ТОП-30 курсов по Data Science с нуля до middle

Data Scientist — это специалист, который работает с данными: собирает их, анализирует и обрабатывает. Его задачи могут быть разными. Data Scientist может предсказать, окупится ли новый проект, будет ли спрос на товары или услуги. Также этот специалист может улучшить систему рекомендаций в сервисах и социальных сетях, построить систему распознавания лиц, сделать чат-бота и многое другое.

Если вы любите работать с данными, тогда наша подборка онлайн-курсов по Data Science точно вам пригодится. Мы собрали лучшие предложения, которые есть на рынке образования. В некоторых курсах даже есть гарантия трудоустройства после обучения.

Также в статье находятся бесплатные мини-курсы и уроки для тех, кто хочет самостоятельно получить начальные навыки по обработке и анализу данных. Мы поддерживаем подборку актуальной и обновляем информацию минимум 1 раз в месяц.

Чтобы понять, чем курсы отличаются между собой, читайте их подробное описание.

1. «Data Scientist» — Productstar

Вы научитесь работать с SQL, создавать модели машинного обучения, взаимодействовать с Python и библиотеками анализа данных. Также вы освоите математические функции и сможете использовать сложную математику для Data Science. Обучаться можно в своем темпе на онлайн-платформе школы, во всем процессе помогает личный ментор.

Бонус — все ученики получают дополнительный курс по трудоустройству. Также школа организует part-time стажировки в компаниях-партнерах.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

2. Профессия «Data Scientist» — SkillFactory

Курс с гарантией трудоустройства: если вы не найдете работу после обучения, школа вернет все деньги. Будет 20% теории и 80% практики. Учиться можно в своем темпе на онлайн-платформе. Личному ментору можно задавать любые вопросы, которые касаются обучения. После этого курса вы сможете работать с Data Science и выбрать себе более узкую специализацию — ML Engineer, CV Engineer или NLP Engineer.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

Другие курсы SkillFactory: «Науки о данных», «Data Science с нуля до Junior-специалиста».

3. «Data Scientist с нуля» — Бруноям

Интенсивный курс для прохождения в своем темпе. По видеоурокам вы освоите программирование на Python, линейную алгебру, статистику, научитесь работать с базами данных, изучите машинное обучение и нейронные сети.

За весь курс вы поработаете над 3 проектами и выполните множество небольших практических заданий. Личный наставник будет помогать вам во всем процессе обучения, а также в течение года после окончания курса.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

4. «Data Science» — Эльбрус Буктемп

Программа включает 600 часов практики программирования, а если возникнут трудности, то поможет ментор группы. Студенты выполняют заказы от компаний-партнёров, чтобы быстрее получить профессиональные навыки для трудоустройства.

За время обучения слушатели смогут собрать портфолио из командных проектов и работ для заказчика. Для поступления необходимо пройти вступительное интервью на 45 минут в формате ответов на вопросы.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

5. «Data Scientist» — Нетология

После обучения в этой школе вам помогут найти работу или стажировку. Длительность курса — 16 месяцев. В обучение входит вся необходимая теория о Data Science, тренажер для отработки навыков, поддержка куратора и работа над 7 проектами. Также школа проводит митапы — это встречи выпускников с экспертами. Помимо просмотра видеоуроков на платформе, вы сможете участвовать в «живых» вебинарах и обсуждать темы с преподавателем.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

6. Профессия «Data Scientist» — Skillbox

Курс с гарантией трудоустройства. Обучаться можно в своем темпе на платформе школы. После курса вы сможете стать специалистом по машинному обучению, дата-инженером или аналитиком данных. Помимо просмотра видеоуроков и выполнения практических заданий, вы будете работать с двумя крупными проектами. Все вопросы можно задать куратору. Также этот человек будет заниматься проверкой ваших практических заданий.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

Другие курсы Skillbox: «Введение в Data Science».

7. «Data Engineer» — OTUS

Курс длится 4 месяца, занятия проходят в формате «живых» вебинаров. Каждые 2 недели ученикам дают практическое задание. После его сдачи вы получите обратную связь от преподавателя. Для того, чтобы пройти этот курс, достаточно посвящать учебе 4 часа в неделю и выполнять практические задания.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

8. «Профессия "Data Scientist"» — GeekBrains

На курсе вы научитесь работать с данными, а также выбирать эффективные решения для бизнеса и реализовывать их с помощью машинного обучения. Если будете хорошо учиться, сможете попасть на оплачиваемую стажировку во время учебы. В курс входят «живые» вебинары и семинары, теоретический материал, видеолекции и практические задания.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

9. «Дата сайентист. Интенсив» — Level Up

На курсе вы изучите язык программирования Python, познакомитесь с популярными библиотеками и фреймворками. Также вы будете работать с реальными примерами и задачами из области Data Science и машинного обучения. Уроки проходят в формате онлайн-вебинаров 2 раза в неделю по расписанию. Никаких начальных знаний не нужно, всему обучат с нуля.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

10. «Специалист по Data Science расширенный» — Яндекс Практикум

Курс длится от 5 до 16 месяцев, продолжительность зависит от выбора программы. Вы изучите язык Python, популярные библиотеки, Jupyter Notebook, SQL и многое другое. Также вы поработаете над 8 проектами и сможете добавить их к своему портфолио.

