Курс Data Science (Дата Сайнс): обучение с нуля
Специалист по большим данным Data Scientist
- Найдёте работу, или вернём деньги
- Обучение на реальных бизнес-кейсах и в симуляторах Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SQL, Jupyter Notebook, Matplotlib/Seaborn
- Документ об образовании установленного образца и диплом от Эдюсон
- Актуальная программа — научитесь применять нейросети для аналитики и разработки
Станьте востребованным специалистом за 8 месяцев и зарабатывайте в среднем 250 000 ₽ в месяц
Академия Eduson стала лауреатом в номинации «Выбор рынка» 🏆
Жюри оценило кратный рост компании за короткий срок в условиях высокой конкуренции.
Жюри оценило кратный рост компании за короткий срок в условиях высокой конкуренции.
Лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная Департаментом образования и науки города Москвы
2 диплома в портфолио
Удостоверение о повышении квалификации и диплом Эдюсон
10 преподавателей-практиков в области
Ведущие специалисты «Альфа-Банка», Авито, Microsoft, «Сбера»
365 дней поддержки куратора
Ответит на ваши вопросы в течение 10 минут — не придётся долго ждать
Выгодная рассрочка без %
Старт сразу, оплата — удобными частями. Поможем оформить налоговый вычет 13%
Занятия в удобное время
Никаких жёстких дедлайнов. Доступ к курсу — навсегда!
40+ бизнес-кейсов, заданий и тренажёров
Готовое портфолио и прикладные навыки по окончании курса
Нейросети в курсе:
На курсе вы освоите ИИ-инструменты и системно внедрите их в работу с данными
70% дата-сайентистов уже используют нейросети — научитесь и вы
Создание промптов и работа с нейросетями с нуля
Написание и документирование кода через ИИ
Изучение новых языков и моделей с нейросетями
Аналитика в Excel и «Google Таблицах» через ИИ
Нейросети для рабочих и личных задач
Базовый ИИ-стек аналитика
Создание ИИ-агентов
Автоматизация процессов через n8n / Make / Zapier
Генерация кода через ИИ
Проектирование БД и работа с SQL на продвинутом уровне
Подготовка требований и документации
Полный ИИ-стек аналитика*
Получить консультацию или записаться на курс
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Специалист по большим данным — востребован в сфере ИТ
Он применяет модели и алгоритмы машинного обучения, чтобы найти инсайты в данных и предсказать эффективные решения для бизнеса. Он помогает компаниям принимать стратегически важные решения и находить новые источники прибыли. Специалист использует модели машинного обучения и выявляет закономерности, которые невозможно увидеть невооружённым глазом. Благодаря его работе организации повышают эффективность, оптимизируют процессы и увеличивают доходы.
Потому что он умеет превращать данные в прибыль
Прогнозирует спрос, управляет ассортиментом, анализирует покупательские привычки и помогает персонализировать клиентские предложения.
Предсказывает кредитоспособность клиентов, предотвращает мошенничество и оптимизирует управление рисками.
Сегментирует аудитории, анализирует успешность кампаний и помогает бизнесу повышать конверсию.
Обрабатывает массивы данных и улучшает продукты с помощью искусственного интеллекта.
Специалисты нужны на рынке
По данным исследований, спрос на специалистов по большим данным ежегодно увеличивается на 22%, и эти темпы сохранятся как минимум до 2030 года. Компаниям из медицины, ИТ, ритейла, банковской сферы и других отраслей нужны специалисты для работы с большими данными.
1
Они развиваеются в разных направлениях
Эта роль открывает много перспектив: от анализа данных и машинного обучения до разработки сложных ИИ-решений и руководящих позиций в бизнесе.
2
Легко войти в профессию
Для старта не требуется техническое образование. Наш курс обучает с нуля: вы освоите Python, SQL и ключевые алгоритмы, которые помогут быстро погрузиться в задачи и начать работать.
3
4 причины стать специалистом по большим данным
Можно работать удалённо
Специалист может работать удалённо или устроиться в офис, вести один проект или сразу несколько.
4
125 200 ₽
249 100₽
360 000 ₽
После курса
1-3 года опыта
Более 3 лет опыта
Спрос превышает предложение — зарплаты растут
По данным «Хабр Карьеры», средняя зарплата специалиста по большим данным в России в 2026 году составляет 249 166 рублей в месяц. Она варьируется в зависимости от опыта и навыков специалисты.
