Курсы по Data Science и машинному обучению онлайн
Курсы Data Science и машинного обучения: программы Karpov.Courses и OTUS, Python, статистика и ML с нуля, портфолио проектов, зарплаты дата-сайентистов в 2026 году.
Отображаются 16-30 из 59
Активны:
Инженер данных - курс переподготовки
Инженер данных разрабатывает и обслуживает инфраструктуру получения, хранения и первоначальной обработки данных. Data engineer - специальность технического характера, необходимая для обеспечения аналитиков и ML-инженеров необходимыми инструментами. Лицензированный центр ДПО «АПОК» предлагает курсы профессиональной переподготовки «Инженер данных». Мы предлагаем: освоение программы по актуальным учебным пособиям; получение диплома установленного образца; регистрацию выдаваемого диплома в федеральном реестре.
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Профессиональная переподготовка Инженер в сфере машинного обучения
▶️ Профессиональная переподготовка «Инженер в сфере машинного обучения» с выдачей диплома. Дистанционное (онлайн) обучение в учебном центре «НЦПО». 🔥Обучение в рассрочку от 1320 руб. в месяц. Без предоплат и скрытых комиссий. Записывайтесь на обучение «Инженер в сфере машинного обучения» в удобном формате:1️⃣ Профессиональная переподготовка2️⃣ Переквалификация3️⃣ Первичное обучение4️⃣ Переобучение после перерыва в стаже. После профпереподготовки «Инженер в сфере машинного обучения» выдаются официальные документы:✅ Диплом о профессиональной переподготовке✅ Приложение с предметами. Преимущества обучения в УЦ «НЦПО»:❗️ Имеем лицензию Министерства Образования— Гарантируем внесение сведений в единый государственный реестр за 3 дня после обучения— Можно ознакомиться с учебным планом до оплаты— Рассрочка 0% на все курсы— Доступ к методическим материалам остается навсегда— Бесплатно доставим документы
-
256 ак. часов — ≈3 мес.
-
Вебинары и живые лекции
-
Уроки в видеоформате
-
Практические задания
-
Домашние задания с проверкой
-
Сообщество студентов
Показать всё
Скрыть
Комплект курсов Python Advanced. Продвинутый курс и Data Science с нуля
«Python Advanced. Продвинутый курс»: Углубись в Python: модули, API, обработка ошибок и структура кода. Все темы отрабатываются на практике, чтобы ты писал сложные и надёжные программы. «Data Science с нуля»: Data Science сейчас очень востребованное направление. Будешь обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, а также строить модели машинного обучения и может быть именно ты создашь следующего убийцу ChatGPT. Много практики в Jupiter c numpy, Pandas и реальными датасетами.
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели)
Это практический интенсив, на котором вы шаг за шагом пройдёте путь от простой no-code сборки до локального приложения с поиском по документам, подключением сервисов и Telegram-интерфейсом.
Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
Программа «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.
Курс по нейросетям и машинному обучению для начинающих
На курсе ты освоишь основы работы нейросетей, научишься использовать пред-обученные модели и создавать собственные, получая практический опыт в машинном обучении. Присоединяйся сейчас и открывай новые горизонты!
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
Data Science с нуля
Погрузись в мир машинного обучения, изучая передовые модели и применяя их для решения реальных бизнес-задач!
- Сертификат
Инженер данных с нуля
Курс «Инженер данных с нуля» — программа, которая позволит освоить востребованную профессию за 6 месяцев. Осваивайте востребованные инструменты, решайте нестандартные задачи, отрабатывайте навыки на реальных кейсах и используйте симулятор собеседований в рамках курса, чтобы качественно подготовиться к встрече с работодателями.
Продвинутое машинное обучение
Программа «Продвинутое машинное обучение» предназначена для специалистов с опытом в сфере машинного обучения и учит решать нестандартные задачи бизнеса. Выбирайте один или несколько из 6 модулей и решайте сами, какие навыки и инструменты осваивать в рамках курса.
Инженер машинного обучения
Программа «Инженер машинного обучения» — возможность начать карьеру в перспективной сфере машинного обучения. Программа рассчитана на специалистов разных сфер — аналитиков, математиков, разработчиков — и позволяет освоить профессию с нуля. Учитесь в комфортном для вас графике, познакомьтесь с классическими алгоритмами машинного обучения (Machine learning) и основами глубокого обучения (Deep learning).
