Skillbox Data Science: курс Data Science. Профессионал, Python 3.9, Pandas

Привет! Сегодня, 30 ноября 2025 года, Data Science – это не просто тренд, а необходимость для бизнеса. По данным LinkedIn, спрос на Data Scientists вырос на 74% за последние 5 лет. Skillbox, судя по отзывам (от 21 ноября 2024), активно адаптируется к этим изменениям. Курс “Data Science. Профессионал” позиционируется как решение для тех, кто хочет переквалифицироваться или повысить квалификацию. Многие, как Влад (42 года, поделился опытом), ищут структурированное обучение data science онлайн.

Ключевой фактор – Python для data science. Статистика показывает, что 67% Data Scientists используют Python как основной язык (опрос Kaggle, 2024). Python 3.9 для анализа данных, в частности, предоставляет улучшенную производительность и новые инструменты, такие как оператор объединения (|) для более чистого кода. Курсы, включая Skillbox, всё чаще фокусируются на практическом применении. Интересно отметить, что курс Skillbox получил положительные отзывы за акцент на data wrangling pandas (1 сентября 2024). Рассмотрим потребность в обучении через призму егэ: даже школьный уровень математики может стать фундаментом для дальнейшего развития в Data Science.

По данным на 11 июля 2025 года, многие, как Станислав, меняют карьеру в IT, обращаясь к Data Science. Курсы Skillbox предлагают различные направления, включая машинное обучение python. Skillbox data science отзывы в большинстве случаев положительные, но важно учитывать индивидуальные потребности и цели. Стоимость курса data science skillbox варьируется в зависимости от программы и акций. Важно изучить skillbox data science программа прежде чем принять решение. Работа data scientist требует не только технических навыков, но и умения интерпретировать данные. Курс data science с нуля – хороший старт для тех, кто не имеет опыта.

Источник: LinkedIn, Kaggle, отзывы Skillbox (с сайтов отзовиков)

Обзор курса Skillbox «Data Science. Профессионал»

Итак, Skillbox «Data Science. Профессионал» – один из лидеров рынка онлайн-образования в этой сфере. Судя по информации, собранной с различных источников (включая отзывы от 21 ноября 2024 и 6 февраля 2023), курс охватывает широкий спектр тем, от базовой статистики до продвинутых алгоритмов машинного обучения python. Разберем структуру и основные компоненты. Согласно данным Skillbox (октябрь 2025), курс включает 12 модулей, разделенных на 4 блока: основы Data Science, подготовка и анализ данных, машинное обучение и развертывание моделей. Важная особенность – проектный подход, когда студенты сразу применяют полученные знания на практике. Это критически важно для формирования data science портфолио.

Курс акцентирует внимание на Python 3.9 для анализа данных. По данным Stack Overflow Developer Survey 2024, Python является языком программирования №1 для Data Science, используемым 83% специалистов. Skillbox, судя по отзывам, уделяет достаточно внимания библиотекам Pandas и NumPy для эффективной работы с данными, а также инструментам визуализации, таким как Matplotlib и Seaborn. Data wrangling pandas – ключевой навык, который развивается в рамках курса. Упор делается на реальные кейсы, что позволяет студентам освоить навыки, необходимые для решения задач в различных отраслях. Программа включает в себя освоение методов очистки данных, работы с пропущенными значениями и преобразования данных. Пример: модуль «Очистка и подготовка данных» занимает около 15% времени курса.

Отзывы (от 1 сентября 2024) подчеркивают гибкость обучения – возможность учиться в собственном темпе, доступ к видеолекциям и поддержка кураторов. Однако, некоторые отмечают высокую стоимость курса data science skillbox. Важно учитывать, что Skillbox предлагает различные варианты оплаты, включая рассрочку и кредитование. Существуют также бонусы и скидки, особенно при раннем бронировании. Некоторые студенты (Влад, 42 года) заявляют об успешном применении полученных знаний в своей работе. Анализ рынка показывает, что средняя зарплата Data Scientist в России составляет от 150 000 до 300 000 рублей в месяц, в зависимости от опыта и квалификации. Работа data scientist требует не только технических навыков, но и умения анализировать бизнес-задачи и предлагать эффективные решения.

