Популярное
Свежее
Моя лента
Сообщения
Рейтинг
Курсы
Темы
Маркетинг
Сервисы
AI
Личный опыт
Деньги
Инвестиции
Право
Карьера
Крипто
Путешествия
Показать все
vc.ru
О проекте
Правила
Реклама
Приложения
VSKurs
Образование

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.

ТОП-15 лучших курсов Data Science - рейтинг обучения 2023

Бесплатные курсы

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.

2 комментария