обогащение данных, визуализация и feature engineering.
  7. Регрессия: Линейная и логистическая регрессия, аналитический вывод, регуляризация.
  8. Кластеризация: Методы обучения без учителя, работа с текстами средствами ML.
  9. Деревья решений и ансамбли деревьев: Применение деревьев для решения задач регрессии, бустинг, ансамбли деревьев для логистической регрессии.
  10. Оценка качества алгоритмов: Разбиение выборки, недо- и переобучение, оценка моделей, визуализация обучения.
  11. Временные ряды в ML: Линейные модели, XGBoost, кросс-валидация и подбор параметров.
  12. Рекомендательные системы: Построение рекомендательных систем, использование алгоритма SVD.
  13. Финальный хакатон: Применение методов для повышения точности предсказаний на Kaggle.

Математика для Data Science от Skillfactory

Доп. скидка -10% по промокоду! — SFBTS10
Активировать Промокод

Курс «Математика для анализа данных» от SkillFactory научит вас основам математики и статистики, необходимым для работы в Data Science и машинном обучении. С акцентом на практические задачи, вы сможете применить знания для разработки моделей, анализа данных и прогнозирования. Курсы включают видеоуроки, практику и менторскую поддержку.

  • Формат: онлайн-обучение с возможностью изучать материалы в удобное время, включая видеоуроки, домашние задания и практические задачи
  • Продолжительность: 8 недель
  • Диплом: Сертификат о прохождении курса
  • Сложность программы: intermediate
  • Ссылка на программу: https://skillfactory.ru/matematika-dlya-data-science

Подборка активных промокодов «SkillFactory»

О преподавателях курса

  • Аяна Шелике, преподаватель статистики и линейной алгебры МИЭФ ВШЭ
  • Веренцов Сергей, CTO, компания EORA
  • Павел Братченко, Data Scientist, Сбербанк

Преимущества и особенности курса

  • Много практики с реальными жизненными задачами
  • Понимание математики и статистики в контексте машинного обучения и нейронных сетей
  • Поддержка ментора и сообщество единомышленников
  • Программа на русском языке, доступная для изучения с любого места

Какие темы охватывает курс?

  1. Линейная алгебра
  • Изучаем вектора и виды матриц
  • Учимся проводить операции над матрицами
  • Определяем линейную зависимость с помощью матриц
  • Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
  • Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
  • Осваиваем матричное и сингулярное разложение
  • Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
  • Оптимизируем с помощью метода главных компонент
  1. Основы матанализа
  • Изучаем функции одной и многих переменных и производные
  • Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
  • Тренируемся в задачах оптимизации
  • Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
  • Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
  1. Основы теории вероятности и статистики
  • Изучаем общие понятия описательной и математической статистики
  • Осваиваем комбинаторику
  • Изучаем основные типы распределений и корреляции
  • Разбираемся в теореме Байеса
  • Изучаем наивный байесовский классификатор
  • Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теории вероятностей
  1. Временные ряды и прочие математические методы
  • Знакомимся с анализом временных рядов
  • Осваиваем более сложные типы регрессий
  • Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
  • Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения

Отзывы выпускников о программе

  • Курс отличный, всё изложено доступно и понятно, много практических задач. Это помогает реально освоить материал.
  • Я думал, что математика будет сложной, но благодаря этому курсу всё стало намного яснее. Рекомендую всем, кто хочет углубить свои знания в Data Science.
  • Курс очень полезный, но хотелось бы больше примеров на реальных данных, особенно в части теории вероятностей.

Python для анализа данных от Skillfactory

Доп. скидка -10% по промокоду! — SFBTS10
Применить Промокод

Курс «Python для анализа данных» от Skillfactory поможет вам овладеть навыками программирования на Python, использовать его для анализа и обработки данных, научиться работать с большими объемами информации, API, и создавать модели машинного обучения. Идеален для аналитиков, маркетологов и менеджеров.