Источник: Skillbox (официальный сайт), Stack Overflow Developer Survey 2024, отзывы Skillbox (отзовики), данные о зарплатах (HeadHunter, Superjob)

Python 3.9 для анализа данных: ключевые возможности и преимущества

Итак, почему Skillbox делает ставку на Python 3.9 для анализа данных? Ответ прост: это версия, предлагающая значительные улучшения по сравнению с предыдущими, особенно в контексте Data Science. По данным Python Software Foundation, Python 3.9 обеспечивает прирост производительности до 10-15% в некоторых операциях, что критично при работе с большими объемами данных. Кроме того, появилась поддержка новых типов коллекций, таких как `dict` с операторами объединения (`|` и `|=`), что делает код более читаемым и эффективным. Это особенно полезно при data wrangling pandas, когда часто приходится объединять и обрабатывать данные из различных источников.

Ключевое преимущество – улучшенная работа с аннотациями типов. Это повышает надежность кода и упрощает отладку, что важно при разработке сложных моделей машинного обучения python. Skillbox, судя по описаниям курса, уделяет большое внимание принципам чистого кода и тестирования. По данным JetBrains State of Developer Ecosystem 2024, 78% Python-разработчиков используют инструменты статического анализа, такие как Pylint и Flake8, для проверки кода на соответствие стандартам. Python 3.9 облегчает интеграцию с этими инструментами. Важно понимать, что выбор версии Python напрямую влияет на доступность библиотек и совместимость с другими инструментами.

Сравним Python 3.9 с Python 3.8: основное отличие – оптимизация компилятора и улучшение производительности в операциях с циклами. Это особенно заметно при обработке больших датасетов в Pandas. Согласно benchmark-тестам, проведенным компанией Anaconda (2024), операции фильтрации и агрегации данных в Pandas на Python 3.9 выполняются в среднем на 8% быстрее, чем на Python 3.8. Skillbox, судя по отзывам, активно использует Pandas для обучения студентов работе с данными. Помимо Pandas, курс охватывает другие важные библиотеки, такие как NumPy, Scikit-learn и Matplotlib. Skillbox data science отзывы часто отмечают практическую направленность курса и акцент на освоение этих инструментов. Важно, что курс data science с нуля предполагает освоение базовых концепций Python перед переходом к более сложным задачам.

Источник: Python Software Foundation, JetBrains State of Developer Ecosystem 2024, Anaconda benchmark tests (2024)

Data Wrangling с использованием Pandas: практические аспекты

Data Wrangling – это, пожалуй, 80% работы Data Scientist. И Skillbox, судя по описанию курса «Data Science. Профессионал», это прекрасно понимает. Data wrangling pandas – ключевой навык, который позволяет извлечь ценную информацию из «грязных» данных. По данным Gartner, некачественные данные обходятся компаниям в среднем в $12.9 млн в год. Поэтому умение очищать, преобразовывать и анализировать данные – критически важно. Начнем с основ: Pandas – это библиотека Python, предоставляющая мощные инструменты для работы с табличными данными (DataFrame).

Основные этапы Data Wrangling: 1) Очистка данных (обработка пропущенных значений, удаление дубликатов, исправление ошибок). 2) Преобразование данных (изменение типов данных, нормализация, масштабирование). 3) Интеграция данных (объединение данных из разных источников). 4) Анализ данных (выявление закономерностей и аномалий). Skillbox, по отзывам (от 1 сентября 2024), предлагает практические задания по каждому из этих этапов. Важно знать, что Pandas предоставляет широкий спектр функций для работы с пропущенными значениями: `fillna`, `dropna`, `interpolate`. Выбор конкретного метода зависит от характера данных и поставленной задачи.

Рассмотрим пример: предположим, у вас есть DataFrame с данными о клиентах, содержащий пропущенные значения в столбце «Возраст». Вы можете использовать `fillna` для заполнения пропущенных значений средним возрастом, или `dropna` для удаления строк с пропущенными значениями. Второй вариант может привести к потере данных, поэтому важно оценивать последствия. Python 3.9 для анализа данных облегчает работу с Pandas благодаря оптимизациям в компиляторе и улучшенной поддержке типов данных. Согласно тестам, проведенным компанией Anaconda (2024), операции с пропущенными значениями в Pandas на Python 3.9 выполняются в среднем на 5% быстрее, чем на Python 3.8. Skillbox data science отзывы часто подчеркивают практическую направленность курса и акцент на применении Pandas для решения реальных задач. Курс data science с нуля подразумевает постепенное освоение инструментов Pandas, начиная с базовых операций.

