Где учиться на Data Scientist — честные отзывы бывших студентов

В 2025 году спрос на Data Scientist в России продолжает расти. На hh.ru открыто более 900 вакансий для Data Scientist и ML-инженеров. По данным «Хабр Карьеры», число вакансий в сфере AI/ML выросло на 43% по сравнению с предыдущим годом. Это отражает общую тенденцию: потребность в работе с данными растёт, и компании готовы хорошо платить за навыки в анализе и машинном обучении.

Мы собрали честные отзывы выпускников разных программ, которые смогли прокачать навыки и получить первые офферы на позиции джунов или начали проекты как фрилансеры. Рассмотрим практическую сторону обучения: сколько пишут кода, какие делают проекты, есть ли ревью наставников, как быстро отвечают на вопросы, участвуют ли студенты в A/B-тестах. Мы также поспрашивали руководителей команд, откуда охотнее берут новичков – из вузов, с курсов или после самостоятельных проектов.

Сравнительная таблица форматов обучения Data Science

Самообразование (самостоятельное обучение)

Подходит мотивированным и дисциплинированным людям, уже знакомым с основами математики и программирования. На выходе можно претендовать на роли Junior Data Scientist или ML-инженер (junior), а также стажёрские позиции в аналитике.

Практика: Самообразование требует строгого плана. Хорошо зарекомендовали себя подходы, когда вы пишете код каждый день, ведёте проект от идеи до результата и публикуете его (например, на GitHub Pages или Medium). Желательно найти сообщество для обратной связи, в открытых чатах можно получить ревью кода или советы. Важный момент – научиться самим ставить дедлайны и придерживаться их.

Слабые места: Отсутствие наставника и структурированной программы. Без внешнего контроля можно пропустить важные темы или погрязнуть в теории без практики. Не хватает и продакт-контекста: важно не только обучить модель, но и понять, как она решает бизнес-задачу. Это можно компенсировать чтением кейсов, а также участием в стажировках с реальными данными (пусть и бесплатных).

Отзыв выпускника-самоучки (Феликс, переход из 1С-разработки в DS, 2021): «В 29 лет решил переквалифицироваться и за ~1 год самостоятельно изучил основы Python, статистики и машинного обучения. Сэкономил деньги: перебрал десятки бесплатных курсов и книг, отсеял лишнее и сфокусировался на лучшем. Уже через год получил оффер Data Scientist. Главное – сильная мотивация и привычка к самообучению: без искреннего интереса “грызть” Data Science очень тяжело, особенно если нет хорошей базы в матане и линейной алгебре».

Высшее образование (бакалавриат/магистратура)

Выпускникам 11 класса, которые хотят получить фундаментальные знания. Вы поступаете на специальность, связанную с анализом данных (примеры: «Прикладная математика и информатика», «Искусственный интеллект и Data Science», «Статистика и анализ данных») Университеты дают сильную теоретическую базу – идеальны для будущих исследователей, разработчиков алгоритмов. На выходе после бакалавриата – уровни от стажёра до Junior Data Scientist, либо младший аналитик данных (зависит от набранного портфолио и стажировок). Магистратура может поднять планку до уровня вплотную к middle, если сочетать с практикой.

Практика: Университет дает глубину понимания. Выпускники профильных факультетов (ФКН ВШЭ, ВМК МГУ и др.) на собеседованиях демонстрируют отличные знания и уверенно отвечают почти на все вопросы. Это подтверждают работодатели: джуны с сильным вузовским бэкграундом быстро догоняют в практических навыках. Однако, многим студентам не хватает soft skills и опыта командной работы. Решение – активно участвовать в лабораториях и внешних проектах. Многие университеты позволяют пройти производственную практику в компаниях.

Слабые места: Мало внимания бизнес-кейсам и актуальным инструментам. Бывают и организационные трудности – совмещать подработку и учёбу непросто. Тем не менее, большинство студентов оценивают образование позитивно. Университет учит учиться – выпускники привыкают быстро вникать в новые темы.

Отзыв выпускника (Глеб, МФТИ → Data Scientist в Tinkoff, 2024): «Наука о данных – слишком новая область для университетов, в профессии люди с самым разным бэкграундом. Многие переучиваются после технических вузов или переходят из программирования. Я не исключение, на магистратуре перешёл на профиль “финтех”, стажировался через конкурс от компании и получил там работу. Рад, что получил сильную математику – это ускоряет рост, хотя без практических проектов диплом мало значит».

