Получение востребованной и высокооплачиваемой позиции в сфере аналитики данных требует глубокого погружения в специальность и формирования практических компетенций. Данная программа от Gb.ru рассчитана на полное погружение в профессию, позволяя освоить ее с фундаментальных основ до уровня готового с…
Курс даст навыки анализа данных для принятия обоснованных управленческих решений и улучшения продуктовых метрик.
Специалист по Excel
Поможет перейти от базовых таблиц к сложному анализу данных и машинному обучению, расширив профессиональный инструментарий.
Выпускник технического вуза
Позволит структурировать теоретические знания и собрать портфолио проектов для успешного старта в аналитике данных.
Маркетолог-аналитик
Научит автоматизировать сбор данных и строить прогнозные модели для оптимизации рекламных кампаний и анализа аудитории.
Что вы получите
Рассрочка
Оплата частями без переплат
Портфолио
80 практических работ
Плюсы и минусы
Достоинства
✓Создание портфолио проектов по аналитике данных для Junior Data Scientist
Недостатки
✗Нет информации о практике и менторстве на курсе Data Scientist
* На основе характеристик курса
Зарплата Data Scientist в 2026 году
Растущий спрос
1 623+
вакансий
104 400 ₽
средняя
265 350 ₽
максимум
Москва: 150 000• СПб: 110 000• Удал: 150 000
Москва
150 000 ₽
Санкт-Петербург
110 000 ₽
Регионы
72 662 ₽
Удалёнка
150 000 ₽
Рост зарплаты по опыту
1 год
69 600 ₽
2 года
100 000 ₽
3 года
180 000 ₽
В 2026 году спрос на Data Scientist останется высоким в секторах финтеха, e-commerce и здравоохранения, но с усилением требований к навыкам работы с большими данными и MLOps.
«Степень магистра или PhD в области математики, эконометрики, физики, data science или смежной дисциплины. Экспертиза в регрессии, ансамблевом обучении, прогнозировании...»
Факты о школе Gb.ru не найдены в предоставленных данных.
Онлайн-школа Gb.ru работает в нескольких направлениях, включая аналитику. В рамках этого направления представлен курс «Профессия Data Scientist с нуля до Junior».
Методика обучения — Курс построен от основ к сложным задачам, что соответствует пути от новичка до Junior-специалиста.
2
Практические проекты — В программу включена работа над проектами для формирования портфолио Data Scientist.
3
Опытные преподаватели — Занятия ведут специалисты из индустрии, знакомые с актуальными требованиями к Data Science.
4
Разносторонняя программа — Обучение охватывает ключевые направления школы, такие как аналитика и программирование.
Вопросы и ответы
Data Scientist — одна из самых удалённо-дружелюбных IT-профессий, так как работа с данными, моделями и кодом не требует физического присутствия. Многие компании, особенно в финтехе, e-commerce и IT-продуктах, нанимают специалистов на полную удалёнку или гибридный формат.
Базовым и обязательным языком для Data Science остаётся Python с его библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn). Для анализа данных также востребован SQL, а для визуализации — Tableau или Power BI. Знание основ работы с облачными платформами, такими как AWS или Google Cloud, становится большим плюсом.
Хотя глубокое понимание математической статистики, линейной алгебры и теории вероятностей важно, многие практические задачи решаются с помощью готовых библиотек. Курсы, подобные данному, дают необходимый прикладной минимум, позволяющий начать работу, а углублять знания можно уже в процессе решения реальных кейсов.
Да, начинающий специалист может брать заказы на анализ данных, создание простых прогнозных моделей или автоматизацию отчётов. Ключевое для успеха — наличие портфолио с 2-3 завершёнными учебными или пет-проектами, которые наглядно демонстрируют навыки обработки данных и решения бизнес-задач.
Работодатели в первую очередь ценят способность переводить бизнес-проблемы на язык данных и предлагать понятные, действенные решения. Глубокое знание алгоритмов важно, но без понимания, как результат модели влияет на метрики бизнеса (выручку, конверсию, удержание клиентов), даже самая сложная модель будет бесполезна.