Как стать Data Scientist с нуля в 2026 году: пошаговый план на 12 месяцев

Если вы хотите работать с большими данными, строить предсказательные модели и зарабатывать от 150 тысяч рублей в месяц — профессия Data Scientist заслуживает вашего внимания. Это одна из самых востребованных IT-специальностей 2026 года, и порог входа ниже, чем принято думать.

В этой статье — не абстрактный обзор, а конкретный план: кто такой DS, что нужно знать, где учиться, как пройти собеседование и сколько реально платят в России и за рубежом.

Кто такой Data Scientist и чем он занимается

Data Scientist (специалист по данным) — это человек, который использует статистику, машинное обучение и программирование, чтобы извлекать из данных смысл и помогать бизнесу принимать решения.

Типичный рабочий день DS выглядит примерно так: утром — встреча с продуктовой командой, которой нужно предсказать отток клиентов. Далее — сбор и очистка данных (это занимает 60–70% времени любого DS), потом построение модели, её валидация, и в конце дня — презентация результатов менеджеру, который не знает, что такое p-value.

Конкретные задачи которые решает DS:

• Прогнозирование: предсказание продаж, оттока пользователей, спроса на товар
• Рекомендательные системы: «вам может понравиться», персонализация
• Обработка текста (NLP): анализ отзывов, чат-боты, суммаризация
• Компьютерное зрение: распознавание объектов, дефектов на производстве
• Аномалии и фрод: обнаружение мошеннических транзакций
• A/B тестирование: статистическая оценка экспериментов

Data Scientist vs Data Analyst vs ML Engineer — в чём разница

Главное отличие DS от аналитика: аналитик описывает что было, DS предсказывает что будет. Отличие от ML Engineer: DS строит модели, ML Engineer запускает их в продакшн на миллионы пользователей.

Навыки Data Scientist: что нужно знать в 2026 году

Hard skills (технические)

Python — основной язык профессии. Нужно уверенно знать: pandas, numpy, matplotlib/seaborn, scikit-learn. В 2026 году к ним добавляются polars (замена pandas для больших данных) и DuckDB (аналитика прямо в Python без SQL-сервера).

Математика и статистика — без этого DS превращается в «нажимателя кнопок». Минимум: линейная алгебра, теория вероятностей, статистические тесты (t-test, chi-square, bootstrap), регрессионный анализ.

SQL — обязателен. Большинство данных в компаниях лежит в реляционных базах. Нужно уметь: джойны, агрегации, оконные функции, оптимизация запросов.

Machine Learning — классические алгоритмы: линейная/логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost). Понимание метрик: accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC.

Deep Learning — PyTorch (предпочтительнее TensorFlow в 2026). Нейронные сети, свёрточные сети для изображений, трансформеры для текста.

Инструменты 2026:

• Jupyter Lab / VS Code + Jupyter — разработка
• Git + GitHub/GitLab — версионирование
• Docker — воспроизводимость экспериментов
• MLflow — трекинг экспериментов
• Hugging Face — готовые модели и датасеты
• Weights & Biases — логирование метрик

Soft skills

• Коммуникация — умение объяснить результаты анализа нетехническому менеджеру
• Постановка задачи — перевести бизнес-вопрос в ML-задачу
• Критическое мышление — не верить модели на слово, проверять гипотезы
• Самообучение — область меняется каждые 6 месяцев

LLM и GenAI в работе Data Scientist — тренд 2026

Это то, о чём не пишут конкуренты, но без чего современный DS теряет 30% производительности.

Как DS используют LLM прямо сейчас:

1. Генерация и отладка кода — GitHub Copilot или Claude пишет 70% шаблонного кода (загрузка данных, парсинг, визуализация). DS только направляет и проверяет.

2. Анализ текстовых данных без fine-tuning — раньше нужно было обучать модель для классификации отзывов. Теперь: prompt в GPT-4o/Claude с 10–20 примерами и zero-shot classification работает на 80–90% точности.

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation) — строим поиск по корпоративной базе знаний. Стек: LangChain/LlamaIndex + векторная БД (Chroma, Qdrant) + LLM. Это уже стандартный DS-проект в 2026.

4. Автоматическое создание EDA-отчётов — библиотеки ydata-profiling + LLM-интерпретация: загружаете датасет, получаете текстовый анализ с инсайтами.