Начинающий
Средний
Продвинутый
Навыки
Ваши навыки после обучения
Должность
Специалист по большим данным
- Собираю и анализирую большие объёмы данных для поиска скрытых закономерностей
- Строю и обучаю модели машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация
- Применяю методы обработки данных: очистка, нормализация, трансформация
- Использую SQL для работы с базами данных
- Визуализирую данные с помощью Python (Matplotlib, Seaborn)
- Создаю прогностические модели для решения бизнес-задач
- Применяю алгоритмы для оптимизации бизнес-процессов
- Автоматизирую процесс анализа данных с помощью Python
- Разрабатываю прогнозы и аналитические модели для поддержки управленческих решений
- Применяю гибкие методологии (Agile, Scrum) для оптимизации процессов разработки
Инструменты
Основной анализ и обработка данных.
Ключевой язык программирования для Data Science.
Работа с табличными данными.
Операции с массивами и векторами.
Машинное обучение.
Удобная облачная платформа для написания кода.
Работа с базами данных, анализ данных о бизнесе.
Интерактивное программирование.
Визуализация данных и графиков.
Система контроля версий и работы с репозиториями.
Визуализация и бизнес-аналитика.
и добавите их в портфолио
Решите 11 реальных бизнес-кейсов
Будете учиться у лучших
- TeachMeSkills выпустили более 11 000 студентов, которые успешно работают в ИТ
- Преподаватели — эксперты с опытом в Machine Learning
- Занятия проходят онлайн — вы будете на связи с наставниками
Войдёте в сферу с преимуществами
- Научитесь создавать модели машинного обучения
- Получите навыки, за которые работодатели платят больше
- Освоите библиотеки TensorFlow, Keras и Scikit-learn
- +1 реальный проект в портфолио
*Доступно на тарифе «Мастер»
ИТ-школа TeachMeSkills — партнёр Академии Эдюсон. Они дополнят стек инструментами машинного обучения: на тарифе «Мастер» вы получите курс Machine Learning — и станете востребованным специалистом.
Изучите Machine Learning на практике
78% выпускников Эдюсон находят работу, остальным возвращаем деньги — это зафиксировано в договоре
Как работает программа «Содействие трудоустройству»
Поможем составить резюме и оформить портфолио
Вы подготовите резюме с учётом специфики индустрии и разместите его на интернет-ресурсах.
Подготовим к собеседованиям
Разберём основные вопросы и типичные тестовые задания. Расскажем о приёмах нанимающих менеджеров и научим проходить интервью.
Отправим резюме компаниям-партнёрам
Среди них — «Сбер», «М.Видео», МТС и другие.
Кем были — кем стали
5 историй реальных студентов Эдюсон
Студенты любят наши курсы
Средний рейтинг 4.8
Студенты любят наши курсы
Средний рейтинг 4.8
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Вы познакомитесь с базовыми терминами теории вероятности и описательной статистики, которые нужны начинающему аналитику данных. Вы поймёте, как рассчитывать вероятности событий для бизнеса и использовать простые статистические метрики для анализа.
Изучите основы статистики
Симулятор навыков
Превратите знания в реальный опыт
Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.
Подготовьтесь к собеседованиям
Он поможет разобраться в структуре курса, подскажет, как работать с платформой, и ответит на ваши вопросы.
365 дней поддержки куратора
Тренажёры научат определять метрики бизнеса и работать со сложными формулами. Вы научитесь рассчитывать главные показатели бизнеса, которые показывают экономическое состояние продукта.
Рассчитывайте экономику продукта
Преподаватели — опытные специалисты
Александр Ермоленко
Специалист по большим данным, «Сбер». Специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в B2C-направлении.
Джамиль Закиров
Сооснователь & технический директор компании. Более 5 лет опыта в компьютерном зрении.
Эльвира Асташкина
Старший Специалист по большим данным, Microsoft. Специалист в области машинного обучения и анализа данных.
Александр Сенин
Специалист по большим данным «Альфа-Банк». Победитель хакатонов VTB Data Fusion Contest и Хакатона VK.
Имеет опыт работы в нейросетях и рекомендательных системах, участвует в обучении стажёров.
Георгий Смирнов
Специалист по разработке нейронных сетей, «Альфа-Банк».