  • Формат: дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты
  • Продолжительность: 4 месяца
  • Диплом: сертификация аналитика Python
  • Сложность программы: intermediate
  • Ссылка на программу: https://skillfactory.ru/python-analytics

Подборка активных промокодов «Skillfactory»

О преподавателях курса

  • Мария Липчанская, Старший эксперт курса, методист, преподаватель
  • Эмиль Магеррамов, Автор курса, исполнительный директор EORA Data Lab
  • Кирилл Федянин, Автор курса, AI researcher
  • Миша Дектерев, Специалист поддержки
  • Антон Щавинский, Community-менеджер
  • Света Жучкова, Специалист поддержки
  • Костя Башевой, Автор курса, программист-аналитик Яндекс.Маркета
  • Леша Макаров, Автор курса, продуктовый аналитик CoMagic
  • Влад Виноградов, Автор курса, Data Scientist, EORA Data Lab
  • Макс Шептяков, Автор курса, бизнес-аналитик Avito
  • Саша Турилин, Автор курса, основатель SkillFactory

Преимущества и особенности курса

  • Много упражнений (более 500 задач по 20 темам)
  • Вебинары с возможностью задавать вопросы
  • Сообщество в мессенджере для обмена опытом и поддержки
  • Практическая ориентированность (интерактивные проекты, анализ данных компании)
  • Программа курса включает работу с реальными данными и API

Какие темы охватывает курс?

  1. Знакомимся с Python (Модули А0-А5)
  • Изучение синтаксиса Python, работа с типами данных, текстовой информацией, создание и применение функций
  1. Работаем с большими данными (Модули В1-В5)
  • Работа с библиотекой Pandas, объединение данных из разных источников, работа с большими файлами (до 30 ГБ), визуализация данных, работа с сводными таблицами
  1. Работаем с более продвинутыми случаями (Модули В6-В9)
  • Использование библиотеки NumPy, работа с различными форматами файлов, написание автоматических скриптов, работа с базами данных
  1. Собираем данные из интернета (Модули В10-В11)
  • Парсинг веб-страниц, работа с открытыми API сервисов Яндекса и ВКонтакте
  1. Учимся дополнительным возможностям (Модули С1-С4)
  • Автоматическое обновление отчетов, работа с ошибками кода, итоговый экзамен, сертификация аналитика Python

Отзывы выпускников о программе

  • Екатерина Тарасевич (Санкт-Петербург): “Курс полностью оправдал мои ожидания, теперь я могу работать с большими данными и использовать Python для анализа!”
  • Александр Журавлев (Минск): “Очень полезный курс, научился анализировать данные, парсить сайты и работать с API.”
  • Марина Чигарева (Москва): “Благодаря курсу автоматизировала многие процессы на работе, теперь принимаю решения быстрее и эффективнее.”

Курс Data Science: быстрый старт от ProductStar

Изучите Data Science всего за два месяца. Погрузитесь в Python, машинное обучение, рекомендательные системы и Hadoop. Применяйте знания на реальных кейсах и создайте проекты для портфолио.

  • Формат: дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты
  • Продолжительность: 2 месяца
  • Диплом: Цифровой сертификат об успешном прохождении курса
  • Сложность программы: beginner
  • Ссылка на программу: https://productstar.ru/analytics-mini-course-datascience

Подборка активных промокодов «ProductStar»

О преподавателях курса

  • Николай Пекальн, Директор по Аналитике, Vezet group
  • Ришат Исхатов, Head of BA, СберМаркет

Преимущества и особенности курса

  • Практика, а не теория.
  • Изучение реальных кейсов.
  • Работа с ментором.
  • Портфолио с проектами для резюме.
  • Трудоустройство в процессе обучения.

Какие темы охватывает курс?

  1. Блок 1: Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки.
  2. Блок 2: Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари.
  3. Блок 3: Библиотеки для анализа данных: Pandas.
  4. Блок 4: Библиотеки для анализа данных: визуализация.
  5. Блок 5: Знакомство с машинным обучением.
  6. Блок 6: Основные модели машинного обучения: линейная регрессия.
  7. Блок 7: Бинарная классификация.
  8. Блок 8: Валидация. Почему это важно.
  9. Блок 9: Решающие деревья.
  10. Блок 10: Feature Engineering, Feature Selection.
  11. Блок 11: Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж.
  12. Блок 12: Воркшоп: скоринг кредитного портфеля.

Отзывы выпускников о программе

  • «Отличный курс, много практики и полезных знаний.»
  • «Очень понравились реальные кейсы и помощь менторов.»
  • «Обучение было интенсивным, но полезным.»

Курс Data Scientist от ProductStar

Курс Data Scientist от ProductStar — это уникальная возможность освоить востребованную профессию с нуля. Включает практические задания, актуальные инструменты и технологии, а также помощь в трудоустройстве в крупные IT-компании. В курсе — 70% практики, обучение под руководством опытных специалистов.