Источник: Gartner, Anaconda benchmark tests (2024), документация Pandas

Машинное обучение в Skillbox: от теории к практике

Переходим к самой захватывающей части – машинное обучение python в рамках курса Skillbox «Data Science. Профессионал». Судя по программе, курс охватывает широкий спектр алгоритмов, от классических (линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений) до более сложных (нейронные сети, градиентный бустинг). Важно понимать, что машинное обучение – это не просто набор алгоритмов, а целая методология, включающая в себя сбор и подготовку данных, выбор модели, ее обучение и оценку. Skillbox, судя по отзывам (от 21 ноября 2024), уделяет внимание каждому из этих этапов. По данным McKinsey Global Institute, компании, использующие машинное обучение, увеличивают свою прибыльность на 10-15%.

Ключевой аспект – практическое применение. Курс предлагает множество проектов, где студенты могут применять полученные знания для решения реальных задач. Например, задача предсказания оттока клиентов, определение кредитного рейтинга заемщика или классификация изображений. Python 3.9 для анализа данных играет важную роль в этом процессе, обеспечивая высокую производительность и удобство разработки. Библиотека Scikit-learn предоставляет широкий спектр алгоритмов машинного обучения и инструментов для оценки их производительности. По данным Kaggle (2024), Scikit-learn – самый популярный инструмент для машинного обучения среди Data Scientists. Skillbox, вероятно, делает акцент на использовании Scikit-learn в рамках курса.

Какие алгоритмы машинного обучения рассматриваются в Skillbox? В основном, это: 1) Регрессия (линейная, полиномиальная, логистическая). 2) Деревья решений и случайный лес. 3) Метод опорных векторов (SVM). 4) Нейронные сети. 5) Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM). Важно понимать, что выбор алгоритма зависит от типа данных и поставленной задачи. Например, для решения задач классификации часто используют логистическую регрессию или SVM, а для задач регрессии – линейную регрессию или деревья решений. Data wrangling pandas также играет важную роль в подготовке данных для обучения моделей машинного обучения. Skillbox data science отзывы часто отмечают, что курс дает хорошее понимание принципов работы различных алгоритмов и умение выбирать подходящий алгоритм для конкретной задачи. Работа data scientist требует не только знания алгоритмов, но и умения интерпретировать результаты и принимать решения на основе данных.

Источник: McKinsey Global Institute, Kaggle (2024), документация Scikit-learn

Skillbox Data Science: отзывы студентов и экспертов

Давайте поговорим о репутации Skillbox «Data Science. Профессионал». Отзывы – это краеугольный камень при выборе онлайн-курса. Анализ комментариев, найденных на различных платформах (от 21 ноября 2024, 6 февраля 2023, 1 сентября 2024), показывает достаточно неоднозначную картину. В целом, преобладают положительные отзывы, но есть и негативные. По данным сайта Otzovik, средний рейтинг курса составляет 4.2 из 5 звезд, основанный на более чем 500 отзывах. Однако, важно учитывать, что отзывы могут быть субъективными и зависеть от индивидуального опыта.

Положительные моменты, которые часто отмечают студенты: 1) Сильная теоретическая база. 2) Практическая направленность курса и большое количество проектов. 3) Поддержка кураторов и менторов. 4) Актуальность программы, ориентированной на Python 3.9 для анализа данных и современные инструменты. 5) Возможность учиться в собственном темпе. Негативные моменты: 1) Высокая стоимость курса. 2) Не всегда оперативная обратная связь от кураторов. 3) Перегруженность информацией. 4) Требовательность к студентам и необходимость самостоятельно осваивать материал. Влад (42 года) отмечает, что курс помог ему переквалифицироваться и получить работу в Data Science.

Экспертное мнение также важно. По мнению Дмитрия Елисеева, ведущего аналитика в Яндекс.Метрике, Skillbox предоставляет хорошую базу для начинающих Data Scientists, но требует серьезной самодисциплины и готовности к самостоятельной работе. Он отмечает, что курс хорошо структурирован и охватывает широкий спектр тем, включая машинное обучение python и data wrangling pandas. Однако, он также предупреждает, что одного курса недостаточно для достижения успеха в Data Science, и необходимо постоянно учиться и развиваться. Согласно исследованию, проведенному компанией Habr Career (2024), 65% Data Scientists постоянно проходят повышение квалификации data science, посещая конференции, читая книги и статьи, и участвуя в онлайн-курсах.

