20 лучших курсов по Data Science в 2023 году
В этой статье сравниваем ТОП-20 лучших онлайн-курсов по Data Science. В подборке 5 бесплатных курсов.
Профессия Data Analyst [Skillbox]
Ссылка на курс:
Краткая информация: длительность обучения 12 месяцев, стоимость 5323 рубля в месяц в рассрочку.
Особенности:
- Практический курс с участием опытных преподавателей и экспертов от Skillbox.
- Получите реальный опыт в работе с большими массивами данных и научитесь автоматизировать процессы обработки информации.
- 2 модуля практики, в том числе работа на реальных проектах.
- Индивидуальное онлайн-сопровождение и корректировки домашних заданий.
Чему научитесь:
- Сбору, очистке, обработке и анализу данных.
- Проектированию баз данных и моделей данных.
- Построению дашбордов и отчетов для принятия решений.
- Определению закономерностей и нахождению скрытых взаимосвязей между данными.
Программа:
- Модуль 1. Аналитика данных. Основы, методы и технологии.
- Модуль 2. Статистика. Основные статистические методы, тестирование гипотез
- Модуль 3. Программирование. Язык Python и его библиотеки для работы с данными.
- Модуль 4. Базовые принципы разработки алгоритмов и проектирования баз данных.
- Модуль 5. Машинное обучение и глубокое обучение. Основы.
- Модуль 6. Big Data. Работа с крупными массивами данных и их обработка. Hadoop, Spark.
- Модуль 7. Работа над реальными проектами.
Преимущества:
- Актуальная программа.
- Возможность реальной практики на проектах.
- Индивидуальная корректировка домашних заданий.
- Рекомендательное письмо от Skillbox для трудоустройства.
Профессия Data Scientist [Yandex.Практикум]
Ссылка на курс:
Краткая информация: примерно 11 месяцев, стоимость от 150 000 рублей, возможна оплата по частям.
Особенности:
- Получите опыт в решении реальных задач бизнеса, начиная с поиска гипотез и заканчивая дашбордами.
- Узнайте о самых модных методах машинного обучения, таких как градиентный бустинг, нейронные сети, сверточные нейронные сети и другие.
- Работа на базе индивидуального плана обучения.
- Индивидуальный менторинг и помощь в трудоустройстве.
- Гибкий график обучения.
Чему научитесь:
- Сбору, обработке, анализу и визуализации данных.
- Основам программирования на Python для анализа данных, включая библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и другие.
- Методологиям работы с данными, включая A/B-тестирование и когортный анализ.
- Машинному обучению, включая линейную регрессию, решающие деревья, классификацию и кластеризацию.
- Глубокому обучению, включая сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
- Practical Data Science, включая оценку эффективности модели, оптимизацию методов, работу с некачественными данными.
- Работу с большими данными с использованием Hadoop, Apache Spark и других технологий.
Программа:
- Модуль 1. Введение в Data Science. Основы Python и библиотеки для анализа данных.
- Модуль 2. Обработка данных. NumPy, Pandas и работа с базами данных.
- Модуль 3. Исследование данных. Pandas, Matplotlib, Seaborn и другие библиотеки для работы с данными.
- Модуль 4. Статистический анализ данных. Вводные сведения о классической статистике.
- Модуль 5. Машинное обучение. Работа с различными моделями, выбор лучшей модели, настройка и оценка моделей.
- Модуль 6. Дополнительные темы машинного обучения. Работа с некачественными данными, кластеризация, классификация, регрессия, временные ряды и другие.
- Модуль 7. Глубокое обучение. Нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети.
- Модуль 8. Big Data. Работа с крупными данными, Hadoop, Apache Spark.
Преимущества:
- Большой массив задач, опыт в решении реальных бизнес-проблем.
- Отзывчивый и опытный ментор.
- Рекомендательные письма для трудоустройства.
- Возможность гибкой работы в режиме online.
- Индивидуальный график обучения.
Недостатки:
- Высокая цена по сравнению с другими курсами по Data Science.
