Программа обучения предназначена для тех, кто стремится освоить комплексную работу с данными и претендует на позиции, требующие глубокой экспертизы. Она подойдёт как начинающим аналитикам, желающим существенно расширить свой технический арсенал, так и специалистам из смежных IT-сфер, которые хотят перейти в область data science. Курс Специалист по Data Science расширенный фокусируется на решении полноценных бизнес-задач, от первичного исследования данных до внедрения моделей машинного обучения.
Курс позволяет систематизировать знания в Data Science и получить диплом для подтверждения квалификации при смене карьерного направления.
Выпускник IT-специальности
Программа с наставником и портфолио помогает структурировать академические знания и получить практический опыт для старта в аналитике данных.
Специалист без диплома
Диплом о переподготовке и помощь с трудоустройством формализуют имеющиеся навыки и открывают новые карьерные возможности в аналитике.
Карьерист в аналитике
Курс углубляет экспертизу в Data Science, а создание портфолио под руководством ментора усиливает позиции для профессионального роста.
Что вы получите
Трудоустройство
Подготовка к трудоустройству с карьерными консультациями.
Диплом
Диплом о переподготовке от Яндекс Практикума.
Рассрочка
Удобная оплата по месяцам
Наставник
Поддержка опытного наставника на протяжении всего обучения.
Портфолио
Портфолио из реальных проектов по Data Science.
Зарплата Data Scientist'а в 2026 году
Растущий спрос
424+
вакансий
150 000 ₽
средняя
304 500 ₽
максимум
Москва: 208 800• СПб: 112 200• Удал: 180 000
Москва
208 800 ₽
Санкт-Петербург
112 200 ₽
Регионы
107 759 ₽
Удалёнка
180 000 ₽
Рост зарплаты по опыту
1 год
68 600 ₽
2 года
102 200 ₽
3 года
261 000 ₽
спрос на Data Scientist'ов будет растущимо высоким, особенно в секторах финтеха, e-commerce и здравоохранения, где требуется работа с большими данными и AI.
«Знания ООП и умение применять на практике. Базовые знания по backend. Опыт с SQL базами данных (PostgreSQL, SQLlite и д...»
Онлайн-школа Яндекс Практикум была основана в 2019 году. Обучение в школе проходит по различным направлениям, включая программирование, менеджмент, дизайн, аналитику, маркетинг, бизнес, саморазвитие и финансы.
Практика на реальных данных — Учебные проекты строятся на актуальных датасетах, что позволяет отработать навыки анализа и моделирования.
2
Обратная связь от экспертов — Наставники с опытом в Data Science проверяют код, дают рекомендации по его улучшению и защите проектов.
3
Карьерные результаты выпускников — Выпускники курса применяют полученные знания для решения задач в компаниях из разных отраслей.
Вопросы и ответы
Продвинутые запросы SQL в этом курсе включают работу с оконными функциями, сложными JOIN-операциями и оптимизацией запросов для больших объёмов данных, что критически важно для реальных задач Data Science. Это позволяет не просто извлекать данные, а готовить их для сложного анализа и моделей машинного обучения.
Сочетание PostgreSQL для работы с структурированными данными и PyTorch для построения нейронных сетей — это мощный и востребованный стек в индустрии. Такие специалисты могут закрывать полный цикл задач: от извлечения и обработки данных до создания и внедрения сложных ML-моделей.
Да, PyShark активно используется в коммерческих проектах, связанных с кибербезопасностью, мониторингом сетей и анализом поведения пользователей. Этот инструмент позволяет анализировать сетевые пакеты на Python, что открывает возможности для создания предиктивных моделей на основе трафика.
Специалист может решать задачи прогнозной аналитики, выявления аномалий в реальном времени, персоназации рекомендаций и анализа сложных временных рядов. Например, построить систему предсказания оттока клиентов на основе их транзакций из БД и сетевой активности.
PyTorch стал индустриальным стандартом для исследований и разработки нейронных сетей благодаря гибкости и активному сообществу. Хотя другие фреймворки тоже используются, именно PyTorch чаще всего требуется в вакансиях, связанных с глубоким обучением и передовыми AI-разработками.
