ИТ-специалист с нуля

Обновлён в

2026

году

Онлайн-курс

Будете учиться у практикующих экспертов из «Циан», Avito, «Сбер», Ozon, Kaspersky

Пройдёте стажировку уже во время обучения

Получите официальный документ об образовании и диплом Академии Эдюсон

Получите 6 подробных консультаций от эксперта-наставника

Найдёте работу, или вернём деньги – это прописано в договоре

Попробуете на практике 7 востребованных ИТ-профессий и выберете подходящую именно вам

Лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная Департаментом образования и науки города Москвы

Записаться со скидкой

Получить консультацию

-0%

до 20 января

Занятия в удобное время

Никаких жёстких дедлайнов. Доступ к курсу — навсегда!

2 диплома в портфолио

Удостоверение о повышении квалификации или диплом о профпереподготовке + диплом Эдюсон

Стажировка

Тариф Мастер

Первый опыт работы над реальным проектом в кросс-функциональной команде — уже во время обучения

2 карьерные консультации

В начале и в середине обучения

Актуальная программа

В основе курса — реальные требования работодателей в 2026

Выгодная
рассрочка без %

Учитесь сейчас — платите потом удобными частями

Безопасный старт в ИТ — без стресса и рисков

Обучение на курсе построено так, чтобы сделать ваш переход в ИТ-сферу максимально комфортным

в среднем получает ИТ-специалист

203 000+ ₽/мес

ежедневно на HeadHunter

50 000+ ИТ-вакансий

По подсчётам сервиса «Работа.ру», ИТ-специалисты нужны каждой пятой компании независимо от сферы деятельности

После обучения вы не останетесь без работы

Вам не придётся резко менять жизнь или увольняться с текущей работы: гибкий график позволяет проходить уроки в своём темпе и совмещать учёбу с основной деятельностью.

Большинство наших студентов приходят из других профессий и без чёткого понимания, кто такой аналитик или тестировщик. Поэтому сначала вы просто пробуете разные направления на практике, а затем уже осознанно выбираете то, что вам подходит.

Вы будете учиться поэтапно

~ 2 месяца — Адаптивная профориентация

Познакомитесь с востребованными в 2026 году ИТ-профессиями и попробуете себя в каждой из них

Получите 2 консультации карьерного специалиста

Осознанно выберете ИТ-профессию

Можно ускориться: не придётся ждать 2 месяца, если определитесь с направлением уже через пару недель — вы сразу приступите к погружению в выбранную профессию.

8–11 месяцев — Обучение выбранной профессии

Получите нужные знания и закрепите новые навыки на практике

Пройдёте стажировку в реальной ИТ-команде

С помощью наших карьерных экспертов подготовитесь к поиску работы: оформите сильное резюме, соберёте потфолио, потренируетесь проходить собеседования и откликнетесь на вакансии

Безопасный выбор: если в процессе обучения вы поймёте, что направление вам не нравится — вы сможете сменить его на другое без дополнительной оплаты

* по данным Stack Overflow и Гитхаб (GitHub)

** по данным Гитхаб (GitHub)

70% ИТ-специалистов уже используют ИИ-инструменты в работе*. Освойте их с самого старта — и упростите свою работу.

Нейросети помогут:

Начнёте изучать нейросети ещё на этапе профориентации

Начать учиться

Вы научитесь:

*

Познакомитесь с 7 самыми востребованными в 2026 году ИТ-профессиями

А затем выберете для дальнейшего обучения ту, что вам по душе

Python-разработчик

Бэкэнд-разработка на универсальном языке, который применяется в разных областях ИТ

8,5 месяцев

10 проектов

Веб-дизайнер

Создание красивых и удобных интерфейсов сайтов и веб-приложений

4 месяца

8 проектов

Фронтенд-разработчик

Разработка внешнего интерфейса веб-сайтов и приложений на HTML, CSS и JavaScript

7,5 месяцев

13 проектов

Аналитик данных

Сбор, анализ, обработка и визуализация данных. Оценка эффективности решений на основе данных

6 месяцев

8 проектов

Инженер по тестированию

Проверка качества программного продукта перед выпуском на рынок с помощью мануального и автоматизированного тестирования

6 месяцев

21 проект

Специалист по большим данным (Data Scientist)

Создание моделей и алгоритмов машинного обучения для поиска эффективных решений для бизнеса

9 месяцев

11 проектов

Менеджер проектов (Project Manager) в ИТ

Планирование, координация и реализация проектов. Управление ресурсами и налаживание коммуникации с заказчиком

3 месяца

8 проектов

Пройдёте стажировку в PointPulse уже во время обучения

PointPulse — среда, где ИТ-специалисты и менеджеры разного уровня объединяются в одну команду и работают над своим продуктом.

