Исследовать данные
Извлекать данные с SQL, обрабатывать их на Python и представлять результаты исследования.
Специалист по Data Science
Курс Яндекс Практикума знакомит с Data Science с нуля: в программе SQL, Python, статистика и машинное обучение.
Курс в деталях
- Школа
- Яндекс Практикум
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 13 месяцевПродолжительность выбранного тарифа по странице школы.
- Уровень входа
- Новичкам
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Начинающим | Школа не требует специальных навыков и опыта; нужен компьютер и время для занятий. |
| Тем, кто хочет работать с данными | Программа последовательно знакомит с SQL, Python, статистикой и машинным обучением. |
| Тем, кому важна практика | В тарифах предусмотрены проекты с проверкой экспертов и учебные задачи. |
Чему вы научитесь
Создавать ML-модели
Готовить признаки, обучать модели регрессии и классификации и оценивать их качество.
Проверять результаты
Формулировать гипотезы, анализировать A/B-тесты и знакомиться с внедрением моделей.
Что входит в курс
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Школа указывает 17 проектов с проверкой экспертов и доступ к Мастерской.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
01Основы Python и анализа данных
Раздел: Программа курса
Бесплатное введение в Python, данные, гипотезы и машинное обучение.
02Основы SQL. Извлечение данных
Таблицы, типы данных, фильтрация и группировка с SQL.
03SQL. Обработка данных
Пропуски, дубликаты, соединения таблиц и подзапросы.
04SQL. Анализ данных и решение ad‑hoc‑задач
Оконные функции и исследовательский анализ данных в SQL.
05Большой проект по SQL
Очистка данных и создание витрины для бизнес-задачи.
06Основы Python
Типы данных, условия, циклы, функции и коллекции Python.
07Python. Предобработка данных
Подготовка данных и работа с таблицами в pandas.
08Исследовательский анализ данных и визуализация
Описательная статистика, связи переменных и графики.
09Инструменты разработки для Data Science и ООП
Терминал, виртуальные окружения, Git и принципы ООП.
10Большой проект по Python
Исследование и визуализация данных с рекомендациями для бизнеса.
11Введение в машинное обучение. Линейная регрессия
Подготовка данных, обучение и оценка линейной регрессии.
12Логистическая регрессия
Классификация, предобработка, кросс-валидация и метрики.
13Метод опорных векторов
SVM, многоклассовая классификация и отбор признаков.
14Большой проект по линейным моделям
Полный цикл ML-решения для регрессии и классификации.
15Решающее дерево
Нелинейные модели, KNN и построение деревьев решений.
16Метод случайного леса
Ансамбли, случайный лес, важность признаков и дисбаланс классов.
17Бустинг и градиентный бустинг
Методы бустинга, гиперпараметры и интерпретация моделей.
18Обучение без учителя
Снижение размерности и кластеризация данных.
19Проект по моделям на основе деревьев
Подготовка признаков и построение модели на основе деревьев.
20Внедрение и мониторинг моделей
Жизненный цикл ML-модели, мониторинг и знакомство с Airflow.
21Формулировка гипотез
Теория вероятностей, распределения и статистические проверки.
22Анализ результатов а/в-теста с помощью Python
Метрики, выборка и анализ результатов A/B-теста.
23Большой проект по тестированию моделей
Подготовка модели к применению и тестирование в рабочем процессе.
24Повторение перед собеседованиями
Задачи по Python, SQL, статистике и теории машинного обучения.
25Итоговый проект курса
Проект Data Science от анализа задачи до представления результата.
26Нейросети для специалистов по Data Science
Дополнительный модуль о применении нейросетей в работе специалиста.
27Обработка больших данных — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Архитектура и обработка больших данных с PySpark.
Доступно: тариф «Расширенный».
28Трекинг экспериментов в MLflow — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Логирование параметров и моделей и сравнение экспериментов.
Доступно: тариф «Расширенный».
29Введение в DL. Нейросети для изображений — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Архитектуры нейросетей и задачи анализа изображений.
Доступно: тариф «Расширенный».
30Нейросети для текстов — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Представление слов, рекуррентные модели и трансформеры.
Доступно: тариф «Расширенный».
31Рекомендательные системы — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Контентные, коллаборативные и гибридные рекомендации.
Доступно: тариф «Расширенный».
