Аналитик данных
Собирает, обрабатывает, классифицирует, изучает и интерпретирует данные. Анализ данных помогает бизнесу принимать важные решения и оптимизировать процессы.
ОнлайнС нуляосновная программаData Science
Python, ML и работа с LLM: от нуля до аналитика и дата-сайентиста
14
недель: занятия и практика по будням
560
академических часов, чтобы освоить новую профессию
6
полноценных проектов в портфолио
Диплом о профессиональной переподготовкеГос. лицензия на образованиеРезидент Сколково2 774 выпускника за 8 лет
Инструменты программы
Python
NumPy
pandas
scikit-learn
PyTorch
ChatGPTBERT
Ultralytics YOLO
Hugging Face
LangChainLlamaIndex
PostgreSQL
PySpark
MLflow
OpenCV
Airflow
SupersetMatplotlibstatsmodels
SciPyCatBoost
Streamlit
FastAPI
aiogram
Docker
Kaggle
GitHubО профессиях Data Science
Data Scientist
Использует данные для построения моделей машинного обучения и работает на стыке трех областей знания: статистики, машинного обучения и программирования.
Дата-инженер
Строит инфраструктуру, позволяющую работать с большими данными. Он очищает информацию от ошибок, трансформирует ее, повышает корректность, создает конвейеры данных и отвечает за удобство их обработки.
Главное
- Формат
- Занятия и практика по будням
- Расписание
- 9:00 − 18:00
- Профессии после обучения
- Data Scientist, Аналитик данных, Дата‑инженер
Как устроен курс по Data Science
Из чего состоит обучение
- Живые лекции и обратная связь от преподавателя
- Код-ревью: проверка кода преподавателем
- Помощь с резюме и рекомендации по поиску работы — в течение 12 месяцев после успешного окончания.
Что получает выпускник
- Профессия: Data Scientist
- Портфолио на GitHub: четыре групповых проекта, один практический и один выпускной
- Диплом о профессиональной переподготовке после успешной итоговой аттестации
- Доступ к закрытому комьюнити в Data Science
Содействие — для программ «ИИ-инженер» и Data Science, по условиям оферты. Трудоустройство не гарантируется.
Документ об обучении
Диплом о профессиональной переподготовке
Выдаётся после успешной итоговой аттестации. Для зачисления нужно среднее профессиональное или высшее образование либо обучение по такой программе.
560академических часов программы
Гос. лицензия на образованиеИтоговая аттестация
Программа обучения Data Science онлайн
New
Обучаем как использовать AI в работе дата-сайнтистаChatGPTBERTPyTorch
Фаза 01–3 недели
Базовые инструменты работы: IDE, Bash, Git. Python и понятия ООП. Работа с данными и визуализацией. Занятость 6–8 часов в день.
Фаза 14–6 недели
Изучаем необходимый минимум математики и статистики, а также A/B-тестирование. С помощью классических моделей машинного обучения решаем базовые задачи: классификацию, регрессию и кластеризацию.
Фаза 27–10 недели
Решаем задачи с помощью нейросетей. Изучаем PyTorch. Строим полносвязные, свёрточные и рекуррентные сети. Применяем модели для классификации изображений и текста, детекции объектов и рекомендаций.
Фаза 311–14 недели
Деплой моделей. Разворачиваем обученные модели на облачных серверах, настраиваем PostgreSQL, Superset, Airflow. Выполняем финальный групповой проект.
СодействиеПосле выпуска
Помощь с резюме и рекомендации по IT-рекрутингу. Содействие предоставляется в течение 12 месяцев после успешного окончания на условиях оферты; трудоустройство не гарантируется.
Подробная программа по неделям
Пришлём полную программу Data Science и ответим на вопросы о поступлении.
Расписание дня
Примерное расписание учебного дня по московскому времени.