  • Формат: дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты
  • Продолжительность: 6 месяцев
  • Диплом: сертификат о прохождении курса
  • Оплата частями: Рассрочка без % для России и Казахстана
  • Ссылка на программу: https://productstar.ru/analytics-datascience-course

Подборка активных промокодов «ProductStar»

Преимущества и особенности курса

  • 70% курса — практика
  • Рассрочка без процентов для России и Казахстана
  • Весь учебный процесс приближен к реальной практике
  • Регулярное обновление контента
  • Карьерный центр помогает трудоустроиться, 80% студентов находят работу до конца курса

Какие темы охватывает курс?

  1. SQL для анализа данных
  2. Основы Python
  3. Система контроля версий Git. Flask
  4. Построение Machine Learning моделей
  5. Нейронные сети и NLP
  6. Рекомендательные системы
  7. Подготовка к собеседованию, трудоустройству и дипломная работа

Отзывы выпускников о программе

  • «Этот курс дал мне уверенность в профессии Data Scientist и позволил быстро найти работу.»
  • «Очень практичный курс с большим количеством реальных кейсов, которые я могу использовать на своей новой работе.»

Data Scientist от ProductStar

Онлайн-курс «Data Scientist» от ProductStar поможет вам освоить востребованную профессию с нуля. За 10 месяцев обучения вы освоите Python, статистику, машинное обучение и нейросети, а также получите практические навыки работы с реальными данными. Гарантированное трудоустройство и стажировки в крупных компаниях помогут вам начать карьеру в сфере Data Science.

  • Цена курса: 205 098 ₽ (или 9 495 ₽ / месяц в рассрочку)
  • Формат: дистанционное обучение с элементами онлайн-уроков, домашних заданий, тестов, поддержка менторов
  • Продолжительность: 10 месяцев
  • Диплом: диплом о профессиональной переподготовке
  • Оплата частями: 24 месяца, 9 495 ₽ / месяц (или оплатить одним платежом со скидкой 10%)
  • Сложность программы: beginner
  • Ссылка на программу: https://productstar.ru/prof-data-science

Подборка активных промокодов «ProductStar»

О преподавателях курса

  • Эксперты из Amazon, Яндекса и Skyeng

Преимущества и особенности курса

  • Гарантированное трудоустройство при успешном завершении программы.
  • Возможность работать удаленно.
  • Стажировки в компаниях-партнерах.
  • Индивидуальные встречи с наставниками.
  • Бесплатная консультация карьерного специалиста.
  • Поддержка на протяжении всего обучения.

Какие темы охватывает курс?

  1. Введение в программирование
  2. Основы языков программирования для Data Science
  3. Python для анализа данных
  4. Технические нюансы и работа с Git
  5. Математика, статистика и теория вероятности для Data Science
  6. Классические модели Machine Learning
  7. Построение рекомендательных систем
  8. Построение прогнозных моделей
  9. Построение моделей для скоринга
  10. Создание BigData-продуктов
  11. Специализации: AI & Deep Learning, Cloud Data Engineer, NLP-разработчик
  12. Подготовка портфолио и участие в соревнованиях на Kaggle

Отзывы выпускников о программе

  • Курс действительно интересный и полезный. Все материалы подаются доступно, с примерами. Особенно понравился блок по нейросетям.
  • Программа курса очень подробная и помогает глубже понять все аспекты профессии Data Scientist. Работать с реальными данными и участвовать в соревнованиях на Kaggle — это круто!

Data Science в медицине от GeekBrains

Курс Data Scientist в медицине предлагает уникальное сочетание медицинских знаний и навыков в области анализа данных, машинного обучения и статистики. Обучение включает живые онлайн-занятия, помощь в трудоустройстве и получение официального сертификата.

  • Формат: Живые онлайн-занятия с преподавателями, онлайн-встречи, видеоуроки
  • Продолжительность: До 9 месяцев
  • Диплом: Официальный сертификат
  • Сложность программы: beginner
  • Ссылка на программу: https://gb.ru/geek_university/developer/analyst/data-science-medicine

Подборка активных промокодов «GeekBrains»

