Акции школ
Войти

Курс «Профессия Data Scientist»

Составитель: Денис Сметнёв · Обновлено: 17.10.2026 · Оценка на MOOC.ru: 4.7 из 5 — по 3 отзывам на нашем сайте
с нуля
148 500 ₽
★ 4.7 · 4 отзыва
от 9 390 ₽/мес в рассрочку (прим.)

Data Science — одно из немногих направлений, где с нуля до рабочей позиции реально дойти за год, если курс построен на практике, а не на лекциях про теорию вероятностей в вакууме. «Профессия Data Scientist» от Skillfactory рассчитана именно на тех, кто стартует без опыта: стек охватывает SQL, Python-экосистему, ML-алгоритмы, нейронные сети и PyTorch. Восемь проектов в портфолио плюс стажировка в «Моторике» — это уже что-то конкретное, с чем идти на собеседование.

Подробнее


с нуля
148 500 ₽
★ 4.7 · 4 отзыва
от 9 390 ₽/мес в рассрочку (прим.)

Компания: Skillfactory (Скиллфактори)

рейтинг: Язык: ru

Уровень: с нуля Длительность: 24 месяца Формат: онлайн Документ: диплом
Рассрочка: от 9 390 ₽/мес
🎓 диплом 💼 Гарантия или возврат денег 📁 8 проектов в портфолио
Почему мы рекомендуем: проверен 3 отзывами, гарантия или возврат денег, диплом школы — оценка по нашей методике (рейтинг, цена, трудоустройство, диплом)

Актуальная программа курса (5 модулей, по данным школы)

  1. Статистика и теория вероятностей
  2. Специализация на выбор
  3. Data Analyst
  4. Machine Learning
  5. Выпускная работа

Кем вы сможете работать

Data Scientist · Intern Data Analyst · ML-специалист · Data Engineering Intern · Аналитик процессов · Аналитик данных · Проджект-менеджер · Джуниор дата-сайентист · Middle дата-сайентист

Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 135 вакансиям)

Junior
100 000 ₽
Middle
174 000 ₽
Senior
200 000 ₽

Окупаемость: стоимость курса ≈ 2 мес зарплаты junior-специалиста.

Сравнение с похожими курсами других школ

КурсШколаЦенаСрокРейтингДиплом
Профессия Data Scientist (этот) Skillfactory (Скиллфактори) 148 500 ₽ 24 месяца 4.7 диплом —
Профессия Data Analyst Skillbox (Скиллбокс) 179 085 ₽ в месяц 24 месяца 5.0 Удостоверение Перейти
Специалист по data science Яндекс Практикум 168 500 ₽ 8 месяцев 4.6 Диплом о проф. переподготовке Перейти
Профессия Machine Learning Engineer + ИИ Skillbox (Скиллбокс) 188 039 ₽ в месяц 24 месяца 4.0 Сертификат Перейти

Стоит ли идти на этот курс

Плюсы

  • Стек под реальные позиции: SQL, машинное обучение, нейронные сети, PyTorch, A/B-тесты, Kaggle — именно то, что работодатели проверяют на техническом интервью для ML-специалиста или Data Analyst.
  • Восемь проектов в портфолио и стажировка в компании «Моторика» — не учебные задачки, а строчки в резюме, которые можно защитить на интервью.
  • Гарантия возврата денег, если не найдёте работу за шесть месяцев после окончания — финансовая ответственность школы за результат, а не просто маркетинговое обещание.
  • Доступ к материалам остаётся навсегда: через год после старта можно вернуться к PyTorch или линейной алгебре, не теряя доступ к курсу.

Минусы и кому не стоит

  • Двенадцать месяцев и цена порядка 270 тысяч рублей — серьёзный порог. Если бюджет ограничен или нужен быстрый результат, стоит рассмотреть более короткие программы по конкретному инструменту.
  • Программа и разбивка по модулям в открытых данных не представлены — неясно, сколько времени уйдёт на математику, сколько на практику. Перед оплатой имеет смысл запросить детальный план у школы.
  • Курс заявлен «с нуля», но стек включает PyTorch, нейронные сети и теорию вероятностей — без базовой математической грамотности темп двенадцатимесячной программы может оказаться некомфортным.

Когда этот курс вам не нужен

Если у вас уже есть опыт в аналитике данных или вы работаете с Python и SQL, этот курс избыточен — его структура рассчитана на вход с нуля, и первые месяцы будут потерянным временем. Также не стоит идти сюда, если цель — быстро освоить один конкретный инструмент: двенадцать месяцев и цена в районе 270 тысяч оправданы, только если вам нужна смена профессии, а не точечная прокачка навыка.

Как выбрать курс по этому направлению

Выбирая курс по аналитике и Data Science, первое, на что смотрю — соответствие стека реальным вакансиям: SQL и Python обязательны, ML-библиотеки и понимание статистики — плюс. Второе: портфолио. Курс без реальных проектов оставляет вас с сертификатом, но без аргументов на интервью. Третье: что происходит после обучения — есть ли поддержка с трудоустройством и насколько она конкретна. Гарантия возврата денег, если не нашли работу за полгода, — сигнал, что школа берёт на себя ответственность, а не просто продаёт контент. Наконец, цена: двенадцатимесячный курс с такой программой стоит дорого, и это нормально — важно трезво оценить, осилите ли вы этот темп параллельно с работой или учёбой.

