Data Scientist — это тот, кто занимается обработкой больших массивов информации, то есть аналитик баз данных. Потребность в таких специалистах возникла из-за быстрого развития интернета и накопления огромного количества данных. Эта профессия стала особо актуальной в последнее время из-за того, что интернет стал более доступным, следовательно, больше людей стали оставлять информацию.
Data Scientist — что это за профессия
Профессия специалиста по обработке данных появилась после 2000 года, и связана она не с какой-то обычной информацией из интернета, а с особой отраслью IT-науки — Big Data. Она была изобретена как набор инструментов для объединения разнородных файлов с информацией для конкретных задач.
Весь массив данных может быть разделен на три категории:
-
структурированные;
-
полуструктурированные;
-
неструктурированные.
К последним относятся в основном фото и прочие визуальные материалы, а они, в свою очередь, являются основной частью Big Data.
Чтобы справиться с такими объемами, находя нужное в потоке разрозненных данных, и была придумана профессия Data Scientist (дословно — «ученый по данным»). При этом существует изрядная путаница в названиях вакансий:
-
аналитик Big Data;
-
аналитик данных (Data Analyst);
-
менеджер по анализу систем;
-
математик-программист;
-
специалист по Big Data;
-
Data Miner (то есть дословно рудокоп, шахтер или горняк, тот кто "копает" данные).
Само название профессии подразумевает, что у её обладателя должны быть познания в области математики, статистики и в программировании. Кроме того, он должен хорошо разбираться в бизнес-процессах, различных факторах, влияющих на поведение пользователей.
Data Scientist — это тот, кто занимается вдумчивой аналитической работой, которая может быть неочевидна, но серьезно влияет на успешность любого крупного IT-проекта.
Чем конкретно занимается специалист по Big Data
Работа Data Scientist подразумевает различные способы анализа данных:
- Сбор статистики.
- Создание моделей баз данных.
- Прототипирование.
- Методы интеллектуального анализа.
- Использование специальных приложений для работы с данными.
- Методы проектирования и разработки баз данных.
Например, один из программистов компании Linkedin вместо стандартной работы по улучшению оптимизации проекта занялся разработкой нового алгоритма. В компании не было систем, которые могли бы оценить его работу, но он предложил внедрить решение, позволяющее пользователям быстрее находить знакомых людей или тех, у кого есть похожие данные.
После внедрения алгоритма, узнаваемость бренда выросла в несколько раз, так как количество посетителей значительно увеличилось. То есть этот программист создал алгоритм, который смог систематизировать огромный объем данных и принести пользу.
Обязанности аналитика данных
Конкретные обязанности специалиста зависят от проекта. Но общие черты у этих специальностей похожи:
- Сбор данных из различных источников, чтобы на их основе проводить обработку;
- работа с потребителями, анализ среза мнений;
- моделирование клиентской базы;
- работа над персонализацией продуктов;
- оценка, анализ и составление отчетности эффективности внутренних процессов базы;
- анализ различных рисков и т. д.
Чтобы было понятнее, разберем конкретный пример. Имеется онлайн-игра с неплохой концепцией, посещаемостью и комьюнити. Однако, как показывает практика, если онлайн-проект не развивается, в нем не появляются новые дополнения, игровые механики, не исправляются внутренние ошибки, то пользователи постепенно теряют к нему интерес.
Поэтому нанимают одного или несколько специалистов по Big Data. Перед ними стоит несколько задач:
- удержать игроков;
- расширить комьюнити;
- сделать так, чтобы среднее время, затраченное на игру, увеличивалось.
Что для этого делает Data Scientist:
- собирает и анализирует ключевые показатели проекта;
- проектирует метрики для того, чтобы спрогнозировать поведение игроков;
- анализирует обновления и различные акции в игре, как они влияют на настроение комьюнити;
- формулирует свои рекомендации: какие изменения в игру вносить, что можно улучшить, от чего отказаться и т. д. Затем отслеживает реакцию на изменения.
Где учиться на Data Scientist
Российские вузы не предлагают обучение на Data Scientist, так как профессия появилась недавно. Не выработано единой программы обучения и образовательных стандартов.
Считается, что специалист по большим данным должен хорошо разбираться в математике, статистике и теории вероятностей. Поэтому рекомендуется поступать на университетскую специальность, где одновременно учат программированию и математическому анализу. Это может быть, к примеру, «Бизнес-информатика» или «Бизнес-аналитика».
В западных странах уже осознали высокую потребность в аналитиках баз данных, поэтому в профильных учебных заведениях есть направления, где можно учиться на Data Scientist.
Курсы для Data Scientist
В России и за рубежом многие крупные IT-компании (например, Яндекс и Mail.ru Group) предлагают пройти обучение на эту специальность. Курсы, как правило, проводятся онлайн. Чем там могут учить (примерно):
-
Курс программирования на Python;
-
Введение в Data Science (базовая теория, основы и методики анализа больших массивов данных);
-
Статистический и исследовательский анализ;
-
Теория вероятностей;
-
Основы машинного обучения;
-
Проектная работа с наставником.
