Каталог курсов
Каталог курсов

Включает программу трудоустройства

Партнёр по инфраструктуре 

Data Scientist: расширенный курс

Старт в профессии с нуля, достаточно знаний и навыков для начала работы через 5 месяцев обучения

Три программы на выбор: базовая, расширенная и продвинутая с узкой специализацией в медицине или промышленности

bgRegBlockImage
Акция
АКЦИЯ
-50%

Поможем подобрать обучение

Когда

18 июня 2026 — 9 декабря 2027

Программа

от 9,5 месяцев, актуализируем материалы каждый месяц

Практика

Проекты от Северстали, Neoflex, «Гринатом» и Deep Pavlov

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

50%
с 06.06 по 09.06

Знаем, что вы будете делать летом

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 9 июня, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

В курсе — актуальные навыки, практика и поддержка

Практика на проектах компаний-партнёров

Получите реальный опыт работы и рекомендации по трудоустройству

Востребованная специализация

Сможете получить профильные продвинутые навыки в медицине или промышленности

Соревнования Kaggle

Получите возможность побороться за призы и повысить рейтинг в Kaggle с поддержкой ментора

Диплом с поддержкой эксперта

Выполните итоговую работу по собственному или учебному проекту

Возможность оплачиваемой стажировки от Globus IT

Сможете поработать с проектами Сбера, Яндекса, X5 Group

Профессиональное комьюнити

Будете посещать встречи, общаться с коллегами и экспертами

Профессия на передовой инноваций

Дата-сайентисты создают модели машинного обучения и нейросети

Data Science — главная профессия современности, что отмечают в мировых рейтингах и на платформах поиска работы.

Специалисты нужны везде, где есть много информации: в банках для прогнозов финансовой нагрузки; в медицине для разработки новых препаратов; на заводе для повышения эффективности производства.

Медианные зарплаты специалистов

121 000 ₽ 

в месяц

Получают начинающие data-scientist 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.

Кем вы сможете работать после курса

Больше 280 студентов уже стали DS-специалистами в 2025−2026 годах

Специализация на выбор

Станете узкопрофильным специалистом в продвинутой программе обучения

Промышленность

Медицина

Data Scientist в промышленности

Научитесь работать с данными производства и создавать решения под конкретную сферу

• Практика на проектах индустрии от экспертов Северстали

• Понимание, как строятся Data Science-решения в «железе»

• Навыки, востребованные в производственных, энергетических и ИТ-компаниях

Сможете работать на промышленных предприятиях, в ИТ-интеграторах, в отделах исследований и разработки

Data Scientist в медицине

Освоите работу с медицинскими данными и научитесь решать задачи диагностики и анализа

• Погружение в специфику медицинских данных: от текстов до снимков

• Навыки работы с чувствительными данными, понимание законодательной базы и механизмов регуляции

• Практика на реальных задачах из здравоохранения

Сможете работать в медицинско-технических компаниях, клиниках, фармацевтике и исследовательских центрах

Подход, нацеленный на ваш профессиональный рост

Программа по требованиям рынка в 2026 году

Более 100 экспертов и оркестратор ИИ-агентов постоянно анализируют контент курса. Обновляем программу в среднем за 2 недели

Программа по требованиям рынка в 2026 году

Более 45 вебинаров

Преподаватели регулярно проводят онлайн-занятия, вы сможете сразу получить ответы на вопросы по теме

Более 45 вебинаров

8 индивидуальных консультаций

Эксперты помогут с конкретными задачами и карьерным развитием

8 индивидуальных консультаций

Поддержка команды курса на всех этапах

Координаторы и аспиранты помогут с текущими вопросами, ответят в течение 24 часов

Поддержка команды курса на всех этапах

Учим тому, что работает

Дата-сайентист

  • Сбор, очистка и подготовка данных для анализа

  • Извлечение данных из баз с помощью SQL и их первичный анализ

  • Выбор и создание признаков для модели, алгоритма под задачу

  • Решение задач классификации, регрессии, кластеризации и прогнозирования

  • Проектирование и обучение ИИ для разных типов данных

  • Разработка моделей компьютерного зрения: классификация, детекция, генерация

  • Создание NLP-решений: от генерации текста до семантического поиска и перевода

  • Построение рекомендательных систем и работа с последовательностями данных

  • Проведение эффективных переговоров и публичное представление результатов

  • Работа с  базовыми архитектурами нейросетей, сборка моделей с помощью Keras/TensorFlow

Scikit-learn

Scikit-learn

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения

OpenCV

OpenCV

Изучается на расширенной траектории. Библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом

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

NLTK

NLTK

Изучается на расширенной траектории. Набор библиотек и программ Python для символьной и статистической обработки естественного языка

Pandas

Pandas

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

Многослойные нейронные сети

Многослойные нейронные сети

Изучается на расширенной траектории. Все виды градиентного спуска, включая Adam, RMSProp, Momentum, SGD. Регуляризация и Dropout на основе MNIST.