3 года опыта в DS, победитель нескольких хакатонов. Выпускник МГУ, специалист по цифровой аналитике.
Наталия Титова
Руководитель направления продуктовой аналитики, «МТС Банк».
Более 10 лет опыта в аналитике, автор курсов и программ в НИУ ВШЭ.
Александра Корнеева
Аналитик-разработчик в Avito. Победитель хакатонов, специализируется на машинном обучении и DL.
3 года опыта в разработке и внедрении аналитических решений.
Юлдуз Фаттахова
Технический лидер ИИ-проектов с более чем 6-летним опытом в больших данных.
Преподаватель курсов по ML и спикер международных конференций.
Реализовал более 10 успешных проектов, автор 3 научных публикаций.
7 лет опыта в DS, гордится своими инновационными решениями, которые приносят пользу бизнесу.
Победитель нескольких международных конкурсов, преподаватель с опытом работы в DS более 4 лет.
Алексей Подкидышев
Инженер машинного обучения в Microsoft Edge Shopping.
Демид Гаибов
Специалист по большим данным, «Альфа-Банк». Более 2 лет опыта в DS/ML и преподавания в МФТИ.
Олег Сидоршин
Работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных IT-компаний. Специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.
Выступал на крупных конференциях, таких как «Yandex Days» и «ODS DataFest».
Специалист по большим данным, «Альфа-Банк». Разработчик нейронных сетей, победитель Kaggle Data Fusion 2023.
Более 3 лет опыта в DS/ML. Участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с Nvidia.
9 индивидуальных консультаций с экспертом*
Вы оставляете запрос —
мы подбираем эксперта
под вашу задачу
мы подбираем эксперта
под вашу задачу
Он заранее изучит данные
и предложит готовое решение
и предложит готовое решение
После созвона у вас будет конкретный план, который вы сможете внедрить сразу
Получите экспертное руководство и уверенность в каждом шаге
*Доступно на тарифе Мастер
Готовые шаблоны, которые дают результат
Полезные материалы от экспертов помогут вам чувствовать себя уверенно при выполнении новых задач
- Кейсы и конспекты по ключевым алгоритмам ML: классификация, регрессия, кластеризация методами k-средних, DBSCAN и HDBSCAN, k-ближайших соседей
- Практические кейсы с реальными датасетами: прогноз спроса на такси, цена недвижимости в Калифорнии, банковский скоринг
- Конспекты по инженерии признаков: как извлекать, создавать и кодировать признаки для моделей
- Материалы по прогнозированию временных рядов: библиотека ETNA и статьи по нейросетям DeepAR, N-BEATS
- Конспекты по инженерной части: разворачивание приложений через виртуализацию, настройка цепочки процессов, организованный код
- Гайд по платформе Kaggle и подключению к GitHub из Visual Studio Code
и другие полезные материалы, включая разбор матриц, теории вероятностей и подборку кейсов по работе с нейросетями в повседневных задачах
Научитесь разбираться в новой теме, анализировать и структурировать информацию
- Как быстро погрузиться в материал
- Как эффективно конспектировать, выделять ключевые идеи и применять критическое мышление
- Как составить план обучения и расставить приоритеты
2. Введение в большие данные
Познакомитесь с профессией, ключевыми навыками и областями применения.
- Как связаны большие данные и искусственный интеллект
- Как устроены проекты
- Какие инструменты и навыки нужны в больших данных
3. Основы программирования
Разберётесь с логикой и типами данных, а также узнаете, что такое функции, циклы и рекурсии.
- Как устроены простые и сложные типы данных
- Как работают выражение, ветвление, цикл и функция
- Что такое рекурсивный и итеративный процессы
4. Начало работы с Python
Установите Python, настроите рабочее окружение, изучите стандарты кода и работу с Git и GitHub. Напишете свой первый код на Python.
- Что такое языки программирования и для чего они нужны
- Как установить Python и выбрать редактор кода
- Как работать с системой контроля версий Git и использовать GitHub
5. Работа с Linux
Научитесь использовать командную строку, скрипты Bash и управлять удалёнными серверами.
- Как устроена ОС Linux
- Как работать с командной оболочкой и скриптами Bash
- Как работать с удалёнными серверами и логами
6. Типы данных в Python
Изучите основные типы данных в Python: числа, строки, булевые переменные. Научитесь работать с коллекциями: списками, кортежами, множествами и словарями. Попрактикуетесь в интерактивной песочнице на платформе.