Техникумы (СПО) – путь после 9 класса

После 9 класса можно поступить в профильный техникум/колледж на специальности, связанные с анализом данных. Это хороший вариант для раннего старта: за 2-3 года вы получаете диплом СПО и практические навыки. Типичные программы направлены на «Программирование в анализе данных», «Прикладную информатику», «Математику и информатику».

Главный плюс СПО – более прикладной уклон по сравнению с вузом. Меньше абстрактной теории, больше занятий руками. Многие колледжи сотрудничают с локальными компаниями. Выпускной диплом обычно представляет собой законченный проект: например, база данных + приложение аналитики, или простая ML-модель прогноза для какой-то задачи. Этого портфолио достаточно, чтобы устроиться стажёром/ассистентом в отдел данных. Но для роли полноценного Data Scientist зачастую придётся доучиваться – либо идти в профильный вуз, либо на курсы для углубления.

Слабые места: Ограниченность в продвижении без высшего. Многие работодатели всё же хотят видеть диплом, поэтому после СПО часто советуют получить бакалавриат (на 3-й курс). Тем не менее, в Data Science ценится и среднее специальное – особенно если есть реальный опыт. Минусом СПО может быть слабое окружение: поступают после 9 класса, мотивация у всех разная. Тем, кто стремится выше, важно самостоятельно изучать дополнительные вещи (тот же английский, которого может быть мало в программе).

Отзыв выпускника СПО (Иван, 2022): «После 9 класса отучился 3 года на программиста-аналитика. Понравилось, что много практики: мы с 1 курса писали курсовые на Python, делали диплом по реальным данным. За время учебы освоил SQL и основы ML. После выпуска сразу взяли стажёром, где применяю навыки работы с базами и построения дашбордов. Минусы – углублённой математики не было, продвинутый ML изучаю сам. Планирую параллельно поступать в вуз на вечерку, чтобы рост не застопорился».

Реальный отзыв выпускника СПО (Павел, колледж при университете, 2021): «Поступил в колледж после 9 класса на программу “Аналитика данных”. Очень довольным остался: к 18 годам уже умел писать сложные SQL-запросы, знал Python и даже сделал несколько моделей ML на диплом. Практику проходил в IT-отделе городской администрации – помогал автоматизировать сбор данных в Excel и делал простой дашборд. После колледжа сразу взяли на позицию data-аналитика в небольшой стартап. Колледж дал хороший старт, но математики там мало – сейчас получаю высшее заочно, чтобы продвинуться дальше. Зато по практике СПО – супер: все, что учил, тут же делал своими руками» – отзыв с форума ODS, 2021.

Онлайн-курсы (дистанционные программы)

Обучение целиком онлайн: через видеолекции, интерактивные задания и вебинары. Длительность обычно 6-12 месяцев. Большинство программ рассчитано «с нуля», то есть подходят новичкам без опыта. По уровню выходят на junior-позицию. Хорошие онлайн-школы предоставляют несколько кейсов для портфолио на выходе, помогают с резюме и могут организовать стажировки.

Гибкость – главное преимущество такого формата. Учиться можно из любого города, в удобное время. Много внимания обратной связи: за каждым студентом закреплён наставник или ментор, который проверяет проекты и отвечает на вопросы. Совместная работа происходит в чатах, на форумах. Каждую неделю – live-сессии (Q&A или разбор задач).

Онлайн-формат позволяет привлечь крутых практиков в качестве преподавателей. Курсы регулярно обновляются под требования рынка. Например, студентов учат, помимо ML, ещё и работе с cloud-платформами, чтобы уметь развёртывать модели. По отзывам, студенты ценят практическую часть и проекты, которые потом можно показать на собеседовании. Однако надо быть готовым к самоорганизации – материал идёт быстро, важно не отставать, иначе догонять сложно.

Отзыв выпускницы онлайн-курса (Алия, 2023): «На курсе теория сразу подкреплялась практикой, поэтому информация усваивалась сразу! Если не можешь решить задачу, помогают наставники, всё объяснят. После обучения нас ждал акселератор: помощь с трудоустройством, частые хакатоны. Это очень круто: получаешь реальный опыт командной работы. Я быстро нашла работу – спустя месяц после выпуска получила оффер junior-аналитика. Курсовые проекты сильно помогли не потеряться в задачах на новой работе».