О преподавателях курса

  • Шафигуллин Ильнар, кандидат физико-математических наук, разработчик и главный методолог всей IT-линейки в GeekBrains.
  • Зернова Ирина, учитель математики и информатики в Предуниверситарии НИЯУ «МИФИ».
  • Бородко Дарья, биоинформатик в институте биоинженерии им. К.Г.Скрябина и НИИ общей патологии и патофизиологии, преподает прикладную статистику в медицине, молекулярную биологию и генетику.
  • Данилов Лаврентий, руководитель биоинформатического отдела и отдела разработки Nova Plant.
  • Захаров Роман, Lead Data Scientist MVS-GROUP.
  • Иоффе Антон, Senior Machine Learning & Software Developer в SAP.
  • Корлякова Мария, Middle ML/Data Scientist, кандидат технических наук, научный сотрудник МГТУ им. Н. Э. Баумана.
  • Лебедев Михаил, Data Scientist, кандидат технических наук.
  • Малыхина Анна, научный сотрудник Института цитологии РАН.
  • Селютина Мария, преподаватель курса Python в онлайн-школе kodland.
  • Ганьшин Александр, Data Engineer (Scala) в МТС.
  • Иванов Александр, Head Of Project, руководитель направления по исследованию данных в Сбере.
  • Акчурин Илья, преподаватель программирования в ИжГТУ им. М. Т. Калашникова.
  • Вершинина Ольга, бизнес-аналитик в Roistat.
  • Якимов Вадим, Middle в игровой студии Агава.
  • Смирнов Антон, директор по развитию продукта BI в Промсвязьбанке.
  • Тырышкина Анастасия, Lead BI аналитик в Центре финансовых технологий.
  • Якимков Владимир, генеральный директор ООО «МИ ИТ».
  • Масягутов Марсель, DevOps-инженер.
  • Новиков Юрий, начальник отдела защиты информации в Центре электронного взаимодействия.
  • Семенец Павел, системный администратор, DBA.
  • Анзин Дмитрий, Senior Software Engineer в EPAM Systems.
  • Гаценко Владислав, технический архитектор IoT в Orange Business Services.
  • Николаенко Владимир, начальник управления в Газпромнефть-ЦР.
  • Сударенко Дмитрий, кандидат технических наук.
  • Терехов Владимир, инженер-программист в АО НПЦ «ЭЛВИС», старший преподаватель в МГТУ им. Баумана.
  • Рубин Петр, Data Scientist в медицине, кандидат медицинских наук.
  • Абумов Евгений, инженер умных устройств, IT-преподаватель.
  • Андреева Мария, преподаватель Python, IT-евангелист.
  • Исламгулов Тимур, IT-преподаватель.
  • Курицын Алексей, Solution NLP Engineer, Data Science.
  • Макарцев Денис, Middle Fullstack-разработчик в Viret.
  • Мануилов Николай, IT-преподаватель.
  • Самодуров Данил, IT-преподаватель в Пермском политехе.
  • Читалов Дмитрий, Python-разработчик.

Преимущества и особенности курса

  • Уникальная методика.
  • Помощь в трудоустройстве или возврат денег.
  • Онлайн-занятия с преподавателями.
  • Программа актуальна на 2024 год.

Какие темы охватывает курс?

  1. Введение в программирование.
  2. Введение в контроль версий + Практикум.
  3. Знакомство с языками программирования + Практикум.
  4. Знакомство с базами данных.
  5. Математика и информатика для программистов.
  6. Знакомство с языком Python.
  7. Знакомство с веб-технологиями.
  8. Основы анализа данных в Excel.
  9. Основы языка Python для аналитиков.
  10. База данных и SQL.
  11. Введение в BI.
  12. Промежуточная аттестация.
  13. Введение в продуктовую аналитику.
  14. Теория вероятностей и математическая статистика.
  15. А/В тестирование.
  16. Основы моделирования бизнес процессов. Введение в бизнес-модель.
  17. Итоговая аттестация.
  18. Финансовая математика.
  19. Юнит-экономика.
  20. Гибкие методологии (Agile, SCRUM, Kanban и другие).
  21. Конфликтология.

Отзывы выпускников о программе

  • Программа курса очень актуальна и предоставляет хороший базовый набор знаний для старта в Data Science.
  • Отличные преподаватели, всегда готовы помочь и разъяснить материалы.
  • Для меня курс стал отличным стартом в карьере, получил хорошие навыки в аналитике и машинном обучении.

Математика для анализа данных от Яндекс Практикум

Курс “Математика для анализа данных” от Yandex — это уникальная возможность освоить ключевые математические концепции, которые необходимы для аналитики и Data Science. Вы научитесь решать практические задачи, осваивая линейную алгебру, теорию вероятностей, статистику и математический анализ, что поможет вам в карьере аналитика и специалиста по данным.