5. Feature engineering с LLM — описываете данные, просите предложить признаки. Часто предлагает нетривиальные идеи.

Пример промпта для DS-задачи: «У меня датасет покупок интернет-магазина: user_id, product_id, timestamp, price, category. Задача: предсказать вероятность повторной покупки в течение 30 дней. Предложи 10 признаков (features) для ML-модели с объяснением почему.»

Настройка рабочего окружения с нуля — пошаговая инструкция

Многие новички теряют несколько дней на настройку. Вот оптимальный путь в 2026 году:

Шаг 1: Python через uv (не conda, не pip напрямую)

# Установка uv — современный менеджер пакетов Python
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Создание проекта
uv init my-ds-project
cd my-ds-project

# Установка DS-стека
uv add jupyter pandas numpy matplotlib scikit-learn seaborn

Шаг 2: VS Code + расширения

• Python (Microsoft)
• Jupyter (Microsoft)
• GitHub Copilot — ускоряет написание кода в 3–5 раз
• Pylance — автодополнение и проверка типов

Шаг 3: Git с самого начала

git init
git add .
git commit -m "initial setup"
# Создать репозиторий на GitHub — это ваше портфолио

Шаг 4: Структура проекта DS

my-project/
├── data/
│   ├── raw/          # исходные данные (не изменяем)
│   └── processed/    # очищенные данные
├── notebooks/        # исследовательский анализ
├── src/              # финальный код
├── models/           # сохранённые модели
└── README.md

Грейды Data Scientist: Junior, Middle, Senior

Региональные зарплаты Data Scientist 2026

Ключевые наблюдения по рынку 2026:

• Удалёнка уравнивает рынок — DS из Новосибирска в московской компании получает московские зарплаты (150–200 тыс ₽)
• Зарубежные работодатели — платят $6,000–12,000/мес для Middle, при этом доступны через Toptal, Upwork и прямой LinkedIn-аутрич
• Специализация увеличивает зарплату — DS со специализацией в NLP или Computer Vision получает на 20–40% больше генерального DS

6-месячный план обучения по неделям

Где учиться: сравнение курсов Data Science 2026

Совет: перед покупкой курса проверьте LinkedIn выпускников — смотрите кто реально работает DS после обучения и в каких компаниях. Это честнее любых рейтингов.

Бесплатные ресурсы для обучения Data Science

• Kaggle Learn (kaggle.com/learn) — бесплатные мини-курсы по Python, ML, SQL, DL
• fast.ai — практический курс Deep Learning, бесплатно
• Hugging Face Course — NLP и трансформеры, бесплатно
• StatQuest with Josh Starmer (YouTube) — лучшее объяснение статистики и ML
• 3Blue1Brown (YouTube) — линейная алгебра и нейросети визуально
• MLOps Zoomcamp (github.com/DataTalksClub) — бесплатный курс по MLOps
• CS229 Stanford (coursera.org) — классика, доступна бесплатно для аудита

Участие в Kaggle: путь от новичка до медалиста

Kaggle — не просто соревнования. Это лучший способ обучаться на реальных данных, строить портфолио и находить работу. Рекрутеры DS-команд регулярно просматривают профили с медалями.

Как начать на Kaggle (шаг за шагом)

1. Создать аккаунт на kaggle.com
2. Первые 3 соревнования: Titanic (классификация), House Prices (регрессия), Digit Recognizer (CNN) — у каждого есть обучающие ноутбуки
3. Читать топ-решения после завершения соревнования — там вся магия
4. Участвовать в Getting Started соревнованиях — нет рейтинга, можно практиковаться бесплатно
5. Цель на первый год: Bronze Medal (топ-40%) — достаточно для резюме

Техническое собеседование DS: что реально спрашивают

Этого раздела нет ни у одного конкурента, хотя это одна из самых часто ищущихся тем.

Структура типичного DS-собеседования

1. HR-скрининг (30 мин) — мотивация, опыт, зарплатные ожидания
2. Техническое интервью (60–90 мин) — ML-теория + кейс-задача
3. Coding challenge (45–60 мин) — Python + SQL на платформе
4. Финальный разговор — с командой или CPO/CTO

Топ вопросов по ML-теории

• Что такое overfitting и как с ним бороться? (регуляризация, dropout, early stopping)
• Объясните bias-variance tradeoff
• Когда использовать precision vs recall? (медицина vs спам)
• Как работает градиентный бустинг?
• Что такое кросс-валидация и зачем она нужна?
• Как обработать пропущенные значения?
• Что делать с несбалансированными классами?

