О проекте
Уметь работать с данными, владеть цифровыми инструментами — навыки, без которых не обойтись в XXI веке. В мире постоянно развивающихся технологий меняется и рынок труда. Сегодня специалисты в любой области постоянно сталкиваются с задачами по обработке данных: юрист изучает сотни дел, лингвист — тысячи текстов на разных языках, экономист разрабатывает прогнозные модели на основе больших объемов информации.
Специалистов, умеющих работать с данными, по-прежнему не хватает, и работодатели высоко ценят таких сотрудников. Поэтому знания с курсов дают выпускникам конкурентное преимущество при устройстве на работу. Пригодятся эти навыки и в научно-исследовательской деятельности — в ближайшие десятилетия главные прорывы в науке будут происходить именно на стыке информационных технологий и других предметных областей.
Наши цифры
-
100 %
программ бакалавриата охвачены проектом
-
>30000
студентов изучают курсы проекта ежегодно
-
>150
курсов читается за учебный год
Чему мы учим
Для освоения достаточного уровня компетенций выделены три обязательных блока:
-
ИИ-грамотность
Объясняем, как устроен компьютер, но чуть подробнее, чем в школе. Показываем секретные функции для работы с файлами и учим работать с Excel. Рассказываем, как выглядят фишинговые ссылки и почему не все любовные письма на почте можно открывать. Почему правда лучше не ставить простой пароль или как проверить безопасность сайта, на который заходишь. Рассказываем про искусственный интеллект: как работать с разными моделями и правильно писать промпты.
Чему научитесь: анализировать контент, распознавать фейки и дипфейки, управлять цифровым следом, работать с научными источниками и оформлять список литературы. Узнаете, как право работает с интеллектуальной собственностью и свободными лицензиями. Дополнительно можно поработать с продвинутыми техниками промпт-инжиниринга.
-
Алгоритмическое мышление и программирование
На курсе учим основы языка Python.
Чему научитесь: писать небольшие программы и алгоритмы, решать практические задачи, проводить исследования и создавать инструменты. На каждом направлении задачи будут разные. Например, юристы смогут анализировать тексты законов и прогнозировать решения по судебным делам. Дизайнеры смогут попробовать разрабатывать игры. При этом все это поможет, когда будете устраиваться на работу.
-
Анализ данных, искусственный интеллект и генеративные модели
На курсе пишем код на языке Python. Но в записанном онлайн-курсе есть лекции и для Excel, поэтому при желании можно проходить дисциплину с помощью любого из этих инструментов.
Чему научитесь: пройдете основы статистики, будете знать, что такое медиана, корреляция и регрессия, сможете искать закономерности в данных и проверять гипотезы с помощью Python.
Все это поможет быстрее справиться с эмпирической частью курсовой или диплома. А еще — поможет создавать инфографику.
Независимая оценка цифровых компетенций
- ИИ-грамотность
- Алгоритмическое мышление и программирование
- Анализ данных, искусственный интеллект и генеративные модели
Наши методисты и преподаватели
Истории успеха наших преподавателей
Илья Галушко

«Я уже 2 год работаю в рамках проекта Data Culture, веду программирование и анализ данных. По образованию я историк. Самое интересное, что о Data Culture я узнал почти случайно, когда искал работу по своей специализации. Я просто заполнил анкету на сайте проекта и прошел собеседование.
«Основной интерес моей жизни — социально-экономическая история и применение ML в социальных науках. Data Culture идеально этому отвечает: я продолжаю работать в сфере высшего образования, где я могу заниматься своими исследованиями уже в рамках университетской среды; я взаимодействую с профильной для меня аудиторией; преподаю интересные мне предметы. Мне искренне приятно открывать для гуманитариев мир цифровых методов. Тем более, что во всех группах находится доля ребят, которым эта область интересна в плане их академической специализации, — всегда приятно преподавать людям то, что им пригодится в научной или другой профессиональной жизни.»