Свёрточные сети и архитектура

Свёрточные сети и архитектура

Изучается на расширенной траектории. Свёртки и методы Padding & stride, Pooling и LeNet применительно к AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, densenet, mobilenet. Аугментация и TransferLearning. Языковые модели в RNN, GRU и LSTM. Декодер Teacher Forcing

Apache Spark

Apache Spark

Изучается на расширенной траектории. Фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных

Keras

Keras

Открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python

Pytorch

Pytorch

Библиотека глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения и NLP

Алгоритмы внимания

Алгоритмы внимания

Изучается на расширенной траектории. Понимание идеи attention'а. Dense-Attention для encoder-decoder архитектуры. Beam-Search и диалоговые боты

CatBoost

CatBoost

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

Вашу квалификацию подтвердит диплом о профессиональной переподготовке

Мы обучаем по государственной лицензии

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

Пример документа

Закрепите всё на практике и оформите портфолио

Выполните больше 20 проектов, вот только некоторые примеры

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 задач Data Science

Для технических задач

Для поиска работы

ИИ поможет подготовиться к трудоустройству

• Оформить резюме, составить портфолио

• Написать уместное сопроводительное письмо

• Проанализировать компанию перед собеседованием

• Потренироваться в прохождении интервью

Дарим бонусный модуль по работе с библиотекой Keras

• Разберёте работу с библиотекой на вебинарах, примените новые знания в домашних работах

• Изучите свёрточные (CNN) и рекуррентные (RNN) нейронные сети
• Научитесь упрощать создание и обучение нейросетей с помощью высокоуровневого API

Научим использовать 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

Погрузитесь в Data Science через разнообразие практики

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>

Соревнования Kaggle с ментором

Примете участие в конкурсах, сможете побороться за денежные призы и повысить рейтинг в Kaggle — его запрашивают во многих вакансиях

<p>Соревнования Kaggle с ментором</p>

Практика на проектах компаний-партнёров

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

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

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 обучения —
от 9,5 месяцев

Программа профессиональной переподготовки

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

Продвинутая программа

332 часа теории, 500 часов практики

  • Включает всё, что есть в базовой и расширенной программах

  • Выберите узкую специализацию, которая вам больше подходит: Data Science в медицине или в промышленности

  • Углубитесь в особенности работы с данными в выбранной специализайии, решите типичные для этих сфер задачи

  • Лучшие студенты в промышленном Data Science получат возможность стажировки в компании «Северсталь.Диджитал»

Включено

Все темы базовой программы

Для начала вы изучите все темы базовой программы и разберёте ключевые инструменты, получите фундаментальные знания для работы в data science.

Аналитическое мышление
Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки.

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

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

SQL и получение данных
Научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.

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

Работа с признаками и построение моделей
Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков.

Нейронные сети
Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением.

Бонус: разбор тестовых заданий
На трёх воркшопах вместе с экспертами Яндекса, Т-Банка и Сбера попрактикуетесь в решении тестовых заданий из актуальных вакансий.

Бонус: основы облачных технологий
Познакомитесь с основами облачных технологий и возможностями Яндекс Облака. Изучите виртуалки, научитесь их создавать и настраивать.

Математика для анализа данных
Изучите основные операции с векторами, матричными операциями.

New: нейросети для технических задач
Научитесь решать задачи разработки и аналитики с помощью генеративного искусственного интеллекта.

New: поиск работы с помощью генеративного ИИ
Узнаете, как с помощью генеративных нейросетей оформить резюме и портфолио, эффективно подготовиться к собеседованию.

Включено

Все темы расширенной программы

После освоения базовой программы, вы расширите навыки углублёнными темами и углубитесь в работу с нейросетями.

Аналитика больших данных
Узнаете, как собрать и управлять командой Big Data-проекта. Поймёте, как и по каким правилам хранить данные. Сможете обосновывать влияние на сбор данных, мониторинг и отчётность.

Рекомендательные системы
Научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.

Временные ряды
Изучите элементарные алгоритмы обработки временных рядов и прогнозирование значений. Разберёте марковские случайные процессы и марковские модели для временных рядов.

Компьютерное зрение
Освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов.

Обработка естественного языка
Освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.

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.