Источник: Otzovik, Habr Career (2024), экспертное мнение Дмитрия Елисеева

Портфолио Data Scientist: создание и демонстрация

Итак, вы прошли курс Skillbox «Data Science. Профессионал». Что дальше? Data science портфолио – это ваш пропуск в мир реальных проектов и работа data scientist. По данным LinkedIn, 92% работодателей смотрят на портфолио при найме Data Scientist. Поэтому, создание качественного портфолио – это критически важный шаг. Skillbox, судя по отзывам, оказывает помощь в создании проектов, но основная ответственность лежит на студенте.

Что должно быть в вашем портфолио? 1) Проекты, демонстрирующие ваши навыки в Python 3.9 для анализа данных, машинное обучение python и data wrangling pandas. 2) Описание каждого проекта, включая постановку задачи, используемые данные, методы, результаты и выводы. 3) Код, выложенный на GitHub или GitLab. 4) Визуализации, демонстрирующие результаты анализа данных. 5) Статьи или посты в блоге, описывающие ваш опыт работы над проектами. Важно выбирать проекты, которые отражают ваши интересы и навыки. Например, вы можете создать проект по предсказанию оттока клиентов, анализу социальных сетей или обработке изображений.

Где разместить ваше портфолио? 1) GitHub или GitLab – для размещения кода. 2) Kaggle – для участия в соревнованиях и демонстрации своих навыков. 3) Личный веб-сайт или блог – для представления своих проектов и идей. 4) LinkedIn – для привлечения внимания работодателей. По данным Stack Overflow Developer Survey 2024, 87% Data Scientists используют GitHub для хранения и обмена кодом. При демонстрации проектов важно использовать понятный язык и избегать излишнего технического жаргона. Помните, что ваша задача – показать, что вы умеете решать реальные задачи, используя данные и машинное обучение. Skillbox data science отзывы часто подчеркивают, что курс помогает студентам создать хорошее портфолио для поиска работы.

Источник: LinkedIn, Stack Overflow Developer Survey 2024

Работа Data Scientist: перспективы и требования

Итак, вы освоили Python 3.9 для анализа данных, машинное обучение python и data wrangling pandas, возможно, даже закончили курс data science с нуля от Skillbox. Что дальше – работа data scientist? Перспективы, безусловно, радужные. По данным Bureau of Labor Statistics (США, 2024), профессия Data Scientist входит в список самых быстрорастущих профессий в мире. Ожидается, что к 2030 году спрос на Data Scientists вырастет на 35%. В России, по данным HeadHunter (2025), количество вакансий Data Scientist увеличилось на 40% за последний год.

Какие требования предъявляются к кандидатам? 1) Высшее образование в области математики, статистики, информатики или смежных дисциплин. 2) Знание Python (включая библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn). 3) Умение работать с базами данных (SQL). 4) Навыки визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Tableau). 5) Понимание принципов машинного обучения и статистики. 6) Умение решать бизнес-задачи, используя данные. 7) Коммуникативные навыки и умение работать в команде. Skillbox data science отзывы часто подчеркивают, что курс готовит к реальным задачам, стоящим перед Data Scientists.

Какие позиции доступны для Data Scientists? 1) Data Scientist (общий аналитик данных). 2) Machine Learning Engineer (специалист по машинному обучению). 3) Data Analyst (аналитик данных). 4) Data Engineer (инженер данных). 5) Business Intelligence Analyst (аналитик бизнес-аналитики). Зарплата Data Scientist в России, по данным Superjob (2025), составляет от 150 000 до 300 000 рублей в месяц, в зависимости от опыта и квалификации. В Москве зарплаты, как правило, выше. Важно помнить, что помимо технических навыков, работодатели ценят умение решать бизнес-задачи и находить нестандартные решения. Data science портфолио – ключевой фактор при поиске работы.

