Профессия Data scientist + ИИ
- Обучение работе с ИИ
Курсы по Data Science и машинному обучению онлайн
Курсы Data Science и машинного обучения в России: программы Karpov.Courses и OTUS, Python и ML с нуля, зарплаты дата-сайентистов в 2026 году.
Отображаются 1-8 из 8
Активны:
Профессия Machine Learning Engineer + ИИ
Все необходимые для ML-инженера навыки – в одном курсе. Спрос на таких специалистов есть во всех технологичных сферах: в бизнесе, медицине, промышленности и других, а средняя зарплата ML-инженеров составляет 200000 рублей.
- Обучение работе с ИИ
Data Scientist с нуля до Junior
Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.
Machine Learning Engineer с нуля
За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите машинное обучение на Python с нуля, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.
Apache Spark
Вы узнаете, как организовать мероприятие любого масштаба. Научитесь придумывать уникальные концепции под запросы заказчиков, собирать команды и вести документацию. Сможете устроиться в агентство или заниматься ивентами на фрилансе.
Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям
Вы узнаете, как научить роботов видеть объекты в окружающем мире, чтобы решать задачи сельского хозяйства, промышленности, строительства и других отраслей. Все знания отработаете на практических заданиях, основанных на реальных кейсах из сельского хозяйства и логистики.
- Обучение работе с ИИ
Математика для Data Science
Вы разберётесь в базовых разделах математики, изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science – таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Machine Learning с нуля до Junior
За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите машинное обучение на Python с нуля, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.
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, с рассрочкой на весь срок обучения. 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 дороже 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 и длительность обучения, и цену: 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 в России — 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: Big Data, Data Science, Machine Learning
Промокод скопирован