Data Scientist в медицине: до Middle — GeekBrains

Самый длинный и комплексный ML-трек Нетологии: 14 месяцев от основ до инженерной работы с моделями в продакшене, с менторами из Яндекса, Сбера и Amazon. Программа готовит именно инженера, а не аналитика, и закрывает весь цикл. Подойдёт тем, кто всерьёз нацелен на карьеру в ML. Минус: высокая цена и долгий срок поднимают планку — это инвестиция, оправданная только при полной отдаче и готовности к сложной математике.

Фундаментальный 10-месячный курс по машинному обучению: от реализации моделей на Python до обучения нейросетей, с реальными проектами и стажировкой. Это академически крепкий трек, готовящий к карьере в Data Science, а не быстрый прикладной курс. Привлекательная цена. Минус: длинная программа с серьёзной математикой требует усидчивости, а «для начинающих и продолжающих» одновременно — компромисс, при котором новичкам местами будет сложно.

Двухлетняя программа-конструктор для тех, кто хочет войти в IT, но ещё не выбрал направление: по ходу обучения вы определяетесь между разработкой, аналитикой, тестированием или менеджментом в сфере данных. Сильная сторона — гибкость и широкая база. Минус: 24 месяца — это очень долго, а попытка охватить сразу несколько ролей означает меньшую глубину; тем, кто уже знает свою цель, выгоднее взять профильный курс.