Ксения Анисимова
«Все что в моей жизни было связано оказывалось в пространстве между математикой и человеческим или гуманитарным: гуманитарный класс математической 57 школы, отделение интеллектуальных систем РГГУ и магистратура по цифровой гуманитаристике в Вышке. Преподавать питон филологам пару раз в неделю звучало как идеальная подработка: мне всегда хотелось показать гуманитариям красоту «другой стороны». И, кажется, за время работы в DC у меня это иногда получалось.
«Самое неожиданное в работе DC для меня — это то множество студентов-гуманитариев, которые огромным трудом сломали в течение курсов свои предубеждения о компьютерных науках, и сумели посмотреть на эти курсы данных как возможность посмотреть на мир под совершенно новым для них углом. DC как место работы тоже место во многом уникальное. Люди, которые разрабатывают и поддерживают курсы, делают это до ужаса хорошо. В общем, люди — это главное, и они со всех сторон в Вышке поразительные, вот уже пару лет не могу перестать ими восхищаться.»
Александр Климов
«Я — лингвист по всем образованиям. Правда, очень прикладной: по первому переводчик, а по второму — компьютерный лингвист. Преподаю я много всего — руковожу магистерской программой „Цифровые технологии в гуманитарных исследованиях“, веду спецкурсы про дипломные работы и проекты, немного преподаю программирование. Интересно посмотреть на то, как устроен курс, взаимодействие кураторов, преподавателей, ассистентов и студентов. Также это даёт возможность выходить за рамки привычной среды лингвистов и побывать в других департаментах — уча, учимся, так что всё это очень полезно. Мне кажется, в DC всех удивляет качество организации. Практически бесшовный онбординг и работа, продуманные материалы — работать на самом деле просто удовольствие!»
Дарья Касьяненко
«Я преподаю питон, машинное обучение, искусственный интеллект в разных прикладных проектах и приложениях для бакалавров и магистров (DC) и для взрослых на открытых и корпоративных программах ДПО. Имею высшее образование в медиакоммуникациях и прикладной лингвистике (NLP). Когда я узнала, что у нас в Вышке появился проект DC, я была жутко расстроена, что он не появился раньше, когда я сама была студенткой Вышки. Это очень крутой проект, потому что дает цифровые и метакомпетенции абсолютно всем студентам, которые потом трансформируют рынок труда и улучшают процессы экономики.
Неожиданным для меня в самом начале работы в DC было сопротивление студентов обучению программирования и анализа данных с позиции "я ведь гуманитарий!". Но сейчас студенты не сопротивляются совсем, а наоборот сами приходят с вопросами и просьбами рассмотреть более продвинутые темы. Приятно смотреть и на междицсиплинарные проекты, когда студенты берут навыки анализа данных и применяют их в своих направлениях исследований и работы, такой синтез рождает новые горизонты и направления, двигает и науку, и проекты вперед!»
Арина Скобелева
«В 2026 году я закончила бакалавриат с отличием в Высшей школе экономики по программе «Медиакоммуникации» на треке «Технологии медиа». Сейчас преподаю в Data Culture программирование на Python, анализ данных и цифровую грамотность (собрала весь набор!)
С Python у меня сначала всё было очень тяжело. В какой-то момент я даже расплакалась на занятии: готовилась к теме, пришла на тест и поняла, что вообще ничего не понимаю. И именно этот опыт во многом привёл меня в Data Culture. Я поняла, что я далеко не единственная студентка, которой техническая дисциплина сначала кажется совершенно непонятной, хотя на самом деле она вполне по силам — просто иногда нужен индивидуальный подход.
Так я проработала ассистентом 3 года на совершенно разных программах. Самое главное, я осознала, что спокойно и свободно себя в этом чувствую. На четвёртом окончательно убедилась в том, что надо попробовать, ведь у меня был достаточно большой опыт, знания и навыки. И у меня получилось! В 2026-2027 учебном году я продолжаю свой путь в DC, но уже в роли преподавателя».