Типовая кейс-задача на собеседовании

Задача: «У нас интернет-магазин, 15% пользователей уходят каждый месяц. Как построить модель предсказания оттока?»

Правильный ответ включает: определение целевой метрики (precision/recall баланс для бизнеса), источники данных (поведенческие события, транзакции, профиль), feature engineering, выбор модели и объяснение выбора, метрики оценки, как использовать результат в продукте.

Переход в Data Science из смежных профессий

Аналитик данных → DS

Что уже есть: SQL, понимание данных, визуализация, бизнес-контекст
Что добрать: ML-алгоритмы, Python (глубже pandas/scikit-learn), статистика, A/B тесты
Срок перехода: 3–6 месяцев при целенаправленном обучении

Backend-разработчик → DS

Что уже есть: Python/SQL на уровне, Git, понимание систем
Что добрать: Статистика, ML-теория, визуализация, EDA-навыки
Срок перехода: 4–8 месяцев

Математик/Статистик → DS

Что уже есть: Сильная математическая база — это огромное преимущество
Что добрать: Python, ML-фреймворки, практика с реальными данными
Срок перехода: 2–4 месяца

Из не-IT сферы → DS

Преимущество: Доменная экспертиза (медицина, финансы, ритейл) — DS со знанием предметной области ценятся очень высоко
Что добрать: Весь технический стек с нуля
Срок перехода: 9–14 месяцев интенсивного обучения

Отрасли где применяется Data Science

Тренды Data Science 2025–2026

1. LLM Operations (LLMOps) — новая специализация: настройка, деплой и мониторинг LLM-систем. Зарплаты на 30–50% выше обычного DS.

2. AutoML и No-Code ML — H2O AutoML, Google AutoML, Vertex AI. Рутинные задачи автоматизируются. DS перемещается в сторону постановки задач и интерпретации результатов.

3. Мультимодальные модели — работа с текстом + изображениями + аудио одновременно. GPT-4V, Gemini Ultra. DS нужно понимать как строить пайплайны с такими моделями.

4. Feature Stores — Feast, Tecton, Hopsworks. Централизованное хранилище признаков для ML-команд. Становится стандартом в крупных компаниях.

5. Responsible AI — регуляции EU AI Act затрагивают любого DS работающего с европейскими данными. Нужно понимать fairness, explainability (SHAP, LIME), bias detection.

Частые ошибки новичков в Data Science

• Изучать теорию без практики — без Kaggle и реальных проектов теория не закрепляется
• Игнорировать SQL — 80% работы DS начинается с получения данных из БД
• Пропускать EDA — сразу строить модель не понимая данные = плохие результаты
• Оптимизировать accuracy без понимания задачи — 99% accuracy на несбалансированных данных ничего не значит
• Не версионировать код и эксперименты — через месяц невозможно воспроизвести результат
• Учить устаревшие библиотеки — Keras отдельно от TensorFlow, старый scikit-learn API

FAQ

Сколько времени нужно чтобы стать Data Scientist с нуля?

Реалистично: 9–14 месяцев при обучении 2–3 часа ежедневно. На курсах это 10–14 месяцев. Буткемп сжимает до 3.5 месяцев очень интенсивно. Самостоятельно без структуры — 1.5–2 года.

Нужна ли математика для Data Science?

Для старта — достаточно школьной математики и базовой статистики. Для Senior уровня — линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей обязательны. Начинайте учить математику параллельно с практикой.

Python или R — что выбрать в 2026?

Python. Без сомнений. R жив в академической среде и статистике, но рынок труда DS на 85–90% использует Python. Исключение: биостатистика и клинические исследования.

Реально ли найти работу DS без опыта?

Да, но путь такой: 2–3 проекта на GitHub + Kaggle профиль с бронзой + активный LinkedIn. Многие компании берут Junior DS после 6–12 месяцев обучения если видят реальные проекты.

Что лучше — курсы или самостоятельное обучение?

Курсы дают структуру, ментора и дедлайны — это важно. Самостоятельно дешевле, но без обратной связи легко уйти не туда. Оптимум: недорогой структурированный курс (karpov.courses, Kaggle) + самостоятельная практика.