Распознавание и генерация звука
Познакомитесь с базовыми библиотеками для работы со звуком: pydub и librosa. Узнаете, как речь извлекается из аудио, как работает биометрия голоса и распознавание естественной речи. Изучите платформы для создания диалоговых систем и голосовых ИИ-помощников.

Специализация на выбор

Data Science в медицине

Разберётесь в направлениях работы с данными. Познакомитесь со спецификой работы с разными типами медданных: табличными, текстовыми и снимками, попрактикуетесь в решении реальных задач. Узнаете, как устроены бизнес-процессы в медицине и как наладить коммуникацию с врачами и заказчиками.

Обзор исследовательских компаний, баз данных и основных поставщиков данных в медицине

CV и ML для обработки медицинских снимков МРТ, рентген, результатов анализов

Особенности структуры данных в медицине, принципы хранения и работы с такими данными

NLP для обработки медицинских текстов

МДЛП — система маркировки лекарственных средств, влияние и роль системы на медицинскую отрасль, особенности работы и хранения подобных данных

Юридические аспекты работы с медицинскими данными

ЕМИАС — Единая медицинская информационно-аналитическая система, особенность системы, примеры работы и хранения подобных данных

Анализ клинических рекомендаций Минздрава в разрезе нозологий, классификации МКБ, классификации болезней

Дипломный проект «Data Scientist в медицине»

Вы построите ML-модель для решения задач в сфере медицины.

Это может быть система по предсказания динамики продаж лекарственных средств в аптеках, распознаванию медицинских объектов на изображениях, прогнозирование распространения заболеваний с помощью анализа временных рядов или извлечение медицинских сведений из неструктурированного текста.

Предусмотрена индивидуальная часовая консультация с ментором по итоговой работе.

Специализация на выбор

Data Science в промышленности

Научитесь обрабатывать данные с датчиков на промышленном оборудовании. Узнаете, как спроектировать решение, чтобы его было проще тиражировать. Рассмотрите основные кейсы в промышленном CV. Поймёте, какие алгоритмы применяются в каждом типе задач в зависимости от количества данных на входе, типов детектируемых событий и производственного процесса. Узнаете, как подобрать камеры, освещение и серверное оборудование.

Методика разработки Data Science-продуктов в промышленности. Особенности работы с промышленными данными

Основные варианты размещения оборудования в промышленности и архитектура решения, которая за этим стоит

Причинно-следственный анализ в машинном обучении: causal inference

EDA для промышленности

Оптимизационные задачи, алгоритмы и инструменты оптимизации

Сложные задачи и вывод CV-моделей в продуктив

Фреймворки для разных типов CV-задач в промышленности: на что обращать внимание при выборе

Продвинутые задачи: сбор данных при их практическом отсутствии, различные способы синтеза данных, обучение на синтетических данных

ML и физика: основные подходы для объединения двух типов моделей: физических уравнений процесса и ML

Дипломный проект «Data Science в промышленности»

Самостоятельно сделаете решение по определению посторонних предметов на конвейерах — от EDA до оптимизированной модели, готовой к выводу в продуктив.

Предусмотрена индивидуальная часовая консультация с ментором по итоговой работе.

Бонусы продвинутой программы

Проходите в свободном темпе: параллельно с учёбой или после основной программы

Deep Learning

Углубите свои знания в работе с ИИ, выполните ещё 8 проектов и получите удостоверение о повышении квалификации

Основы аналитики и рекомендательные системы

Научитесь строить алгоритмы рекомендаций

Английский для специалистов по работе с данными

Разберётесь терминах и лексике для работы и трудоустройства

Нейросети для рабочих и личных задач

Узнаете, как грамотно использовать ИИ для разных целей

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.

Проекты выпускников

Дипломные работы, выполненные по своей теме

Прогнозирование цены биткойна

Виктор Булгаров

Преподаватели курса

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

Оценка Нетологии — 4,8 из 5

Следим за обратной связью и постоянно улучшаем программу

Валерия Байдаченко

Горный инженер ➔ Специалист по CV

На данный момент я Data Scientist, в прошлом — горный инженер) Полтора года назад заинтересовалась таким направлением, как анализ данных, стала проходить различные курсы) в июне успешно защитила диплом и завершила специализацию Data Science в Нетологии. Этот событие мне помогло сменить мою сферу деятельности)

Сейчас продолжаю прокачивать свои знания на курсе deep learning от Алексея Кузьм...

