ТОП-15 лучших курсов Data Science - рейтинг обучения 2023
В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших онлайн-курсов по обучению Data Science + рассматриваем бесплатные курсы.
Data Science - это междисциплинарная область, которая использует методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и информации из структурированных и неструктурированных данных.
Data Science объединяет статистику, машинное обучение, анализ данных и визуализацию для принятия обоснованных решений на основе данных. Наука о данных широко применяется в различных сферах, таких как бизнес, медицина, финансы и многое другое.
- 1 место. Data Scientist с нуля до Junior (Skillbox) — 826 отзывов
Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/paket-data-scientist-0-junior/ - 2 место. Data Scientist: быстрый старт в профессии (GeekBrains) — 1110 отзывов
Ссылка на курс: https://gb.ru/geek_university/developer/analyst/data-science - 3 место. Профессия Data Scientist (Skillbox) — 826 отзывов
Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/profession-data-scientist-trial/ - Специалист по Data Science (SkillFactory) — 427 отзывов
Ссылка на курс: https://new.skillfactory.ru/dpo-data-science-machine-learning-mipt - Data Scientist с нуля до middle (Нетология) — 215 отзывов
Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/prodatascience - Data Scientist (ProductStar) — 58 отзывов
Ссылка на курс: https://productstar.ru/analytics-datascience-course - Основы Data Science (SF Education) — 120 отзывов
Ссылка на курс: https://sf.education/ds - Основы работы с большими данными (Data Science) (Специалист) — 34 отзыва
Ссылка на курс: https://www.specialist.ru/course/ds0 - Специалист по Data Science (Яндекс.Практикум) — 71 отзыв
Ссылка на курс: https://practicum.yandex.ru/data-scientist/ - Data Scientist (СберУниверситет) — 29 отзывов
Ссылка на курс: https://sberuniversity.ru/learning/programmes/open-programmes/12815/ - Data Scientist с нуля (Бруноям) — 28 отзывов
Ссылка на курс: https://brunoyam.com/online-kursy/data-scientist - Курс Data Scientist. Интенсив («Level UP») — 23 отзыва
Ссылка на курс: https://levelp.ru/courses/data-science/data-scientist/ - Data Scientist (Karpov.Courses) — 12 отзывов
Ссылка на курс: https://karpov.courses - Специалист по Data Science (НИУ ВШЭ) — 10 отзывов
Ссылка на курс: https://www.hse.ru/edu/dpo/472852237 - Data Scientist (МФТИ ) — 8 отзывов
Ссылка на курс: https://fpmi-edu.ru/datascience
Бесплатные курсы
- Data Science: будущее для каждого (Нетология)
Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/dsfuture - Data Science с нуля (Skillbox Программирование)
Ссылка на курс: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmEQTfkM_pfkVyU8BGamAPSdYYYe1e6PZ - Введение в Data Science и машинное обучение (Stepik)
Ссылка на курс: https://stepik.org/course/4852/promo - Введение в науку о данных с Python (Coursera )
Ссылка на курс: https://www.coursera.org/learn/python-data-analysis - Introduction to Data Science (Alison )
Ссылка на курс: https://alison.com/course/introduction-to-data-science-revised
Чему можно научиться на курсах Data Science
Пример программы обучения от Skillbox:
Первый уровень [Базовая подготовка]:
- Введение в Data Science: основные направления и задачи дата-аналитиков, дата-инженеров и специалистов по машинному обучению; этапы работы с данными, включая выявление проблем, сбор бизнес-требований, извлечение и анализ данных, подготовку данных; обучение и внедрение моделей, опыт в роли продуктового и маркетингового аналитика; формулирование и проверка гипотез; освоение инструментов: Python, SQL, Excel, Power BI.
Второй уровень: специализация и трудоустройство:
- Специализация 1: Machine Learning — машинное обучение. Освоение алгоритмов машинного обучения для задач регрессии, классификации и кластеризации. Создание и тренировка первой нейронной сети. Настройка параметров модели, оценка и улучшение её качества, а также приведение результата в рабочее состояние (Production).
- Специализация 2: Data Engineer — дата-инженер. Работа с комплексными наборами данных, подготовка данных для анализа, развертывание проектов Data Science с нуля, тестирование кода, создание пайплайнов для работы с данными и совместная работа в команде.
- Специализация 3: Data Analyst — дата-аналитик. Освоение основных методов анализа данных на примере анализа продаж. Изучение принципов маркетинговой, BI (бизнес-аналитики) и продуктовой аналитики. Развитие навыков работы с Excel, Python и Power BI. Умение формулировать и проверять гипотезы, а также презентовать результаты клиенту.