Частые вопросы

Можно ли пройти курс без опыта в программировании?

Да, курс заявлен как старт с нуля. Но Data Science опирается на математику и логику — чем лучше вы ориентируетесь в базовой алгебре и статистике, тем легче пойдёт обучение. Полный ноль без желания разбираться в числах будет тяжело.

Сколько времени в неделю нужно уделять учёбе?

Двенадцать месяцев, восемь проектов и стажировка — это не пассивный просмотр видео. По моим прикидкам, на такой объём уходит порядка двенадцати-пятнадцати часов в неделю. Совмещать с полной занятостью — нужна дисциплина, это честно.

Какой документ выдают по окончании?

В открытых материалах этого не сказано — диплом, сертификат или что-то ещё. Если документ важен для HR или заказчика, спросите у школы до того, как платить.

Как работает гарантия трудоустройства?

Школа обещает вернуть деньги, если не найдёте работу в течение шести месяцев после завершения курса. Но что считается «завершением», какие вакансии засчитываются — в описании не раскрыто. Попросите договор с условиями и прочитайте его до подписания.

Что такое стажировка в «Моторике» и обязательна ли она?

«Моторика» — российская компания, которая занимается протезами и нейроинтерфейсами. Стажировка упомянута как часть результатов курса, но как она устроена — удалённо или очно, сколько длится, берут всех или по отбору — нигде не написано. Выясните это у школы заранее, до оплаты.

На какие позиции можно претендовать после обучения?

Курс готовит к позициям Data Analyst, Data Scientist, ML-специалиста и Data Engineering Intern. Реалистичный старт после обучения с нуля — intern или junior-уровень: так устроен рынок, и это не минус программы.

148 500 ₽ · от 9 390 ₽/мес
Перейти на страницу курса
Длительность курса

Длительность курса

720 дней

Формат обучения

Формат обучения

Видеолекции, тренажёр и проекты в портфолио

Обратная связь

Обратная связь

Проверка домашних работ командой наставников, поддержка в чате 24/7

Теория и практика

Теория и практика

Занятия 6 часов в неделю

Чему научитесь

Программировать на Python
Использовать библиотеки pandas, numpy, matplotlib, plotly, skleam
Писать сложные SQL-запросы
Работать в фреймворках Hadoop и Spark
Работать с любой СКВ (GitHub, BitBucket etc)
Создавать чат-боты и нейронные сети
Понимать принципы построения инфраструктуры данных
Разбираться в big data и облачных хранилищах для данных
Знать математическую статистику, теорию вероятности и основные ML алгоритмы
Вывозить модели в production
Писать роботов для трейдинга с применением AI

Перейти на страницу курса Запишись на курс
прямо сейчас!

О курсе

О курсе

Новичкам

Начинающим Data Science

Рассрочка

6125 р. в месяц

Foundation

• Базы данных и SQL

• Python

• Основы Linux

• Алгоритмы и структуры данных

• Математическая статистика

• Ваши первые практические проекты

Python для анализа данных и machine learning

• Библиотеки для анализа данных: Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly

• Математика для Data Science

• Классические модели машинного обучения: от tree-based алгоритмов до построения рекомендательных систем

Специализация по выбору

AI разработчик

• Deep Learning и нейронные сети

• Менеджмент и production в Data Science

• Data Engineering

• Углубленное изучение AI и выпускной проект

на выбор по Computer Vision, Reinforcement learning, banking, search

ML разработчик

• Введение в Deep Learning

• Python для разработки

• Основы Data Engineering

• Production

• Углубленное изучение ML разработки и выпускной проект по выбранной теме

Big Data Engineer

• Введение в Deep Learning

• Менеджмент в Data Science

• Data Engineering

• Углубленное изучение Big Data и выпускной проект по выбранной теме

SQL

Python

Linux

Pandas

Numpy

Matplotlib

Plotly

Data Engineering

Deep Learning

Data Science

Big Data

Работа в библиотеках pandas, numpy, matplotlib, plotly, skleam

Создание чат-ботов и нейронных сетей

Построение инфраструктуры данных

Знание математической статистики, теории вероятности и основных ML-алгоритмов

Компания, проводящая курс

Skillfactory (Скиллфактори)

82 курса по 380 темам

Школа SkillFactory (Скиллфактори) начала свою работу в 2016 году и с того времени разработала и запустила 25 курсов и специализаций в области...

Преподаватели курса

Deep Learning R&D инженер и менеджер в NVIDIA

COO Data Lab в компания EORA

COO Data Lab, компания EORA

Старший разработчик в Яндекс.Дзен

Ведущий преподаватель специализации, старший...

Отзывы студентов

4.7
Рейтинг курса (все отзывы)
★ 4.7 · 3 отзывов на MOOC.ru
67% · 2
33% · 1
0%
0%
0%
больше курсов

Похожие курсы компании

Skillfactory (Скиллфактори)
(13)
148 500 ₽
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
47 900 ₽
Skillfactory (Скиллфактори)
(2)
47 900 ₽
Skillfactory (Скиллфактори)
(14)
36 900 ₽
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
145 008 ₽
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
36 900 ₽
Skillfactory (Скиллфактори)
(10)
17 900 ₽
Skillfactory (Скиллфактори)
(1)
94 800 ₽
Skillfactory (Скиллфактори)
(3)
36 000 ₽
Skillfactory (Скиллфактори)
(64)
24 900 ₽