Тариф Мастер

Всё как в реальном найме

Вы проходите настоящее собеседование с менеджером проекта или руководителем направления

Проект под ваши навыки

Специалисты распределяют вас в кросс-функциональную команду, где вы вместе работаете над продуктом

Профессиональные ИТ-инструменты

Всю разработку ведёте в GitLab, задачи — в системе управления проектами GitLab Issue Board, а общение с командой — в закрытом мессенджере

Поддержка экспертов

В общих чатах направлений можно задать технический вопрос и получить помощь от старших коллег

Защита и проект в портфолио

Стажировку завершает защита продукта. Вы получаете подробную обратную связь и добавляете кейс в портфолио

Вас будет сопровождать эксперт из индустрии, который помог многим начинающим специалистам.

Вас ждёт 6 индивидуальных онлайн-встреч:

Личный ментор
на всём пути обучения

Оставьте заявку на бесплатную консультацию. Менеджер поможет разобраться и ответит на все ваши вопросы.

Остались вопросы?

Преподаватели курса —
практикующие эксперты

Программа обучения

Скачать полную версию в ПДФ

Познакомитесь с ИТ-сферой и сразу научитесь применять нейросети для обучения. Узнаете, какие задачи выполняют фронтенд- и бэкенд-разработчики, аналитики данных, веб-дизайнеры, специалисты по большим данным (Data Scientists), менеджеры проектов и тестировщики. Изучите карьерные возможности разных направлений и поймёте, как использовать ИИ-помощников, чтобы быстрее усваивать материал и находить работу.

1. Введение в ИТ

2. Введение в веб-дизайн

3. Основы тестирования

4. Основы фронтенд-разработки

5. Основы бэкэнд-разработки

6. Введение в работу специалистов по большими данными (Data Science)

7. Введение в аналитику данных

8. Введение в управление проектами в ИТ

9. Как начать карьеру в ИТ

10. Выбор профессии

11. Нейросети для жизни, обучения и поиска работы

49 ак. часов

9 тренажёров

2 бизнес-задачи

5 практических заданий

44 занятия

49 ак. часов

44 занятия

Профориентация и ИИ для обучения

1. Введение в ИТ

2. Жизненный цикл ПО

3. Введение в профессию фронтенд-разработчика

4. Основы веб-разработки

5. Базовая вёрстка: HTML и CSS

6. Работа с макетом сайта

7. Продвинутая вёрстка

8. ИИ-разработка с помощью Lovable

9. Основы программирования

10. Нейросети для разработчиков

11. ИИ-ассистенты в работе Frontend-разработчика

12. Базовый JavaScript

13. Введение в агентный подход

14. Cursor для Frontend-разработки

15. Введение в дизайн и проектирование пользовательского опыта и интерфейсов (UX/UI)

16. Продвинутый JavaScript

17. Стиль написания кода

18. React

19. Claude Code как новый инструмент Frontend-разработки

20. OpenAI Codex для frontend-разработчика

21. Многоагентные системы во frontend-разработке

22. Основы работы с базами данных

23. Основы бэкенд-разработки

24. Тестирование

25. Как выложить сайт и поддерживать готовый проект

26. Начало работы с Python

27. Функции

28. Условия, циклы и рекурсии

29. Модули и файлы

30. Основы объектно-ориентированного программирования

31. Работа с базами данных. Продвинутый уровень

32. Системы контейнеризации

33. Подготовка к запуску и продакшн

34. Удалённая работа

35. Этика и безопасность работы с нейросетями

36. Дипломный проект

1. Введение в профессию и сферу веб-дизайна

2. Предварительный анализ, конкуренты и целевая аудитория

3. Обзор графических редакторов: Figma, Adobe Photoshop, Illustrator, InDesign

4. Курс по нейросетям для дизайнера

5. Основы дизайна: композиция, работа с модульными сетками и типографика

6. Основы дизайна: работа с цветом и проектирование интерфейсов (UI-дизайн)

7. Структура сайта и элементы интерфейса

8. Прототипирование и адаптивный дизайн в Figma

9. Проектирование пользовательского опыта (UX-дизайн) и сценарии действий пользователя