Во всем процессе будет помогать наставник. Помимо этого, школа предлагает помощь с поиском работы. Это углубленный курс, поэтому обучение займет 10–15 часов в неделю.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

11. «Data Science Academy» — SF Education

Любой желающий может получить доступ к этому курса на 3 дня бесплатно. Программа состоит из 10 модулей и включает «живые» вебинары, а также 215 часов практики на реальных задачах. Все ученики получают бессрочный доступ к курсу и к закрытому сообществу с вакансиями для выпускников.

Все вопросы, связанные с обучением, можно задать преподавателю в чате или на онлайн-вебинарах.

Особенности и преимущества школы:

Недостатки школы:

→ Посмотреть программу курса

Другие курсы SF Education: «Data Science».

Ниже вы найдете еще несколько хороших курсов. Одни из них подойдут новичкам, другие — тем, кто уже знаком с Phyton, теорией вероятностей и статистикой.

Бесплатные материалы для тех, кто хочет сам разобраться в обработке и анализе данных. Благодаря этим урокам можно получить минимальные базовые знания о машинном обучении и аналитике.

1. «Профессия Data Scientist: учимся обработке и анализу данных за 3 дня» — Skillbox

Вы изучите основы обработки и анализа данных с помощью языка программирования Python. Вы научитесь работать с данными, строить модели и проводить визуализацию результатов. Также вы познакомитесь с принципами работы нейросетей.

→ Пройти курс бесплатно на intensive.skillbox.ru

Другие бесплатные курсы Skillbox: «Data Science», «Обучаем Data Science с нуля».

2. «Профессии в аналитике:что выбрать» — Нетология

На мини-курсе вас расскажут о Data Science, нейросетях и работе с данными. Все ученики получат гайд, где будет план действий для старта в сфере Data Science.

→ Пройти курс бесплатно на netology.ru

Другие бесплатные курсы Нетологии: «Неделя пробных занятий по работе с данными».

3. «Бесплатные материалы по Data Science» — ФПМИ

На этом сайте несколько бесплатных материалов. Есть вебинар о Data Science, курсы по Python, тренажер, видео, а также книги по алгоритмам и теории вероятностей.

→ Пройти курс бесплатно на fpmi-edu.ru

4. «Введение в Data Science и машинное обучение» — Stepik

Вас познакомят с популярными инструментами для анализа данных — библиотеками Pandas и Scikit-learn. Также расскажут об основах машинного обучения и об использовании языка программирования Python.

→ Пройти курс бесплатно на stepik.org

Другие бесплатные курсы Stepik: «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля», «Big Data и Data Science: перейди на новый уровень».

5. «Введение в науку о данных» — Открытое образование

На курсе расскажут, в каких областях применяется анализ данных и для чего он нужен. Далее вы попрактикуетесь в сборе и обработке данных, а также подборе методов машинного обучения под разные задачи. UPD: стоимость 1800 ₽.

→ Пройти курс бесплатно на openedu.ru

Другие курсы проекта «Открытое образование»: «Introduction to Data Analysis».

6. «Введение в науку о данных с Python» — Coursera

Курс включает 4 модуля, каждый из них посвящен отдельной теме. На занятиях вы познакомитесь с языком программирования Python, с библиотекой данных Python Pandas и Numpy. Также узнаете о методах обработки данных и выполните несколько практических заданий.

→ Пройти курс бесплатно на coursera.org

Другие бесплатные курсы Coursera: «Ускоренный курс по науке о данных».

7. «Data Science Courses» — Udemy

На сайте более 40 различных курсов, посвященных работе с данными. Большинство из них длится по 1,5 часа. Смотреть курсы можно бесплатно после регистрации.

→ Пройти курс бесплатно на udemy.com

Если вы хотите работать с данными, но не знаете, какую именно профессию выбрать и как потом устроиться на работу, посмотрите бесплатные материалы ниже.

Если вы любите собирать информацию и ее анализировать, тогда вы точно сможете стать специалистом по Data Science. Чтобы начать работать, вам нужно изучить основы языка программирования Python, а также методы сбора и анализа данных.

Если вы пока плохо в этом разбираетесь, отдавайте предпочтение курсам, где есть помощь преподавателя и куратора. Желаем вам терпения и удачи в обучении.

Если вы нашли неактуальную информацию в подборке или хотите добавить проверенный курс или школу в созданный перечень, напишите в комментариях под подборкой.