Акции школ
Войти

Курс «Профессия Data Scientist»

Составитель: Денис Сметнёв · Обновлено: 24.07.2026 · Оценка на MOOC.ru: 4.7 из 5 — по 3 отзывам на нашем сайте
Начальный
135 000 
270 000 
4.7 · 4 отзыва
от 11 250 ₽/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


Начальный
135 000 
270 000 
4.7 · 4 отзыва
от 11 250 ₽/мес в рассрочку (прим.)

Компания: Skillfactory (Скиллфактори)

рейтинг: Язык: ru

Уровень: Начальный Длительность: 12 месяцев Формат: Онлайн
💼 Гарантия или возврат денег 📁 8 проектов в портфолио
Почему мы рекомендуем: проверен 3 отзывами, гарантия или возврат денег — оценка по нашей методике (рейтинг, цена, трудоустройство, диплом)

Кем вы сможете работать

Дата-сайентист · Intern Data Analyst · ML-специалист · Data Engineering Intern · Data Analyst · Machine Learning Engineer

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) 270 000 135 000 ₽ 12 месяцев 4.7
Профессия Data Analyst Skillbox (Скиллбокс) 347 737 173 869 ₽ 24 месяца 5.0 Перейти
Специалист по data science Яндекс Практикум 112 000 ₽ 8 месяцев 4.6 Диплом о проф. переподготовке Перейти
Профессия Machine Learning Engineer Skillbox (Скиллбокс) 365 124 182 562 ₽ 24 месяца 4.0 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.

135 000 ₽ · от 11 250 ₽/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)

83 курса по 391 теме

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 проверенных MOOC
67%
33%
0%
0%
0%
больше курсов

Похожие курсы компании

Skillfactory (Скиллфактори)
(13)
270 000 
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
79 900 
Skillfactory (Скиллфактори)
(2)
79 900 
Skillfactory (Скиллфактори)
(14)
63 000 
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
263 628 
Skillfactory (Скиллфактори)
(0)
63 000 
Skillfactory (Скиллфактори)
(7)
29 833 
Skillfactory (Скиллфактори)
(1)
158 004 
Skillfactory (Скиллфактори)
(1)
60 000 
Skillfactory (Скиллфактори)
(63)
41 500