- Как работать с числами, булевыми переменными в Python
- Как работать со строками
- Как использовать списки, кортежи, множества и словари
7. Функции
Разберётесь, что такое функции, как их создавать и использовать. Научитесь передавать аргументы, работать с args и kwargs, использовать локальные и глобальные переменные.
- Что такое функция, как её создать и как задавать аргументы
- Как использовать конструкции *args и **kwargs
- Как работать с глобальными и локальными переменными
8. Условия, циклы и рекурсии
Познакомитесь с условиями и циклами. Поймёте, как использовать условные операторы в функциях.
- Как работать с условиями и условными операторами
- Как использовать циклы и рекурсии в Python
- Как сочетать условия, избегать дублирований и не усложнять код
9. Модули и файлы
Узнаете, как импортировать и создавать модули. Узнаете, как работать с модулями os. sys, math, glob, time и datetime. Поймёте, какие операции можно производить с их помощью.
- Как импортировать и создавать модули
- Какие основные модули есть в Python и какие возможности они дают
- Как открывать, закрывать, редактировать файлы в Python
10. Углублённое программирование
Научитесь работать с лямбда-функциями, итераторами и генераторами. Разберётесь, как обрабатывать исключения. Освоите регулярные выражения и попрактикуетесь в интерактивной песочнице.
- Как работать с лямбда-функциями, comprehensions, итераторами и генераторами в Python
- Как обрабатывать исключения в Python
- Как применять регулярные выражения
11. Основы объектно-ориентированного программирования
Познакомитесь с принципами ООП: инкапсуляцией, наследованием, полиморфизмом. Научитесь создавать классы и объекты.
- Как создавать классы и объекты
- Как работают инкапсуляция, наследование и полиморфизм в Python
- Как писать код в парадигме ООП
12. Качественный код
Научитесь писать читаемый, поддерживаемый и организованный код в Python.
- Как организовать и отформатировать код
- Как управлять зависимостями
- Что такое дебаггинг, рефакторинг и оптимизация
13. Теория вероятности и математическая статистика
Изучите основные законы вероятности, статистические критерии и методы анализа данных.
- Что такое случайное событие и вероятность события и как это рассчитать
- Что такое случайные величины, дискретное распределение, генеральная совокупность и выборка
- Как описывать набор данных с помощью статистики, оценивать параметры распределения и подбирать визуализацию
14. Аналитика данных для бизнеса
Разберётесь, как аналитика помогает принимать решения в бизнесе и как формулировать аналитические задачи.
- Что такое алгоритм PDAR
- Как проходит процесс анализа данных
- Как сформулировать проблему для анализа
15. Работа с базами данных
Научитесь проектировать базы данных, освоите функции PostgreSQL, которые позволят вам использовать базы данных в работе и подключать базы к Python.
- Как подключать, настраивать и проектировать базы данных
- Как писать SQL-запросы, использовать агрегирующие функции, делать подзапросы и оконные функции
- Как работать с базами данных с помощью Python
16. Работа с данными
Узнаете, как подготовить данные к анализу: собрать и очистить данные, а также проанализировать их качество.
- Как структурировать и предобработать данные
- Как собрать данные и оценить их качество
- Как парсить данные с веб-страниц и анализировать данные с помощью Pandas Profiling
17. Разведочный анализ данных
Изучите, какие бывают методы анализа данных, а также какие выделяют типы данных. Научитесь проводить корреляционный и дисперсионный анализ.
- Как оценить центральное положение и вариабельность данных
- Как визуализировать данные и провести анализ
- Как выполнять корреляционный и дисперсионный анализ
18. Математика для машинного обучения
Освоите математические концепции, на которых строятся алгоритмы машинного обучения: матрицы, векторы, линейные и нелинейные операции, пределы, функции, линейные уравнения и основы регрессии.
- Что такое матрицы, векторы и функции
- Как использовать производные и интегралы
- Что такое регрессия и как её применять
19. Введение в машинное обучение
Изучите основы машинного обучения, нейросетей, метод главных компонент и работу с предикторами.