- Трудоустройство с помощью Центра карьеры. Подготовка к собеседованию в партнерской компании с помощью карьерного консультанта. Обсуждение часто задаваемых вопросов и снижение нервозности на интервью. Написание эффективного сопроводительного письма и правильное оформление резюме. Организация встречи с работодателем для прохождения собеседования. Презентация проектов, выполненных во время курса, и использование полученных знаний и навыков для выполнения тестовых задач.
Третий уровень: повышение квалификации:
- Специализация 1: Machine Learning PRO. Продвинутый уровень. Приобретение навыков работы с алгоритмами для создания рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов. Изучение ансамблевых методов, стекинга, бустинга, а также лучших практик кросс-валидации, мониторинга и разработки пайплайна машинного обучения.
Deep Learning — глубокое обучение. Обучение и работа с нейросетями: изучение их структуры, тренировка моделей, создание и тестирование архитектур, передача данных в нейросеть и настройка параметров.
Трек 1. Обработка естественного языка (NLP). Применение алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей для анализа естественного языка. Анализ тональности текстов, классификация и распознавание речи.
Трек 2. Компьютерное зрение (Computer Vision). Использование алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей для распознавания объектов, лиц, эмоций, классификации и сегментации изображений. Применение и настройка готовых моделей компьютерного зрения для достижения собственных целей. - Специализация 2: Data Engineer PRO. Продвинутый уровень. Приобретение навыков использования стандартных инструментов мониторинга и настройки оповещений. Выбор архитектуры хранения данных и работа с сложными типами хранилищ. Создание инфраструктуры и пайплайнов для обучения моделей машинного обучения.
- Специализация 3: Data Analyst PRO. Трек 1: Продуктовая аналитика. Освоение навыков обработки данных, исследования взаимодействия пользователей с продуктом и интерпретации собранной информации для решения бизнес-задач.
Трек 2: Маркетинговая аналитика. Изучение настройки веб- и сквозной аналитики, создание воронок продаж и анализ поведения пользователей на сайте.
Трек 3: BI-аналитика. Овладение навыками создания хранилищ данных, проектирования баз данных на SQL и продвинутой работы с таблицами. Решение бизнес-задач с помощью аналитики, очистка данных, правильное хранение и визуализация данных.
Дополнительные курсы:
- Основы статистики и теории вероятностей
- Основы математики для data science
- Система контроля версий Git
Навыки после обучения:
- Извлечение данных из различных источников: файлы, API, базы данных.
- Очистка данных.
- Работа с Big Data.
- Проведение разведывательного анализа данных.
- Визуализация результатов анализа в виде дашбордов.
- Формулирование и проверка гипотез.
- Построение моделей машинного обучения с учителем и без.
- Внедрение моделей машинного обучения и оценка их качества.
- Разворачивание программной инфраструктуры для сбора, обработки и хранения данных (Data-инженер).
- Тестирование кода (Data-инженер).
Освоенные инструменты:
- PyCharm
- Kafka
- NumPy
- Airflow
- Python
- pandas
- Docker
- SQL
- Excel
- Power BI
- Grafana
- Spark
- GitLab
- Jupyter Notebook
- FastAPI
Программа обучения, освоенные навыки и инструменты могут сильно отличаться, в зависимости от выбранного курса.
Где используется Data Science
Data Science применяется во множестве областей и сфер деятельности. Вот несколько примеров:
1. Компании и бизнес. Data Science используется для анализа данных, прогнозирования трендов и паттернов, принятия бизнес-решений, оптимизации процессов и улучшения клиентского опыта. Например, розничные компании могут использовать Data Science для оптимизации ценовой политики и предсказания поведения потребителей, а финансовые компании – для обнаружения мошенничества и рискового анализа.
2. Здравоохранение. Data Science помогает в анализе медицинских данных, предсказании распространения заболеваний, определении эффективности лечения и прогнозировании потребности в медицинских ресурсах. Некоторые применения включают прогнозирование эпидемий, диагностику заболеваний на ранних стадиях и персонализацию лечения.
3. Интернет и социальные сети. Data Science используется для анализа пользовательского поведения, рекомендаций контента, оптимизации поиска и персонализации рекламы. Например, Twitter использует алгоритмы машинного обучения для рекомендации твитов пользователям в их ленте, а Google – для предсказания запросов пользователей и вывода релевантных результатов поиска.
