Эта подборка поможет вам пройти путь от первого промпта до внедрения нейросетевых решений в реальные проекты. Мы собрали 15 проверенных программ — от глубоких профессиональных курсов до лёгких бесплатных интенсивов, где обучение построено на практике, а не на теоретических абстракциях.

Содержание:

1. ТОП-5 лучших обучающих программ по ИИ для разработчиков.

2. Кому такие курсы выгодны.

3. Рейтинг из 10 проверенных онлайн-курсов на 2025 год.

4. Рассказываем, как мы формировали список программ.

5. 5 бесплатных обучающих курсов для программистов по работе с нейросетями.

6. Проверенные отзывы учеников.

7. Ответы на популярные вопросы начинающих студентов.

Лучшие курсы по нейросетям для разработчиков с нуля 2025

1) «Нейросети для разработчиков» — Академия Eduson — за полтора месяца научитесь использовать ИИ для написания, тестирования и документирования кода, освоите промпт-инжиниринг и 10+ нейросетей. Обучение онлайн, с куратором и доступом навсегда. Два документа по окончании. Цена: от 2 916 ₽/месяц.

2) «Профессия Разработчик + ИИ» — Skillbox — за 13 месяцев с нуля попробуете 6 IT-направлений, выберете одно и освоите его с практикой, менторами из Сбера и Яндекса, ИИ-инструментами и поддержкой при трудоустройстве. От 5 987 ₽/мес, первый платёж через 6 месяцев, возврат денег при отсутствии работы.

3) «Нейросети для разработчиков» — Нетология — за 4 недели научитесь встраивать ИИ в реальный рабочий процесс: генерировать, тестировать и документировать код, настраивать CI/CD и проводить безопасное code review. Обучение онлайн, с практикой в привычных инструментах — VS Code, GitHub, Docker.

4) «Разработчик нейросетей» — Компьютерная Академия ТОП — за 12 месяцев вы освоите Python, машинное обучение, Big Data и глубокие нейросети, создадите собственный ИИ-проект и получите диплом о переподготовке. Обучение онлайн, с поддержкой экспертов и актуальным стеком технологий. Ценник: от 3 670 руб./мес.

5) «Разработчик c AI» — GeekBrains × Skillbox — за 8–12 месяцев вы с нуля освоите одну из востребованных IT-профессий (Python, Java, frontend, 1С, геймдев и др.), научитесь использовать нейросети для написания и проверки кода, выполните 3–10 проектов для портфолио и получите помощь при трудоустройстве — при отсутствии работы вернут деньги.

Кому подойдут курсы по нейро и ИИ в нашем контексте

Эти курсы могут подходить тем, кто уже работает в IT и хочет ускорить разработку с помощью AI, а также новичкам, стремящимся войти в профессию через востребованные навыки. Вы научитесь не просто использовать нейронные сети, а интегрировать их в реальные задачи: от автоматизации тестирования до создания умного чат-бота.

Программы включают работу с российскими инструментами, включая YandexGPT, и дают понимание, как применять ИИ осознанно.

ТОП-10 актуальных онлайн-курсов по нейросетям для программистов и разрабов любого уровня

В 2025 году искусственный интеллект — это часть ежедневной работы разработчика. Эти курсы научат вас внедрять ИИ в код, тестирование и командные процессы — с нуля или на продвинутом уровне.

1. Академия Eduson — «Нейросети для разработчиков»

Сайт школы: eduson.academy

• Длительность: 1,5 месяца (55 академических часов).

• Формат: полностью онлайн, без привязки к расписанию.

• Уровень: подходит даже с полного ноля в теме ИИ.

• Трудоустройство: без гарантии.

• Стоимость: от 2 916 рублей/мес в беспроцентной рассрочке на 12 месяцев или 29 160 ₽ со скидкой.

• Документы: удостоверение о повышении квалификации и диплом Академии Eduson, подтверждённый «Сколково».

Вы научитесь:

1. Писать и улучшать код с помощью искусственного интеллекта — через автокомплитеры в IDE и языковые модели вроде ChatGPT и GigaChat.

2. Быстро осваивать новые языки и фреймворки, задавая правильные вопросы нейронным моделям.

3. Автоматизировать рутину: генерировать тест-кейсы, баг-репорты, комментарии и README-файлы.

4. Создавать изображения и ассеты для проектов через Midjourney, DALL·E и Kandinsky.

5. Собирать простых ИИ-агентов без кода — например, для анализа конкурентов или генерации контента.

Почему это работает:

🔸 Обучение построено на задачах, а не на теории: вы сразу применяете ИИ в реальных сценариях разработки.
🔸 Преподаватели — практики, которые внедряли искусственный интеллект в бизнес в России и за рубежом.
🔸 Вы получаете личного куратора на целый год — он поможет разобраться даже в самых сложных моментах.
🔸 Курс актуален на 2025 год: все инструменты и методы проверены в реальных IT-командах.
🔸 Начинать можно даже если вы полный ноль — главное желание использовать нейронные технологии как помощника.

2. Skillbox — «Профессия Разработчик + ИИ»

Официальный сайт: skillbox.ru

• Длительность: 13 месяцев (1 месяц — профориентация, до 12 месяцев — углублённое обучение по выбранному направлению).

• Формат: полностью онлайн, без привязки к расписанию, материалы доступны в любое время.

• Уровень: старт с абсолютного нуля.

• Трудоустройство: персональная поддержка HR-консультанта, помощь с резюме, портфолио, подготовка к собеседованиям, доступ к закрытым вакансиям; если работа не найдётся в течение 6 месяцев после выпуска — возврат полной стоимости.

• Стоимость: от 5 987 ₽/мес в беспроцентную рассрочку на 31 месяц, первый платёж — через 6 месяцев; доступен налоговый вычет 13%.

• Документ: удостоверение о повышении квалификации по гослицензии и сертификат от школы.

Освоите:

1. Шесть IT-траекторий на выбор: Python, Java, frontend, тестирование, Data Science, кибербезопасность — каждую протестируете на практике и выберете ту, что подходит именно вам.

2. Написание кода, работу с базами данных, API, фреймворками и системами контроля версий — всё с нуля, через реальные задачи.

3. Интеграцию ИИ в ежедневную работу: генерация, проверка и документирование кода с помощью ChatGPT, Copilot, GigaChat и других инструментов.

4. Создание 6+ проектов для портфолио, включая кейсы от реальных компаний, и участие в командной разработке, как в настоящей работе.

5. Основы взаимодействия по профессиональным сетям — через «Скил Маркет», закрытые чаты и мероприятия с выпускниками и работодателями.

Преимущества:

🔸 Это не теоретический курс, а хороший путь от нуля до junior-позиции с поддержкой на каждом этапе.
🔸 Программа регулярно обновляется под запросы ТОП-компаний — вы учитесь тому, что реально просят в вакансиях.
🔸 Перед стартом основного обучения вы получаете бесплатный доступ к вводным урокам — чтобы оценить подачу и формат без риска.
🔸 Если вы ошибётесь с выбором специальности — школа бесплатно переведёт вас на другое направление.
🔸 Выпускники устраиваются в компании уровня Сбера, МТС, Яндекса и международных IT-фирм — благодаря реальному опыту, а не только диплому.

3. Нетология — «Нейросети для разработчиков»

Сайт: netology.ru

• Длительность: 4 недели (32 академических часа).

• Формат: онлайн, занятия 2 раза в неделю после 19:00 по МСК.

• Уровень: подходит как junior-разработчикам, так и опытным специалистам, желающим ускорить работу с помощью ИИ.

• Трудоустройство: прямой гарантии нет.

• Стоимость: от 3 201 ₽/мес в рассрочку на 12 месяцев или 36 500 ₽ со скидкой 5%.

• Документ: удостоверение о повышении квалификации.

Вы освоите:

1. Практический промпт-кодинг: генерация, рефакторинг и отладка рабочего кода с помощью нейросетей.

2. Автоматизацию рутины: создание README, API-документации, диаграмм и тестов через ИИ.

3. Интеграцию ИИ в CI/CD-пайплайны: настройку GitHub Actions, Docker и линтеров с участием нейросетей.

4. Безопасную работу с ИИ: выявление уязвимостей в сгенерированном коде и понимание ограничений применения нейросетями в информационной безопасности.

5. Решение реальных задач разработчика — от первого коммита до деплоя — с поддержкой ИИ на каждом этапе.

Плюсы:

🔸 Вы не просто смотрите лекции — вы начинаете осваивать инструменты в среде, которую используете ежедневно: VS Code, Git, GitHub, терминал.
🔸 Каждый модуль построен вокруг задачи, а не теории: вы генерируете функцию, тестируете её, документируете и деплоите — как в реальной команде.
🔸 Вы получаете не абстрактные знания, а практический навык использования нейросетями как ассистента, а не замены.

4. Компьютерная Академия ТОП — «Разработчик нейросетей»

Школа: online.top-academy.ru

• Длительность: 12 месяцев (384 академических часа).

• Формат: онлайн или очно, занятия 2 раза в неделю, гибкий график.

• Уровень: подходит новичкам с базовым интересом к IT.

• Трудоустройство: помощь в составлении портфолио, подготовка к собеседованиям.

• Стоимость: от 3 670 ₽/мес в рассрочку на 12 месяцев.

• Документ: диплом о профессиональной переподготовке по гослицензии и международный сертификат на двух языках.

Изучите:

1. Полный цикл разработки ИИ-решений: от сбора и очистки данных до обучения, тестирования и внедрения модели в бизнес-процессы.

2. Создание и настройку собственной нейросети — от простых моделей до архитектур глубокого обучения (CNN, RNN, трансформеры).

3. Работу с машинным обучением: регрессия, классификация, кластеризация, NLP, обработка изображений и временных рядов.

Какие плюсы:

🔸 Программа регулярно обновляется под требования рынка — вы учитесь на актуальных кейсах, а не устаревших теориях.
🔸 Акцент на разработку, а не только на анализ: вы не просто запускаете готовые модели, а проектируете и обучаете их с нуля.
🔸 После курса вы сможете не только использовать любую нейросеть, но и создавать свои, адаптированные под конкретные бизнес-задачи.

5. GeekBrains × Skillbox — «Разработчик c AI»

Оф. сайт: gb.ru

• Длительность: 8–12 месяцев в зависимости от выбранной специальности.

• Формат: онлайн с живыми вебинарами и гибким графиком.

• Уровень: старт с абсолютного нуля — не требуется ни опыт, ни техническое образование.

• Трудоустройство: персональная поддержка карьерного центра.

• Стоимость: от 4 807 ₽/мес в рассрочку на 36 месяцев.

• Документ: удостоверение о повышении квалификации.

Вы изучите:

1. Одну из 8+ IT-профессий на выбор: Python- или Java-разработчик, frontend, 1С, геймдев, продакт- или проектный менеджер — каждая включает от 20 до 115 практических заданий и 3–10 проектов.

2. Способ как работать с современными инструментами: Git, Docker, фреймворками, облачными сервисами и главное — как работать в нейросетях.

3. Использование ИИ как профессионального ассистента: генерация кода, автоматическое тестирование, документирование и поиск ошибок через ChatGPT, Copilot и аналоги.

4. Умение создавать полноценные продукты: интернет-магазины, CRM-системы, чат-боты, поисковики, соцсети и игровые приложения.

5. Ключевой навык 2025 года — интеграция ИИ в рабочий процесс без потери контроля над качеством и безопасностью кода.

По преимуществам:

🔸 Программа актуальна на 2025 год.
🔸 Если выбранная профессия не подойдёт — школа бесплатно заменит её на другую.
🔸 Вы получаете не абстрактные знания, а конкретный навык — создавать рабочие решения.
🔸 Более 10 000 выпускников уже работают в IT, и их опыт лег в основу методики этого курса.

6. Яндекс Практикум — «Инженер по глубокому обучению нейросетей»

Адрес сайта: practicum.yandex.ru

• Длительность: 2 месяца (основы) или 4 месяца (с углублённой специализацией).

• Формат: онлайн, гибкий график (15 часов в неделю).

• Уровень: для IT-специалистов с опытом в программировании на Python, анализа данных и базовом машинном обучении.

• Трудоустройство: помощь не предусмотрена.

• Стоимость: от 2 531 ₽/мес в рассрочку на 36 месяцев или 62 000 ₽ единовременно.

• Документ: удостоверение о повышении квалификации (2 месяца) или диплом о профессиональной переподготовке (4 месяца).

Разберете:

1. Фундамент глубокого обучения: MLP, CNN, RNN, LSTM, Attention, Transformers — с реализацией на PyTorch с нуля.

2. Подготовку данных для разных типов моделей: текстов, изображений, аудио — включая эмбеддинги, аугментации и мультимодальные датасеты.

3. Современные подходы в разработке ИИ-решений: transfer learning, fine-tuning LLM, RAG-системы, детекция и сегментация объектов.

4. Работу с популярной open-source инструментами: ClearML, timm, albumentations, librosa, Hugging Face.

Отличительные черты:

🔸 Программа построена на реальных кейсах: вы не просто повторяете код, а учитесь проектировать архитектуры, как в продакшене.
🔸 Вы получаете не абстрактные знания, а инструменты, которые применяют в популярных технологических компаниях — от стартапов до Сбера и Ozon.
🔸 Даже если вы пришли из смежной сферы (например, как дизайнер или аналитик), курс даёт чёткую дорожную карту для перехода в Deep Learning.

7. Бруноям — «Работа с нейросетями»

Официальный портал: brunoyam.com

• Длительность: 2 месяца, 85% практики, 15% теории.

• Формат: онлайн, гибкий график, обучение из любой точки мира.

• Уровень: старт с нуля — подходит даже тем, кто ни разу не использовал ИИ.

• Трудоустройство: каждый студент может обратиться за помощью к экспертам из карьерного центра Бруноям.

• Стоимость: от 1 658 ₽/мес в рассрочку на 12 месяцев или 19 900 ₽ со скидкой 40%.

• Документ: сертификат, подтверждающий навыки работы с ИИ, который усилит ваше резюме.

Вы разберете:

1. Генерацию текстов и кода с помощью ChatGPT.

2. Автоматизацию рутины: от анализа данных до подготовки отчётов и визуализаций.

3. Работу с видео через Runway — для сторителлинга, рекламы и образовательного контента.

4. Написание эффективных промптов — от простых запросов до сложных цепочек для решения бизнес-задач.

Какие плюсы:

🔸 Вы не просто проходите курс — вы начинаете сами вести себя к новому уровню профессионализма, где ИИ становится частью ежедневного флоу.
🔸 Преподаватели — практики из маркетинга, дизайна, программирование и управления — показывают, как применять ИИ в реальных кейсах.
🔸 Студенты после окончания научаться не просто запускать нейросети, а настраивать их под свои задачи — будь то генерация контента, анализ или автоматизация.
🔸 Курс помогает становиться более востребованным специалистом — даже без смены профессии: вы ускоряете работу, повышаете качество и берёте больше ответственности.

8. OTUS — «AI для разработчиков: автоматизация рутины и ускорение разработки»

Официальный сайт: otus.ru

• Длительность: 2 месяца (2 вебинара в неделю по 2 академических часа).

• Формат: онлайн в прямом эфире, записи и материалы доступны навсегда, поддержка в Telegram-чате и при проверке домашних заданий.

• Уровень: для разработчиков, DevOps-инженеров и тимлидов с опытом работы в IDE (например, VS Code) и знанием хотя бы одного языка программирования.

• Трудоустройство: выпускники усиливают своё резюме практическим проектом, участвуют в карьерных мероприятиях OTUS и получают приглашения от партнёров.

• Стоимость: 90 000 ₽ (возможна рассрочка), доступен налоговый вычет до 13%.

• Документ: сертификат о прохождении курса и удостоверение о повышении квалификации (при наличии диплома о профобразовании).

Освоите:

1. Интеграцию AI-ассистентов (GitHub Copilot, Cody, Tabnine) в повседневную разработку для генерации кода, тестов и документации.

2. Использование локальных моделей и нейросети для работы с приватным кодом без передачи данных в облако.

3. Применение нейронных систем для проектирования API, архитектурных решений и генерации boilerplate-кода.

4. Настройку алгоритмов автоматического рефакторинга, поиска уязвимостей и устранения багов с помощью ИИ.

Среди плюсов:

🔸 Все алгоритмы демонстрируются на живых примерах: как ускорить онбординг нового разработчика, автоматизировать ревью или сгенерировать OpenAPI-спецификацию за минуту.
🔸 Преподаватели — практики из индустрии — показывают, как нейронный подход меняет не только написание кода, но и процессы CI/CD, мониторинг и управление инфраструктурой.
🔸 Финальный проект — решение реальной боли вашей команды: автоматизация рутинных задач, кастомный AI-ассистент или безопасный локальный код-генератор.

9. karpov.courses × МФТИ — «Нейросети для работы»

Сайт проекта: karpov.courses

• Длительность: 3 месяца.

• Формат: онлайн в синхронном режиме с записью, практико-ориентированный подход.

• Уровень: подходит как новичкам, так и опытным специалистам — программирование не требуется для старта.

• Трудоустройство: не предусмотрено.

• Стоимость: от 50 000 ₽ за модуль, полный курс — 105 000 ₽ доступна рассрочка.

• Документ: удостоверение о повышении квалификации установленного образца от МФТИ и сертификат karpov.courses.

Разберете:

1. Создание Telegram-ботов с памятью, RAG и подключением к базам знаний — без глубокого программирования, через API и готовые шаблоны.

2. Автоматизацию бизнес-процессов на no-code платформах (Make, n8n): от сбора данных до уведомлений в мессенджерах и обновления CRM.

3. Проектирование AI-агентов, которые самостоятельно выполняют задание: анализируют метрики, генерируют отчёты, скринят резюме, запускают workflow по расписанию.

4. Основы безопасной работы с ИИ: выбор моделей, защита данных, этика и понимание ограничений алгоритмов.

Почему это важно для IT и разработки:

🔸 Даже если вы не пишете код, курс даёт понимание, как ИИ ускоряет разработку: от генерации SQL и документации до автоматизации тестирования и онбординга.
🔸 Вы научитесь ставить чёткие задания нейросетям — как технические, так и бизнес-ориентированные — и оценивать качество их выполнения.
🔸 Навыки из курса начинают помогать не только экономить время, но и участвовать в проектировании ИИ-решений — даже без глубокого бэкграунда в программировании.

10. Merion Academy — «Курс по нейросетям и машинному обучению для начинающих»

Официальный сайт: wiki.merionet.ru

• Длительность: 4 месяца.

• Формат: онлайн, самостоятельное прохождение с возможностью задавать вопросы куратору и общаться в закрытом чате студентов.

• Уровень: старт с нуля — подходит новичкам, студентам и тем, кто хочет понять, как устроены нейросети без глубокого бэкграунда в математике.

• Трудоустройство: курс даёт фундамент для карьеры в Data Science и AI; выпускники получают сертификат, усиливающий резюме.

• Стоимость: от 1 391 ₽/мес в рассрочку на 12 месяцев или 16 690 ₽ единовременно; действует скидка до 40%.

• Документ: сертификат Академии или удостоверение о повышении квалификации (на тарифе с наставником).

Освоите:

1. Работу с Keras и TensorFlow: создание, обучение и оптимизация моделей для распознавания изображений и обработки последовательностей.

2. Свёрточные (CNN) и рекуррентные (RNN) архитектуры — ключевые инструменты для компьютерного зрения и NLP.

3. Использование больших языковых моделей (LLM), как в ChatGPT, для анализа текстов и генерации решений.

4. Финальный проект: вы создадите и натренируете собственную модель для распознавания изображений — готовый кейс для портфолио.

Преимущества:

🔸 Курс построен не на заучивании, а на понимании: вы не просто вызываете функции, а видите, как устроены алгоритмы изнутри — это основа для роста как программиста в AI.
🔸 Автор и преподаватель — Сергей Егоров, действующий IT-тренер с 15-летним опытом, — не просто рассказывает, а учит думать, как инженер.
🔸 Программа сочетает строгую логику и творчество: вы экспериментируете с архитектурами, подбираете гиперпараметры, тестируете идеи — как в реальной исследовательской работе.
🔸 Даже если вы не планируете становиться data scientist’ом, навыки из курса помогут обучать собственные модели для задач маркетинга, аналитики или автоматизации.

Как мы составляли этот рейтинг

Мы собрали и проверили, насколько курсы действительно готовят к работе с искусственным интеллектом в 2025 году. Каждую программу анализировали по трём критериям: глубина практического опыта, актуальность технологий и реальная поддержка студентов на пути от нуля до результата.

В работу включились как действующие программисты, так и специалисты по машинному обучению. Мы лично прошли вводные модули, изучили программы, поговорили с выпускниками и проверили, насколько честно школы заявляют о трудоустройстве, уровне сложности и реальных навыках, которые даёт обучение.

Особое внимание уделили балансу между теорией и практикой. Сегодня недостаточно просто «пощёлкать нейросети» — важно понимать, как устроены процессы по нейронным сетям, как их обучать, оценивать и интегрировать в рабочие процессы. Поэтому в рейтинг вошли только те курсы, где студенты не просто используют ИИ как чёрный ящик, а учатся думать как инженеры: задавать правильные вопросы, проектировать архитектуры и нести ответственность за результат.

Мы отсеяли всё, что даёт иллюзию знаний, и оставили только то, что действительно помогает войти в профессию, где искусственный интеллект — не модное слово, а рабочий инструмент.

5 бесплатных курсов для начинающих разработчиков и программистов по работе с нейросетями

1) «Как научить нейросеть видеть: быстрый старт в компьютерное зрение» — Skillbox — бесплатный интенсив в записи, где за 3 урока вы познакомитесь с основами Python и машинного обучения, поработаете с тремя реальными нейросетями (ResNet50, YOLOv5, Mask R-CNN) и научитесь распознавать объекты, выделять контуры и находить лица на изображениях. Курс подойдёт новичкам, кто выбирает путь в Data Science, и всем, кто хочет понять, как устроено компьютерное зрение — без воды, с практикой и под руководством дата-сайентиста из Сбера.

2) «Нейросети для работы: пошаговый план применения» — Нетология — бесплатный курс для тех, кто хочет освоить понимание нейронных сетей глубже в повседневных задачах. За 1–2 часа вы узнаете, как автоматизировать рутину — от написания писем и отчётов до генерации кода и контента, и сэкономить 2–3 часа в день. Пройдёте путь от базовых понятий до составления эффективных промптов, познакомитесь с популярными инструментами и получите гайд с готовыми шаблонами запросов. Обучение в записи, без дедлайнов, с доступом навсегда.

3) «Путь в ИТ: Практикум» — GeekBrains — бесплатный двухдневный онлайн-интенсив для тех, кто хочет сделать быстрый старт в программировании. Вы освоите актуальный навык: напишете первый код на Python под руководством опытного разработчика и научитесь использовать нейросети для решения реальных задач — от генерации идей до автоматизации рутины. Ведут практикум Игорь Зуриев и Денис Макарцев — практикующие IT-специалисты.

4) «Нейросеть Алиса для начинающих» — Яндекс Практикум — бесплатный курс для всех, кто хочет начать использовать ИИ в работе. За 2 часа вы научитесь составлять эффективные запросы, генерировать тексты и графику, анализировать данные и автоматизировать рутину — в маркетинге, управлении, аналитике и программировании. Программу создали специалисты Яндекса, разработчики самой Алисы, поэтому вы узнаете не только возможности, но и реальные ограничения нейросетей.

5) «Основы ИИ» — Хекслет — бесплатный вводный курс для всех, кто хочет понять, как работает современная сеть интеллектуальных инструментов. За 2–4 часа вы разберётесь, как устроены большие языковые модели, научитесь писать эффективные промпты, анализировать код и данные с помощью ИИ, проводить deep research и взаимодействовать с агентами. Курс подойдёт разработчикам, аналитикам, маркетологам и другим IT-специалистам.

Реальные отзывы учеников о курсах и школах

1) Академия Eduson. Положительный отзыв об обучении в этой школе. Ученик отмечает качественную обратную связь и структурированность знаний.

2) Skillbox. Пользователь пишет в положительном ключе о курсе по нейросетям, связанный с программированием. Ученик отмечает качество методического материала на программе и в целом всем доволен.

3) Нетология. Ученик отмечает, что жизнь в целом стала легче с освоением нейросетей, негативных сторон не отмечает.

4) GeekBrains. Пользователь проходил обучение на факультете искусственного интеллекта. Среди плюсов было отмечено, что некоторые модули оказались применимы к практике. Но ученика расстроило то, что основные принципы предметов представлены в сложной форме для восприятия.

Часто задаваемые вопросы: курсы по нейросетям для разработчиков в 2025 году

Если вы программист, инженер или технический специалист и ищете обучение по нейросетям для разработчиков — вы в правильном месте. Мы собрали самые частые вопросы, которые задают при поиске таких программ.

1. Существуют ли курсы по нейросетям именно для разработчиков?

Да. В 2025 году такие программы есть у Яндекс Практикума, OTUS, GeekBrains и Нетологии. Они фокусируются не на общем использовании ИИ, а на его интеграции в код, CI/CD, тестирование, документацию и архитектурные решения.

2. Нужно ли быть data scientist’ом, чтобы проходить курсы по нейросетям для разработчиков?

Нет. Эти курсы созданы именно для программистов. Вы не обучаете модели с нуля, а учитесь использовать готовые нейронные сети и LLM через API, автокомплитеры, агенты и no-code инструменты — чтобы ускорить свою работу.

3. Какие навыки я получу на курсе по ИИ для разработчиков?

Вы научитесь: генерировать и рефакторить код с помощью Copilot и аналогов, автоматизировать тестирование, писать документацию, настраивать RAG-системы, создавать Telegram-ботов с памятью и внедрять ИИ в рабочие процессы без утечек данных.

4. Требуется ли глубокое знание математики?

Нет. Курсы для разработчиков делают ставку на практику, а не на теорию машинного обучения. Достаточно понимать, как работают API, Git и базовые концепции ПО. Математика нужна только в продвинутых программах по deep learning.

5. Какие инструменты изучают на таких курсах?

GitHub Copilot, Cody, ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, LangChain, LlamaIndex, n8n, Make, LM Studio, а также интеграция ИИ в VS Code, Docker, GitHub Actions и внутренние системы компании.

6. Поможет ли курс с трудоустройством?

Да — но не как профессия «с нуля», а как повышение квалификации. Вы станете более ценным специалистом: сможете брать больше задач, участвовать в ИИ-проектах и претендовать на повышение. Многие школы дают доступ к вакансиям от партнёров и помогают адаптировать резюме под новые компетенции.

7. Сколько стоит обучение по нейросетям для разработчиков?

От 15 000 ₽ за краткосрочный интенсив до 90 000–100 000 ₽ за углублённую программу. Почти все курсы предлагают рассрочку без процентов и налоговый вычет 13%.

8. Можно ли совмещать обучение с работой?

Да. Формат — онлайн, занятия 1–2 раза в неделю, записи доступны всегда. Практика строится вокруг реальных задач, которые можно применить сразу на текущем проекте.

9. Чему учат в модуле по безопасности ИИ?

Как не отправлять приватный код в облако, как работать с локальными моделями, как настраивать приватные RAG-системы и избегать утечек данных. Это критически важный блок для любого программиста в 2025 году.

10. Почему стоит выбрать именно курс для разработчиков, а не общий по ИИ?

Потому что общий курс даст поверхностные навыки. А обучение по нейросетям для разработчиков учит внедрять искусственный интеллект в инфраструктуру, автоматизировать рутину и писать код быстрее — то есть решать реальные инженерные задачи, а не просто «общаться с чат-ботом».

Заключение: почему курсы по нейросетям для разработчиков — must-have в 2025 году

В 2025 году искусственный интеллект перестал быть опцией — он стал неотъемлемой частью повседневной работы программиста. Те, кто умеет грамотно интегрировать нейронные сети в разработку, тратят на 40–60% меньше времени на рутину, быстрее проходят собеседования и получают оферы с более высокой зарплатой.

Правильно подобранное обучение по нейросетям для разработчиков даёт не просто модные навыки, а реальное конкурентное преимущество: вы ускоряете код-ревью, автоматизируете тестирование, генерируете документацию и участвуете в ИИ-проектах — даже без бэкграунда в data science.

Если вы ищете актуальные, практико-ориентированные и проверенные программы — этот рейтинг создан именно для вас. Мы отобрали только те курсы, которые действительно учат работать с ИИ как профессионал, а не как пользователь. Начните обучение сегодня — и уже завтра ваш код, ваша продуктивность и ваше резюме будут на новом уровне.

Ссылки на ресурсы партнёров, размещённые в настоящем материале, актуальны по состоянию на 11.10.2025 год.

В роли тестировщика важно не только знать теорию, но и уметь применять навыки на реальных проектах. В нашей статье мы сделали необычную подборку: от комплексных курсов, где вы получаете полную профессию, до небольших бесплатных тренингов, которые помогут освоить ключевые инструменты и методики. Такой подход позволит выбрать обучение под ваши цели и уровень подготовки, не теряя времени на лишнее.

Содержание:

• Лучшие курсы для тестировщиков в 2025 году (краткий ТОП из 5).

• Для кого подойдут представленные курсы.

• Основной рейтинг курсов по QA-тестированию (10 программ).

• Из чего складывался наш рейтинг.

• Бесплатные курсы по тестированию с нуля (5 актуальных).

• Реальные отзывы учеников (проверенные).

• Ответы на самые частые вопросы.

ТОП-5 лучших курсов по тестированию для начинающих в 2025 году

1. «Инженер по тестированию: расширенный курс» — Нетология — 14 месяцев. Освоите ручное и автоматизированное тестирование, Python/Java, Selenium, Postman, JMeter, Git, Docker, SQL, Burp Suite. 20 проектов, кейсы от партнёров, поддержка от VK и Т-Банка. Программа трудоустройства или возврат денег. От 3 816 ₽/мес., скидка 40%, налоговый вычет 13%.

2. «Ручное тестирование (Manual QA)» — Skillbox — длительность курса 4 месяца. Освойте профессию без программирования: тестирование веб- и мобильных приложений, API, UI/UX, работа с Postman, DevTools, YouTrack. Включены 7 реальных проектов для портфолио, поддержка куратора — опытного тестировщика, помощь в трудоустройстве или возврат денег.

3. «Тестировщик ПО с нуля» — Skypro — длительность 12 месяцев. Освоите ручное и автоматизированное тестирование, работу с Postman, SQL, Git, Python, Selenium, DevTools, Jira. Включены 2 дипломных проекта (ручное и автоматизированное тестирование), практика с наставником, помощь в трудоустройстве или возврат денег. От 5 972 ₽/мес., скидка 45%.

4. «Автоматизированное тестирование на Python» — Академия Eduson — длительность курса 6 месяцев. Освоите Selenium WebDriver/Grid/IDE, PyTest, Playwright, Requests, Allure, Jenkins, Git, SQL. Включены 10 проектов для портфолио, стажировка в IMPET SPACE, поддержка экспертов из Kaspersky, Сбера, X5. Есть помощь в трудоустройстве или возврат денег. От 3 541 ₽/мес., скидка 60%, налоговый вычет 13%.

5. «Профессия тестировщик» — SkillFactory — длительность курса от 4 месяцев. Освоите ручное и автоматизированное тестирование, работу с Postman, SQL, Python, Pytest, Selenium. Включены 4+ проекта для портфолио, задачи от Ростелеком, «Детского мира», Excursium, помощь в трудоустройстве или возврат денег. От 2 383 ₽/мес., скидка до 55%.

Кому подходят такие курсы

Эти программы созданы для тех, кто хочет освоить востребованную IT-профессию без технического бэкграунда и начать карьеру с нуля. Они идеально подойдут:

• Новичкам в IT, которые ищут стабильную и понятную сферу для старта. Вы не просто узнаете теорию — вы сразу применяете знания на практике, как настоящий инженер по тестированию.

• Специалистам из смежных областей (аналитикам, поддержке, менеджерам проектов), желающим расширить компетенции и перейти в QA.

• Тем, кто устал от нестабильности и хочет работать в профессии с чёткими задачами, удалёнкой и ростом зарплаты по мере развития навыков.

• Людям, которым важно видеть результат — в таких программах нет «воды», только реальные кейсы, обратная связь и портфолио. Особенно ценны курсы тестировщика с практическими заданиями, где каждое упражнение имитирует задачу из реальной работы.

Если вы внимательны, любите разбираться в деталях и хотите, чтобы ваша работа напрямую влияла на качество продуктов — вам сюда.

Рейтинг 10 онлайн-курсов по QA-тестированию 2025: для начинающих с нуля с гарантией трудоустройства и без

В 2025 году стать тестировщиком с нуля проще, чем кажется — даже без технического бэкграунда. Мы собрали 10 лучших онлайн-курсов по QA-тестированию, где дают не только навыки ручного и автоматизированного тестирования, но и гарантию трудоустройства или возврат денег.

1. Нетология — «Инженер по тестированию: расширенный курс»

Сайт школы: netology.ru

• Длительность: 14 месяцев (обновлено осенью 2025 года).

• Формат: обучение тестированию онлайн — вебинары, видеолекции, практические задания, личный кабинет.

• Уровень: с нуля.

• Карьера: помощь в трудоустройстве — резюме, собеседования, практика у партнёров.

• Стоимость: от 3 816 ₽/мес. на 36 месяцев или 130 500 ₽ при единовременной оплате (с учётом скидки 40%).

• Документ: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.

Освоите:

1. Ручное и автоматизированное тестирование веб- и мобильных приложений.

2. Написание автотестов на Python или Java с использованием Selenium, Playwright, Cypress, Appium.

3. Тестирование API через Postman, валидацию ответов и интеграцию в CI/CD.

4. Нагрузочное тестирование с JMeter и базовое тестирование безопасности с OWASP ZAP, Burp Suite.

5. Работу с Git, Docker, SQL, DevTools, а также применение ИИ для ускорения рутины: генерация кода, анализ логов, написание промптов.

Особенности курса:
🔸 20 крупных проектов для портфолио — включая командную работу как в реальной IT-команде.
🔸 Кейсы от партнёров: Dragons, OneTwoTrip, GOD, «Глобус ИТ».
🔸 Поддержка от действующих тестировщиков из VK, Т-Банка, QIWI — включая 13 сессий «вопрос-ответ».
🔸 Тренажёр для кода: пишите и запускайте автотесты прямо в браузере.
🔸 Бонус: 4 блока по нейросетям — уже используются в 43% компаний для повышения эффективности тест-процессов.

2. Skillbox — «Ручное тестирование (Manual QA)»

Сайт школы: skillbox.ru

• Длительность: 4 месяца.

• Формат: онлайн, вебинары, видеолекции, практические задания, личный кабинет.

• Уровень: с нуля.

• Карьера: помощь в трудоустройстве — резюме, собеседования, программа «работа или возврат денег».

• Стоимость: от 7 161 ₽/мес. в рассрочку на 12 месяцев или 85 932 ₽ при полной оплате.

• Документ: сертификат установленного образца.

Вы научитесь:

1. Тестировать веб- и мобильные приложения вручную.

2. Работать с Postman, DevTools, YouTrack, Charles, Browserling.

3. Проверять API, клиент-серверное взаимодействие, аналитику.

4. Составлять тест-кейсы, чек-листы, баг-репорты и другую документацию, уделяя внимание деталям каждого теста.

5. Применять техники тест-дизайна и участвовать в Agile-процессах.

Преимущества:
🔸 7 проектов в портфолио — от мобильных приложений до онлайн-магазинов.
🔸 Поддержка от опытных тестировщиков из Ozon, X5, Сбера и VK.
🔸 Практика на реальных кейсах без необходимости знать код.
🔸 Этот онлайн курс тестировщика с нуля даёт профессию за 4 месяца.
🔸 Все материалы — навсегда, с возможностью пересмотра и повторной сдачи.

3. Skypro — «Тестировщик ПО с нуля»

Сайт школы: sky.pro

• Длительность: 12 месяцев.

• Формат: онлайн, вебинары, видеолекции, практические задания, личный кабинет, наставничество.

• Уровень: для начинающих с нуля.

• Поддержка при трудоустройстве: помощь в составлении резюме и портфолио, подготовка к собеседованиям, программа «работа или возврат денег».

• Цена: от 5 972 ₽/мес. в рассрочку на 36 месяцев или от 215 000 ₽ при единовременной оплате (с учётом скидки 45%).

• Документ: диплом о профессиональной переподготовке по гослицензии.

Освоите:

1. Ручное тестирование веб- и мобильных приложений, включая UI/UX, функциональность и нефункциональные требования.

2. Работу с Postman, Chrome DevTools, Jira, Test IT, SQL, Git.

3. Тестирование API, клиент-серверных взаимодействий, баз данных.

4. Написание качественной тестовой документации — чек-листов, тест-кейсов, баг-репортов — с фокусом на детали каждого из тестов.

5. Основы автоматизации на Python: Pytest, Selenium, Allure, requests, работа с фреймворками.

Особенности курса:
🔸 Два полноценных дипломных проекта в портфолио — по ручному и автоматизированному тестированию.
🔸 Курс даёт всё, что нужно тестировщикам на старте карьеры — от основ тест-дизайна до автоматизации.
🔸 Программа построена как обучение QA с проектами — вы решаете реальные задачи, а не просто смотрите лекции.
🔸 Подходит даже тем, кто никогда не писал код — все темы разбираются с нуля.
🔸 Выпускники устраиваются в Ланит, Skyeng, Яндекс и другие компании; средняя зарплата — 75 000 ₽.

4. Академия Eduson — «Автоматизированное тестирование на Python»

Сайт школы: eduson.academy

• Длительность: 6 месяцев.

• Формат: онлайн, видеолекции, интерактивные уроки, песочницы Python и SQL, тренажёры, дипломный проект, стажировка.

• Уровень: для начинающих и junior-тестировщиков.

• Карьера: помощь в трудоустройстве — резюме, собеседования, рассылка в компании-партнёры, программа «работа или возврат денег». Вы получите всё, чтобы начать карьеру тестировщиком.

• Стоимость: от 3 541 ₽/мес. в рассрочку на 24 месяца или 84 984 ₽ при единовременной оплате (с учётом скидки 60%).

• Документ: удостоверение о повышении квалификации + диплом Академии Eduson, подтверждённый «Сколково».

Вас научат:

1. Писать автотесты на Python с использованием PyTest, Selenium WebDriver, Playwright и Requests.

2. Настраивать параллельный запуск тестов через Selenium Grid и облачные сервисы.

3. Тестировать API, валидировать ответы, работать с аутентификацией и тестовыми данными.

4. Генерировать профессиональные отчёты с помощью Allure Report.

5. Интегрировать тесты в CI/CD-процессы через Jenkins и GitLab CI.

Преимущества:
🔸 10 реальных проектов в портфолио — от UI- и API-тестов до дипломной работы.
🔸 Стажировка в IMPET SPACE — вы получите опыт работы в кросс-функциональной команде уже во время обучения.
🔸 Преподаватели и менторы — эксперты из Kaspersky, Сбера, X5, Рамблера.
🔸 Бессрочный доступ к материалам и регулярные обновления программы.
🔸 Этот курс тестировщика с трудоустройством даёт не только навыки, но и реальные шансы устроиться QA-инженером.

5. SkillFactory — «Профессия тестировщик»

Сайт школы: skillfactory.ru

• Длительность: от 4 месяцев (ручное тестирование) до 9 месяцев (с автоматизацией).

• Формат: онлайн, видеолекции, интерактивные тренажёры, домашние задания, проекты, менторская поддержка.

• Уровень: с нуля, без опыта в IT.

• Поддержка при трудоустройстве: помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям, рассылка в компании-партнёры, гарантия «работа или возврат денег».

• Цена: от 2 383 ₽/мес. в рассрочку на 36 месяцев или от 77 220 ₽ при единовременной оплате (с учётом скидки до 55%).

• Документ: диплом о профессиональной переподготовке по гослицензии + сертификат.

Освоите:

1. Ручное тестирование веб- и мобильных приложений: UI/UX, функциональность, логика, кросс-платформенность.

2. Работу с Postman, SQL, Chrome DevTools, баг-трекинговыми системами.

3. Основы автоматизации на Python: Pytest, Selenium, написание автотестов и интеграция в CI/CD.

4. Составление тест-планов, чек-листов, тест-кейсов и баг-репортов — всё, что нужно начинающему тестировщику.

5. Тестирование API, баз данных, мобильных приложений и реальных бизнес-кейсов от партнёров.

Особенности курса:
🔸 Реальные проекты с Ростелеком, «Детским миром», Excursium — сразу в портфолио.
🔸 Гибкий выбор траектории: только ручное тестирование или с углублением в автоматизацию.
🔸 Это полноценное обучение тестированию программного обеспечения — от теории до дипломного проекта.
🔸 Поддержка от менторов — действующих QA-инженеров из X5, KODE, «ЛитРес».
🔸 Всё обучение проходит на единой платформе с бессрочным доступом к материалам.

6. ProductStar — «Автотесты на Java»

Сайт школы: productstar.ru

• Длительность: 1 месяц.

• Формат: обучение автоматизации тестирования онлайн — видеолекции, практические задания, менторская поддержка, сообщество.

• Уровень: для Java-разработчиков и тестировщиков с базовыми знаниями Java.

• Трудоустройство: проект в портфолио, возможность усилить резюме для позиций QA Automation Engineer.

• Стоимость: 19 900 ₽ (скидка 50% от 39 800 ₽), или 4 975 ₽ × 4 платежа. Гарантия возврата средств, если курс не подойдёт.

• Документ: сертификат о прохождении курса.

Вас научат:

1. Писать юнит-тесты с JUnit и TestNG.

2. Использовать Mockito для мокинга и изоляции компонентов.

3. Тестировать REST API с помощью REST Assured.

4. Создавать BDD-сценарии с Cucumber-JVM и JBehave.

5. Настраивать интеграционные и нагрузочные тесты с JMeter, а также разворачивать структуру автотестов для командной работы.

Особенности курса:
🔸 Курс подходит тем, кто хочет укрепить профессию QA-инженера или Java-разработчика за счёт глубоких навыков тестирования.
🔸 Это не бесплатный вебинар, а насыщенная программа с реальными задачами и проверкой кода менторами.
🔸 Идеален для тех, кто готов начинать или углублять автоматизацию — даже если вы уже пишете код, но хотите систематизировать подход к тестированию.
🔸 Преподаватели — эксперты из Apple, Сбера, BigCommerce и других компаний.
🔸 Всё обучение проходит на современной платформе с бессрочным доступом и поддержкой сообщества.

7. Академия ТОП — «Bootcamp – Тестирование ПО»

Сайт школы: online.top-academy.ru

• Длительность: 3 месяца (интенсивный формат).

• Формат: онлайн или очно в филиале, 5 дней в неделю по 6 академических часов, практические задания, проекты, менторская поддержка.

• Уровень: с нуля, от 14 лет.

• Трудоустройство: помощь в поиске работы во время обучения, подготовка к собеседованиям, рекомендации от преподавателей.

• Цена: от 4 560 ₽/мес. в рассрочку, бессрочный доступ к материалам, гарантия поддержки до трудоустройства.

• Документ: диплом государственного образца по окончании.

Освоите:

1. Ручное и автоматизированное тестирование веб-, мобильных и десктопных приложений.

2. Работу с Selenium, SQL, баг-трекерами, системами контроля версий (Git).

3. Создание тест-планов, чек-листов, баг-репортов и проведение регрессионного тестирования.

4. Написание SQL-запросов, нормализацию баз данных, работу с Hibernate.

5. Подготовку к интервью на позицию Junior QA-инженера и сбор портфолио из реальных проектов.

Преимущества:
🔸 Интенсивная программа — профессия за 3 месяца вместо года.
🔸 Идеальный вариант, чтобы начинать карьеру в IT без опыта — всё объясняют с нуля.
🔸 Это хороший выбор для тех, кто готов к высокой нагрузке и хочет быстро выйти на рынок труда.
🔸 Преподаватели — действующие QA-инженеры с опытом в реальных проектах.
🔸 Возможность учиться онлайн из любой точки мира или очно в одном из 500+ филиалов.

8. GeekBrains — «Тестировщик c AI»

Сайт школы: gb.ru

• Длительность: от 6 до 9 месяцев (в зависимости от выбранной траектории).

• Формат: онлайн, видеолекции, интерактивные задания, проекты, менторская поддержка, карьерные консультации.

• Уровень: с нуля, без опыта в IT.

• Поддержка при трудоустройстве: помощь в составлении резюме, пробные собеседования, рассылка в компании-партнёры, гарантия «работа или возврат денег».

• Стоимость: от 5 001 ₽/мес. в рассрочку на 36 месяцев (скидка до 50%), налоговый вычет 13%.

• Документ: удостоверение о повышении квалификации по гослицензии.

Освоите:

1. Ручное тестирование веб- и мобильных приложений, включая UI/UX, функциональность и логику.

2. Работу с Postman, Chrome DevTools, Jira, Git, SQL, Figma.

3. Основы автоматизации на Python, Java или JavaScript (на выбор): Selenium, JUnit, автотесты для API и UI.

4. Тестирование игр на Unity и баз данных через SQL.

5. Применение нейросетей для ускорения рутины: генерация кода, анализ логов, написание промптов.

Особенности курса:
🔸 Это хороший старт для тех, кто хочет войти в IT без технического бэкграунда.
🔸 Программа создана совместно с Skillbox — вы получаете доступ к лучшим практикам двух ТОП-школ.
🔸 Курс позиционируется как профессия тестировщик с гарантией работы — если не найдёте проект или офер, вернут деньги.
🔸 Гибкая программа с выбором языка автоматизации, специализации (веб, мобильные, игры) и бонусными курсами по AI и SQL.
🔸 9+ проектов в портфолио, включая кейсы от VK и реальные тестовые задания от работодателей.

9. Международная школа профессий — «Онлайн-курсы ручного тестирования»

Сайт школы: online.videoforme.ru

• Длительность: 6 недель (интенсивный формат, можно пройти за год при гибком графике).

• Формат: онлайн, 2 вебинара в неделю по 1.5 часа, практические задания, доступ к материалам 3 месяца.

• Уровень: с нуля, без знания программирования.

• Трудоустройство: помощь в составлении резюме, рекомендации по фрилансу, поддержка наставников при поиске первой работы.

• Стоимость: 26 700 ₽ при единовременной оплате (скидка 40%) или 4 500 ₽/мес. в рассрочку. Налоговый вычет 13%, оплата маткапиталом.

• Документ: персональный сертификат по гослицензии.

Освоите:

1. Основы ручной проверки веб- и мобильных приложений: UI/UX, функциональность, логика.

2. Работу с чек-листами, тест-кейсами, баг-репортами и системами трекинга ошибок.

3. Тестирование API через Postman и анализ трафика в Charles.

4. Базовые навыки работы с SQL, Android Studio, консолью и BASH для поддержки тестового процесса.

5. Понимание, как устроен программный продукт, и как тестировщик взаимодействует с разработчиками.

Особенности курса:
🔸 Это одни из лучших курсов ручного тестирования с нуля — без кода, с живыми наставниками и реальной практикой.
🔸 Подходит даже тем, кто никогда не работал в IT — всё объясняется с основ.
🔸 Можно совмещать с работой и проходить в удобном темпе — старт в любой день.
🔸 После курса вы готовы брать заказы на фрилансе или устраиваться на позицию Junior QA.
🔸 Обучение проводят практикующие специалисты с опытом в реальных проектах.

10. Яндекс Практикум — «Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора»

Сайт школы: practicum.yandex.ru

• Длительность: 9 месяцев (5 месяцев — ручное тестирование, 4 месяца — автоматизация).

• Формат: онлайн, вебинары, интерактивные задания, проекты, менторская поддержка, карьерный трек.

• Уровень: с нуля, без опыта и технического бэкграунда.

• Поддержка при трудоустройстве: помощь в составлении резюме, пробные собеседования, рассылка в компании, сопровождение до первого оффера.

• Цена: от 6 368 ₽/мес. на 36 месяцев или 156 000 ₽ при единовременной оплате (с учётом скидок). Налоговый вычет до 19 500 ₽, возврат за неиспользованную часть.

• Документ: диплом о профессиональной переподготовке по гослицензии.

Освоите:

1. Ручное тестирование веб- и мобильных приложений, API, баз данных.

2. Работу с Postman, Charles, DevTools, SQL, Git, Android Studio.

3. Автоматизацию на Python или Java: Pytest/Selenium или JUnit/Selenide/REST Assured.

4. Интеграцию тестов в CI/CD через Jenkins, генерацию отчётов в Allure.

5. Применение нейросетей для анализа логов, генерации кода и ускорения рутины.

Особенности курса:
🔸 Вы поймёте, будет ли подходить вам эта профессия уже в первый месяц обучения.
🔸 Это полноценный курс QA по автоматизации с практикой — 10+ проектов, включая итоговый по автоматизированному тестированию.
🔸 Обеспечение качества — основа вашей будущей работы, и вы освоите её от анализа требований до релиза.
🔸 Преподаватели — инженеры из Яндекса, EPAM, Сбера; поддержка — на всех этапах.
🔸 Можно совмещать с работой.

Как мы составляли рейтинг

Мы отобрали курсы, которые действительно будут помогать начинающим осваивать профессию без иллюзий и «воды». В основу вошли: актуальность программы, наличие реальных проектов, качество наставничества и поддержка при трудоустройстве.

Особое внимание уделили курсам по направлению «профессия тестировщик онлайн с нуля» — именно они чаще всего становятся первым шагом в IT для новичков. Мы проверили, насколько программы соответствуют реальным требованиям работодателей к позициям QA engineer и manual tester.

Все курсы тестировались с точки зрения студента: удобство платформы, скорость загрузки материалов, работа с приложением на мобильных устройствах, обратная связь по заданиям.

В рейтинг вошли только те школы, где специалист получает не просто сертификат, а готовые навыки для старта карьеры — от составления чек-листов до написания автотестов.

Бесплатное онлайн обучение тестировщика для новичков

1) «Тестировщик: быстрый старт в IT» — Нетология — бесплатный курс для новичков и IT-специалистов. За 2 дня вы поймёте, подходит ли вам профессия, и получите пошаговый план входа в IT. Узнаете, как находят баги, улучшают продукт и участвуют в разработке без глубоких знаний кода. Пройдёте практику по тестированию веб-формы, научитесь оформлять баг-репорты и разберёте реальные кейсы, с которыми сталкивается тестировщик в работе. Курс подойдёт тем, кто ищет карьеру с нуля, а также аналитикам, разработчикам и другим IT-специалистам, желающим расширить компетенции. Материалы доступны в любое время — без привязки к датам, полностью бесплатно.

2) «Основы мобильного тестирования» — Skillbox — бесплатный вебинар для новичков. За 1 день вы узнаете, чем занимаются тестировщики на реальных проектах, как находить баги в мобильных приложениях и оформлять отчёты. На практике протестируете приложение Яндекса, поработаете с Charles, DevTools и Android Studio/Xcode, а также поймёте, как строятся профессиональные тесты. Подойдёт тем, кто хочет попробовать себя в QA без опыта и решить, стоит ли идти дальше в профессию.

3) «Тестирование: комфортный старт в IT» — SkillFactory — бесплатный мини-курс для новичков. За 3 дня вы решите реальные задачи инженера по тестированию: найдёте баги вручную и с помощью Postman, поработаете с SQL, составите тест-сценарии и получите 3 проекта для портфолио. Курс подойдёт даже тем, кто начинает в ноль — без опыта, технического бэкграунда и знания кода. Включены живые эфиры с экспертами, гайды по резюме и карьере, бессрочный доступ к материалам и специальные скидки на полный курс. Старт — в удобное время.

4) «Тест-драйв ИТ-профессии» — GeekBrains — бесплатный мини-курс для новичков. За 7 дней вы попробуете себя в роли тестировщика, напишете первый тест-кейс и поймёте, подходит ли вам эта сфера. GeekBrains — это школа, где даже без опыта можно начать карьеру в IT. Вы получите доступ к мастер-классам, вводному курсу по профессии и основам программирования. Главное — вы начнёте получать практические навыки уже с первого дня, без оплаты и обязательств.

5) «Демокурс программ по тестированию» — Контур Школа — бесплатный экспресс-курс для всех, кто хочет попробовать себя в QA. За 2 месяца вы познакомитесь с основами ручного и автоматизированного тестирования, оцените формат подачи материала и проверите свой текущий навык. В программе — видеоуроки, лонгриды и итоговый тест, а также возможность понять, насколько вам близка практика реальных тестировщиков. По результатам вы получите электронный сертификат, который можно добавить в резюме. Старт — сразу после записи.

Реальные отзывы на курсы по тестированию

1) Пользователь отмечает удобную и понятную платформу (Скилбокс) с короткими роликами, вежливых сотрудников и полезное вложение в обучение. Среди плюсов — доступная информация, гибкость по времени, круглосуточная поддержка и помощь с резюме и трудоустройством. Минусов не нашла, кроме возможной собственной лени.

2) Студент из Нетологии, курса «Инженер по тестированию» отмечает чётко структурированный материал, профессиональных преподавателей с практическим опытом и качественную обратную связь. Среди минусов — лёгкий недостаток практики.

3) Студентка Яндекс Практикума из Краснодара, ранее работавшая только преподавателем английского, за 3 месяца дошла от нуля до оффера. Отмечает дружескую атмосферу, весёлых наставников, официальный документ об образовании и возможность вернуть деньги при отказе от обучения. Минусы — долгие ожидания ревью и лаги мессенджера Пачка.

4) Автор отмечает широкий выбор курсов GeekBrains не только по программированию и тестированию, но и по смежным направлениям. Плюсы — доступные цены, грамотные преподаватели и хорошая организация обучения. Минусов за первый месяц не обнаружено.

Блок ответов на популярные вопросы

1. Как выбрать подходящий курс по тестированию в 2025 году?

Сначала определите, с чего хотите начать: с ручного тестирования или сразу с автоматизации. Если вы новичок, лучше начать с базового курса по ручному тестированию — это даст фундаментальное знание процессов QA. Хотеть конечно изучить два направления можно, но сложно. Лучше концентрируйтесь на том, что вам нужно углубиться в код, и обратите внимание на курс Selenium для тестировщиков — он научит автоматизировать UI-тесты для веб, а также даст понимание того, что есть мобильный инструментарий.

2. Нужно ли знать программирование, чтобы начать?

Нет. Для ручного тестирования достаточно внимательности, логики и умения работать с документацией. Программирование понадобится позже — если вы решите изучать автоматизацию. И кстати, многие курсы обучают языку (чаще Python или Java) с нуля, параллельно с основами тестирования.

3. Сколько времени нужно, чтобы выйти на первую работу?

Уже через 3–4 месяца активного обучения новичок может претендовать на позицию Junior. Главное — не просто смотреть лекции, а выполнять задания, использовать реальные инструменты (Postman, Charles, Jira) и собирать проекты. Работодатели ценят практику больше, чем теорию.

4. Что делать, если я не уверен, подходит ли мне профессия?

Пройдите бесплатный мини-курс или вводный модуль — большинство школ дают такой доступ. Это поможет понять, готовы ли вы изучать технические детали, составлять баг-репорты и работать в команде. Не бойтесь пробовать: QA — одна из самых доступных IT-профессий для старта.

5. Какие инструменты точно стоит освоить в 2025 году?

Обязательно освойте Postman (для API), Chrome DevTools, SQL и систему трекинга багов (например, Jira). Также полезно уметь работать с мобильными эмуляторами и понимать основы CI/CD. Выбирайте курсы, где последний инструмент используется в реальных заданиях, а не только упоминаются в программе.

6. Стоит ли брать курс, где много теории?

Только если она подкреплена практикой. Чистая теория без заданий и проектов не даст навыков для работы. К тому же, важно выбирать программы с поддержкой наставников и возможностью собрать портфолио.

7. Насколько важен практический опыт на курсе?

Критически. Ищите программы с реальными кейсами — практический подход ускоряет трудоустройство в разы.

8. Нужно ли изучать нагрузочное тестирование новичку?

Не сразу. Но если курс включает обучение нагрузочному тестированию — это плюс для роста до middle-уровня.

9. Правда ли, что крупные компании берут тестировщиков без опыта?

Да, если компания запускают стажировки и программы для джунов — особенно если у вас есть хотя бы портфолио.

10. Сложно ли становиться тестировщиком с нуля?

Нет. Главное — системность и регулярность. Уже через несколько месяцев можно становиться полноценным участником QA-процесса.

11. Стоит ли проходить курс по тестированию API?

Да, особенно если планируете работать в веб- или backend-проектах. Курс по тестированию API даёт навыки, которые ценят даже на позиции junior.

12. Можно ли научиться тестированию за пару недель?

Нет. Чтобы научаться по-настоящему, нужно минимум 3–4 месяца регулярной практики — иначе останетесь на уровне поверхностных знаний.

13. Насколько важен ментор с реальным опытом?

Очень важен. Только опытный специалист покажет, как тестировать не по учебнику, а как это делается в реальных проектах.

14. Что делать, если не получается вести документацию?

Это нормально в начале. Со временем вы научитесь вести чек-листы, баг-репорты и тест-планы — главное — практиковаться на каждом занятии.

15. Как понять, что преподаватель действительно профессионал?

Спросите, где он работает сейчас. Настоящий преподаватель в QA — это действующий инженер, а не просто лектор без практики.

Вместо итога

Сегодня обучение QA с практикой — это интересный тренд. Рынок требует не просто теоретиков, а специалистов, готовых с первого дня решать реальные задачи: искать баги, писать тест-кейсы, работать с инструментами и участвовать в командных процессах. Бесплатные вводные курсы помогают понять, подходит ли вам профессия, но только платный формат даёт глубину, структуру, поддержку наставников и гарантии трудоустройства.

Хорошие школы не просто дают знания — они умеют обучать. Это значит: продуманная программа, живая обратная связь, актуальные проекты и чёткая карьерная траектория. Если вы готовы инвестировать в себя и ищете курс, где практика идёт рука об руку с теорией — вы на правильном пути. QA-инженер по тестированию — одна из самых доступных и востребованных профессий в IT, и начать её никогда не поздно.

Ссылки на ресурсы партнёров, размещённые в настоящем материале, актуальны по состоянию на 05.10.2025 год.

🔗 https://sebastianraschka.com/books/ml-q-and-ai/
Автор — Себастьян Рашка. Открытая и довольно свежая книга по нейросетям и машинному обучению. На английском, но написана просто и понятно. Спасибо @Neflenor за наводку.

🧪 Практический курс от Google (на русском!)

🔗 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=ru
Крутейший интерактивный курс от Google:

• Основы машинного обучения

• Как работает обучение моделей

• Работа с данными

• Основы нейросетей
  Всё это — прямо в браузере, без установки чего-либо. Отличный старт для тех, кто хочет «пощупать руками» ML.

🧠 fast.ai — Практическое глубокое обучение

🔗 https://www.fast.ai/
Образовательный проект с философией «глубокое обучение — для всех». Главный курс Practical Deep Learning for Coders учит сразу на практике, с PyTorch и библиотекой fastai.
Подойдёт, если ты уже немного разобрался в Python и хочешь сразу писать нейросети, а не читать теорию годами.

Проект появился в 2022 году — часть материалов немного устарела, но базовые принципы остаются актуальны.

⚙️ scikit-learn — библиотека классического ML

🔗 https://scikit-learn.org/stable/
Официальная документация и туториалы по scikit-learn — одной из самых популярных библиотек Python для классического машинного обучения: регрессия, классификация, деревья решений, кластеризация.
Если хочешь понять «традиционный» ML без нейросетей — отличный выбор. Хорошо документирован, просто подключается и применяется к датафреймам из Pandas.

🔬 TensorFlow — официальные туториалы

🔗 https://www.tensorflow.org/tutorials?hl=ru
Один из самых мощных фреймворков для глубокого обучения. Здесь — огромный набор примеров и руководств:

• классификация изображений, текста,

• обучение нейросетей на GPU,

• экспорт и деплой моделей.

Подходит уже после базового понимания нейросетей. Примеры можно запускать в Colab.

⛳ На этом этапе...

…уже можно переходить от слов к делу: обучать свои первые модели, пробовать классификацию, играть с нейросетями.

На этом этапе сейчас нахожусь я сам, только начал практический курс от Гугл. Когда доберусь до следующего поста расскажу, какие задачи я пробовал решать на практике и с чего реально можно начать новичку без PhD по математике.

В курсах по программированию часто встроена IDE прямо в браузере — можно сразу писать код, ничего дополнительно устанавливать не нужно.

🔹 Khan Academy — Введение в Python

Базовый курс Python для тех, кто начинает с нуля.
На этом сайте в целом очень много полезных и бесплатных курсов — как по программированию, так и по математике, статистике и другим базовым вещам.

Если в настройках профиля включить русский язык, будут отображаться только локализованные курсы. Но на английском, конечно, контента гораздо больше. IDE тоже встроена, всё делается через браузер.

🔹 NumPy: официальный сайт

NumPy — это одна из основных библиотек для научных вычислений в Python.
На официальном сайте собраны:

• документация,

• туториалы,

• книги,

• и особенно удобный QuickStart-гайд, с которого я и начал.
  Очень просто, по делу и с примерами — идеально для старта.

🔹 Pandas: 10 минут на старт

Краткий и понятный гайд по библиотеке Pandas, которая используется для работы с таблицами, датасетами и прочими структурированными данными.
В этом мини-курсе собраны все базовые операции, которые понадобятся для анализа данных.
Дальше можно продолжать по основному руководству, но пока я дальше не заходил — с головы хватает.

🔹 HackerRank: задачи по Python

Это, пожалуй, мой самый любимый сайт из всей подборки.
На нём куча практических задач по Python, от простых до сложных.
Всё делается прямо в браузере через встроенную IDE. Можно сразу писать, запускать, получать фидбэк.

Я, зайдя туда, буквально не мог оторваться несколько часов. Особенно если любишь головоломки и хочешь не просто прочитать о Python, но реально поработать руками. Категорически рекомендую.

🔹 LeetCode: еще больше задач

Аналогичный ресурс с задачами на программирование. Я выбрал предыдущий, но только потому что он мне первым попался. Этот не хуже (а может и лучше, хз).

📊 Статистика

📘 Книга: Владимир Савельев — "Статистика и котики"

Очень понятная и весёлая книга, которая объясняет основные положения статистики буквально «на пальцах», с картинками и шутками.
Читается легко, затягивает, и главное — помогает не бояться математики.
Отличный старт для тех, кто, как и я, со статистикой не особо сталкивался раньше.

🔹 Khan Academy — статистика (на русском)

Школьный уровень статистики, но при этом изложение хорошее, с примерами.
В наше время в школе статистику не преподавали, поэтому мне это особенно актуально.
Полностью бесплатно, с русской озвучкой и субтитрами, если включить.

➕ Дополнительно

🔹 Курс по линейной алгебре от 3Blue1Brown

Очень наглядный видеокурс, в котором основные темы линейной алгебры подаются визуально и интуитивно.
Автор объясняет всё не сухо, а через образы, графику, ассоциации.
В ИИ очень часто используются линейные уравнения, матрицы, операции с ними.
Знать хотя бы базу — полезно, хоть и не обязательно.

💬 А теперь к вам вопрос

Если вы тоже начали изучать машинное обучение и не хотите тратить деньги на платные курсы — поделитесь в комментариях своими находками. Особенно интересны:

• ресурсы, которые доступны бесплатно,

• не требуют установки софта (работают в браузере),

• помогают быстро разобраться в теме.

Может, соберём вместе удобную базу знаний для таких же, как я — кто начинает с нуля и хочет разбираться без воды и лишних затрат.

В следующем посте я перейду, наконец, к курсам по машинному обучению и нейросетям.

• Извлечение данных из различных источников, таких как файлы, API и базы данных

• Очистка данных

• Работа с инструментами для обработки больших данных (Big Data)

• Создание аналитических отчётов

• Разработка информативных графиков для команды

• Проведение A/B-тестов

• Выполнение разведывательного анализа данных

• Визуализация анализа в виде дашбордов

• Формулирование и проверка гипотез

• Создание дашбордов для управленческих решений

• Построение витрин данных

• Проведение исследований и выявление зависимостей в данных.

Программа обучения:

• Введение в Data Science

• Основы математики для Data Science

• Основы статистики и теории вероятностей

• Data Analyst. Junior

• Подготовка к трудоустройству

• Продуктовая аналитика

• Маркетинговая аналитика

• BI-аналитика.

Подробнее о курсе big data →

2. Курс “Аналитик данных с нуля” [Skillbox] - 1085 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 5 585 ₽ / мес. в рассрочку на 22 месяца, длительность — 45 часов теории, 22 практические работы

Особенности: 30 практических заданий по SQL и Python, которые можно добавить в портфолио. По завершении обучения вы получите сертификат установленного образца и доступ к курсу «Трудоустройство», где узнаете, как анализировать вакансии, создавать эффективные резюме и сопроводительные письма. После курса HR-специалист Центра карьеры Skillbox проверит ваше резюме и сопроводительное письмо.

Приобретенные навыки:

• Основы математики для анализа и статистики

• Выявление закономерностей в больших объемах данных

• Основы программирования на Python

• Сбор и управление базами данных с использованием SQL

• Понимание бизнес-метрик и их применения

• Построение гипотез и прогнозов на основе данных

• Работа с аналитическими инструментами Яндекс.Метрика и Google Analytics

• Создание дашбордов в Power BI

• Визуализация данных

• Использование Excel и Google Таблиц

• Формирование отчетов и их представление коллегам и руководству.

Программа курса:

• Введение в Excel и Google Таблицы

• Основы Python, библиотеки NumPy и Pandas

• Работа с SQL: чтение и запись данных, использование Power BI

• Основы PowerPoint

• Итоговый проект: анализ результатов A/B-тестирования.

Подробнее о курсе big data →

3. Курс “Аналитик данных” [Нетология] - 434 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 91 800 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 4 025 ₽ / мес., длительность — 7 месяцев

Особенности: В рамках курса вы завершите 4 крупных проекта, которые можно включить в портфолио. У вас будет возможность пройти стажировку у партнёра курса, компании Reshape Analytics. По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке. В качестве бонуса вы получите доступ к курсу по Excel.

Вы начнёте с основ и освоите ключевые инструменты для успешного старта на позиции junior-аналитика. В рамках курса вы изучите основы статистики и научитесь работать с SQL, Python и Power BI.

Чему вы научитесь:

• Работать с SQL
  выполнять запросы, фильтровать и сортировать данные, агрегировать информацию, объединять таблицы и создавать автоматизированные отчёты.

• Использовать Python
  обрабатывать данные, автоматизировать задачи и разрабатывать интерактивные отчёты.

• Применять статистические методы
  понимать статистические показатели, проводить анализ данных и проверку гипотез.

• Проверять гипотезы
  оценивать гипотезы и выбирать подходящие инструменты для их тестирования.

• Визуализировать данные
  создавать интерактивные дашборды для анализа и мониторинга информации.

• Приносить пользу бизнесу
  собирайте запросы на аналитику, предоставляйте метрики в понятной форме и определяйте точки роста.

Программа курса:

• Аналитическое мышление

• Основы практической статистики

• SQL и получение данных

• Python

• Основы визуализации данных

• Основы Power BI

• Метрики, гипотезы, точки роста

• Английский язык для аналитиков

• Карьерное планирование

• Дипломный проект.

Подробнее о курсе big data →

4. Курс “Аналитик данных: расширенный” [Нетология] - 434 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 151 100 ₽ - 170 900 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - от 4 416 ₽ / мес., длительность — от 13 месяцев

Особенности: Получите диплом о профессиональной переподготовке, поддержку в поиске работы и бесплатные курсы по Excel и Soft Skills.

На первом этапе курса вы освоите основные инструменты для начала карьеры в аналитике и выберете направление для развития через воркшопы с экспертами. Также изучите аналитику больших данных, A/B-тестирование и Power BI.

Чему вы научитесь:

• Работать с SQL
  Научитесь выполнять запросы, фильтровать, сортировать и агрегировать данные, объединять таблицы и создавать автоматизированные отчёты.

• Использовать Python
  Овладеете обработкой данных, автоматизацией задач и созданием интерактивных отчётов.

• Применять статистические методы
  Поймёте, как работать с статистическими показателями и проводить статистический анализ данных.

• Проводить A/B-тесты
  Научитесь формулировать гипотезы и определять, что действительно работает, основываясь на данных.

• Работать с Big Data
  Изучите, как анализировать большие данные и использовать Python и PySpark для прогнозирования.

• Визуализировать данные
  Создадите графики и диаграммы различной сложности и будете уметь визуализировать данные для разных аудиторий.

Программа курса:

• 1 этап. Основы и воркшопы
  Изучите аналитическое мышление, источники данных и статистические показатели. Научитесь писать SQL-запросы для сбора и подготовки данных и начнёте изучение Python, что даст вам навыки для работы на начальной позиции аналитика данных.

• 2 этап. Расширенные модули
  Овладеете определением ключевых метрик, работой с большими данными и их монетизацией. Научитесь визуализировать данные и проводить A/B-тестирование. Эти знания помогут вам быстрее перейти на уровень middle-специалиста.

Подробнее о курсе big data →

5. Курс “Аналитик данных” [Eduson Academy] - 207 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 4 833 руб. / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 6 месяцев

Особенности: Личный куратор будет доступен 7 дней в неделю для ответа на любые вопросы. Вы сформируете портфолио из 32 бизнес-кейсов. Окажут помощь в трудоустройстве. По окончании курса получите сертификат о повышении квалификации.

Программа курса:

• Эффективные методы обучения

• Введение в профессию

• Работа с Excel и Google Таблицами

• Использование Power Query и Power Pivot

• Основы VBA, макросов и языка M

• Бизнес-аналитика данных

• Вероятностные и статистические теории

• Анализ данных

• Проведение A/B-тестирования

• Маркетинговая аналитика

• Использование Power BI для анализа и визуализации

• SQL для анализа данных

• Python для анализа данных

• Презентация результатов заказчику

• Карьерное развитие

• Работа по методологии Agile.

Подробнее о курсе big data →

6. Курс “Big Data для менеджеров” [Product LIVE]

Информация о курсе: стоимость — 9 251 руб. / мес. в рассрочку на 12 месяцев, длительность — 6 месяцев

Особенности: Консультации с ментором, реализация финального проекта и решение 18 бизнес-кейсов. В конце обучения получите индивидуальный сертификат.

Освойте внедрение AI и использование Big Data для оптимизации бизнес-процессов, увеличения прибыли и опережения конкурентов.

Краткое содержание курса:

• Основы Big Data и машинного обучения

• Управление проектами в области Big Data

• Дополнительные аспекты работы с большими данными.

Подробнее о курсе big data →

7. Курс “Разработчик Big Data” [ФПМИ]

Информация о курсе: стоимость — 145 000 руб., длительность — 12 месяцев

В программу включены курсы по технологиям программирования и операционным системам, хранению и обработке больших данных, а также машинному обучению на больших объемах данных.

Подробнее о курсе big data →

8. Курс “Аналитика больших данных” [Высшая Школа Экономики]

Информация о курсе: стоимость — 215 000 ₽ / семестр, длительность — 2 года

Вы приобретёте необходимые навыки, включая работу с базами данных и продуктовой аналитикой, внедрение моделей машинного обучения и управление распределёнными хранилищами данных.

В результате вы сможете самостоятельно работать с инфраструктурой в компаниях, участвовать в создании новых продуктов и услуг, оптимизировать бизнес-процессы, принимать обоснованные решения на основе данных и эффективно взаимодействовать со специалистами из других команд.

Программа курса:

• Язык программирования Python

• Математический анализ

• Инструменты промышленной разработки

• Линейная алгебра

• Математическая статистика

• Визуализация данных

• A/B-тестирование

• SQL

• Теория вероятностей

• Развитие продукта и продуктовая аналитика

• Проект.

Подробнее о курсе big data →

9. Курс “Аналитика больших данных для руководителей” [Сетевая Академия “Ланит”]

Информация о курсе: стоимость — 72 000 руб., длительность — 3 дня (24 ак. часа)

Курс разработан так, чтобы за 3 дня даже самые занятые руководители могли освоить теорию и практику работы с Big Data для бизнес-применений.

Программа охватывает все аспекты участия в проектах по анализу больших данных, включая фазы жизненного цикла аналитических процессов и методы работы с разнородными данными.

Вы изучите платформу Hadoop, облачные сервисы и инструменты, а также сценарии применения Big Data в различных секторах, таких как банки, промышленность и торговля.

Курс включает примеры цифровой трансформации, от сбора данных до тестирования и внедрения решений. Также будут рассмотрены вопросы безопасности и персональных данных, с акцентом на импортозамещение и особенности работы с Big Data в России.

Подробнее о курсе big data →

10. Курс “Организация работы и управления большими данными (Big Data) в современной компании” [Бауманский учебный центр «Специалист»]

Информация о курсе: стоимость — 20 990 ₽ - 30 990 ₽, длительность — 16 ак. ч. + 8 ак. ч. самостоятельно

Вы научитесь организовывать применение машинного обучения и больших данных в компании для повышения её эффективности.

В процессе обучения вы освоите:

• Определение источников данных и формирование требований к ним;

• Применение процесса CRISP-DM для вашей организации;

• Создание проектных и продуктовых команд для работы с Big Data;

• Выбор подходящих инструментов и методов для решения задач и взаимодействие с командами, работающими над проектами Big Data;

• Использование nocode инструментов (на примере одного из них);

• Организацию проектов в области больших данных;

• Определение требований к показателям инструментов Big Data;

• Согласование ресурсных требований;

• Оценку цифровой зрелости компании для внедрения ИИ инструментов.

Программа курса включает:

• Введение в Big Data

• Бизнес-подход к работе с большими данными

• Управление данными: сбор, оценка качества и подготовка

• Моделирование: классы задач и методы их решения

• Оценка показателей качества и результатов.

Подробнее о курсе big data →

11. Курс “Big Data для руководителей” [Stepik]

Информация о курсе: стоимость — 950 ₽, длительность — 38 уроков

Программа курса:

• Достижения в области Big Data

• Основные термины и процессы в Big Data

• Основы Data Science

• Организация работы с Big Data в компании.

Подробнее о курсе big data →

12. Курс “Большие данные и машинное обучение” [Университет ИТМО]

Информация о курсе: стоимость — 539 000 ₽ / год, длительность — 2 года

Научитесь разбираться в системных подходах к искусственному интеллекту, освоите разработку и применение технологий больших данных и машинного обучения для решения практических задач. Также вы получите глубокие знания и навыки в работе с большими данными и методах интеллектуального анализа данных.

Подробнее о курсе big data →

13. Курс “Аналитик данных” [Академия Сигма]

Информация о курсе: стоимость — 62 488 руб., длительность — 3 месяцa

На курсе вы освоите:

• Современный скрапинг открытых источников с использованием Python

• Подготовку данных с помощью SQL

• Проверку гипотез, поиск закономерностей и аномалий в данных

• Использование Python для исследовательского анализа данных

• Работу с данными с помощью библиотеки Pandas

• Применение библиотек matplotlib, seaborn и plotly для анализа и визуализации данных.

Подробнее о курсе big data →

Бесплатные курсы, уроки и вебинары Big Data

Курс “Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens” [Нетология]

Ознакомитесь с инструментами для анализа и визуализации данных, решите реальные задачи и определите, насколько вам интересна работа аналитика.

В итоге вы:

• Освоите создание простых запросов, отчетов и анализа с использованием SQL

• Научитесь извлекать и исследовать данные с помощью Python

• Сможете самостоятельно создавать интерактивные дашборды в Power BI и DataLens.

Подробнее о курсе big data →

Курс “Big Data и Data Science: начни погружение с нуля” [Stepik]

Курс включает четыре модуля, которые помогут последовательно освоить ключевые аспекты науки о данных и применить их на практике:

• Введение в науку о данных.
  Вы узнаете, что такое анализ данных и чем аналитик отличается от специалиста по Data Science. Исследуете применение машинного обучения, решите свою первую задачу и научитесь визуализировать данные. Кроме того, разовьете навыки аналитического мышления и узнаете, как они могут быть полезны в жизни.

• Основы анализа данных.
  Познакомитесь с операционной системой Linux и научитесь использовать её для работы и жизни. Овладеете основами Python — ключевого языка для начинающих разработчиков. Попрактикуетесь в работе с различными библиотеками Python.

• Сбор, обработка и хранение данных.
  Изучите язык SQL и его применение, создадите свою первую реляционную базу данных и освоите методы работы с ней. Рассмотрите рынок больших данных, его перспективы и возможные препятствия.

• Soft Skills и управление проектами.
  Изучите методы и инструменты управления проектами в области искусственного интеллекта и познакомьтесь с принципами риск-менеджмента в крупных компаниях.

Подробнее о курсе big data →

Курс “Big Data” [Sergey Petrovich]

Видеоуроки:

• Введение в машинное обучение

• Основы Python

• Основы Big Data

• OLAP: что это и зачем нужно?

• IoT и Big Data

• Проблемы классификации

• Формальный контекстный анализ

• Регрессия

• Хранение и анализ больших данных

• Глубокое обучение.

Подробнее о курсе big data →

Сколько зарабатывает Big Data Analyst в России?

В целом можно выделить несколько ориентировочных уровней заработной платы:

1. Начальный уровень (Junior):

   • Обычно это специалисты с минимальным опытом в этой области (до 2 лет).

   • Заработная плата может быть в диапазоне от 50,000 до 80,000 рублей в месяц.

2. Средний уровень (Middle):

   • Для специалистов с опытом работы от 2 до 5 лет.

   • Заработная плата в этой категории может варьироваться от 80,000 до 150,000 рублей в месяц.

3. Старший уровень (Senior):

   • Специалисты с опытом более 5 лет.

   • Заработная плата может составлять от 150,000 до 250,000 рублей и более в месяц.

4. Ведущие специалисты и руководители (Lead/Manager):

   • Включает руководителей групп аналитиков и ведущих специалистов.

   • Заработная плата может достигать 300,000 рублей и более в месяц.

Эти цифры являются приблизительными, и на рынке могут быть исключения в любую сторону.

Можно ли обучиться Data Science с нуля?

Конечно можно! В Data Science важнее желание учиться, упорство и ваша готовность осваивать новые знания. Начать можно с основополагающих тем, и постепенно углубляться в более сложные. Вот примерный план обучения для новичка:

1. Основы программирования

Начните с изучения языка программирования, который применяется в Data Science. Наиболее популярны:

• Python: самый распространённый язык в Data Science благодаря своей простоте и большому количеству библиотек.

• R: используется в статистике и биоинформатике.

2. Математика и статистика

Для анализа данных и построения моделей необходимо иметь базовые знания:

• Линейная алгебра: множества, матрицы, векторы.

• Статистика: вероятности, распределения, гипотезы.

• Калькуляция: производные, интегралы.

3. Работа с данными

Научитесь собирать, обрабатывать и анализировать данные:

• Pandas для обработки данных.

• NumPy для числовых вычислений.

• Matplotlib и Seaborn для визуализации данных.

4. Машинное обучение

Погружайтесь в мир машинного обучения:

• Scikit-learn: библиотека для машинного обучения в Python.

• Основные алгоритмы: линейная регрессия, деревья решений, кластеризация.

• Практические проекты и соревнования: например, Kaggle.

5. Углублённые темы

Когда освоите базу, переходите к углублённым темам:

• Нейронные сети и глубокое обучение: TensorFlow, Keras, PyTorch.

• Обработка естественного языка (NLP): spaCy, NLTK.

• Анализ временных рядов.

6. Курсы и книги

Для обучения можете использовать множество ресурсов:

• Книги:

  • "Python для анализа данных" Уэса МакКинни.

  • "Введение в машинное обучение с Python" Андреаса Мюллера и Сары Гвидо.

• Курсы:

  • Coursera (например, Machine Learning от Stanford)

  • DataCamp

  • edX

7. Практическое применение

Научиться Data Science можно только с практикой:

• Участвуйте в проектов, решайте задачи на Kaggle.

• Применяйте полученные знания в своих собственных проектах.

8. Сообщество

Не забывайте про сообщество:

• Подписывайтесь на блоги и подкасты.

• Участвуйте в митапах и конференциях.

• Общайтесь на форумах и в социалках (например, Reddit, StackOverflow).

Что нужно знать для работы с Big Data?

Работа с Big Data (большими данными) требует широкого спектра знаний и навыков. Вот некоторые ключевые области, которые стоит освоить:

1. Языки программирования

• Python: обширная экосистема библиотек для анализа данных, таких как Pandas, NumPy, SciPy, и визуализация данных (Matplotlib, Seaborn).

• R: специализированный язык для статистики и анализа данных.

• SQL: работа с базами данных, запросы и манипуляции с большими объемами данных.

2. Платформы и инструменты

• Hadoop: распределенная система для хранения и обработки данных.

• Spark: быстродействующая система для обработки данных в реальном времени и пакетной обработки.

• Kafka: платформа для потоковой передачи данных.

• Flink: система для потоковой и пакетной обработки данных.

3. Базы данных

• NoSQL базы данных: например, MongoDB, Cassandra.

• Реляционные базы данных: например, PostgreSQL, MySQL, Oracle.

4. Хранение данных

• HDFS: файловая система Hadoop.

• Облачные хранилища: Amazon S3, Google Cloud Storage.

5. Машинное обучение и анализ данных

• Scikit-Learn: библиотека для машинного обучения в Python.

• TensorFlow и PyTorch: фреймворки для глубокого обучения.

• SAS и SPSS: программное обеспечение для статистического анализа.

6. Инструменты визуализации данных

• Tableau: платформа для интерактивной визуализации данных.

• Power BI: средство бизнес-анализа от Microsoft.

• D3.js: библиотека JavaScript для создания динамической и интерактивной визуализации данных.

7. Основы администрирования систем и сетей

• Linux: большинство больших данных платформ работает на этой операционной системе.

• Контейнеризация: Docker и Kubernetes для управления контейнерами.

8. Методы обработки данных

• ETL (Extract, Transform, Load): процессы извлечения, трансформации и загрузки данных.

• Потоковая обработка данных: работа с данными в реальном времени.

9. Soft skills

• Аналитическое мышление: способность анализировать и интерпретировать сложные данные.

• Коммуникационные навыки: умение эффективно представлять результаты и объяснять выводы.

10. Другие важные аспекты

• Базы данных в памяти (In-Memory Data Processing): например, Apache Ignite, Redis.

• Автоматизация работы: скриптование и написание утилит для упрощения задач.

• Облачные платформы: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure.

Вы научитесь создавать мобильные приложения с нуля, выполняя реальные задачи и добавляя проекты в своё портфолио. Это позволит вам работать мобильным разработчиком в компании или на фрилансе.

Чему вы научитесь:

• Программировать на востребованном языке
  Освоите Kotlin для Android или Swift для iOS, изучая как базовые возможности, так и продвинутые концепции языка.

• Создавать мобильные приложения
  Научитесь верстать экраны, размещать кнопки и изображения, а также программировать логику приложений. Сможете публиковать свои проекты в Google Play или App Store.

• Верстать интерфейсы приложений
  Освоите создание как простых элементов, так и нестандартных кнопок, экранов, анимаций и переходов, используя Figma для дизайна интерфейсов.

• Тестировать приложения
  Узнаете, как использовать эмуляторы и симуляторы для проверки кода и тестирования приложений в различных условиях.

• Использовать актуальные инструменты разработки
  Научитесь работать с Android SDK или iOS SDK, создавая динамичные приложения с доступом к камере и местоположению.

• Применять актуальные навыки в работе
  Сразу после курса сможете начать карьеру Android или iOS-разработчика в современной компании.

Содержание программы обучения:

• Kotlin
  Изучите Kotlin, приоритетный язык для разработки Android-приложений, а также принципы ООП, асинхронного и реактивного программирования.

• Android-разработчик. Уровень 1
  Освоите основы Android-разработки: верстку экранов, анимацию интерфейсов, программирование логики, работу с данными и сетью. Создадите более 7 мини-проектов, включая квиз, галерею, новостную ленту и карту достопримечательностей.

• Android-разработчик. Уровень 2
  Изучите продвинутые техники разработки: изменение интерфейсов, оптимизация производительности, паттерны проектирования и реактивное программирование.

• Трудоустройство с помощью Центра карьеры Skillbox
  Подготовитесь к реальной практике, создадите резюме и портфолио, подготовитесь к собеседованию. Карьерный консультант поможет найти вакансии и организовать интервью.

• iOS-разработчик.

Дополнительные курсы:

• Figma
  Освоите популярный инструмент для создания интерфейсов.

• Тестирование
  Научитесь писать проверочные тесты и находить баги.

• Карьера и развитие для программиста
  Узнаете, как расти в профессии и развиваться как программист.

Подробнее о курсе Swift →

2. Курс «iOS-разработчик с нуля» [Нетология] - 426 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 125 400 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - 3 666 ₽ / мес., длительность — 11 месяцев

Особенности: Вы создадите 5 полноценных проектов для портфолио и сможете начать стажировку по специальности уже через 6 месяцев обучения. Центр развития карьеры Нетологии будет поддерживать вас на всех этапах трудоустройства: поможет составить резюме и портфолио, найти интересные вакансии и подготовиться к собеседованию. По окончании курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке.

Научитесь создавать мобильные приложения для устройств Apple на языке Swift 5. Изучите два самых популярных фреймворка для создания пользовательского интерфейса: UIKit и SwiftUI.

На курсе вы научитесь:

• Разрабатывать мобильные приложения для Apple с нуля на языке Swift 5

• Верстать графические интерфейсы с использованием UIKit и SwiftUI

• Настраивать интеграции с бэкендом приложения

• Адаптировать мобильные приложения для различных платформ и операционных систем

• Тестировать мобильные приложения

• Реализовывать авторизацию пользователей через логин и пароль, а также через Touch ID и Face ID.

Программа курса:

• Основы Swift

• Расширенные возможности Swift

• Git — система контроля версий

• Создание интерфейса приложения

• Промышленная разработка

• Асинхронная разработка и многопоточность

• Работа с сетью и хранение данных

• Продвинутая iOS-разработка

• Тестирование iOS-приложений

• Фреймворк SwiftUI

• Разработка для iPad, Apple TV и Apple Watch

• Карьера в iOS-разработке.

Бонусные модули:

• Английский язык для начинающих разработчиков

• Основы графического дизайна

• Мобильная аналитика для программистов

• Логические операторы и алгоритмы.

Подробнее о курсе Swift →

3. Курс «iOS-разработчик» [GeekBrains] - 1374 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 129 900 ₽ или рассрочка - от 3 609 ₽ / мес., длительность — 9 месяцев

Особенности: 170 часов практики на реальных проектах. Помощь в трудоустройстве. Получение диплома о профессиональной переподготовке.

Научитесь полной разработке мобильных приложений для устройств Apple: от создания интерфейса до работы с базами данных и публикации приложения в App Store.

Программа курса:

• Введение в программирование

• Основы контроля версий

• Знакомство с языками программирования

• Введение в веб-технологии

• Алгоритмы и структуры данных

• Основы баз данных

• Углубленное изучение контроля версий (Git)

• Основы языка Swift

• Разработка приложений на Swift

• Objective-C для iOS-разработчиков

• Операционные системы и виртуализация (Linux)

• Подготовка дипломной работы

• Защита дипломного проекта

• Стратегия поиска работы

• Как и где искать вакансии

• Подготовка резюме

• Подготовка к собеседованию.

Подробнее о курсе Swift →

4. Курс «iOS-разработчик» [SkillFactory] - 312 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 4 690 руб. / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность — 13 месяцев

Особенности: Вы создадите 5 приложений для своего портфолио. Центр карьеры поможет вам подготовиться к трудоустройству: предоставит много практики, реальные проекты для портфолио, помощь с составлением резюме и возможность познакомиться с потенциальными работодателями. По окончании курса вы получите сертификат и диплом о профессиональной переподготовке.

Программа онлайн-курса:

• Введение в курс и погружение в IT

• Изучение Swift

• Создание интерфейсов и архитектур приложения

• Работа с данными и их хранение

• Многопоточность

• Сетевое взаимодействие

• UX/UI-дизайн для мобильного разработчика

• Дополнительные фреймворки

• Тестирование

• Сборка и подготовка к публикации приложения

• Дипломная работа

• Objective-C.

Получаемые навыки:

• Разработка приложений на Swift

• Применение принципов объектно-ориентированного программирования

• Ведение контроля версий в Git

• Создание интерактивных, эстетически приятных и понятных интерфейсов с использованием UIKit, WebKit и Safari Services

• Хранение данных и работа с ними, использование Core Data и Realm

• Организация многопоточности с помощью Grand Central Dispatch и Operation

• Обеспечение взаимодействия приложений с внешними сервисами и серверами

• Тестирование приложений с использованием XCTest и технологии Test Driven Development

• Оптимизация работы ПО с помощью Xcode Instruments

• Адаптация приложений для различных устройств Apple

• Публикация и поддержка проектов в App Store.

Подробнее о курсе Swift →

5. Курс «iOS Developer. Professional» [OTUS] - 303 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 82 800 ₽ или рассрочка - от 8 280 ₽ / мес., длительность — 5 месяцев

Особенности: Обучение основано на практических кейсах из реальной разработки приложений в production. Вы выполните проектную работу, которая позволит закрепить полученные знания. Вам окажут помощь в оформлении резюме, портфолио и сопроводительного письма. Ваше резюме будет размещено в базе OTUS, что позволит получать приглашения на собеседования от партнёров. По окончании курса вы получите сертификат.

После обучения вы сможете на профессиональном уровне:

• Проектировать сложные UI-компоненты и оптимизировать их производительность

• Разрабатывать клиент-серверные приложения и обеспечивать их работу в оффлайн-режиме

• Писать код, который можно тестировать с помощью unit-тестов, и успевать создавать сами тесты.

Программа курса:

• SwiftUI и основы Combine

• Современная архитектура мобильных приложений

• Foundation без сторонних фреймворков и библиотека Swift 5 Standard Library

• Многозадачность

• CoreML и Vision, нейронные сети и машинное обучение

• Сетевое взаимодействие и хранение данных

• Создание приложений для Apple Watch, TV и Mac

• Мультиплатформенная разработка: перенос на Android, Vulkan/Metal

• Организация разработки

• Проектная работа.

Подробнее о курсе Swift →

6. Курс «Swift. Основы программирования» [Специалист] - 45 отзывов

Информация о курсе: стоимость — нет информации, длительность —  24 ак. ч. + 12 ак. ч.

Изучите основы программирования на примере нового и популярного языка Swift от Apple.

Вы научитесь:

• Работать с кортежами

• Обращаться с опционалами

• Применять конструкцию switch в Swift

• Использовать оператор guard

• Манипулировать массивами, словарями и наборами

• Работать с замыканиями.

Программа курса:

• Добро пожаловать в мир Swift

• Основы

• Базовые операторы и строки

• Коллекции и управление выполнением кода

• Функции и замыкания

• Выполнение итоговой работы.

Подробнее о курсе Swift →

7. Курс «Swift. Объектно - ориентированное программирование» [Специалист] - 45 отзывов

Информация о курсе: стоимость — нет информации, длительность — 32 ак. ч. + 16 ак. ч.

Слушатели ознакомятся с основными концепциями ООП на примере языка Swift. В курсе будут рассмотрены классы и структуры, инкапсуляция, наследование, полиморфизм, инициализация и деинициализация, ARC, дженерики, расширения, протоколы и обработка ошибок.

Программа курса:

• Классы, структуры, перечисления

• Свойства, методы и индексаторы

• Наследование, инициализация и деинициализация

• Автоматический подсчёт ссылок, опциональное связывание, приведение типов, вложенные типы

• Обработка ошибок

• Расширения, протоколы, дженерики, управление доступом, продвинутые операторы

• Выполнение итоговой работы.

Подробнее о курсе Swift →

8. Курс «iOS разработчик» [Яндекс.Практикум] - 71 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 143 000 ₽, длительность — 10 месяцев

Программа курса:

• Введение в iOS-разработку и основы языка Swift

• Основы вёрстки, сетевого взаимодействия и хранения данных

• Навигация, работа с таблицами, авторизация и основы многопоточности

• Коллекции, базы данных и архитектура приложений

• Продуктовая и командная разработка

• Командный итоговый проект

• Подготовка к трудоустройству.

Подробнее о курсе Swift →

9. Курс «Разработка iOS приложений, для детей» [CODDY] - 29 отзывов

Информация о курсе: стоимость — нет информации, длительность — 6 месяцев

В рамках курса дети изучат язык программирования Swift — современный объектно-ориентированный язык, оптимизированный для создания приложений для мобильных устройств. Они изучат основы разработки приложений для платформы iOS (устройства iPhone и iPad) и познакомятся с различными фреймворками, которые являются неотъемлемой частью современных iOS-приложений.

Уникальный курс Стэнфордского университета был адаптирован специалистами CODDY для детей от 14 лет.

За 6 месяцев курса дети:

• Познакомятся с основами языка Swift

• Напишут игры «Concentration» (Найди пару) и «Set» (Сет)

• Разберутся в создании грамотной архитектуры приложений

• Научатся использовать элементы интерфейса iOS

• Освоят работу с мультитачем и жестами

• Познакомятся с iCloud и файловой системой

• Узнают, как делать уведомления

• Опробуют возможности гироскопа и камеры.

Подробнее о курсе Swift →

10. Курс «iOS разработчик» [TeachMeSkills] - 25 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 3 060 BYN (84 939 руб.), длительность — 6 месяцев

Твой результат по окончании курса:

• Освоишь язык программирования Swift с нуля и объектно-ориентированное программирование (ООП)

• Научишься проектировать и анимировать интерфейсы

• Научишься работать с сетью и хранить данные

• Разработаешь и опубликуешь приложение в App Store

• Узнаешь способы монетизации мобильных приложений

• Станешь востребованным iOS-разработчиком.

Подробнее о курсе Swift →

11. Курс «macOS программирование на Swift в Xcode» [ЧОУ ДПО «Институт прикладной автоматизации и программирования»] - 22 отзыва

Информация о курсе: стоимость — нет информации, длительность — 30 ак. ч.

В этом курсе мы спроектируем, разработаем и опубликуем в App Store полностью функциональное macOS-приложение "Конвертер валют". Приложение будет загружать курсы валют с сайта Центробанка, парсить их, отображать в удобном виде и конвертировать валюты с учетом текущего курса.

Также в ходе курса мы создадим приложение-таймер, изучим основы языка Swift и научимся программировать основные элементы управления для macOS-приложений.

Мы пройдем весь цикл разработки macOS-приложения: от создания проекта до его публикации в App Store.

По завершении курса вы приобретете навыки, необходимые для самостоятельной разработки macOS-приложений, их публикации в App Store и монетизации.

Приложения, созданные в ходе курса, можно будет использовать в портфолио при трудоустройстве, а также выставить на продажу в App Store и зарабатывать на этом.

Подробнее о курсе Swift →

12. Курс «Структуры данных и алгоритмы в Swift» [Свифт Лаб]

Информация о курсе: стоимость — 6 990 ₽, длительность — 24 видеоурока

В этом курсе вы узнаете:

• как реализовывать структуры данных,

• когда и почему следует использовать определённые структуры данных или алгоритмы.

На курсе вы изучите, как строить ориентированные, неориентированные и взвешенные графы для решения задач, таких как поиск кратчайшего пути или минимальной стоимости в сети.

Эти знания станут отличной основой для создания более сложных и специализированных приложений. Научитесь реализовывать структуры данных и алгоритмы в Swift! Курс охватывает широкий спектр тем: от базовых структур данных до сложных алгоритмов поиска путей.

По завершении курса у вас будет практический опыт решения задач с использованием структур данных и алгоритмов. Это станет первым шагом к разработке собственных эффективных и полезных приложений.

Подробнее о курсе Swift →

Бесплатные курсы и уроки Swift

Курс «Разработка IOS-приложений на Swift» [GeekBrains]

2 урока о разработке IOS-приложений на Swift.

Подробнее о курсе Swift →

Курс «Введение в Swift» [Хекслет]

Уроки курса:

• Основы Swift
  Знакомство с языком программирования Swift

• TypeAlias и Tuple в Swift
  Изучение понятий TypeAlias и Tuple в языке Swift

• Optional в Swift
  Понимание концепции Optional в языке Swift

• Операторы и диапазоны в Swift
  Изучение операторов языка Swift

• Работа со строками в Swift
  Начало работы со строками в языке Swift

• Массивы в Swift
  Изучение работы с массивами в языке Swift

• Словари в Swift
  Изучение типа данных Dictionary в языке Swift

• Ветвление в Swift
  Изучение операторов ветвления в языке Swift

• Функции в Swift
  Создание и использование функций в языке Swift

• Параметры в Swift
  Изучение использования переменного количества параметров в языке Swift

• И другие.

Подробнее о курсе Swift →

Курс «Swift» [Академия IT]

Уроки курса:

• Введение

• Типы данных и коллекции

• Опциональные типы

• Циклы

• Условный оператор if

• Условный оператор switch case

• Функции

• Блоки

• Классы и их конструкторы.

Подробнее о курсе Swift →

Зачем учить Swift?

Swift – это мощный и удобный язык программирования, разработанный Apple. Давайте рассмотрим причины, по которым его стоит учить:

1. Платформы Apple

Swift предназначен для разработки приложений для iOS, macOS, watchOS и tvOS. Если вам интересно создавать приложения для iPhone, iPad, Apple Watch или Mac, знание Swift – это просто необходимый навык.

2. Современный и безопасный

Swift был разработан с учетом современных требований программирования. Он включает в себя функции безопасности, такие как автоматическое управление памятью и проверка границ массивов, что помогает избежать многих распространенных ошибок.

3. Удобство и простота

Swift – это язык с простой синтаксической структурой, что делает код более читабельным и легким для понимания. Это особенно полезно для новичков.

4. Высокая производительность

Swift разработан с учетом производительности. Он компилирует код в машинный язык, что делает приложения быстрыми и эффективными. В некоторых случаях приложения на Swift могут работать быстрее, чем написанные на Objective-C.

5. Открытый исходный код

Swift – это язык с открытым исходным кодом. Это означает, что у вас есть доступ к его исходному коду, и вы можете вносить свои предложения и изменения. Сообщество вокруг языка постоянно растет, и вы можете найти много ресурсов для обучения и помощи.

6. Потенциал для карьеры

Разработка приложений для Apple устройств – это огромный рынок, и спрос на разработчиков Swift высок. Это может открыть перед вами множество карьерных возможностей.

7. Поддержка и экосистема

Swift получает обширную поддержку от Apple, что означает, что язык будет развиваться и улучшаться. Интеграция с такими инструментами, как Xcode, делает разработку еще более удобной.

8. Инновации

Apple активно внедряет инновации в свои разработки, и знание Swift позволяет оставаться на гребне волны технологического прогресса.

Чем хорош Swift?

Вот несколько причин, почему Swift заслуживает внимания:

1. Безопасность

Swift включает в себя множество функций, которые помогают писать безопасный код. Например, система типов предотвращает ошибкидоступа к объектам nil, что является распространенной причиной сбоев в приложениях.

2. Скорость и Производительность

Swift компилируется в машинный код, что делает его весьма производительным. Язык включает поддержку оптимизаций, что позволяет разрабатывать высокопроизводительные приложения.

3. Интерфейс с Objective-C

Swift имеет возможность взаимодействовать с Objective-C, что позволяет использовать существующий код и библиотеки в новых Swift-приложениях.

4. Современный и Удобный Синтаксис

Синтаксис Swift разработан так, чтобы быть выраженным и удобным для понимания. Он предлагает функции, которые упрощают написание кода, такие как:

• Инверсия типов

• Дополнения и расширения

• Управление памятью с помощью Automatic Reference Counting (ARC)

5. Кросс-платформенность

Хотя Swift первоначально был предназначен для экосистемы Apple, он стал кроссплатформенным языком, и теперь его можно использовать для разработки серверных приложений, а также приложения для популярных платформ Linux и Windows.

6. Поддержка и Сообщество

Swift имеет мощную поддержку от Apple и растущее сообщество разработчиков, которое постоянно вносит вклад в его развитие. Существует множество ресурсов и библиотек, доступных для быстрого старта.

7. Игры на Swift

С использованием фреймворка SpriteKit и Metal, Swift — отличный выбор для разработки игр на устройствах Apple.

8. Интеграция с Xcode

Swift прекрасно интегрируется с Xcode, что делает процесс разработки более приятным и удобным. Интеграция с инструментами, такими как Interface Builder и Storyboards, позволяет создавать пользовательские интерфейсы более интуитивно.

Что можно сделать на языке Swift?

На языке Swift можно разработать множество различных приложений и программ. Вот некоторые из основных возможностей:

1. Разработка iOS и iPadOS приложений

Swift используется в основном для разработки мобильных приложений для iPhone и iPad. Это включает в себя создание приложений для:

• Социальных сетей (например, Instagram, Facebook)

• Игры (простые как Flappy Bird и сложные как PUBG)

• Управления задачами (например, Todoist)

• Электронной коммерции (например, Amazon, eBay)

2. Разработка macOS приложений

Swift также поддерживает создание приложений для компьютеров Mac:

• Текстовые редакторы (например, Bear)

• Графические редакторы (например, Affinity Photo)

• Утилиты и инструменты для выполнения заданий (например, Alfred)

3. Разработка серверных приложений

С помощью Swift также можно разрабатывать серверные приложения. Есть несколько фреймворков, таких как:

• Vapor

• Kitura

4. Разработка для watchOS и tvOS

Swift используется для создания приложений для Apple Watch и Apple TV.

5. Разработка системного программного обеспечения

Хотя Swift менее часто используется для этой задачи по сравнению с языками уровня C или C++, его сильная типизация и безопасность делают его подходящим для определенных системных задач.

6. Язык сценариев и командных файлов

Swift можно использовать в качестве языкового сценария для создания скриптов и командных файлов для автоматизации задач на macOS.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Swift?

Изучение нового языка программирования, такого как Swift, может сильно варьироваться в зависимости от вашего предшествующего опыта, целеустремленности и доступного времени для занятий. Давайте разделим этот процесс на несколько ключевых этапов:

1. Основы и синтаксис:

   • Время: 2–4 недели

   • Описание: выучить базовый синтаксис Swift, такое как переменные, циклы, функции и условные конструкции. Если у вас уже есть опыт программирования на другом языке, то этот этап может занять меньше времени.

2. Продвинутые концепции:

   • Время: 1–2 месяца

   • Описание: понимание более сложных аспектов языка, таких как функциональное программирование, работа с коллекциями, использование классов и структур, и обработка ошибок.

3. Создание проектов и упражнений:

   • Время: 2–4 месяца

   • Описание: после того как вы освоите основы и продвинутые концепции, начните работать над реальными проектами. Это могут быть малые приложения, учебные проекты или участие в код-ритуалах (кодинговых сессиях).

4. Изучение экосистемы:

   • Время: 2–3 месяца

   • Описание: освоение экосистемы Swift, включая Xcode, интерфейсные компоненты (UIKit/SwiftUI), взаимодействие с API и т. д.

5. Продолжение обучения и профессиональное развитие:

   • Время: постоянно

   • Описание: программирование – это непрерывный процесс обучения. Новые версии Swift, инструменты и лучшие практики появляются со временем, и чтобы быть профессионалом, необходимо регулярно обновлять свои знания.