Читать полностью

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 для аналитиков с представителями компаний и нанимающими менеджерами

Обменивайтесь опытом и знаниями

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

Учим гибко и эффективно

Легко совмещать с работой

Онлайн-занятия проходят по расписанию до 2 раз в неделю после 19:00 мск

Гибкая нагрузка

В среднем на учёбу нужно до 10 часов в неделю, но вы можете ускорить или замедлить курс

Можно взять паузу

Если нужно — есть возможность приостановить курс на срок до 6 месяцев на любом этапе курса

Все уроки есть в мобильном приложении

Телефон

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

Обучение за счёт компании

Для HR и руководителей

Для сотрудников

Запросите курс у работодателя — поможем согласовать оплату

● Подготовим аргументы и шаблон письма для HR или руководителя

● Оформим оплату от компании — договор, счёт и документы на стороне Нетологии

Развивайте сотрудников под задачи вашего бизнеса

● Адаптируем программу, оформим договор и предоставим отчётность
 по обучению

● Предложим выгодные условия для группы сотрудников

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

Вернём деньги

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 06.06 по 09.06

Знаем, что вы будете делать летом

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 9 июня, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

18 месяцев обучения, старт 18 июня
Запишитесь или получите консультацию

Частями без переплат

4 640 ₽/месяц

9 281 ₽ на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 10%

150 400

 ₽

334 118 ₽

-50%
акция действует
до 9 июня
4512
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Нашли дешевле? Сделаем скидку

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

По всем вопросам 8 (800) 301-39-69 по будням с 10 до 19 по МСК. Бесплатно по России

18 месяцев обучения, старт 18 июня

Data Scientist: расширенный курс

Частями без переплат

4 640 ₽/месяц

9 281 ₽ на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 10%

150 400

 ₽

334 118 ₽

-50%
акция действует
до 9 июня
4512
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Нашли дешевле? Сделаем скидку

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

По всем вопросам 8 (800) 301-39-69 по будням с 10 до 19 по МСК. Бесплатно по России

Запишитесь или получите консультацию

Отвечаем на вопросы

Оплата

Обучение

Профессия

  • Как оформить рассрочку, какие условия предоставления рассрочки?

    Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

  • Что такое оплата 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.

  • 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.

  • Можно ли вернуть деньги, если не подойдет курс?

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

все вопросы

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

    Курс ориентирован на начинающих в аналитике и Data Science, без привязки к предыдущему опыту. В программе предусмотрен дополнительный блок по введению в математику, где вы сможете изучить или вспомнить основные математические концепции, важные для старта в DS. Не нужно быть чемпионом по математике, чтобы стать дата-сайентистом.

  • Как организовано обучение?

    Обучение проходит на образовательной платформе Нетологии. У вас будет личный кабинет с доступом к вебинарам, видеолекциям, дополнительным материалам, домашним заданиям и чату.

  • 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, а к концу курса выйти на уровень миддла в DS. 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. Эксперты курса часто ищут джунов среди наших студентов, потому что знают качество обучения изнутри.

  • 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 становятся преимуществом для специалистов.

  • Мое расписание не совпадает с вашим. Что делать, если я не смогу попасть на вебинар?

    Мы понимаем, что не всегда удобно посещать вебинары в режиме реального времени. Поэтому вы всегда можете найти запись занятия в личном кабинете и просмотреть его в удобное время. Вебинары полезны тем, что на них можно задать вопросы эксперту и получить актуальную информацию обо всех изменениях в сфере аналитики.

  • Какие навыки и знания я получу на курсе Data Scientist?

    1. Работать с базами данных. Сможете получать данные с помощью SQL из различных источников, выгружать их в нужном формате.

    2. Использовать Python и библиотеки. Очищать и преобразовывать данные, проверять гипотезы, находить скрытые закономерности, визуализировать результаты.

    3. Применять математику и статистику. Освоите необходимый математический аппарат для решения задач машинного обучения и построения нейросетей.

    4. Строить модели машинного обучения. Конструировать признаки, строить классические модели машинного обучения, временные ряды и создавать рекомендательные системы.

    На расширенной траектории научитесь работать с глубоким обучением нейросетей, а также освоите навыки для перехода на следующий грейд в карьере: сможете лидировать дата-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.

    На продвинутом тарифе на практике разберете специфику работы с медицинскими или промышленными данными. 

  • Подходит ли курс для начинающих или нужна предварительная подготовка?

    Наш курс разработан для начинающих, изучение чего-то перед стартом не требуется. Он подойдет всем, независимо от предыдущего опыта. У нас учатся и вчерашние школьники, и специалисты из далеких от IT-сфер: врачи, филологи, учителя, представители трудовых профессий.

  • Какой формат обучения? Занятия проходят онлайн?

    Обучение проходит в смешанном формате: теория в записи, чтобы можно было смотреть её в удобном темпе. На вебинарах — практика и разборы вопросов. Если студент не может посетить вебинар — можно посмотреть запись, а вопросы эксперту задать через личный кабинет или в чате группы.