Источник: Bureau of Labor Statistics (США, 2024), HeadHunter (2025), Superjob (2025)

Стоимость курса Data Science Skillbox и варианты оплаты

Перейдем к финансовому вопросу: стоимость курса data science skillbox “Data Science. Профессионал”. На момент 30 ноября 2025 года, цена курса составляет от 249 900 до 399 900 рублей, в зависимости от выбранного тарифа и текущих акций. Skillbox часто предлагает скидки и специальные предложения, особенно при раннем бронировании или при покупке нескольких курсов. По данным аналитики рынка онлайн-образования (Skillbox, 2024), средняя стоимость курса Data Science составляет от 200 000 до 400 000 рублей.

Какие варианты оплаты доступны? 1) Полная оплата: единовременная оплата всей суммы курса. 2) Рассрочка: возможность разбить оплату на несколько месяцев. Skillbox предлагает различные программы рассрочки, в том числе с привлечением банков-партнеров. 3) Кредит: оформление кредита на оплату курса. 4) Бонусы и скидки: участие в акциях, получение промокодов и скидок за приглашение друзей. 5) Trade-in: возможность обменять предыдущий курс Skillbox на скидку при покупке нового. Важно уточнять условия рассрочки и кредитования, так как они могут меняться.

В зависимости от тарифа, курс может включать различные дополнительные возможности, такие как персональный куратор, доступ к закрытым вебинарам и индивидуальные консультации. Например, тариф «PRO» включает все возможности тарифа «Standard», а также персональную поддержку ментора и помощь в составлении резюме и прохождении собеседований. Skillbox data science отзывы часто отмечают, что дополнительные возможности, предлагаемые в тарифе «PRO», могут значительно повысить шансы на успешное трудоустройство. Не стоит забывать, что инвестиции в повышение квалификации data science могут окупиться в будущем благодаря увеличению заработной платы и карьерных возможностей. Освоив Python 3.9 для анализа данных и data wrangling pandas, вы сможете претендовать на более высокооплачиваемые должности.

Источник: Skillbox (официальный сайт), аналитика рынка онлайн-образования (Skillbox, 2024)

Привет! Чтобы вам было проще сориентироваться в предлагаемых тарифах Skillbox «Data Science. Профессионал», а также оценить свои перспективы, я подготовил сравнительную таблицу, основанную на данных, актуальных на 30 ноября 2025 года. Данные собраны с официального сайта Skillbox, а также из отзывов студентов и экспертов. Пожалуйста, учитывайте, что информация может меняться, поэтому всегда проверяйте актуальность на сайте Skillbox.

В таблице представлены основные характеристики каждого тарифа, включая стоимость, продолжительность обучения, доступ к материалам, поддержку кураторов и менторов, а также дополнительные возможности. Особое внимание уделите разделу «Подходит для», который поможет вам определить, какой тариф лучше всего соответствует вашим потребностям и целям. Таблица также содержит информацию о гарантиях трудоустройства, которые Skillbox предоставляет в зависимости от тарифа.

Важные примечания:

• Стоимость указана на 30 ноября 2025 года и может меняться.
• Гарантии трудоустройства действуют при выполнении определенных условий (например, активное участие в поиске работы, прохождение собеседований).
• Поддержка менторов предоставляется только в тарифе PRO.
• Рекомендуется внимательно изучить условия каждого тарифа перед покупкой.

Эта таблица поможет вам сделать осознанный выбор и подобрать тариф, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям и целям. Помните, что Python 3.9 для анализа данных и навыки работы с Pandas – ключевые преимущества, которые вы получите при прохождении курса Skillbox. Data wrangling pandas станет вашим незаменимым инструментом в работе Data Scientist.

Источник: Skillbox (официальный сайт), отзывы студентов Skillbox (2024-2025)

Привет! Задача выбора онлайн-курса Data Science – нетривиальная. На рынке представлено множество предложений, и Skillbox “Data Science. Профессионал” – один из лидеров, но не единственный. Чтобы помочь вам сделать правильный выбор, я подготовил сравнительную таблицу, сопоставляющую Skillbox с другими популярными курсами Data Science. Данные актуальны на 30 ноября 2025 года и основаны на анализе информации с официальных сайтов, отзывах студентов и экспертных оценках.

В таблице представлены следующие курсы: Skillbox “Data Science. Профессионал”, Яндекс.Практикум “Data Science”, Нетология “Data Science”, DataCamp “Data Science with Python”. Сравнение проведено по ключевым параметрам: стоимость, продолжительность, язык программирования, формат обучения, наличие гарантий трудоустройства, поддержка менторов и кураторов, а также акцент на практических проектах. Помните, что каждый курс имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор зависит от ваших индивидуальных потребностей и целей.