  • Формат: дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты, вебинары
  • Продолжительность: ~200 часов
  • Сложность программы: beginner
  • Ссылка на программу: https://practicum.yandex.ru/math-for-da-ds

Подборка активных промокодов «Yandex»

О преподавателях курса

  • Преподаватель математики с большим опытом работы в Data Science и аналитике
  • Кураторы, поддерживающие в организационных вопросах, работают 24/7

Преимущества и особенности курса

  • Объясняем сложное простым языком
  • Много практических задач и бизнес-кейсов
  • Поддержка от практикующих специалистов
  • Курс для самостоятельного изучения с наставниками
  • Использование YandexGPT для помощи в обучении

Какие темы охватывает курс?

  1. Вводная часть (~1 час)
    • О чём курс
    • Как мы учим
    • Подготовка к собеседованиям
    • Математика на практике
    • Зачем аналитику математика
  2. Линейная алгебра (~50 часов)
    • Векторы и их операции
    • Нормы и матрицы
    • Скалярное произведение и обратные матрицы
    • NumPy
  3. Функции и их свойства (~20 часов)
    • Линейная функция, полином, логарифм
    • Композиция функций
  4. Математический анализ (~50 часов)
    • Предел и производная
    • Интегралы и градиент
    • Оптимизация с градиентным спуском
  5. Приложения линейной алгебры (~30 часов)
    • Линейная регрессия
    • Разложение матриц
    • SVD
  6. Теория вероятностей (~40 часов)
    • Случайные величины, математическое ожидание
    • Теорема о центральной предельной теореме
    • Распределения и корреляция
  7. Статистические методы (~50 часов)
    • Проверка гипотез
    • Метод максимального правдоподобия
    • P-value, бутстреп, PCA

Отзывы выпускников о программе

  • “Курс помог мне глубже понять основы математики и научиться использовать их в аналитике данных. Прекрасная поддержка!”
  • “Мне понравилась структура курса и практическая направленность. Все материалы доступны, а преподаватели всегда на связи!”
  • “Благодаря этому курсу я смогла укрепить свои знания по математике и теперь чувствую себя увереннее на собеседованиях.”

Курс Симулятор Data Science от Karpov Courses

Симулятор Data Science — это интенсивный курс, который поможет вам развить навыки в области анализа данных, машинного обучения и AI, решая реальные бизнес-задачи. За 14 дней вы сможете создать уникальные пет-проекты, улучшить свое портфолио и подготовиться к работе с современными инструментами, такими как Python, SQL, Spark, MLFlow, и многими другими. Под руководством экспертов вы получите опыт, необходимый для карьерного роста.

Подборка активных промокодов «Karpov.Courses»

О преподавателях курса

  • Нет упомянутых конкретных преподавателей

Преимущества и особенности курса

  • Большой выбор реальных задач для практики
  • Разработка уникальных пет-проектов
  • Доступ к сообществу студентов и экспертам
  • Использование более 10 инструментов в проектной работе
  • Ежемесячные обновления задач и проектов по запросам студентов

Какие темы охватывает курс?

  1. Решение реальных кейсов бизнеса из различных отраслей (Retail, E-commerce, FinTech, FoodTech, EdTech, Реклама и др.)
  2. Разработка пет-проектов для портфолио с использованием различных инструментов (ClickHouse, FastAPI, MLFlow, DVC, Spark и др.)
  3. Изучение Python, SQL, A/B-тестов, метрик, LLM, рекомендательных систем, прогнозирования, деплоя и других технологий.
  4. Разработка проектов под руководством экспертов и работа в команде.
  5. Работа с реальными инструментами и задачами в области анализа данных и машинного обучения.

Отзывы выпускников о программе

  • Никита: «На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science.»
  • Ильдар: «У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах.»
  • Илья: «Прошел стажировку и полгода работал ML-инженером. С помощью симулятора углубил знания в ML и построении рекомендательных систем.»

Курс Основы Data Science от SF Education

Курс Data Science Academy от SF Education предназначен для начинающих и тех, кто хочет освоить ключевые навыки в Data Science. За 4 месяца вы научитесь работать с Python, большими данными, моделями машинного обучения и вычислительными финансами. Получите практические знания и доступ к закрытому сообществу с вакансиями для выпускников.