Длительность курсов зависит от конкретной программы. Как правило, она делится на несколько модулей длительностью по 4 недели. Финалом обучения становится итоговый проект, где нужно построить модель конкретного технологического процесса на производстве, например, оттока или притока клиентов в компанию.
Лучшие онлайн-курсы по Data Science — подборка 2025 года
Платные курсы по Data Science отвечают всем требованиям подготовки к будущей профессии. Вместе с тем нужно изучать специфику обучения и содержание курса: прежде всего упор на практику + разбор реальных кейсов, обязательно изучение Python (без него в Data Science никуда) и математической статистики.
Также нужно обратить внимание на специализацию — отрасль, в которой вы планируете работать. Это могут быть медицина, финансы и экономика, банкинг, разработка IT-продуктов и т.д. Соответственно, если вы нацелились на конкретную отрасль, то примите это к сведению.
1. Нетология. Курс «Data Scientist с нуля до middle»
Стоимость: 7 162 руб./мес.
Срок обучения: 20 месяцев
Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
Описание
Курс от «Нетологии» рассчитан на новичков, желающих с нуля освоить новую перспективную профессию в IT. Программа разделена на 4 модуля с теорией и практическими заданиями. Каждую неделю студенты участвуют в вебинарах с преподавателями.
Есть также отдельный (платный) модуль «Data Science в медицине» для тех, кому нужна более узкая специализация.
Студенты учатся строить ML-модели на основе машинного обучения и Deep Learning, обращаться с базами данных, изучают инструменты языка Python и практическую статистику. По каждому модулю необходимо сдавать курсовой проект, а в конце обучения — дипломный проект по собственной теме, либо по предложенному учебному кейсу от DoDo Brands.
Учебный центр также помогает составить резюме и оформить портфолио для дальнейшего трудоустройства, а также подыскать стажировку у компаний-партнеров.
2. Яндекс.Практикум. Курс «Специалист по Data Science»
Стоимость: от 15 000 руб./мес.
Срок обучения: 8,5 месяцев
Документ: Диплом о профессиональной переподготовке/Сертификат
Описание
Курс по обучению на специалиста по анализу данных от учебного центра «Яндекса» ориентирован в первую очередь на новичков без опыта: за время учебы слушатели освоят с нуля основные инструменты Data Science (Python и его библиотеки, Jupyter Notebook и SQL), научатся применять машинное обучение для обработки больших массивов данных, а также решать реальные практические задачи для бизнеса. В общей сложности за время учебы каждый студент наберет 16 проектов для портфолио.
Безусловные плюсы курса: ориентированность на практику (учебные проекты + реальные для компаний-заказчиков), сжатость и поддержка опытных наставников. Кроме того, лучшим выпускникам «Яндекс» помогает с трудоустройством и поиском работы. Минусы — высокая интенсивность обучения, высокая стоимость.
3. Skillbox. Курс «Data Scientist с нуля до Junior»
Стоимость: 4 159 руб./мес.
Срок обучения: 9 месяцев
Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
Описание
Базовый курс по Data Science, который будет полезен новичкам. В учебной программе основные темы и инструменты, необходимые аналитику данных. Особенность в том, что курс более специализированный, поскольку разбит на две части:
-
1 базовый уровень (5 месяцев). Введение в Data Science;
-
2 уровень (4 месяца). Специализация и последующее трудоустройство. На этом этапе слушатель выбирает тот карьерный трек, который ему больше нравится: Data Engineer, Data Analyst или Machine Learning.
За отдельную плату также доступны дополнительные курсы по основам статистики и теории вероятностей, основам математики, работе с версиями Git.
За время обучения слушатели получат возможность пополнить портфолио первыми 9 реальными проектами. Также карьерный центр Skillbox помогает выпускникам с трудоустройством, составлением резюме, поиском первых реальных проектов и работодателей.
4. Skillfactory. Курс «Профессия Data Scientist»
Стоимость: от 5 790 руб./мес.
Срок обучения: 24 месяца
Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
Описание
На данном курсе можно с нуля освоить профессию Data Science, не имея специального образования в IT. Тем не менее, программа также будет полезна программистам, желающим сменить род деятельности, а также бизнес-аналитикам.
Начиная со второго года обучения, можно выбрать более узкую специализацию в Data Science: ML Engineer (Разработчик машинного обучения), CV Engineer (Специалист по компьютерному зрению), NLP Engineer (Специалист по обработке естественного языка). Выбрав направления CV или ML, вы сможете также бесплатно освоить и NLP, но без поддержки наставника.
Также при выборе более дорогого тарифа предоставляется два бонусных мини-курса по SQL-pro и особенностям профессии Data Engineer. Самый дорогой VIP-тариф дает возможность заниматься персонально с ментором, проводя созвоны по практическим и теоретическим вопросам дважды в неделю.
4+. Skillfactory. Онлайн-магистратура «Науки о данных»
Стоимость: 190 000 руб. за семестр (всего 760 000 руб.)