  • Какими инструментами я овладею?

    На программе вы изучите базовые инструменты для анализа данных и машинного обучения: SQL, Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, CatBoost, scikit-learn, нейросетевыми библиотеками Keras и PyTorch.

  • Включает ли курс обучение работе с большими данными?

    Да, модуль Big Data включён в расширенную программу. Вы освоите инструменты для работы с большими объёмами данных, в частности MapReduce, Hadoop. Сможете решать сложные задачи.

  • Какой опыт и квалификация у преподавателей курса?

    На курсе преподают только специалисты-практики с опытом работы в российских (Яндекс, Сбер) и иностранных компаниях (Amazon, Philips и других).

  • Преподают ли на курсе машинное обучение и искусственный интеллект?

    Да, на всех траекториях вы изучите методы классического машинного обучения и создания нейросетей. На расширенной программе погрузитесь в deep learning для решения более сложных задач в области компьютерного зрения (CV)
    и распознавания естественного языка (NLP).

  • Какова продолжительность курса и сколько времени нужно уделять обучению ежедневно?

    В зависимости от выбранной траектории срок обучения занимает от 11 месяцев. Можно делать заморозки и продолжать обучение с новым потоком. Для учёбы желательно выделять не менее 12 часов в неделю. 

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, а к концу курса выйти на уровень миддла в DS. 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. Эксперты курса часто ищут джунов среди наших студентов, потому что знают качество обучения изнутри.

  • 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 становятся преимуществом для специалистов.

  • Какие перспективы трудоустройства после завершения курса?

    Наши студенты находят работу уже в середине обучения. При должном усердии через 5 месяцев с начала обучения можно выйти на позицию аналитика данных, через 7-8 месяцев — на стажировку в ML или позицию junior-специалиста в Data Science. К концу обучения на расширенной программе студенты могут вырасти до middle-специалиста, если начали работать во время учёбы. После прохождения всех модулей расширенной программы выпускник становится универсальным специалистом
    в Data Science.

  • Какие компании сотрудничают с вами для трудоустройства выпускников?

    Среди компаний-партнёров программы: Яндекс.Облако, Северсталь, Peep Pavlov, Гринатом и другие.

  • Какие карьерные траектории открываются после освоения профессии Data Scientist?

    Data Science — это не одна должность, а целое направление с несколькими путями развития. Вы можете стать:

    — классическим Data Scientist (построение и внедрение ML-моделей);

    — machine learning engineer (разработка и развертывание ML-систем);

    — Data Analyst (глубокий бизнес-анализ и визуализация);

    — BI-аналитик (работа с дашбордами и бизнес-метриками).

    Наш курс дает фундамент для любого из этих направлений.

  • Насколько реально устроиться на работу без опыта в IT после этого курса?

    Абсолютно реально. Рынок испытывает дефицит квалифицированных кадров в Data Science. Мы помогаем компенсировать отсутствие опыта сильным портфолио (4−5 реальных проектов), отточенными навыками решения задач и подготовкой к собеседованиям. Многие наши выпускники успешно сменили профессию из смежных и даже нетехнических областей.

  • Какие проекты в портфолио будут наиболее ценны для работодателя?

    Мы фокусируемся на проектах, которые решают реальные бизнес-задачи:

    — Прогнозная аналитика (предсказание оттока клиентов, спроса)

    — Классификация (определение мошеннических операций, категоризация)

    — Рекомендательные системы

    — Анализ текстов (NLP) и изображений (CV)

    Такие кейсы докажут, что вы умеете применять Data Science для извлечения бизнес-ценности.

  • В каких индустриях сегодня наиболее востребованы Data Scientist?

    У вас будет свобода выбора интересной сферы для работы, специалисты по Data Science нужны практически везде:

    — финтех и банки (скоринг, фрод-детекция),

    — ритейл (анализ покупок, управление запасами),

    — маркетинг (LTV, сегментация, ROI),

    — телеком (удержание клиентов, анализ трафика),

    — здравоохранение (анализ медицинских данных),

    — IT-продукты (рекомендации, персонализация).

  • Как изменится спрос на Data Scientist в ближайшие 3−5 лет?

    Спрос будет только расти. Согласно исследованию Harvard Business Review, профессия Data Scientist останется одной из самых востребованных. С развитием AI и Big Data компании будут нуждаться в специалистах, которые могут не только строить модели, но и понимать бизнес-контекст, интерпретировать результаты и принимать решения на основе данных. Наш курс готовит вас именно к такой роли — специалиста, который создает реальную ценность для бизнеса.

все вопросы