Разработчик ПО и нейросети для написания кода
Научитесь писать, тестировать и исправлять код, на котором создают программы, игры и мобильные приложения для миллионов пользователей по всеми миру
- Обучение работе с ИИ
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 46-60 из 96
Machine learning
Машинное обучение: классические алгоритмы, глубокие нейронные сети. Компьютерное зрение, обработка естественного языка, анализ аудио. MLOps практики, развертывание моделей в продакшн, работа с облачными ML платформами.
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
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
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 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.
Специалист по Data Science расширенный
Всё то же, что в базовом курсе, а ещё продвинутые запросы SQL и инструменты PyShark, работа с СУБД PostgreSQL и библиотека PyTorch.
MLOps для разработки и мониторинга моделей
MLOps для разработки и мониторинга моделей
Инженер данных
Data Engineering: Python для обработки данных, SQL для работы с базами. Apache Airflow для оркестрации ETL процессов, облачные технологии для больших данных. Моделирование хранилищ данных, Tableau для визуализации результатов.
- Сертификат
Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта
Karpov. courses и AI Talent Hub от ИТМО — практикоориентированная программа обучения ML-инженеров. Вы освоите продуктовый подход, решая реальные бизнес-задачи, получите опыт работы с ML-сообществом и менторскую поддержку. Курс подходит для любого уровня и помогает начать или прокачать карьеру в Data Science и машинном обучении.
- Обучение работе с ИИ
- Старт 8 октября
MLOps инженер
Автоматизация ML процессов: версионирование данных и моделей, создание ML пайплайнов. Мониторинг производительности моделей, A/B тестирование ML решений. Облачные ML платформы, CI/CD для машинного обучения, контейнеризация моделей.
- Сертификат
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.
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).
Инженер по глубокому обучению нейросетей: компьютерное зрение
Инженер по глубокому обучению нейросетей: компьютерное зрение
- Обучение работе с ИИ
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