Обучение на Data Scientist: где учиться в России и как получить профессию

Рынок IT-специалистов в 2025 году замедлился, вакансий стало на 17–20% меньше, но профессия дата-сайентиста стабильно входит в топ самых востребованных. Причина — дефицит грамотных кандидатов, способных эффективно работать с данными. Если вы задумываетесь о смене профессии на более перспективную, самое время узнать, какие есть программы обучения Data Science и где лучше учиться в России. В этой статье разбираемся в деталях.

Чем занимается Data Scientist

Человек, который помогает бизнесу принимать верные решения на основе цифр. Он не просто коллекционирует таблицы, а строит модели, которые могут предсказывать поведение пользователей, спрос на товары, риски или потенциальную прибыль. Аналитик, программист и немного исследователь в одном лице.

Такой специалист работает на стыке анализа, машинного обучения и бизнеса. Он получает данные (часто сырые и неструктурированные), очищает их, анализирует, строит гипотезы и проверяет их с помощью алгоритмов. Результат — не просто график, а понятные выводы, которые можно применить в реальной работе. Например, понять, как уменьшить отток клиентов или повысить конверсию.

В этой статье преподаватель karpov.courses Нерсес Багиян объясняет, чем отличается от аналитика, инженера данных или ML-инженера первоклассный Data Scientist. Если коротко: первый занят поиском ответов на конкретные бизнес-вопросы, второй строит надежную инфраструктуру, третий запускает модели в продакшн. А герой нашей статьи берет из каждой роли по чуть-чуть и соединяет все в работающий продукт.

Что должен уметь дата-сайентист

Писать код

Чаще всего на Python — базовый язык для этой сферы. На нем вы будете загружать информацию, обрабатывать ее, строить графики и обучать алгоритмы. Например, с помощью библиотеки Pandas можно быстро посчитать средний чек по клиентам фирмы, а с помощью Scikit-learn — построить модель, которая предсказывает, кто из них с большой вероятностью уйдет.

Знать SQL

Это язык структурированных запросов. Представьте: вы хотите понять, сколько заказов было у каждого пользователя за последний месяц. Для этого пишется простой SQL-запрос — и вы получаете нужные цифры.

Понимать математику и логику моделей

Не нужно быть академиком, но стоит разбираться в том, как алгоритм принимает решение. Почему одни признаки влияют на результат, а другие — нет. Это помогает не просто нажимать на кнопки, а осознанно формулировать новые пути развития.

Объяснять результаты не-специалистам

Никто не работает в вакууме. Нужно общаться с маркетологами, менеджерами, продуктовой командой. Поэтому важно уметь рассказать, что значит построенная модель и какие действия она предсказывает.

Все эти навыки можно освоить постепенно. Хорошее обучение дата сайнс обязательно включает кодинг, аналитику и практические проекты, чтобы вы не просто слушали лекции, а сразу применяли знания.

Почему профессия востребована 

Мир производит все больше сведений — и бизнесу, и государству нужно с ними что-то делать. Недостаточно просто собирать цифры: важно уметь извлекать из них пользу.

По прогнозам, объем мирового рынка анализа данных к 2025 году вырастет до $178 миллиардов. Среднегодовой рост — более 26%. Значит, компании все активнее используют аналитику не по желанию, а потому что без нее уже нельзя — она влияет на продажи, эффективность, прибыль.

Востребованность ощущается во всех отраслях — от интернет-магазинов и банков до медицины, производства и госструктур. В России, например, реализуются масштабные национальные проекты по цифровой трансформации. Только на развитие ИИ и инфраструктуры выделено более триллиона рублей. Все это создает спрос на тех, кто умеет превращать содержимое таблиц и выкладок в понятные выводы.

По данным консалтинговой компании McKinsey, к 2026 году глобальный спрос на специалистов в области Data Science превысит предложение более чем на 50%. А значит — хорошие условия труда, высокая конкуренция за кадры и множество возможностей для роста.

Это не просто «модная профессия», а необходимость. Особенно ценят специалистов, которые не только строят модели, но и понимают, зачем они нужны. Тех, кто способен не просто предсказать отток клиентов, а предложить, как его сократить.

Как стать Data Scientist

Хорошее обучение дата сайнтиста обязательно включает теорию, практику и помощь менторов. Это может быть онлайн-курс, вуз или интенсивная самостоятельная программа переподготовки. Главное, чтобы вы получили реальные навыки, а не только красивые слова в сертификате.

Начать можно с самого простого — понять основы: что такое данные, как с ними работать, что делают модели машинного обучения. Дальше — освоить инструменты: Python, SQL, библиотеки для анализа и визуализации. Это база, без которой не обойтись.

Затем важно получить реальный опыт. Решайте задачи на платформах вроде Kaggle, участвуйте в конкурсах, собирайте портфолио из собственных проектов. Так вы начнете мыслить как специалист и научитесь применять знания в деле.

Помните, что стать сеньором за одну ночь не получится. Но если идти шаг за шагом, дорогу осилит идущий.

Где учиться на Data Scientist в России

Вариантов сегодня много: от курсов и онлайн-программ до полноценных вузовских направлений. Выбирайте то, что подходит по уровню подготовки, формату, целям и бюджету. Ниже — подборка сильных российских вузов, в которых готовят специалистов в этой сфере.

Национальный исследовательский университет ИТМО

Бакалавриат «Бизнес-информатика и управление на основе данных»

• 4 года обучения,
• 59 бюджетных мест, 170 платных,
• язык — русский.

Студенты учатся превращать информацию в инсайты, разрабатывать цифровые решения и управлять проектами в сфере ИТ. Упор на ML и анализ данных; работу с БД и корпоративными системами; цифровое предпринимательство и управление продуктами.