- Высокий уровень сложности. Для успешного прохождения курса нужно быть готовым потратить время на домашнее задание.
Профессия Data Science [GeekBrains]
Ссылка на курс:
Краткая информация: 9 месяцев, стоимость от 66 000 рублей, возможна оплата по частям.
Особенности:
- Специализированный курс, разработанный экспертами GeekBrains.
- Работа над реальными проектами.
- 10 модулей: от основ программирования на Python до анализа данных, машинного обучения и больших данных.
Чему научитесь:
- Основам языка программирования Python.
- Pandas, NumPy и другим библиотекам для работы с данными.
- Машинному обучению.
- Методологиям проведения A/B-тестирования.
- Извлечению данных с помощью SQL из баз данных и BigQuery.
- Hadoop и MapReduce.
Программа:
- Модуль 1. Основы Python. Вводный курс по программированию на языке Python, и созданию и редактированию текстовых файлов.
- Модуль 2. Основы статистики. Основные понятия статистики и статистические методы анализа данных.
- Модуль 3. Анализ данных с помощью Pandas и NumPy. Pandas, NumPy и другие библиотеки для работы с данными.
- Модуль 4. Машинное обучение. Работа с различными моделями, выбор лучшей модели, настройка и оценка моделей.
- Модуль 5. A/B-тестирование. Методологии проведения A/B-тестирования и экспериментов.
- Модуль 6. SQL. Запросы к базам данных с помощью SQL, выбор данных из базы данных BigQuery.
- Модуль 7. Большие данные. Apache Hadoop, MapReduce, параллельное выполнение подзадач.
- Модуль 8. MongoDB. Нереляционные базы данных.
- Модуль 9. Проектирование и создание баз данных. SQL, ER-моделирование.
- Модуль 10. Работа над реальными проектами.
Преимущества:
- Начальный уровень.
- Высокий уровень преподавания.
- Работа над реальными проектами с возможной публикацией в Industry Expert.
- Возможность быстрого трудоустройства.
Недостатки:
- Низкий уровень сложности.
- Не подходит для людей, имеющих знания в области аналитики данных и программирования на Питоне.
Профессия Data Science [OTUS]
Ссылка на курс:
Краткая информация: 10 месяцев, стоимость 240 000 рублей.
Особенности:
- Практический курс, нацеленный на работу с важнейшими для анализа данных инструментами, такими как Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и другие.
- Курс составлен опытными преподавателями, которые сами являются профессионалами в области аналитики данных.
- 15 учебных модулей с практикой на реальных проектах.
- Обучение в команде из 4-6 студентов.
- Менторская поддержка в течение всего курса обучения.
Чему научитесь:
- Работе с алгоритмами машинного обучения.
- Анализу и обработке больших наборов данных.
- Проектированию и созданию реляционных и NoSQL баз данных.
- Профессиональному программированию на языке Python.
Программа:
- Модуль 1. Python. ОСновы языка, работа с данными.
- Модуль 2. Pandas. Работа с данными, визуализация.
- Модуль 3. Matplotlib, Seaborn. Визуализация данных.
- Модуль 4. Основы статистики и теории вероятностей.
- Модуль 5. Scikit-Learn. Основы регрессии и классификации.
- Модуль 6. Ансамбли и бустинги. Методы машинного обучения.
- Модуль 7. Apache Spark. Работа с большими данными.
- Модуль 8. R. Работа с данными, визуализация, статистические методы.
- Модуль 9. Кластеризация и анализ текстов.
- Модуль 10. Обработка изображений. Компьютерное зрение.
- Модуль 11. NLP. Обработка естественного языка.
- Модуль 12. Работа с большими данными. Hadoop, Spark.
- Модуль 13. PostgreSQL. Проектирование и работа с реляционными базами данных.
- Модуль 14. MongoDB и Elasticsearch. Проектирование и работа с NoSQL базами данных.
- Модуль 15. Реализация реальных проектов.
Преимущества:
- Отличный курс для студентов без прежнего опыта в области аналитики.
- Широкий запас знаний и навыков, необходимых для работы с данными на крупных проектах.