  • Формат: Вебинары, практика на реальных проектах, кейсы, сквозной проект. Чат с преподавателями 24/7. Асинхронный формат обучения.
  • Продолжительность: 4 месяца
  • Диплом: Документ установленного образца РФ о повышении квалификации.
  • Сложность программы: beginner
  • Ссылка на программу: https://sf.education/ds

Подборка активных промокодов «SF Education»

Преимущества и особенности курса

  • Доступ в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников.
  • Безлимитный доступ к материалам курса и учебной литературе, созданной нашими экспертами.
  • Практика на реальных проектах и использование уникального симулятора для кода.
  • Поддержка преподавателей и экспертов 24/7 через чат.
  • Возможность пройти курс в асинхронном формате с гибким графиком.

Какие темы охватывает курс?

  1. Введение в Data Science и аналитику данных.
  2. Основы программирования на Python и работа с базами данных.
  3. Основы линейной алгебры и статистики.
  4. Работа с библиотеками Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
  5. Методы анализа и обработки больших данных.
  6. Основы машинного обучения (Support Vector Machines, Random Forests).
  7. Применение машинного обучения в бизнес-аналитике.
  8. Введение в вычислительные финансы, моделирование акций и портфелей.
  9. Структурированные финансы и работа с деривативами (фьючерсы, опционы).
  10. Проектирование и реализация практических задач на реальных данных.

Машинное обучение: хардкорный уровень от Karpov Courses

Хардкорный курс по машинному обучению для опытных специалистов. Вы научитесь строить ML-сервисы, решать реальные бизнес-задачи и проходить полный цикл работы ML-инженера: от сбора данных до деплоя и мониторинга моделей.

  • Цена курса: 122 000 ₽ (одним платежем) или 11 690 ₽ / мес.
  • Формат: Дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты
  • Продолжительность: 6 недель (на каждом блоке)
  • Оплата частями: 12 месяцев, 11 690 ₽ / мес
  • Сложность программы: intermediate
  • Ссылка на программу: https://karpov.courses/ml-hard

Подборка активных промокодов «Karpov.Courses»

О преподавателях курса

  • Валерий Бабушкин — Senior Principal в BP, хэдлайнер курса.
  • Игорь Котенков — преподаватель, специалист по ранжированию и матчинг алгоритмам.
  • Ирина Евстратенко — преподаватель, специалист по динамическому ценообразованию.
  • Ваге Брсоян — преподаватель, специалист по uplift-моделированию.
  • Александр Сахнов — преподаватель, специалист по A/B-тестированию.
  • Алексей Лопатин — преподаватель, специалист по рекомендательным системам.

Преимущества и особенности курса

  • Нестандартный подход, охватывающий все этапы работы ML-инженера.
  • Реальные бизнес-кейсы и проектирование ML-сервисов.
  • Ведущие специалисты в обучении.
  • Проверка на прочность для любого ML-специалиста.

Какие темы охватывает курс?

  1. Введение в Hard ML: Обзор курса и целей обучения.
  2. Сбор и разметка данных: Методы и инструменты для сбора и подготовки данных.
  3. Построение пайплайнов поставки данных: Создание и оптимизация рабочих пайплайнов.
  4. Деплой приложений: Развертывание ML-моделей и приложений в продакшн.
  5. Мониторинг и оценка алгоритмов: Методы для мониторинга и анализа эффективности моделей.
  6. Ранжирование и матчинг: Разработка алгоритмов для автоматического сопоставления объектов и их применения в бизнесе.
  7. Динамическое ценообразование: Построение моделей для оптимизации ценовых решений на основе данных.
  8. Uplift-моделирование: Сегментация потребителей и создание моделей для оценки эффективности маркетинговых воздействий.
  9. A/B-тестирование: Разработка и реализация методов повышения чувствительности A/B-тестов.
  10. Рекомендательные системы: Строительство и внедрение алгоритмов для персонализированных рекомендаций.
  11. MLOps: Применение методов и технологий для полного жизненного цикла разработки ML-моделей, включая деплой, мониторинг и обновления.

Отзывы выпускников о программе

  • «Курс отличился глубокой проработкой кейсов, я научился создавать полноценные ML-сервисы, что стало большим плюсом для моей карьеры».
  • «Были очень полезные уроки по деплою и мониторингу, теперь знаю, как довести модель до продакшн».
  • «Ведущие специалисты в этой области, что сильно повысило ценность обучения».