Офлайн-курсы (очно или смешанный формат)

Занятия в аудитории, небольшой группой (как правило, 10–20 человек) под руководством преподавателя. Длительность варьируется: интенсивы могут быть 3-4 месяца фуллтайм, вечерние курсы до года. Подходит тем, кому важна дисциплина посещений и живое общение. Часто офлайн-программы организуют сами компании или крупные образовательные центры. Например, отдельные банки и IT-компании запускают академии Data Science с обещанием трудоустройства лучших выпускников.

Особенности: Живое код-ревью и менторство в классе. Вы сразу получаете фидбек лицом к лицу, можно тут же обсудить ошибки. Обучение идёт в формате интерактивных семинаров: много практических упражнений, мини-хакатоны на занятия. Студенты привыкают работать в команде, как в реальном офисе, решают задачи вместе у доски. Выпускники отмечают очень высокий темп: домашних заданий много, могут требовать самостоятельной доработки материала. Но плюсом считают нетворкинг – личные знакомства с одногруппниками и преподавателями иногда приводят прямо к приглашениям на работу.

Слабые места: География и цена. Очно учиться можно в крупных городах (Москва, СПб, при некоторых вузах в регионах), для многих это означает переезд или долгие поездки. Стоимость зачастую выше онлайн-аналогов, особенно если курс включает использование оборудования или долгую стажировку. Также офлайн-формат менее гибкий по времени – нужно присутствовать по расписанию, что сложно совмещать с работой (если только занятия не вечерние/выходного дня).

Отзыв выпускника офлайн-курса (Антон, 2022): «Проходил очную программу при одном из банков – 4 месяца интенсив. Понравилось, что каждый день были разборы кода: если решение неоптимальное, тут же вместе улучшали. Реальные данные предоставляли для проектов. К концу обучения у меня было 5 проектов в портфолио, и этот же банк взял меня стажёром. Учиться было сложно: ежедневно ~8 часов занятий + домашка. Зато никакой прокрастинации – график как на работе. Рекомендую тем, кто может посвятить все время обучению и хочет быстрый результат».

Где учиться на Data Scientist: единое мнение студентов и работодателей

Независимо от выбранного пути, и опыт выпускников, и запросы компаний сходятся в ключевых тезисах:

• Портфолио и публичный GitHub важнее диплома. Наличие высшего образования – плюс, но решающим фактором при найме джуна становятся выполненные проекты. HR и тимлиды предпочитают увидеть ваш код, описание кейсов, чем просто список курсов в резюме. Диплом без портфолио сейчас малоценен, а вот сильное портфолио может перевесить отсутствие диплома.
• Базовые навыки (Python, SQL, статистика) обязательны всем. По опросам работодателей, >90% вакансий требуют уверенного Python (плюс базовые библиотеки для анализа данных) и умения писать запросы SQL. Знание теории вероятностей и основ статистического вывода необходимо для оценки результатов моделей и A/B-тестов. Без этой базы не берут ни аналитика, ни ML-инженера.
• Сильная математическая подготовка ускоряет рост, но без проектов не наймут. Выпускники физтеха или матмеха быстрее схватывают новые алгоритмы. Однако даже прекрасный математик без практических проектов не заинтересует работодателя. Оптимально – сочетать фундаментальные знания с проектной работой.
• Продуктовая грамотность и A/B-тесты нужны всем. Data Scientist все чаще работает в тесной связке с бизнес-командой. Нужно понимать, как метрика модели отражается на метриках продукта. Умение спланировать A/B-тест, корректно проанализировать его результаты – обязательный навык.
• Навыки MLOps повышают шансы на трудоустройство. В 2025 году рынок хочет не просто “исследователя”, а специалиста, который доведёт модель до продакшна. Поэтому знание Docker, основ Kubernetes, CI/CD для ML, мониторинга моделей – большой плюс. Многие джуны без опыта продакшн-деплоя проигрывают конкуренцию тем, кто, например, на курсе уже выкатывал модели как сервис. В резюме обязательно отметьте, если вы владеете инструментами типа MLflow, Airflow, умеете настроить пайплайн данных.
• Английский язык расширяет горизонты. В сфере Data Science почти все новые статьи, документации, туториалы – на английском. Способность читать их напрямую и обучаться от сообщества Kaggle, StackOverflow, Medium – резко ускоряет развитие. К тому же крупные компании ценят английский: он понадобится для обмена опытом с зарубежными коллегами.
• 3-6 реальных проектов лучше, чем “15 учебных тетрадок”. Качество портфолио важнее количества. Один грамотно оформленный проект, где вы полностью прошли цикл от постановки задачи до деплоя решения, ценится выше, чем десятки учебных упражнений из курсов. И критически – чтобы код был чистым, результаты воспроизводимы, а выводы адекватно интерпретированы.
• Наставник, код-ревью и стажировка сокращают путь джуна в разы. Если у вас есть ментор, который укажет на ошибки и поделится опытом, вы избежите множества ошибок в проектах. Код-ревью дисциплинирует писать сразу правильно, соблюдать стандарты промышленного кода. И все выпускники, которые прошли стажировки, отмечают это как решающий фактор получения первой работы. Руководители команд тоже подтверждают: джун с опытом стажировки ценится гораздо выше, потому что уже знаком с практикой.

