Курс Data Science (Дата Сайнс): обучение с нуля
Образовательная лицензия
Министерство науки
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 от 150 000 ₽ в месяц
4.7 из 5
по отзывам 2 734 студентов
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.
2 диплома
удостоверение о повышении квалификации и диплом Академии Эдюсон — резидента «Сколково»
10 преподавателей — экспертов в области
Ведущие специалисты Альфа-банка, Авито, Microsoft, Сбера — получите знания от практиков, которые разрабатывают нейросети, рекомендательные системы и ИИ-решения.
Личный куратор на год
ответит на ваши вопросы в течение 10 минут — без долгого ожидания
Выгодная рассрочка без процентов
Учитесь сейчас — платите через месяц.
Поможем оформить налоговый вычет 13% или оплатить обучение за счет работодателя.
Поможем оформить налоговый вычет 13% или оплатить обучение за счет работодателя.
Занятия в удобное время
без строгих дедлайнов, лекций и расписаний. Курс с регулярными обновлениями доступен вам навсегда!
37 практических заданий и бизнес-кейсов, 8 тренажёров
основанные на актуальных задачах бизнеса
Нейросети в курсе:
В курсе вы освоите ИИ-инструменты и системно внедрите их в работу
70% аналитиков уже используют нейросети в работе — научитесь и вы
Ускорение SQL и кода
Помощь в EDA и генерации гипотез
Анализ данных и отзывов
Работа с таблицами и отчётами через ИИ
Быстрое создание визуализаций
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*
*входит в тариф Мастер
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 невооруженным 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
112 500 ₽
227 500₽
360 000 ₽
После курса
1-3 лет 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 227 500 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
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 лучшим партнёрам
Среди них — «Сбер», «М.Видео», МТС и другие.
Кем были — кем стали
5 историй реальных студентов Эдюсон
Наши программы нравятся студентам
nezaeaalescandr
Специалист по большим данным
Я ещё числюсь студентом курса, но уже жду когда получу диплом. За 9 месяцев обучения впитал столько знаний и опыта, что могу смело рекомендовать эту программу! Преподаватели — душки, спасибо им огромное! Мы прошли всё: от регрессии до классифификации и кластер. Я ещё не решил, куда пойду работать после окончания курс (не то чтобы предложений валом) но уже получил два оффера, хотя ещё даже не закончил обучение! Курс отличный для тех, кто хочет начать с нуля и получить мощные буст на старте.
Уже получил два оффера
Борис
Специалист по большим данным
Курс закончил недавно, так как появилась острая необходимость работать удаленно. Могу резюмировать, что знания, которые я получил в ходе обучения, помогли мне полностью освоить профессию, после окончанию курса уже нашел работу по специальности. Помимо теории, в курс заложено много практики и есть тренажёры для отработки навыков.
Нашёл удалённую работу
Анна
Специалист по большим данным
На данный момент прохожу курс. Остановилась на этом курсе, хочу пробовать работать в этом направлении. Пока что мне нравится, курсы записаны в видео уроках, где все начинается с наименьшего и дальше уже переход к сложному. Мне, как новичку не трудно было понимать тему. После теории нужно проходить тестирование, не все у меня с первого раза получалось, я тогда снова пересматривала тему, чтобы закрепить все. Доступно, понятно и в октябре была большая скидка на этот курс.
Доступно, понятно
Влад
Специалист по большим данным
Пройдена часть моего обучение. В начале августа я загорелся разобраться в этой сфере, убежденный высоким спросом и зарплатой специалистов. Остановился на этой платформе по рекомендации друга, он проходил курс по продажам. Я ни разу пока не пожалел уделенного времени на ознакомление и проработку. Плавное усложнение информации и заданий, понятное изложение. Сейчас я прошел только 40 процентов курса и понимаю, куда буду двигаться дальше. Это очень круто, курс оказался именно тем, что я искал. Единственное не знаю, не возникнет ли потребности в дипломе гос образца, но это уже дело второстепенное.
Курс оказался именно тем, что я искал
Кирилл
Специалист по большим данным
Курс понятный и удобный, мне как новичку было все наглядно. Лишней инфы не было, практические задания, которые давали на протяжении обучения, реально схожи по уровню с рабочими заданиями. Очень была приятна отзывчивость кураторов и интересные лекции экспертов. Можно было двигаться по своему темпу, особо к числам не привязан, сам устанавливаешь себе сроки, но тут уже работа на самодисциплину. Основные моменты разобрали все, нюансы конечно были, но абсолютно все в курс не включить. После прохождения обучения вышел на работу по профессии.
Объем теории и практики сбалансированный
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.
Изучите Python, SQL, Scikit-learn, NumPy, Pandas и другие инструменты, которые необходимы для анализа данных и применения моделей машинного обучения. Освоите практическую работу с данными и их визуализацию.
Овладеете ключевыми инструментами
Узнаете, как обучать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования, классификации и кластеризации. Сможете анализировать данные и находить инсайты, которые помогут принимать стратегические бизнес-решения.
Научитесь строить модели и работать с данными
По программе, которая учитывает все требования рынка в 2026 году
Освоите навыки, которые позволят вам успешно проходить собеседования, создавать портфолио проектов и работать в разных индустриях: от ритейла до финансов и ИТ.
Подготовитесь к реальной работе в компании
Перенимайте опыт практиков: ведущих экспертов компаний. Уникальная программа подготовки основана на требованиях рынка.
Будете учиться у лучших специалистов
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: собирть 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.
У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации и поможет в карьерном росте. Мы обучаем по государственной лицензии № 374 370 от 27 мая 2022 года.
Удостоверение о повышении квалификации
.
Образование — это инвестиция, и мы помогаем сделать её разумной
Можно вернуть до 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
Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой до 24 месяцев
Оплатить сразу со скидкой
Записаться на бесплатную консультацию
Оплатить сразу со скидкой
Записаться на бесплатную консультацию
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 Академии Эдюсон — резидента «Сколково»
Оформите налоговый вычет и верните 13% от 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, резидента «Сколково», 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, резидента «Сколково», 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
Популярные курсы
Финансовый директор
Excel и Google-таблицы
Sales MBA
Soft skills: для руководителя
Методист
Бизнес-аналитик
Направления обучения
Направления
Публичная оферта
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