- Как устроено машинное обучение и нейросети
- Как работает метод главных компонент
- Как выбрать предикторы для модели
20. Линейная регрессия. Как найти зависимость между показателями
Вы узнаете, что такое линейная регрессия с точки зрения математики и машинного обучения, как усложнить этот алгоритм и оценить качество модели. Вы изучите, как обучать модели с помощью библиотеки scikit-learn.
- Как решить задачу линейной регрессии
- Как реализовать линейную регрессию на Python
- Как пользоваться платформой Kaggle
21. Классификация. Как разделить данные на группы
Изучите методы классификации: k-ближайших соседей, опорных векторов и логистическую регрессию.
- Как решить задачу классификации
- Как оценить качество классификации
- Как устроены методы k-ближайших соседей, логистической регрессии и опорных векторов
22. Байесовский классификатор
Освоите вероятностный подход к классификации и примените его на практике.
- Как устроен байесовский классификатор
- Как классифицировать данные с помощью байесовского классификатора
- Какие задачи помогает решить байесовский классификатор
23. Классификация. Деревья решений
Научитесь использовать деревья решений для анализа данных и прогнозов.
- Что такое деревье решений
- Как использовать деревья решений
- Какие задачи классификации помогает выполнить дерево решений
24. Классификация. Случайный лес
Освоите метод случайного леса и научитесь применять его для прогнозов.
- Что такое случайный лес
- Как использовать случайный лес
- Какие задачи классификации помогает решить случайный лес
25. Кластеризация. Как найти неизвестные группы в данных
Научитесь находить скрытые группы в данных с помощью k-средних, DBSCAN и HDBSCAN.
- Как разделить данные
- Как использовать методы кластеризации: k-средних, DBSCAN и HDBSCAN
- Как применить методы кластеризации на практике
26. Прогнозирование
Вы узнаете, что такое временные ряды и как их прогнозировать с помощью обычных алгоритмов машинного обучения и авторегрессионных моделей.
- Как анализировать и декомпозировать временной ряд на тренд, сезонность и шум
- Как подготавить данные для моделей, в том числе с помощью библиотеки ETNA, и как проверить стационарность временного ряда
- Как обучать модели авторегрессии — модели экспоненциального сглаживания, SARIMAX, TBATS, Prophet
27. Конструирование признаков (Feature Engineering)
Вы узнаете, как улучшать качество моделей с помощью преобразования признаков.
- Что такое конструирование признаков (feature engineering)
- Как извлекать признаки из данных
- Как улучшить качество предсказаний модели
28. Как ИТ-команды работают над проектами
Познакомитесь с принципами гибкой методологии управления проектами (Agile), методики Scrum и жизненным циклом разработки программного обеспечения. Освоите инструменты управления задачами и командного взаимодействия.
- Введение в гибкую методологию (Agile), методику Scrum, жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC) и каскадную модель (Waterfall)
- Как использовать системы управления задачами (Trello, Asana, Jira)
29. Системы контейнеризации
Научитесь виртуализировать окружение и упаковывать приложения в контейнеры с помощью Docker.
- Что такое виртуализация и как она работает
- Как устроена контейнеризация
- Как упаковать приложение в контейнер
30. Подготовка и ввод программного кода в промышленную эксплуатацию
Разберётесь в практиках взаимодействия разработки и эксплуатации, автоматизации процессов непрерывной интеграции и непрерывного развёртывания, а также в настройке конвейеров сборки и доставки кода.
- Введение в практики взаимодействия разработки и эксплуатации (DevOps) и принципы непрерывной интеграции и развёртывания (CI/CD)
- Как развернуть приложение с использованием виртуализации
- Как настраивать конвейеры сборки и доставки кода
31. Нейросети для работы
Узнаете, как использовать нейросети в повседневной и профессиональной деятельности.
- Как использовать нейросети в Excel, Google Sheets и других инструментах
- Как повысить личную эффективность и карьерный рост
- Как создать личного ИИ-помощника
32. Трудоустройство и развитие в профессии
Научитесь искать работу, проходить собеседования и строить карьеру.
- Как составить резюме и портфолио
- Как пройти оценку, тестирование и собеседование
- Как начать карьеру в сфере больших данных
Доступ к материалам и обновлениям курса навсегда
Мы регулярно обновляем наши курсы и дополняем их новыми знаниями.
Каждый выпускник программы получит два документа
Образовательная деятельность в Академии Эдюсон (Общество с ограниченной ответственностью «Эдюсон») ведётся на основании государственной лицензии № 00374370 от 27 мая 2022 года.