4. Транспорт и логистика. Data Science используется для оптимизации маршрутов, прогнозирования времени прибытия, улучшения логистических процессов и управления транспортными сетями. Например, компания Uber использует Data Science для определения оптимального расположения водителей и прогнозирования спроса на такси.
5. Наука и исследования. Data Science играет важную роль в научных исследованиях, таких как геномика, астрофизика, климатология и многих других областях. Анализ данных помогает исследователям обрабатывать большие объемы информации, выявлять закономерности и делать новые открытия.
Это всего лишь некоторые примеры использования Data Science. Она проникает во многие другие сферы и оказывает значительное влияние на различные аспекты нашей жизни.
Какие навыки нужны и что используют Data Scientists в работе (программы, инструменты, принципы)
Чтобы стать успешным Data Scientist, нужно обладать разносторонними навыками и владеть различными инструментами. Некоторые ключевые навыки и инструменты, которые используют Data Scientist в своей работе:
1. Программирование: навыки программирования – это фундамент для Data Scientist. Чаще всего используется Python, так как он обладает богатыми библиотеками для анализа данных и машинного обучения. Также, иногда применяют R для статистических анализов и визуализации данных.
2. Статистика и математика: понимание статистических методов и математических концепций необходимо для анализа данных и построения моделей. Здесь важно знать вероятность, регрессию, статистические тесты и многое другое.
3. Машинное обучение: это основа Data Science. Нужно знать различные алгоритмы машинного обучения – от классических, таких как решающие деревья и линейная регрессия, до более сложных, например, нейронные сети и ансамбли моделей.
4. Базы данных и SQL: понимание баз данных и языка SQL (Structured Query Language) поможет Data Scientist извлекать, обрабатывать и анализировать данные из различных источников.
5. Визуализация данных: важно уметь представлять данные в наглядном и понятном виде. Инструменты, такие как Matplotlib, Seaborn, Tableau и Power BI, помогают создавать красивые графики и дашборды.
6. Инструменты для анализа данных: Data Scientist используют разнообразные инструменты для работы с данными, например, Pandas для работы с табличными данными, NumPy для работы с числовыми данными, а также Jupyter Notebook для интерактивной разработки и документирования процесса анализа.
7. Большие данные и облачные ресурсы: понимание принципов работы с большими данными и опыт работы с облачными ресурсами, такими как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud Platform (GCP), становятся все более важными, учитывая объемы данных, с которыми приходится работать.
8. Понимание бизнеса: Data Scientist часто сталкиваются с решением реальных бизнес-задач. Понимание принципов функционирования бизнеса и способности адаптировать свои решения под конкретные бизнес-цели – это крайне ценный навык.
9. Коммуникация и командная работа: Data Scientist не всегда работают в изоляции. Умение эффективно коммуницировать с коллегами и представлять свои результаты исследований – ключевой аспект успешной работы в команде.
Как быстро изучить Data Science
Есть несколько шагов, которые помогут изучать Data Science более эффективно и наращивать знания:
1. Учись основам: начни с основных принципов и концепций Data Science. Изучи основы программирования на Python, математику и статистику. Разберись, как работать с данными и применять алгоритмы машинного обучения.
2. Используй онлайн ресурсы: в интернете существует огромное количество бесплатных и платных онлайн курсов, видеоуроков и учебных материалов по Data Science.
3. Практикуйся на реальных проектах: теоретические знания ничего не значат без практики. Начни выполнять маленькие проекты с использованием настоящих данных. Изучай и анализируй уже существующие проекты, чтобы получить представление о том, как решаются реальные проблемы с помощью Data Science.
4. Общайся с сообществом: присоединяйся к Data Science сообществам, форумам, Slack-каналам и группам в социальных сетях. Общение с опытными специалистами поможет тебе узнать о новых тенденциях, инструментах и методологиях. Также это замечательный способ получить поддержку, задать вопросы и обменяться идеями.
5. Создавай свой портфолио: создание собственного портфолио с проектами, в которых ты использовал Data Science, поможет тебе продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям. Размести свои проекты на GitHub или используй платформы для создания портфолио.
Проплаченный рейтинг. Учусь на Data Science на GeekBrains - полное гавно, как можно его соотнести на 2 месте!
Skillbox, Geekbrains и Skillfactory это одна шаражкина контора от mail.ru по выкачиванию денег из хомяков. Рейтинг и вправду проплачен.