Разъяснения и аналитика:

• Skillbox предлагает наиболее широкий спектр тарифов, позволяющих выбрать оптимальное соотношение цены и возможностей. Гарантия трудоустройства в тарифе PRO – весомый аргумент.
• Яндекс.Практикум известен своим менторским подходом и спринтами, но стоимость выше, чем у Skillbox.
• Нетология – более доступный вариант, но без гарантий трудоустройства и с меньшей индивидуальной поддержкой.
• DataCamp – отличный вариант для тех, кто предпочитает гибкий формат обучения и интерактивные курсы. Подписка может быть выгодной, если вы планируете проходить несколько курсов.

Обратите внимание на акцент на Python 3.9/Pandas. DataCamp и Skillbox делают упор на современные инструменты и технологии, что важно для успешной карьеры в Data Science. Data wrangling pandas – ключевой навык, который развивается во всех перечисленных курсах, но Skillbox предлагает более глубокое погружение в эту тему. Помните, что освоение машинного обучения python требует практики и самодисциплины.

Источник: Официальные сайты Skillbox, Яндекс.Практикум, Нетология, DataCamp, отзывы студентов (2024-2025)

FAQ

Привет! В рамках консультаций по курсу Skillbox “Data Science. Профессионал” мне часто задают одни и те же вопросы. Я собрал самые распространенные и ответил на них, чтобы помочь вам сориентироваться. Помните, что информация актуальна на 30 ноября 2025 года и может изменяться.

Какой тариф Skillbox выбрать?

Выбор зависит от ваших целей и бюджета. Если вы новичок и хотите получить базовые знания, подойдет тариф «Базовый». Если вы хотите получить практические навыки и уверенно использовать Python 3.9 для анализа данных, выбирайте «Стандарт». Если вам нужна гарантия трудоустройства и персональная поддержка ментора, обратите внимание на тариф «PRO». Согласно данным Skillbox, 70% выпускников тарифа PRO находят работу в течение 3 месяцев после окончания курса.

Нужен ли опыт программирования для начала обучения?

Нет, курс “Data Science. Профессионал” позиционируется как курс data science с нуля. Однако, базовые навыки программирования (например, понимание переменных, циклов, условных операторов) будут полезны. Skillbox предоставляет вводные материалы для тех, кто не имеет опыта программирования.

Какие навыки я получу, изучая Pandas?

Вы научитесь очищать, преобразовывать и анализировать данные с помощью Pandas. Освоите такие инструменты, как `fillna`, `dropna`, `groupby`, `pivot_table`. Data wrangling pandas позволит вам эффективно работать с данными из различных источников и подготавливать их для машинного обучения.

Какие гарантии трудоустройства предоставляет Skillbox?

В тарифе «PRO» Skillbox гарантирует помощь в поиске работы и возвращает часть средств, если вы не сможете найти работу в течение 3 месяцев после окончания курса (при выполнении определенных условий, таких как активное участие в поиске работы и прохождение собеседований). Важно внимательно изучить условия гарантии перед покупкой курса.

Какие проекты я буду выполнять в рамках курса?

Курс предполагает выполнение множества практических проектов, начиная с простых задач анализа данных и заканчивая разработкой моделей машинного обучения python. Вы будете работать с реальными данными и решать задачи, которые встречаются в реальной практике Data Science. Data science портфолио, созданное в рамках курса, поможет вам продемонстрировать свои навыки работодателям.

Где я могу разместить свое портфолио?

Рекомендуется разместить свой код на GitHub или GitLab, а также создать личный веб-сайт или блог, где вы сможете описать свои проекты и достижения. Kaggle – отличная платформа для участия в соревнованиях и демонстрации своих навыков. LinkedIn – незаменимый инструмент для поиска работы и установления контактов с работодателями.

Сколько зарабатывает Data Scientist в России?

По данным Superjob (2025), средняя зарплата Data Scientist в России составляет от 150 000 до 300 000 рублей в месяц, в зависимости от опыта и квалификации. В Москве зарплаты, как правило, выше. Освоение Python 3.9 для анализа данных и машинного обучения повышает ваши шансы на получение высокооплачиваемой работы.

Источник: Skillbox (официальный сайт), Superjob (2025), отзывы студентов Skillbox (2024-2025)