Подборка проверенных курсов по Data Science

Все курсы по Data Science → 

1) Онлайн-курс Data Scientist с нуля · Бруноям
Формат: онлайн | Длительность: 8 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 108 900 ₽
На выходе: Python, SQL, статистика и ML, нейросети, практика и проекты, помощь с трудоустройством
Перейти к курсу → 

2) Профессия Data Scientist · Skillbox
Формат: онлайн | Длительность: 12 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 141 529 ₽
На выходе: Python и SQL, матстат, ML и DL, 8 проектов в портфолио, карьерные сервисы
Перейти к курсу → 

3) Профессия Data Scientist с нуля · Eduson Academy
Формат: онлайн | Длительность: 9 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 147 384 ₽
На выходе: Python, SQL, статистика, ML-практика, проекты, поддержка наставника
Перейти к курсу → 

4) Data Scientist с нуля до PRO · Skillfactory
Формат: онлайн | Длительность: 25 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 224 070 ₽
На выходе: Python, SQL, ML и DL, 9 проектов, стажировка, карьерная поддержка
Перейти к курсу → 

5) Специалист по Data Science · Skillfactory
Формат: онлайн | Длительность: 12 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 249 696 ₽
На выходе: Python, SQL, статистика, ML-алгоритмы, проекты, помощь с резюме
Перейти к курсу → 

6) Data Scientist: расширенный курс · Нетология
Формат: онлайн | Длительность: 18 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 189 000 ₽
На выходе: Python и SQL, матстат, ML/DL, проекты, сопровождение по карьере
Перейти к курсу → 

7) Data Scientist · Нетология
Формат: онлайн | Длительность: 10 месяцев | Уровень: для всех
Цена: 99 800 ₽
На выходе: Python, SQL, аналитика и ML-база, портфолио, карьерная поддержка
Перейти к курсу → 

8) Data Scientist с нуля до Junior · Skillbox
Формат: онлайн | Длительность: 9 месяцев | Уровень: для всех
Цена: 128 663 ₽
На выходе: Python и SQL, основы ML, проекты, сопровождение по трудоустройству
Перейти к курсу → 

9) Введение в Data Science · Skillbox
Формат: онлайн | Длительность: 6 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 50 191 ₽
На выходе: основы Python и SQL, первый кейс в портфолио, знакомство с ML-инструментами
Перейти к курсу → 

10) Профессия Data Scientist с AI · GeekBrains
Формат: онлайн | Длительность: 10 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 121 284 ₽
На выходе: Python, SQL, EDA и ML, проекты в портфолио, карьерные сервисы
Перейти к курсу → 

11) Специалист по Data Science · Яндекс Практикум
Формат: онлайн | Длительность: 13 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: по тарифу на сайте
На выходе: Python, SQL, ML/DL, портфолио из 17+ проектов, подготовка к собеседованиям
Перейти к курсу →

FAQ

Сколько времени нужно учиться, чтобы получить первый оффер на джуна?

При интенсивном обучении – около 1 года. Реальные кейсы показывают: 6–9 месяцев обучения + 3 месяца поиска работы. Быстрее (за 4–6 мес) обычно удаётся тем, у кого уже есть бэкграунд (например, математика или разработка). Если учиться в вузе, то на стажировку реально выйти к 3 курсу.

Можно ли войти в Data Science без технического вуза – хватит ли только курсов?