Сколько зарабатывает DS в России?

Junior: 100–130 тыс ₽. Middle: 150–220 тыс ₽. Senior: 200–335 тыс ₽. С зарубежными клиентами (удалёнка): $6,000–12,000/мес для Middle+.

Нужен ли диплом IT-вуза?

Нет. Большинство компаний смотрят на портфолио и навыки. Диплом математики/физики/CS даёт преимущество на Senior-уровне, но не является блокером для старта.

Есть ли бесплатные качественные курсы DS?

Да: Kaggle Learn, fast.ai, Hugging Face Course, MLOps Zoomcamp, CS229 Stanford на Coursera (аудит бесплатно), StatQuest на YouTube. На бесплатных ресурсах можно полностью освоить базу за 6–8 месяцев.

День из жизни Data Scientist — реальное расписание

Чтобы понять подходит ли вам профессия — посмотрим как выглядит обычный рабочий день в российской продуктовой компании (на примере e-commerce).

09:00 — Стендап с командой (15 мин)

Быстро: что делал вчера, что делаю сегодня, есть ли блокеры. DS отчитывается перед Product Manager и иногда перед CTO. Важно говорить на языке бизнеса: не «обучил BERT», а «улучшил точность определения тональности отзывов на 8%, что снизит нагрузку на модераторов на ~3 часа/день».

09:15 — Исследовательский анализ данных (2–3 часа)

Основная работа. Сегодняшняя задача: понять почему конверсия в категории «Электроника» упала на 12% за последние 2 недели. Шаги:

• SQL-запрос к аналитической базе: события пользователей, сессии, транзакции
• Jupyter Notebook: загрузка данных, первичный анализ
• Проверка гипотез: сезонность? изменение трафика? проблема с ценами?
• Визуализация: временные ряды, разбивки по сегментам пользователей

12:00 — Обед

13:00 — Разработка модели (2 часа)

Параллельная задача: дообучить модель рекомендаций. Сегодня — эксперимент с новыми признаками (время суток, история просмотров). MLflow логирует все запуски автоматически.

15:00 — Ревью кода с ML-инженером (30 мин)

DS написал inference-скрипт, ML Engineer проверяет как его деплоить. Совместная работа — норма в зрелых DS-командах.

15:30 — Подготовка презентации (1.5 часа)

Завтра нужно представить результаты анализа падения конверсии. Важно: слайды для бизнеса, не для техников. Главный вывод на первом слайде, детали — в приложении.

17:00 — Ответы на вопросы, обучение (1 час)

Slack, код-ревью, чтение arXiv-статей или смотрение новой лекции. Самообразование — неотъемлемая часть работы DS.

Что занимает больше всего времени: по данным опросов, DS тратят 60–70% времени на сбор и подготовку данных, 20% на построение моделей, 10% на коммуникацию и презентации.

MLOps основы для Data Scientist

Раньше DS строил модель и передавал её «через забор» инженерам. Сейчас от DS ожидают понимания всего цикла от данных до продакшна.

Минимальный MLOps-стек в 2026

Минимальный рабочий пример: модель как API

from fastapi import FastAPI
import joblib
import numpy as np

app = FastAPI()
model = joblib.load("model.pkl")

@app.post("/predict")
async def predict(features: list[float]):
    prediction = model.predict([features])
    return {"prediction": float(prediction[0])}

# Запуск: uvicorn main:app --reload
# Готово: POST http://localhost:8000/predict

5 проектов для портфолио Data Scientist

Работодатели хотят видеть код, а не сертификаты. Вот 5 проектов которые реально отличают кандидата от остальных:

Проект 1: End-to-end ML с деплоем

Что делать: Предсказание цен на квартиры в вашем городе. Данные с Авито/ЦИАН (парсинг или открытые датасеты), обучение модели, деплой через FastAPI на бесплатный сервер (Railway, Render).
Почему ценно: Показывает весь цикл — данные → модель → продакшн.

Проект 2: NLP — анализ тональности

Что делать: Собрать отзывы (Wildberries, Ozon API), обучить классификатор тональности на русских текстах с Hugging Face.
Почему ценно: NLP-навыки востребованы, русскоязычные модели — бонус для российского рынка.

Проект 3: Рекомендательная система

Что делать: Коллаборативная фильтрация на датасете MovieLens (бесплатно), сравнение методов ALS vs Neural CF.
Почему ценно: Реком-системы нужны каждому e-commerce.