- Утренний стендап
- Лекция
- Практика соло, в парах или в группах
- Обед / английский разговорный клуб
- Дневной стендап
- Решение задач, работа над проектами
- Вечерний стендап
- Встреча с выпускниками
- Лекция по алгоритмам
Трудоустройство
Показатель отчёта 2025 года: выборка объединяет выпускников 2024 года направлений «Веб-разработка на JavaScript» и Data Science. Это исторический показатель, а не показатель отдельной программы и не гарантия результата. После успешного окончания Data Science оказываем содействие в течение 12 месяцев на условиях действующей оферты.
О трудоустройстве выпускников →92%
ответивших на вопрос о длительности поиска указали срок до 6 месяцев
Исследование Эльбрус Буткемп 2025Реальные проекты
Во время онлайн-обучения студенты выполняют командные и выпускные проекты, которые можно включить в профессиональное портфолио:
- 4 командных проекта
- Практический проект
- Выпускной проект
Распознавание символов по уходу за одеждой
Распознавание языка жестов в реальном времени
Сервис для определения марки, поколения и рестайлинга автомобиля по его фотографии
Фитнес-приложение с персональным AI-тренером
Подсчет клеток яичника китайского хомячка с использованием компьютерного зрения
Отзывы выпускников
Елена Иванова
До Эльбруса работала младшим научным сотрудником в R&D-центре компании Генериум, а теперь я старший аналитик направления моделирования и оперативного анализа в банке Ренессанс. Получила оффер в тот же месяц, в который выпустилась из буткемпа.
Спросить про обучение
Константин Дмитренок
Выпустился в 2022 году, работаю аналитиком данных в ритейле. Больше всего из полученных навыков в реальной работе пригодилось умение самостоятельно работать над проектами, теория вероятности и статистика, работа с эмбеддингами и NLP.
Спросить про обучение
Никита Оправин
Работаю ML-инженером в дочке крупной международной компании. Получил оффер менее чем за месяц после начала поисков. За время буткемпа я осознал, что далеко не всё можно понять с первого раза: важен сам процесс изучения. Это помогло мне проще усваивать новую информацию во время обучения и работы.
Спросить про обучениеСтоимость обучения
Data Science, онлайн, 14 недель
Актуальную стоимость и условия кредита расскажет куратор.
Платите частями через наших партнёров: 12–36 месяцев, можно погасить досрочно
- Средний текущий доход среди участников исследования, указавших доход на текущей работе, — 204 тыс. ₽ в месяц. Данные исследования Эльбрус Буткемп
- Исторический показатель: 92% ответивших на вопрос о длительности поиска указали срок до 6 месяцев (выпуск 2024 года, направления «Веб-разработка на JavaScript» и Data Science). Результат не гарантируется.
Вступительное интервью в Эльбрус Буткемп
- Перед поступлением будущих специалистов ждёт техническое интервью. Это нужно, чтобы студенты поняли, с чем им предстоит работать в ближайшие месяцы, и убедились в серьёзности своих намерений.
- Формат: ответы на вопросы и решение задач на видеозвонке, 45 минут
Темы: что надо знать? Как проходит интервью? Видео на YouTube, 2 минуты
Как подготовиться к интервью?
Подготовка к вступительному интервью занимает от двух до четырёх недель. Вы можете подготовиться самостоятельно или с ментором в группе.
Основы Python
с ментором- 10 живых занятий с ментором
- Индивидуальная обратная связь по задачам от ментора
- Поддержка в закрытом чате
Самостоятельная подготовка
<с нуля>- Подготовка к задачам по Python, теории вероятности и статистике
- Вопросы для самопроверки
- Чат поддержки
Бесплатно
Готовы ответить на ваши вопросы
Куратор расскажет про программу Data Science, вступительное интервью и кредит.
Уже решили?Бесплатные тренажёры и запись на интервью в личном кабинете.
Начать учитьсяПолучить консультацию
Свяжемся в течение рабочего дня