Да, можно. Исследования рынка показывают, что около 30% джунов DS в 2024 году не имели профильного высшего образования – их взяли по результатам курсов и проектов. Однако отсутствие диплома вы можете компенсировать только практикой: работодатели в любом случае хотят видеть, что вы умеете учиться и доводить начатое до конца. Если есть возможность, можно параллельно с работой потом получить высшее (заочно) – для дальнейшего карьерного роста.

Какой уровень математики нужен, чтобы начать изучать Data Science?

На старт хватит программы старшей школы: понимание функций, производных, основ вероятности. Линейная алгебра (матрицы, вектора) – очень желательна, но на базовом уровне многие курсы её заново объясняют. Статистику начинают с нуля, но лучше заранее освежить среднее, дисперсию, распределения. Тем не менее, по мере роста придётся разбираться глубже (градиенты, распределения вероятностей, статистические критерии).

Как собрать крутое портфолио и оформить GitHub, если проектов пока мало?

Даже один проект можно преподнести выигрышно. Используйте структуру: код + описание + результаты. На GitHub сделайте репозиторий с понятным названием. Добавьте графики, скриншоты. И обязательно прикрепляйте ссылку на GitHub в резюме – работодатели почти всегда туда заглядывают. Портфолио – это ваше лицо, сделайте его профессионально: никаких “Untitled.ipynb”, чистый код, понятные комменты.

Какие вопросы задают на собеседованиях джуну Data Scientist?

Вопросы бывают разноплановые:

- По статистике: могут спросить про A/B-тест – как проверить гипотезу, что такое p-value, какой критерий выбрать. Часто про распределения: чем нормальное отличается от биномиального и т.д.

- По SQL: обычно дают написать запрос на выборку данных с условиями и JOIN’ами. Или спросить, чем LEFT JOIN отличается от INNER JOIN.

- По машинному обучению: спросят про основные алгоритмы (линейная регрессия, решающее дерево) – в чем идея, какие параметры влияющие.

Готовясь к интервью, полезно почитать истории на Habr и Medium о собеседованиях – люди делятся примерами вопросов. И обязательно повторите основные определения (дисперсия, корреляция, градиент, overfitting, и т.д.) – это основа.

С чего начинать изучение MLOps и инженерных аспектов?

Идите ступенями:

1. структура проекта и Git;
2. Docker для вашего решения;
3. базовый Linux и запуск задач по расписанию;
4. простой CI/CD в GitHub Actions;
5. локальный Airflow с небольшим DAG;
6. бесплатный слой в облаке для развёртывания;
7. мониторинг метрик и ловля дрейфа данных.

 Помните: даже небольшой опыт MLOps (например, умение сделать Docker для модели) уже выделит вас среди кандидатов, так что это стоящее вложение времени.

Какая реальная зарплата у Junior Data Scientist в 2025 году?

По данным рынка на 2025 год: джуны в Data Science в регионах РФ получают ~60-90 тыс. ₽, в Москве – порядка 100-120 тыс. ₽ на руки. Например, сервис GeekLink в сентябре 2025 сообщает, что средняя зарплата Junior Data Scientist около 125 тыс. ₽/мес. “Хабр Карьера” оценивает среднюю зарплату специалистов по данным (всех уровней) примерно в 210 тыс. ₽, что согласуется с тем, что начинающие находятся в диапазоне около половины этой суммы.

Чем Data Scientist отличается от Аналитика данных и ML-инженера?

Эти роли близки, но акценты разные:

- Аналитик данных (Data Analyst) – фокус на исследовании данных и бизнес-инсайтах. Больше SQL, дашбордов, A/B-тестов. Меньше сложных моделей. Если любите больше работать с отчетами и бизнесом – этот путь проще входа.

- Data Scientist – как аналитик, но с упором на машинное обучение. DS строит модели, чтобы предсказывать или классифицировать, и интерпретирует результаты для бизнеса. Это более техническая роль, требует программирования и математики.

- ML-инженер – ближе к разработчику. Его задача – внедрять и обслуживать модели в продакшене. Много MLOps, кодинга, оптимизации. Менее про анализ бизнес-метрик, более про софт и инфраструктуру.

В маленьких компаниях часто один человек совмещает все три роли. В больших – разделение. Если вы начинающий, роли могут перемешиваться. Совет: начните с широкого Data Science курса, а в процессе поймёте, что ближе. База у всех трёх всё равно общая (Python, данные, модели). А специализацию (больше аналитики или больше инжиниринга) выберете, когда попробуете всё на практике.