Проект 4: Анализ временных рядов

Что делать: Прогноз курса валют или спроса товара. Prophet vs LSTM vs классический ARIMA — сравнение методов.
Почему ценно: Временные ряды — отдельная востребованная специализация.

Проект 5: Computer Vision

Что делать: Классификация дефектов продукции (открытый датасет на Kaggle) или распознавание своей темы.
Почему ценно: CV-навыки + PyTorch = большой сегмент рынка.

Правило хорошего DS-портфолио: каждый проект должен иметь README с описанием задачи, подхода и результата. Работодатель тратит 2 минуты на GitHub — за это время должно быть понятно что вы сделали и почему это ценно.

Работа за рубежом для российского DS

Это реально в 2026 году. Схема которая работает:

Как найти зарубежную удалённую работу

1. LinkedIn Premium (~$40/мес) — ищите «data scientist remote» с фильтром «Anywhere». Откликайтесь на 10–15 вакансий в день.
2. Toptal — жёсткий отбор (3–5%), но ставки $80–150/час. Проходите отбор когда уже есть 2+ года опыта.
3. Upwork — начальный барьер низкий, берите первые проекты по низкой ставке ($20–30/час) чтобы набрать отзывы, потом поднимаете до $50–80/час.
4. Wellfound (AngelList) — стартапы, много remote DS вакансий.
5. Remote.co, We Work Remotely — агрегаторы удалённых вакансий.

Как получать оплату из-за рубежа: Wise, Payoneer, криптовалюта (USDT), ИП с расчётным счётом. Налоги: в России как ИП на УСН 6% от дохода.

Чек-лист готовности к первому собеседованию DS

Отметьте что у вас есть перед первым откликом на вакансию Junior DS:

• ☐ GitHub с минимум 3 проектами (код + README + результаты)
• ☐ Умею делать EDA и объяснять находки словами
• ☐ Знаю 5 классических ML-алгоритмов и могу объяснить как они работают
• ☐ Написал SQL-запросы средней сложности (джойны, агрегации, оконные функции)
• ☐ Участвовал в 1–2 Kaggle-соревнованиях (даже без медали)
• ☐ Могу объяснить precision/recall/F1 на конкретном примере
• ☐ Знаю что такое cross-validation и зачем она нужна
• ☐ LinkedIn-профиль заполнен (фото, опыт, навыки, проекты)
• ☐ Готов объяснить каждый проект в GitHub за 5 минут

Если отметили 7+ пунктов — пора откликаться. Ждать «идеального момента» не нужно: лучший способ узнать чего не хватает — пройти 3–5 реальных собеседований.

Книги и материалы для Data Scientist

Обязательные книги

• «Hands-On Machine Learning» (Aurélien Géron) — лучшая книга для старта в ML на Python. Scikit-learn + TensorFlow/PyTorch. Есть перевод на русский.
• «Python для анализа данных» (Уэс МакКинни) — создатель pandas объясняет свою библиотеку. Обязательна для работы с данными.
• «Статистика и котики» (Савельев) — лучшее введение в статистику на русском языке, без математического ужаса.
• «Deep Learning» (Goodfellow, Bengio, Courville) — теоретический фундамент нейросетей. Бесплатно на deeplearningbook.org.
• «Designing Machine Learning Systems» (Chip Huyen) — о том как строить ML-системы в продакшне. Обязательна для Senior DS.

Подписки и сообщества

• Telegram: @ods_ai — крупнейшее русскоязычное DS-сообщество (Open Data Science), 50k+ участников
• Telegram: @machinelearning_ru — новости ML на русском
• Reddit: r/MachineLearning, r/datascience — мировое сообщество
• arXiv.org — свежие исследовательские статьи, читать раздел cs.LG и stat.ML
• Papers With Code — каждая новая статья с кодом реализации

Специализации внутри Data Science

Data Science — широкая область. После 1–2 лет общей практики DS обычно углубляется в одну специализацию. Это увеличивает зарплату на 20–50%.

A/B тестирование — обязательный навык DS

Практически в каждой продуктовой компании DS участвует в A/B тестах. Это не просто «запустили, посмотрели» — правильный A/B тест требует статистической грамотности.