Курс Hadoop: система для обработки больших объемов данных от Stepik

Курс по Hadoop для обработки больших данных научит вас основам работы с Hadoop, включая распределенные файловые системы, MapReduce, Pig, Hive, Spark и NoSQL базы.

  • Цена курса: Бесплатно
  • Формат: дистанционное обучение с элементами самостоятельного изучения, включая видеоуроки, тесты, интерактивные задачи
  • Продолжительность: 12 часов 25 минут видео, 33 урока
  • Сложность программы: intermediate

О преподавателях курса

  • Евгений Чернов: Окончил факультет прикладной математики МФТИ, более 12 лет работал в Поиск@Mail.ru, отвечал за обработку данных

Преимущества и особенности курса

  • Курс разработан специалистами с большим опытом
  • Пошаговое изучение фреймворка Hadoop с примерами программ
  • Использование популярных технологий в обработке данных (MapReduce, Pig, Hive, Spark и т.д.)

Какие темы охватывает курс?

  1. Введение в Hadoop
  2. Что такое Hadoop?
  3. Распределенная файловая система HDFS
  4. Архитектура HDFS
  5. Shell-команды
  6. Java API
  7. Введение в MapReduce
  8. Парадигма MapReduce
  9. Фреймворк MapReduce
  10. Java API (продолжение)
  11. Hadoop Streaming
  12. Решение задач с помощью MapReduce
  13. Алгоритмы на MapReduce
  14. Реляционные функции
  15. Расчет TF-IDF
  16. Алгоритмы на графах в MapReduce
  17. Графы в MapReduce
  18. Поиск кратчайшего пути в графе
  19. PageRank
  20. Проблемы MR-алгоритмов на графах
  21. Pig и Hive
  22. Pig: Основные операторы PigLatin
  23. Hive
  24. Pig vs Hive
  25. NoSQL базы данных: HBase и Cassandra
  26. Способы хранения данных
  27. Введение в HBase
  28. Архитектура HBase
  29. Cassandra
  30. Spark: Основные понятия и операторы
  31. Фреймворк Spark
  32. YARN: MapReduce 2.0
  33. Что такое YARN?
  34. Компоненты YARN
  35. Заключительный урок

Отзывы выпускников о программе

  • «Я прошёл несколько курсов, и могу сказать, что этот курс самый информативный и интересный. Нет воды. Мне только не хватило Импалы.» — Алексей Павловский
  • «Научился выполнять сложные задачки, курс интересный. Посоветовал коллега.» — Алексей Легачев
  • «Узнал очень много полезной информации. Всё отлично, ничего не надо улучшать.» — Владимир Шишканов

Курс Нейронные сети и компьютерное зрение от Stepik

Курс «Нейронные сети и компьютерное зрение» от Samsung AI Center — это практическое обучение основам машинного обучения и нейронных сетей, с акцентом на компьютерное зрение. Вы получите фундаментальные знания и навыки работы с нейронными сетями, а также освоите ключевые инструменты для решения задач в области машинного зрения. Учащиеся смогут применить полученные знания на практике через семинары и проекты.

  • Формат: дистанционное обучение с элементами практики, включая видеоуроки, домашние задания, тесты, практические семинары
  • Продолжительность: 3-5 часов в неделю
  • Диплом: сертификат Stepik
  • Сложность программы: intermediate

О преподавателях курса

  • Михаил Романов, исследователь, Samsung AI Center
  • Игорь Слинько, специалист, Samsung AI Center, Yandex, Mail.ru
  • Николай Капырин, куратор трека «Искусственный интеллект» IT Академии Samsung
  • Антон Попов, специалист в области онлайн-курсов

Преимущества и особенности курса

  • Большое количество практических заданий и семинаров
  • Понимание теоретических основ и их применение на практике
  • Преподавание от экспертов Samsung AI Center
  • Возможность получить сертификат с отличием

Какие темы охватывает курс?