Срок обучения: 24 месяца
Документ: Диплом магистра («Прикладная математика и информатика»)
Описание
Skillfactory совместно с МФТИ (Физтехом) с сентября 2023 года открывает полноценную магистерскую программу по Data Science. Она подойдет как IT-специалистам, так и техническим специалистам, которые готовы полностью погрузиться в тематику наук о данных. Техническое образование при этом не обязательно: подойдет любой диплом бакалавра.
Курс по сути ничем не отличается от очной магистратуры в Физтехе, включая итоговый документ об обучении. При этом 70% учебного процесса завязано на решение реальных бизнес-задач от компаний-партнеров курса.
Тем не менее, чтобы попасть в магистратуру МФТИ, понадобится сдать вступительный онлайн-экзамен по математике и основам программирования Python и набрать проходной балл. Иными словами, курс не для новичков. Зачисление проводится 1 сентября. В числе минусов также — высокая стоимость обучения (есть возможность взять кредит).
5. ProductStar. Курс «DATA SCIENTIST»
Стоимость: от 3 917 руб./мес.
Срок обучения: 6 месяцев
Документ: Сертификат
Описание
Курс рассчитан на освоение с нуля новичками без специального технического образования. Формат обучения: работа с наставниками (вебинары), видеолекции, семинары. В ходе занятий слушатели осваивают инструменты Python, SQL, матстатистику и линейную алгебру, Machine Learning при обработке иллюстраций, способы визуализации и презентации данных, декомпозиции метрик для аналитических отчетов и другие темы.
Учебный центр оказывает карьерную поддержку, студенты получают помощь наставников в ходе обучения. Есть возможность рассрочки на 24 месяца при оплате курса. Минусы: небольшая продолжительность по сравнению с другими программами, нет диплома о профессиональной переподготовке.
Практический курс для всех, кто хочет сделать первые шаги в сфере аналитики данных. Уроки включают информацию про роль и место аналитика в команде, его основные задачи и инструменты, фреймоворки Lean Canvas и HADI, декомпозицию метрик, тесты и практические задания.
Направлен для новичков, кто хочет войти в сферу аналитики.
6. SF Education. Курс «Основы Data Science»
Стоимость: 3 437 руб./мес.
Срок обучения: 5 месяцев
Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
Описание
Курс рассчитан на новичков в Data Science, которые делают освоить новую перспективную профессию с нуля. Полезен также для backend-разработчиков, бизнес-аналитиков и финансистов, владельцев бизнеса и руководителей компаний. Формат обучения: семинары с преподавателями, онлайн-лекции с заданиями, практические проекты на основе реальных кейсов из бизнес-практики, симуляторы финотчетности компаний. Также доступен круглосуточный чат для поддержки.
Слушатели изучают структуру БД, матанализ, статистику, теорию вероятностей, линейную алгебру, работают с библиотеками Python, Big Data и ML и многое другое. Особый упор в курсе делается на финансовую отрасль — ей посвящены сразу 4 блока тем. Каждый учебный модуль закрепляется практическими заданиями. Первые 3 дня обучения бесплатны.
Бесплатные вводные курсы по Data Science
Ниже мы представим несколько бесплатных курсов для будущих аналитиков данных. Примечание: их можно считать лишь ознакомлением с профессией. Они не предоставляют никаких документов об обучении и вряд ли пригодятся при трудоустройстве. Кроме того, посвящены по большей части отдельным теоретическим аспектам науки о данных.
Тем не менее, такие курсы и видеолекции дадут хорошее представление о том, как устроена профессия Data Scientist.
Зарплата Data Scientist в 2025 году
Вакансии Data Scientist связаны с IT-сферой, но разработки могут иметь самое разное применение:
- медицина;
- финансы;
- телекоммуникации;
- торговля.
Рынок испытывает нехватку хороших специалистов этого направления. Потребность в них высока, соответственно, работодатели готовы платить аналитикам приличные деньги, но как водится только таким, у которых уже есть реальный опыт и реализованные проекты в портфолио. По данным сервиса по поиску вакансий, зарплата Data Scientist составляет:
- Минимальная (без опыта) — от 25 тысяч рублей;
- Средняя (опыт от 1,5 до 3 лет) — от 50 до 115 тысяч рублей;
- Максимальная (опыт от 3 лет и больше) — более 200 тысяч рублей.
Data Scientist: вакансии без опыта
На сайтах по поиску работы не так уж много предложений для новичков. К сожалению, это ключевая проблема в IT: работодателя интересуют конкретные навыки и умения, а обучать по ходу дела не каждый готовы. Поэтому, чтобы устроиться на работа Data Scientist без опыта, оптимальный вариант - пройти курсы профессиональной подготовки с последующей стажировкой. Многие обучающие центры предоставляют такую возможность и даже помогают с трудоустройством.
Плюсы и минусы работы Data Scientist
Плюсы:
- востребованность;
- актуальность;
- высокий уровень дохода.
Минусы:
- молодая специальность, не вполне определенный круг обязанностей;
- требуется долго обучаться, обязательно знание математики и статистики;
- нет возможности получить системное профильное образование в России.