Курс «ML-Engineering: от базы до AI-продукта» от karpov.courses и AI Talent Hub ИТМО

Практическая программа, где учат не для галочки, а погружают в задачи уровня продвинутого дата сайентиста. Курс подходит как новичкам, которые хотят освоить новую сферу, так и разработчикам, которых интересует следующий уровень в профессии.

Студенты будут работать с настоящими пайплайнами, разбираться в продакшн-архитектуре моделей, осваивать инструменты MLOps и CI/CD. Такой подход особенно ценен тем, кто хочет не просто понимать алгоритмы, а уметь их применять для решения реальных бизнес-задач.

Высшая школа экономики

ВШЭ предлагает широкий спектр курсов обучения профессии Data Scientist — от программ для начинающих до магистратур с углубленной математикой. Вот лишь несколько примеров.

Магистратура «Науки о данных»

• Очно, с бюджетными местами.
• Упор на работу с большими данными и искусственным интеллектом.
• Глубокая математика, современные подходы к моделированию.
• Подходит тем, кто хочет работать на стыке науки и технологий.

Магистерская программа «Аналитика больших данных» совместно с karpov.courses

• Практико-ориентированный курс, проходящий полностью онлайн.
• Включает изучение математического анализа, линейной алгебры, Python, SQL, статистики, A/B-тестов, машинного обучения, Deep Learning, MLOps, Data Engineering.
• Предназначена для тех, кто хочет стать аналитиком данных, Data Scientist или ML-инженером.
• Вступительное испытание — тестирование, профильное образование не обязательно, но желательно.

Университет науки и технологий МИСИС

Магистратура «Data Science» (очная)

• Направление: «Информатика и вычислительная техника».
• Фокус на обработке данных, поиске закономерностей и прогнозировании.
• Реальные кейсы от IT-компаний.
• Готовит к работе в международной среде.

Бакалавриат «Интеллектуальные системы анализа данных»

• Основы ИИ, машинного обучения, моделирования и биг дата.
• Выпускники умеют создавать интеллектуальные системы и участвовать в цифровых проектах.

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Программа «Data Science Pro» (профпереподготовка)

• Освоение всех тем с нуля.
• Лекции и вебинары от преподавателей Бауманки.
• Удостоверение о повышении квалификации

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Бакалавриат «Статистический инжиниринг»

• 4 года обучения,
• 13 бюджетных мест, 30 платных,
• язык — русский,
• формат — очно и очно-заочно.

Программа совмещает экономику, программирование и аналитику. Особый упор делается на развитие аналитического мышления и умений адаптировать методы под разные задачи.

Подходящие специальности

Если у вас техническое или экономическое образование, скорее всего, часть нужных навыков уже есть. Например, если изучали математику, физику или прикладную информатику, у вас уже есть база: вы умеете мыслить логически, работать с формулами и, возможно, писали код. Это сильно помогает в учебе по Data Science — не нужно начинать с нуля.

Если вы учились на экономиста, финансиста или маркетолога, то тоже ближе к цели, чем может показаться. Вы уже умеете работать с цифрами, таблицами, отчетами, строить гипотезы — это отличный старт. Останется подтянуть программирование, но зато вы хорошо понимаете, как функционируют бизнес-процессы и зачем все это нужно.

Есть и те, кто приходят из медицины, биологии, инженерии, логистики — там тоже много данных, и специалисты этих направлений быстро находят применение своим знаниям в новых задачах.

Карьера

Курсы специалистов по Data Science обычно выпускают джунов. То есть учат писать простые SQL-запросы, немного разбираться в Python, понимать базовые модели Machine Learning. Но чтобы уверенно выйти на рынок, часто не хватает главного — реального опыта. Поэтому важно не просто пройти обучение, а потренироваться на задачах, близких к настоящей работе.

В таком случае поможет «Симулятор DS» — практическая тренировка в формате, максимально приближенном к рабочей среде. Вы решаете настоящие задачи, как в команде аналитиков: получаете вводные от «заказчика», пишете SQL, строите графики, делаете выводы. Отличная возможность наработать пет-проекты для портфолио.

Со временем можно развиваться в разных направлениях: в сторону машинного обучения, продуктовой аналитики, менеджмента или даже исследований. В этой профессии важно не только стартовать, но и постоянно расти. 

Где работать

Профессия востребована в любой сфере, где есть информация — а она есть практически везде.

Зарплатная вилка дата-сайентистов по данным Хабр Карьеры

В технологических компаниях Data Scientists помогают строить рекомендательные системы, улучшать продукты, анализировать поведение пользователей. В банках и финтехе — выявляют мошенничество, рассчитывают кредитные риски, строят модели прогнозирования. В ритейле анализируют продажи, оптимизируют запасы, делают персональные предложения клиентам.

Госструктуры используют аналитику для оценки эффективности программ, управления трафиком, планирования городского развития. В медицине алгоритмы помогают в диагностике, прогнозировании и управлении системами здравоохранения.

Многие специалисты нашли свое место в стартапах, где выполняют сразу несколько ролей — от анализа до внедрения моделей в продукт. Кто-то уходит в крупный бизнес, кто-то — в науку, кто-то — в консалтинг.

Заключение

Если вы сейчас сравниваете варианты и ищете, с чего начать, обратите внимание на то, как устроена учеба для Data Scientist — программа обучения, цена, длительность и уровень поддержки могут сильно различаться. Выбирайте то, что помогает не просто пройти материал, а подготовиться к новой карьере: с практикой, проектами, наставниками и понятными целями. 

Современные онлайн-школы и вузы предлагают гибкие форматы. Можно учиться в удобное время, совмещать с работой, идти в своем темпе.