  1. Нейрон и нейронная сеть
  2. Математическая модель нейрона
  3. Теоретические задачи
  4. Булевы операции в виде нейронов
  5. От нейрона к нейронной сети
  6. Семинар: Базовая работа в PyTorch
  7. Строим первую нейронную сеть
  8. Восстановление зависимости нейронной сетью
  9. Компоненты нейронной сети
  10. Алгоритм настройки нейронной сети
  11. Теоретические задачи: Графы вычислений и BackProp
  12. Теоретические задачи: Восстановление зависимостей
  13. Семинар: Реализация градиентного спуска (часть 1)
  14. Семинар: Реализация градиентного спуска (часть 2)
  15. Задачи, решаемые при помощи нейронных сетей
  16. Бинарная классификация? Бинарная кросс-энтропия!
  17. Многоклассовая классификация? Софтмакс!
  18. Локализация, детекция, сегментация и super-resolution
  19. Теоретические задачи: Функции потерь
  20. Семинар: Строим первую нейронную сеть
  21. Семинар: Классификация в PyTorch
  22. Методы оптимизации
  23. Самый обычный градиентный спуск
  24. Модификации градиентного спуска
  25. Теоретические задачи: Понимаем SGD с momentum
  26. Семинар: Классификация рукописных чисел полносвязанной сетью
  27. Свёрточные нейронные сети
  28. Свёртка, каскад свёрток
  29. Семинар: Реализация сверточного слоя
  30. Собери их все: архитектура LeNet (1998)
  31. Собери их все: AlexNet (2012) и VGG (2014)
  32. Собери их все: GoogLeNet и ResNet (2015)
  33. Семинар: Распознавание рукописных чисел свёрточной нейросетью
  34. Теоретические задачи: архитектуры сверточных нейронных сетей
  35. Регуляризация и нормализация
  36. Ударим дропаутом по переобучению!
  37. Батч-нормализация!
  38. Семинар: слой нормализации
  39. Семинар: Решаем задачу классификации на датасете CIFAR
  40. Теоретические задачи: регуляризация
  41. Метод максимального правдоподобия
  42. Теоретические задачи: метод максимального правдоподобия
  43. Transfer learning на примере соревнования на Kaggle

Отзывы выпускников о программе

  • Курс раскрывает как теоретические основы, так и практическое применение. Практические задания помогли закрепить материал.
  • Некоторым участникам было трудно воспринимать материал, особенно из-за быстрого темпа лекций и монтажа видео.
  • Объяснения по PyTorch не всегда были достаточно понятными, что затруднило понимание для новичков.

FAQ

Сколько стоят курсы Data Science?

Стоимость курсов зависит от программы и уровня обучения. Например, курс «Data Science с нуля до Junior» от Skillfactory стоит по ссылке здесь. Также, для многих курсов действуют промокоды, которые могут снизить цену на 10-55%.

Где лучше обучиться на Data Science?

Лучшие курсы для начинающих и профессионалов можно найти на платформе Skillfactory. Среди популярных программ: «Data Science с нуля до Junior» и «Математика и Machine Learning для Data Science». Skillfactory предлагает онлайн-обучение с гибким графиком, менторской поддержкой и возможностями для стажировок.

В чем заключается работа Data Science?

Работа Data Scientist включает в себя анализ данных, создание и обучение моделей машинного обучения, работу с большими данными, а также разработку прогнозных систем. В рамках курсов Skillfactory студенты изучают Python, SQL, машинное обучение и другие ключевые технологии.

Какая зарплата у дата сайентиста?

В статье не указана точная цифра, но важно отметить, что Data Scientist — это востребованная профессия с хорошими карьерными перспективами. Обучение в Skillfactory, включая участие в хакатонах и стажировках, помогает ускорить карьеру и повысить шансы на высокооплачиваемую работу в аналитике данных.

Заключение

Курсы по Data Science в 2025 году открывают невероятные возможности для начинающих и профессионалов, стремящихся освоить востребованную и высокооплачиваемую профессию. Программы, такие как «Data Science с нуля до Junior» и «Математика и Machine Learning для Data Science» от Skillfactory, предлагают глубокие знания в области программирования, анализа данных и машинного обучения, а также практический опыт работы с реальными проектами.

Важно помнить, что обучение в таких курсах не ограничивается лишь теоретическими знаниями — ключевым аспектом является возможность работать с наставниками, участвовать в хакатонах и стажировках, что значительно ускоряет карьерный рост. Независимо от того, начинаете ли вы свой путь в Data Science или хотите углубить уже имеющиеся знания, выбор курса, который соответствует вашим целям, является важным шагом на пути к успеху.

По мере того как технологии продолжают развиваться, спрос на специалистов в области Data Science будет только расти. Курс по Data Science 2025 года — это не только знания, но и шанс стать частью одной из самых перспективных и динамичных отраслей в мире технологий. Не упустите возможность стать экспертом в аналитике данных и машинном обучении, ведь будущее уже начинается сегодня.

Автор: Анна Селезнёва

Data Scientist, автор и эксперт по аналитике