Образование — это инвестиция, и мы помогаем сделать её разумной
Можно вернуть 13% от стоимости курса, мы поможем оформить документы.
Налоговый вычет
Без переплат, первого взноса или дополнительных процентов.
Рассрочка без процентов
Стоимость курса
0 ₽ / мес
Специальная цена
Можно оплатить обучение сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на 24 месяца
Доступ к курсу и регулярным обновлениям — навсегда
- Личный куратор на 365 дней
- Индивидуальные консультации с экспертами
- Удобная учебная платформа с техподдержкой
- Консультация специалиста по кадрам
- Гарантия содействия трудоустройству: найдёте работу, или вернём деньги
- Удостоверение о повышении квалификации
- Диплом Эдюсон
Оформите налоговый вычет и верните 13% стоимости обучения
Стоимость курса
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Статус
У меня есть промокод
Стать data scientist или прокачать навыки
8750
руб/мес
Рассрочка без скидки
* рассрочка до 24 месяцев
8 месяцев обучения — комфортный темп без перегруза
270+ уроков, 169 часов обучения — фундамент по Data Science
Личный куратор на 1 год — помогает, подсказывает, не даёт застрять
Диплом Эдюсон, удостоверение о повышении квалификации
Ниже вы уже можете изучить форматы обучения и выбрать подходящий:
8750
руб/мес
Рассрочка без скидки
* рассрочка до 24 месяцев
9 месяцев обучения — углублённая программа с дополнительными модулями
280+ уроков, 199 часов обучения — всё, что нужно для старта в профессии
Личный куратор на 1 год — сопровождает и мотивирует
Диплом Эдюсон, удостоверение о повышении квалификации
Найдете работу или вернём деньги
5 дополнительных модулей: алгоритмы, бэкенд, асинхронность, API, развёртывание приложений
1 консультация с HR-специалистом из сферы аналитики данных — рост и стратегия карьеры
3 консультации с практикующими экспертами — разбор реальных кейсов и погружение в профессию
Стать data scientist и получить оффер
cаммари 28 книг по аналитике, продуктивности и софт-скиллам — в удобном формате
После разговора мы отправим вам на почту бонус:
- ответить на вопросы о программе,
- помочь выбрать тариф под ваш уровень и цели,
- рассказать об актуальных скидках и спецпредложениях
- показать, как выгоднее всего поступить — без переплаты и с пользой.
Мы скоро свяжемся с вами, чтобы:
Спасибо! Мы получили вашу заявку
Лидирующие компании доверяют Академии Эдюсон обучение своих сотрудников
Часто задаваемые вопросы
Чтобы понять, подходит ли вам курс, оставьте заявку на консультацию с нашим менеджером в форме выше. Менеджер подробно расскажет об обучении, ответит на все ваши вопросы.
Для старта обучения не нужны специальные знания. Вы сможете с нуля погрузиться в профессию и освоить все необходимые навыки.
Обучение рассчитано на 6 месяцев, но вы можете делать перерывы и проходить его в удобном темпе. Мы не оставим вас без поддержки – куратор будет с вами в течение целого года.
Вы смотрите лекции и выполняете задания и кейсы в комфортном для вас темпе в любое время суток.
Доступ к курсу и всем обновлениям предоставляется навсегда. Мы регулярно обновляем курсы и дополняем их наиболее востребованными темами.
Конечно! У вас будет личный куратор. С ним можно общаться через удобный канал связи: почту или популярные мессенджеры.
Вы можете оплатить обучение одним платежом с помощью банковской карты или вносить ежемесячный платеж вместо единовременной оплаты. Проценты за это вам не начисляются. Также обучение можно оплатить по счету от юридического лица.
Да, конечно. Узнайте подробнее о подарочных сертификатах в специальном разделе.
После окончания курса вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца. Дополнительно вы получите официальный диплом о прохождении курса с уникальным номером, печатью Академии и подписью ее основателя.
Да, получить вычет можно. Образовательная деятельность в Академии Эдюсон ведется на основании государственной лицензии №00374370 от 27 мая 2022 года.
academy@eduson.tv
Направления
Документы
115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19
© 2020–2026 ООО «ЭДЮСОН»
Академия
Рассрочка за 2 минуты, не выходя из дома
Получите полную программу курса в PDF