32Проектный месяц — тариф «Расширенный»Дополнительные модули
Проекты на основе бизнес-задач под руководством наставника.
Доступно: тариф «Расширенный».
Тариф «Расширенный»
Расширенный тариф длится 17 месяцев и включает 22 проекта и проектный месяц.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
17 проектов
На выбранном тарифе школа указывает 17 проектов; выполненные работы проверяют эксперты.
Учебные задачи
Итоговый проект охватывает путь от анализа бизнес-задачи до презентации результатов.
Профессии, навыки и инструменты
Профессии
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.
Карьерное сопровождение
Резюме и сопроводительное письмо
Подготовка резюме и сопроводительного письма для отклика на подходящие вакансии. Для совершеннолетних учащихся; если курс оплачивает работодатель, программа трудоустройства не предоставляется.
Подготовка к собеседованию
Подготовка к самопрезентации и вопросам работодателя на собеседовании. Для совершеннолетних учащихся; если курс оплачивает работодатель, программа трудоустройства не предоставляется.
Поиск работы
Знакомство с площадками для поиска работы, подходами к выбору вакансий и откликам. Для совершеннолетних учащихся; если курс оплачивает работодатель, программа трудоустройства не предоставляется.
Документ об обучении
Диплом
Школа указывает этот вид документа.
При наличии среднего профессионального или высшего образования после успешного итогового проекта.
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
Без среднего профессионального или высшего образования после успешного итогового проекта.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- 134 800 ₽Данные от 03.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. На 3 ноября 2026 года школа указывала 134 800 ₽ одним платежом или от 5 504 ₽ в месяц на 36 месяцев. Актуальные условия уточняйте у школы.
- Ежемесячный платёж
- от 5 504 ₽ / мес.Срок оплаты: 36 мес. Условия договора уточняйте в школе.
Частые вопросы
Нужен ли опыт в Data Science?
Нет. Школа не требует специальных навыков или опыта; нужны компьютер и достаточно времени для занятий.
Сколько длится обучение?
Школа указывает 13 месяцев для выбранного тарифа и нагрузку около 15 часов в неделю.
Сколько проектов предусмотрено?
На выбранном тарифе школа указывает 17 проектов с проверкой экспертов.
Какие дополнительные возможности есть в других тарифах?
Курс рассчитан на 13 месяцев и 17 проектов, расширенный — на 17 месяцев и 22 проекта. В расширенном добавлены большие данные, MLflow, нейросети и рекомендательные системы.
Помогают ли с трудоустройством?
Карьерный центр помогает совершеннолетним с резюме, подготовкой к собеседованиям и поиском вакансий. При оплате работодателем программа трудоустройства не предоставляется; работа не гарантирована.
Какой документ можно получить?
После успешного итогового проекта школа указывает диплом о профессиональной переподготовке при наличии среднего профессионального или высшего образования; без него — сертификат. При неполном прохождении выдают электронную справку.
Сколько стоит курс?
На 3 ноября 2026 года школа указывала 134 800 ₽ одним платежом или от 5 504 ₽ в месяц на 36 месяцев. Актуальные условия уточняйте у школы.
Кто помогает во время обучения?
Школа описывает практикующих наставников, ревьюеров и кураторов. Имена участников для конкретной группы нужно уточнять у школы.
Записаться на курс
Перейдите на сайт Яндекс Практикум, чтобы узнать условия обучения на курсе «Специалист по Data Science».
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
GeekBrainsData Scientist
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.
Цена на сайте
Стоимость курса
Merion AcademyData Science с нуля
Курс Merion Academy по анализу данных и машинному обучению на Python: работа с данными, модели с учителем и без учителя, нейронные сети и компьютерное зрение.
27 620 ₽
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумML-инженер с опытом
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
Что важно знать о курсе «Специалист по Data Science»
Выберите тариф по сроку, числу проектов и готовности заниматься около 15 часов в неделю.
В расширенном формате добавлены большие данные, MLflow, нейросети и рекомендательные системы.
Уточните полную стоимость и учитывайте условия карьерной помощи.
Что посмотреть дальше
Яндекс Практикум
Познакомьтесь со школой Яндекс Практикум, её программами и условиями обучения.
ОткрытьКурсы Яндекс Практикум
Сравните курсы Яндекс Практикум по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьВсе курсы
Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть