Если коротко: отдельной школьной специальности «дата-сайентист» не существует — в эту профессию приходят через направления прикладной математики, информатики и науки о данных. После 11 класса для вуза сдают русский язык, профильную математику и информатику (реже — физику вместо информатики). Творческих испытаний здесь нет, а отдельное вступительное испытание по математике встречается, по сути, только в МГУ. После 9 класса прямого колледжа «на Data Scientist» тоже нет — идут в ИТ-колледж на программирование по конкурсу аттестатов, а саму науку о данных осваивают уже в вузе. Взрослым с высшим образованием доступен вход без ЕГЭ — через профпереподготовку и онлайн-курсы.
Прежде чем выбирать предметы, стоит понять, чем вообще занимается специалист по данным и подходит ли вам эта работа — об этом подробно в обзоре кто такой Data Scientist и чем он занимается. Если профессия уже выбрана и нужен план действий от нуля до оффера — смотрите пошаговую статью как стать Data Scientist. А ниже разберём именно поступление: какие предметы, какие сроки и какие пути ведут в профессию.
Главная оговорка на всю статью: точный набор ЕГЭ зависит от вуза и года приёма. Мы приводим типичную комбинацию по данным приёмных комиссий ВШЭ, МФТИ и ИТМО на 2026 год, но финальный список всегда сверяйте на сайте конкретного вуза.
Что сдавать на Data Scientist после 11 класса
Это основной путь в профессию. Дата-сайентист — это математик и программист в одном лице, поэтому вузовские программы строятся вокруг трёх предметов ЕГЭ:
- Русский язык — обязателен для всех, минимальный порог обычно от 60 баллов.
- Математика профильного уровня — главный предмет. Именно по нему идёт основной конкурс, а минимальные баллы в сильных вузах доходят до 70–75. Базовая математика для технических направлений не подходит.
- Информатика и ИКТ — второй профильный почти во всех вузах: работа Data Scientist завязана на программировании и обработке данных. В части технических программ вместо информатики принимают физику — например, в ВШЭ на «Прикладном анализе данных» можно выбрать информатику или физику, а на физтехе МФТИ работает та же развилка.
В большинстве сильных вузов — ВШЭ, ИТМО, МФТИ — дополнительных вступительных испытаний нет: поступление идёт по сумме баллов ЕГЭ. Но есть важное исключение. МГУ проводит собственное дополнительное вступительное испытание (ДВИ) по математике, и на факультете ВМК сдать его обязаны все абитуриенты — это один из самых жёстких входов в стране. Отдельный сильный канал — олимпиады: победители и призёры профильных олимпиад по математике и информатике могут поступить без вступительных испытаний или получить 100 баллов по профильному предмету.
Чтобы было нагляднее, вот реальные требования трёх вузов на приём 2026 года:
| Вуз и программа | Предметы ЕГЭ | Минимальные баллы |
|---|---|---|
| ВШЭ, «Прикладной анализ данных» | Математика + информатика или физика + русский | 70 / 60 / 60 |
| ВШЭ ФКН, «Прикладная математика и информатика» | Математика + информатика + русский | 75 / 75 / 60 |
| ИТМО, программы по ИИ и анализу данных | Математика + информатика + русский | 75 / 75 / 60 |
Видно, что комбинация «математика + информатика + русский» — это ядро, которое подойдёт почти везде. Физику стоит держать в запасе как страховку для технических вузов, где она идёт альтернативой информатике.
Если вы только в 9 классе и думаете о Data Science — сдавайте ОГЭ по математике и информатике. Это не обязательное условие для будущего поступления в вуз, но углублённая подготовка по этим предметам с 9 класса заметно облегчит профильный ЕГЭ через два года.
Что сдавать на Data Scientist после 9 класса
Здесь важно сразу убрать иллюзию: колледжа «на дата-сайентиста» не существует. Наука о данных — это уровень высшего образования, где нужны математический анализ, теория вероятностей и линейная алгебра, поэтому в системе среднего профессионального образования такой специальности просто нет.
Что реально доступно после 9 класса — это ИТ-колледж по специальности 09.02.07 «Информационные системы и программирование». Поступают на неё по конкурсу аттестатов: смотрят средний балл, профильные ЕГЭ не нужны. Срок обучения — 3 года 10 месяцев на базе 9 классов и 2 года 10 месяцев на базе 11. На выходе вы получаете квалификацию «программист» и крепкую базу в коде — тот же путь годится и будущему разработчику, поэтому близкий разбор есть в статье что сдавать на программиста.
Логика пути после 9 такая: колледж даёт практику в программировании, а в дата-сайенс вы входите уже потом — либо поступив после колледжа в вуз на профильное направление, либо доучившись математике и машинному обучению самостоятельно и на курсах. Идти после 9 класса именно «в Data Science» напрямую нельзя, и честные источники об этом обычно умалчивают.
Куда поступать на Data Scientist — направления и вузы
Поскольку отдельного направления «Data Science» в перечне ФГОС нет, будущие дата-сайентисты поступают на смежные математические и компьютерные направления. Вот основные коды, на которые стоит смотреть:
| Код | Направление подготовки | Чем хорошо для DS |
|---|---|---|
| 01.03.02 | Прикладная математика и информатика | Базовый выбор: сильная математика плюс программирование |
| 02.03.01 | Математика и компьютерные науки | Упор на фундаментальную математику и алгоритмы |
| 01.03.05 | Статистика | Прямая опора для анализа данных и моделей |
| 09.03.01 | Информатика и вычислительная техника | Инженерная база и работа с большими данными |
| 09.03.03 | Прикладная информатика | Прикладной уклон, ближе к продукту |
Сильные программы по науке о данных есть в ВШЭ, МФТИ, ИТМО, МГУ и СПбГУ, а также во многих региональных университетах; если же вуз пока не в планах, тот же набор тем можно закрыть на курсах по Data Science. При выборе смотрите не на громкое название программы, а на учебный план: чем больше в нём математики, статистики и машинного обучения, тем ближе она к реальной работе дата-сайентиста. Полезно проверить и наличие военной кафедры, и соотношение бюджетных и платных мест — например, в ВШЭ ФКН на «Прикладной математике и информатике» есть бюджет, а программа «Прикладной анализ данных» полностью платная и на английском языке.
Рядом с дата-сайентистом стоит профессия аналитика данных — туда поступают похоже, но конкурс мягче и порог входа ниже. Если сомневаетесь между ними, сравните требования в материале что сдавать на аналитика данных: иногда разумнее начать с аналитики, а в Data Science вырасти уже на работе.
КурсыСравнение 337 курсов по анализу данныхЦены, школы, длительность, рассрочка
Как стать Data Scientist без ЕГЭ — переподготовка и курсы
Если школа давно позади, сдавать ЕГЭ заново не нужно. Для взрослых работает другой вход — профессиональная переподготовка и онлайн-курсы. Это основной путь для тех, у кого уже есть высшее образование, особенно техническое, математическое или экономическое. На курсах учат Python, SQL, работе с данными и машинному обучению на практике, а на выходе дают диплом о профпереподготовке или сертификат школы.
Здесь важна честность. Курс не заменит математическую базу — матанализ, теорию вероятностей и линейную алгебру, на которых держится вся наука о данных. Поэтому людям без технического бэкграунда вход в Data Science даётся тяжело, и часто разумнее сначала освоить аналитику данных, а уже потом расти в дата-сайентиста. Зато для инженера, физика или экономиста, который дружит с математикой, курсы — это быстрый и рабочий способ сменить профессию без второго высшего.
Выбрать программу под свой уровень можно в подборке курсов по науке о данных:
КурсыСравнение 94 курсов по data ScienceЦены, школы, длительность, рассрочка
Сколько учиться на Data Scientist и сколько это стоит
Срок и стоимость сильно зависят от пути. Вот сводка по трём вариантам:
| Путь | Что нужно | Срок | Документ на выходе |
|---|---|---|---|
| Вуз после 11 класса | ЕГЭ: математика + информатика + русский | 4 года бакалавриат | Диплом о высшем образовании |
| Колледж после 9 → вуз | Конкурс аттестатов в колледж, затем профильное направление | ≈4 года колледж + вуз | Диплом СПО, далее диплом вуза |
| Переподготовка и курсы | Базовое высшее (лучше техническое), ЕГЭ не нужен | от нескольких месяцев до 1,5–2 лет | Диплом о профпереподготовке или сертификат |
Вузовский путь — самый долгий, но даёт глубокую математическую базу, с которой проще расти до senior-уровня. Курсы короче и дешевле, но требуют, чтобы фундамент у вас уже был. Окупаемость входа высокая: зарплаты в Data Science одни из самых заметных в ИТ, и подробный разбор доходов по грейдам мы держим в обзоре профессии Data Scientist.
Частые ошибки абитуриентов
- Путают пути после 9 и после 11. После 9 в колледж — это конкурс аттестатов и профессия программиста; после 11 в вуз — профильные ЕГЭ. Это разные требования, смешивать их нельзя.
- Ищут колледж «на дата-сайентиста». Его нет — есть ИТ-колледж на программирование, а наука о данных начинается в вузе.
- Сдают базовую математику вместо профильной. На технические направления нужна только профильная, и пересдать на неё в последний момент уже не получится.
- Не проверяют набор ЕГЭ на сайте вуза. Где-то третьим предметом идёт информатика, где-то физика — выбор делают заранее, а не в день подачи.
- Игнорируют физику как запасной вариант. Если технический вуз принимает физику вместо информатики, она расширяет список доступных программ.
- Думают, что курс заменит математику. Без матанализа и теории вероятностей даже хороший курс не сделает из вас дата-сайентиста.
- Выбирают программу по названию. Громкое «Data Science» в названии ничего не гарантирует — смотрите на учебный план и долю математики в нём.
- Пропускают сроки подачи. Приёмная кампания короткая, в июле, и опоздание с документами стоит года.
Таблица-сводка — что сдавать на Data Scientist
| Путь | Что сдавать или что нужно | Срок обучения |
|---|---|---|
| После 11 (вуз) | Русский + профильная математика + информатика (или физика) | 4 года |
| После 9 (колледж) | Конкурс среднего балла аттестата, ЕГЭ не нужны | 3 г 10 мес |
| Без ЕГЭ (взрослым) | Базовое высшее + профпереподготовка или курсы | от нескольких месяцев |
Где учиться на Data Scientist
Если вуз пока не входит в планы или вы выбираете путь переподготовки, начать можно с практических программ по науке о данных. В подборке ниже собраны курсы разного уровня — от входа с нуля до продвинутого машинного обучения, с проектами в портфолио и помощью с трудоустройством.
| Курс | Школа | Стоимость со скидкой | В рассрочку | Длительность | Обзор курса от Checkroi |
|---|---|---|---|---|---|
| Профессия «Data Scientist PRO» Перейти на сайт курса |  Skillbox | 224 595 ₽ | 7245 ₽/мес. | 12 месяцев | Обзор курса |
| Data Scientist Перейти на сайт курса |  Эдюсон | 109 900 ₽ | 4579 ₽/мес. | 9 месяцев | Обзор курса |
| Полный курс по data science Перейти на сайт курса |  SkillFactory | 135 000 ₽ | 3750 ₽/мес. | 13 месяцев | Обзор курса |
| Профессия «Data Scientist: с нуля до middle» Перейти на сайт курса |  Нетология | 189 000 ₽ | 7875 ₽/мес. | 17 месяцев | Обзор курса |
| Data Scientist с нуля до Junior Перейти на сайт курса | Skillbox | 110 160 ₽ | 5033 ₽/мес. | 9 месяцев | Обзор курса |
| Профессия Data scientist + ИИ Перейти на сайт курса | Skillbox | 195 271 ₽ | 4583 ₽/мес. | 12 месяцев | Обзор курса |
| Data Scientist + ИИ Перейти на сайт курса |  Синергия | 107 436 ₽ | 300 ₽/мес. | 10 месяцев | Обзор курса |
| Профессия Data Scientist в медицине Перейти на сайт курса | SkillFactory | 125 700 ₽ | 3491 ₽/мес. | 13 месяцев | Обзор курса |
| Профессия «Data Scientist» Перейти на сайт курса | Нетология | 80 300 ₽ | 7000 ₽/мес. | 10 месяцев | Обзор курса |
| Бакалавриат «Data Science & Machine Learning» Перейти на сайт курса | Skillbox | 150 000 ₽ | 155 500 ₽/мес. | 48 месяцев | Обзор курса |
Больше программ — в полном каталоге курсов по Data Science
Главное — что сдавать на Data Scientist
После 11 класса путь один и понятный: русский, профильная математика и информатика, иногда с физикой как альтернативой. Поступаете на прикладную математику, информатику или статистику — отдельной специальности «Data Science» в школьном смысле нет, и это нормально. После 9 класса прямого входа в профессию не существует: идёте в ИТ-колледж на программирование, а науку о данных добираете в вузе. Взрослым ЕГЭ не нужен — работает переподготовка, но только поверх живой математической базы.
Один честный совет напоследок: не гонитесь за громким названием программы и не верьте обещаниям «стать дата-сайентистом за три месяца с нуля». Сильная математика — это то, что отличает дата-сайентиста от всех остальных в ИТ, и именно её стоит закладывать как можно раньше.