Инженер данных
Программа «Инженер данных» предназначена для аналитиков, инженеров данных, BI - и бэкенд-разработчиков. За 5 месяцев онлайн-обучения узнаете, как подбирать эффективные инструменты под любые задачи обработки данных, освоите актуальные для сферы инструменты и защитите проект, которым вы сможете дополнить свое резюме.
Симулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению
«Симулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению» предназначен для аналитиков и инженеров машинного обучения (ML) разного уровня. Выбирайте задачи из разных индустрий, которые вам интересны, изучайте теорию на платформе и решайте кейсы под руководством экспертов. Повышайте профессиональный уровень и формируйте сильное портфолио за счёт учебных проектов (пет‑проектов).
Data Science + ИИ
Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
-
Персональный наставник
-
Уроки в видеоформате
-
Практические задания
-
Домашние задания с проверкой
-
Обучение работе с ИИ
-
Бесплатный пробный урок
Показать всё
Скрыть
Расширенный фильтр
Курсы по Data Science и машинному обучению — самое техническое направление среди курсов по данным: здесь Python, статистика и алгоритмы ML идут с первых недель, а не остаются опциональным модулем в конце программы. Karpov.Courses держит специализацию «Start ML» — курс машинного обучения для начинающих на Python с помощью в трудоустройстве, а длительность части программ школы доходит до 9 месяцев. OTUS предлагает более компактный формат: 4 месяца по 15–20 часов в неделю. Отдельно на рынке заметны курсы по дообучению больших языковых моделей — узкая специализация, которая выросла из общего интереса к LLM и сейчас оплачивается заметно выше классической аналитики данных.
Почему Data Science сложнее и дольше курсов по аналитике
В отличие от BI-аналитики, где можно обойтись SQL и Excel, Data Science требует уверенного Python, линейной алгебры, статистики и понимания, как работают модели — от линейной регрессии до нейронных сетей. Это увеличивает длительность обучения: если курс BI-аналитики можно закрыть за 4–6 месяцев, то полноценная программа Data Science обычно рассчитана на 9–14 месяцев с постепенным усложнением — от классического машинного обучения к более специализированным темам вроде компьютерного зрения или обработки естественного языка.
| Школа | Курс | Длительность / формат |
|---|---|---|
| Karpov.Courses | Start ML | до 9 месяцев, с помощью в трудоустройстве |
| OTUS | Курс машинного обучения | 4 месяца, 15–20 часов в неделю |
Сколько зарабатывают дата-сайентисты в 2026 году
Медианная зарплата Data Scientist — около 285 000 ₽ в месяц, в Москве медиана чуть скромнее — 278 000 ₽, с разбросом от 206 000 до 333 000 ₽ у большинства специалистов. Это делает Data Science одной из самых высокооплачиваемых ниш в IT: для сравнения, медиана BI-аналитика — около 118 000 ₽, то есть разница в зарплате отражает разницу в требованиях к квалификации на входе. Отдельно выделяются специалисты по дообучению больших языковых моделей — они получают на 25–30% больше коллег, которые занимаются классической аналитикой данных без работы с LLM.
Входной барьер выше, чем кажется. Курсы Data Science редко берут студентов совсем без бэкграунда: программы вроде Start ML предполагают базовое знакомство с Python и математикой на уровне школьной алгебры. Если раньше не программировали вообще, разумнее начать с короткого курса Python или аналитики данных, а потом уже переходить к Data Science, а не пытаться освоить всё одновременно.
Кому подходят такие курсы
Data Science — логичный следующий шаг для действующих дата-аналитиков, которые уже работают с SQL и хотят перейти к построению моделей прогнозирования и классификации, а не только к отчётам и дашбордам. Подходит и разработчикам, которые хотят сменить специализацию на ML-инженерию — у них уже есть навык работы с кодом, курс добавляет статистику и специфику работы с данными. Новичкам без технического бэкграунда стоит закладывать больше времени на подготовительный этап — Python и базовую математику лучше закрыть до старта основной программы, а не осваивать параллельно с алгоритмами машинного обучения.
Специализация на дообучении LLM — один из самых быстрорастущих сегментов внутри Data Science: спрос на неё во многом связан с тем, что компании массово внедряют собственные версии языковых моделей под конкретные бизнес-задачи, и универсальных решений «из коробки» на все случаи жизни пока недостаточно.
Направления: Data Science, Machine Learning
Промокод скопирован