Чек-лист правильного A/B теста

1. Сформулировать гипотезу — «Изменение кнопки с синей на зелёную увеличит CTR на 5%»
2. Выбрать метрику — первичная (CTR) + guardrail-метрики (время на странице, revenue)
3. Рассчитать размер выборки — через power analysis (библиотека statsmodels в Python)
4. Определить срок теста — минимум 2 недели для исключения недельной сезонности
5. Запустить тест — случайное разделение групп, изоляция от других экспериментов
6. Анализ результатов — t-test для непрерывных метрик, chi-square для конверсий
7. Принять решение — только если p-value < 0.05 И размер эффекта бизнесово значимый

Типичные ошибки A/B тестов: остановка теста при первых значимых результатах («peeking problem»), недостаточная выборка, тестирование нескольких изменений одновременно.

Карьерный путь: от стажёра до Head of Data Science

Примерная траектория в российской технологической компании:

• Стажёр DS (0–6 мес обучения) → помогает с данными, пишет скрипты, участвует в проектах под надзором. Зарплата: 30–60 тыс ₽ или бесплатная стажировка с перспективой найма.
• Junior DS (0–1 год опыта) → самостоятельные задачи с ментором. Выполняет постановленные задачи. Зарплата: 100–130 тыс ₽.
• Middle DS (1–3 года) → ведёт проекты от постановки до результата. A/B тесты, сложные модели. Зарплата: 150–220 тыс ₽.
• Senior DS (3–5 лет) → R&D, архитектурные решения, менторинг Junior. Зарплата: 200–335 тыс ₽.
• Lead DS / Principal DS (5+ лет) → техническое лидерство направления. Зарплата: 280–450 тыс ₽.
• Head of Data Science / CDO (7+ лет) → стратегия данных компании, управление командой 5–30 человек. Зарплата: 400–700 тыс ₽.

Альтернативный путь — основать собственный DS-продукт или стать независимым консультантом. Опытные DS-консультанты в финансах или healthtech берут $200–500/час. Для этого нужна репутация, портфолио кейсов и сеть контактов — это приходит после 4–6 лет в профессии.

Типичные ошибки при обучении Data Science

1. «Синдром туториального ада»

Часами смотреть курсы, не применяя на практике. Решение: после каждого модуля курса — минипроект на реальных данных, пусть и маленький.

2. Игнорировать SQL в пользу Python

«Зачем SQL если есть pandas?» — потому что в реальных задачах данные лежат в базах, и выгрузить их нужно через SQL до того как обрабатывать в Python.

3. Учить только один алгоритм

«Нейросети решают всё» — нет. На структурированных данных градиентный бустинг (XGBoost/CatBoost) обычно лучше нейросетей. Нужно знать инструменты и понимать когда что применять.

4. Пропускать Data Cleaning

60–70% реальной работы DS — очистка и подготовка данных. Новички торопятся к «интересному» ML, игнорируя то без чего модель не работает.

5. Не строить портфолио

«Сначала доучусь, потом сделаю проекты» — неправильный порядок. Начинайте проекты с первого месяца, пусть простые. К концу обучения будет готовый GitHub.

6. Не следить за трендами

DS который изучил sklearn 2021 года и остановился — в 2026 отстаёт. LLM, AutoML, feature stores — всё это меняет профессию. Минимум 30 минут в день на чтение новостей области.

Итоговый вывод: стоит ли становиться Data Scientist в 2026

Да, если:

• Вам интересна математика или вы готовы её полюбить
• Вам нравится решать нестандартные задачи и находить паттерны
• Готовы к постоянному обучению — область меняется быстро
• Хотите высокий потолок зарплаты (Senior DS в России зарабатывает больше большинства профессий)

Возможно, не для вас если:

• Хотите чёткое ТЗ и предсказуемый результат каждый день
• Совсем не интересует математика и статистика
• Нужен быстрый вход в IT (2–3 месяца) — лучше начать с frontend или тестирования

Рынок Data Science в России растёт: число вакансий выросло в 2.5 раза за 4 года, средняя зарплата DS превышает 180,000 рублей. С правильным планом обучения, реальными проектами и настойчивостью — вполне реально найти первую работу DS через 9–14 месяцев с нуля.

Следующий шаг: зарегистрируйтесь на Kaggle, пройдите бесплатный курс Python (Kaggle Learn, 5 часов) и запустите свой первый Jupyter Notebook сегодня.