10. Создание сайтов на Tilda

11. Собираем портфолио

12. Старт в карьере и поиск работы

13. Как работать на фрилансе

14. Основы вёрстки с помощью HTML и CSS

1. Как учиться эффективно

2. Погружение в профессию

3. Как превратить хаотичные данные в таблицу, с которой удобно работать

4. Как визуализировать данные с помощью MS Excel

5. Как делать быстрые расчёты с помощью функций и формул

6. Как автоматизировать задачи и ускорить работу

7. Как работать с Google Таблицами

8. Аналитика данных для бизнеса

9. Проектирование системы метрик и юнит-экономика

10. Работа с данными и инструменты аналитика

11. Теория вероятности и математическая статистика

12. Описательная аналитика в Excel

13. Диагностическая аналитика в Excel

14. А/Б-тестирование

15. Маркетинговая аналитика

16. SQL для анализа данных

17. Python для анализа данных

18. Разведочный анализ данных

19. Как работать с данными в Power Query и Power Pivot

20. Как использовать VBA и макросы

21. Как использовать язык М

22. Power BI для анализа и визуализации данных

23. Как презентовать результаты заказчику

24. Как создавать крутые презентации в Power Point

25. Как выступать с презентациями

26. Дипломный проект

27. Карьерный акселератор

28. Работа по Agile

29. Нейросети для работы

1. Введение в профессию Python-разработчик

2. Введение в ИТ

3. Основы программирования

4. Начало работы с Python

5. Типы данных в Python

6. Функции

7. Условия, циклы и рекурсии

8. Модули и файлы

9. Нейросети для разработчиков

10. ИИ-ассистенты в работе Python-разработчика

11. Cursor как новая среда Python-разработки

12. Углублённое программирование

13. Основы объектно-ориентированного программирования (ООП)

14. Алгоритмы и структуры

15. Качественный код

16. Работа с Linux

17. Бэкенд

18. Работа с базами данных

19. Работа с SQL и базами данных с помощью ИИ

20. Потоки, процессы и асинхронность

21. Работа с Django

22. Работа с FastAPI

23. Подключение нейросетей к Python-проектам

24. Прикладной программный интерфейс (API) и RestAPI

25. Подготовка к запуску

26. Введение в агентный подход

27. Claude Code в работе Python-разработчика

28. OpenAI Codex для Python-разработчика

29. Многоагентные процессы (пайплайны) в Python-разработке

30. Развёртывание приложения

31. Как построить карьеру разработчика

32. Жизненный цикл ПО

33. Удалённая работа

34. Этика и безопасность работы с нейросетями

35. Дипломный проект

1. Введение в профессию

2. Жизненный цикл ПО

3. Удалённая работа

4. Основы тестирования

5. Введение в нейросети

6. Нейросети для ручного тестирования

7. ИИ-ассистенты в работе тестировщика

8. Какие бывают требования к ПО

9. Устройство веб-приложений

10. Тестирование фронтенда

11. Работа с базами данных

12. Как устроена ИТ-разработка

13. Основы Linux

14. Как работать с Docker

15. Работа с системой контроля версий

16. Тестирование прикладного программного интерфейса (API)

17. Нефункциональное тестирование

18. Тестирование мобильных приложений

19. Итоговый проект по ручному тестированию

20. Карьерная стратегия

21. Введение в автотестирование

22. Начало работы с Python

23. Cursor для автотестов на Python

24. Типы данных в Python

25. Условия, циклы и рекурсии

26. Модули и файлы

27. Нейросети для разработчиков и автотестировщиков

28. Углублённое программирование

29. Основы объектно-ориентированного программирования

30. Дополнительные уроки по Python

31. Основы автотестирования

32. Автотестирование фронтенда с помощью Selenium

33. Дополнительные инструменты автотестирования фронтенда

34. Сбор и очистка тестовых данных через нейросети

35. Автотестирование прикладного программного интерфейса (API)

36. Тестирование сервисов на базе нейросетей

37. Агентный подход в тестировании

38. Подход настройки процессов непрерывной интеграции и доставки (CI/CD)

39. Карьерный акселератор

40. Многоагентный конвейер в тестировании

41. Этика и безопасность работы с нейросетями

1. Введение в профессию

2. Введение в работу с большими данными (Data Science)

3. Основы программирования

4. Начало работы с Python

5. Работа с Linux

6. Типы данных в Python

7. Функции

8. Условия, циклы и рекурсии

9. Модули и файлы

10. Углублённое программирование

11. Основы объектно-ориентированного программирования

12. Качественный код

13. Теория вероятности и математическая статистика

14. Аналитика данных для бизнеса

15. Работа с базами данных

16. Работа с данными

17. Разведочный анализ данных

18. Математика для машинного обучения

19. Введение в машинное обучение

20. Линейная регрессия. Как найти зависимость между показателями

21. Классификация. Как разделить данные на группы

22. Байесовский классификатор

23. Классификация. Деревья решений

24. Классификация. Случайный лес

25. Кластеризация. Как найти неизвестные группы в данных

26. Прогнозирование

27. Инженерия признаков (Feature Engineering)

28. Как ИТ-команды работают над проектами

29. Системы контейнеризации

30. Подготовка и ввод программного кода в промышленную эксплуатацию

31. Нейросети для работы

32. Трудоустройство и развитие в профессии

1. Погружение в профессию

2. Углублённое изучение сферы ИТ

3. Подходы к управлению проектами

4. Цикл разработки

5. Инициация проекта

6. Планирование проекта

7. Исполнение проекта

8. Контроль и мониторинг проекта

9. Закрытие проекта

10. Работа с инструментами

11. Гибкие навыки (Soft skills)

12. Работа ПМ в разных направлениях ИТ

13. ИТ-проекты для бизнеса

14. Управление продуктом

15. Работа с нейросетями

16. Дипломный проект

17. Основы SQL

18. Работа с базами данных

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.