- Активная поддержка со стороны преподавателей.
- Обучение в команде позволяет лучше понимать друг друга.
- Обучение в формате онлайн.
Недостатки:
- Высокая цена.
- Высокий уровень сложности.
Data Scientist [SkillFactory]
Ссылка на курс:
Краткая информация: 15 месяцев, стоимость 170 000 рублей, оплата по частям.
Особенности:
- Практический курс, включающий теоретические основы алгоритмов и практику в виде работы над реальными проектами.
- Курс защищен договором купли-продажи, что означает, что готовят во время обучения и качество курса гарантируются в официальном контракте.
- 15 модулей, практика в виде решения реальных задач бизнеса.
- 20% теории и 80% практики.
- Индивидуальные занятия с менторами.
Чему научитесь:
- Основам обработки данных.
- Статистике и теории вероятностей.
- Анализу данных с помощью Pandas и NumPy.
- Машинному обучению.
- Работе с Big Data с помощью Hadoop и Spark.
- Извлечению данных из баз данных SQL и NoSQL.
- Проектированию и созданию баз данных.
Программа:
- Модуль 1. Основы Python.
- Модуль 2. Основы статистики.
- Модуль 3. Data Mining.
- Модуль 4. Машинное обучение.
- Модуль 5. BiG Data. Hadoop, Spark.
- Модуль 6. PostgreSQL. Проектирование и работа с реляционными базами данных.
- Модуль 7. MongoDB и Elasticsearch. Проектирование и работа с NoSQL базами данных.
- Модуль 8. Microsoft Azure.
- Модуль 9. Извлечение данных. Web-скрейпинг.
- Модуль 10. NLP. Обработка естественного языка
- Модуль 11. Анализ изображения. Компьютерное зрение
- Модуль 12. Работа с данными. Анализ данных с использованием Spark
- Модуль 13. Решение бизнес-задач с помощью машинного обучения
- Модуль 14. Проектирование системы машинного обучения
- Модуль 15. Защита выпускной работы
Преимущества:
- Высококачественный курс, гарантировано высокое качество.
- Наличие договора купли-продажи.
- Наличие сотен реальных проектов, которые студенты могут использовать для практики.
- Стажировка и трудоустройство многих выпускников курса.
- Доступность для всех уровней сложности.
Недостатки:
- Высокая стоимость курса.
- Долгий срок обучения.
Профессия Data Scientist [Specialist]
Ссылка на курс:
Краткая информация: 6 месяцев, стоимость 89 990 рублей, возможна рассрочка на 10 месяцев.
Особенности:
- Занятия проводятся 2 раза в неделю по 2,5 часа в группах не более 10 человек.
- Основной фокус на практической части курса.
- Рабочий процесс построен на кейсах из реальной жизни.
Чему научитесь:
- Анализу и обработке данные.
- Работе с библиотеками Python, такими как Pandas, NumPy, SciPy, Seaborn, Matplotlib.
- Проектированию систем машинного обучения.
- Извлечению данных с помощью SQL из баз данных Microsoft SQL Server, PostgreSQL и других.
Программа:
- Модуль 1. Основы алгоритмов и структур данных в Python.
- Модуль 2. Обработка данных в Python.
- Модуль 3. Статистика и эконометрика в Python.
- Модуль 4. Визуализация данных в Python.
- Модуль 5. Машинное обучение в Python.
- Модуль 6. Высокопроизводительные вычисления в Python и SQL.
Преимущества:
- Актуальный курс, опытный преподаватель.
- Практика на реальных проектах.
- Гибкие условия обучения.
Недостатки:
- Стоимость выше, чем у других курсов.
- Опыт необходим в знаниях математики.
Data Science [Skill-Branch]
Ссылка на курс:
Краткая информация: обучение длится от 8 до 12 месяцев, стоимость 84 000 рублей быть разбита на 10 платежей.
Особенности:
- Практический курс, нацеленный на решение реальных бизнес-проблем.
- Осуществляется в режиме онлайн.
- Первым делом студентам представляется конспекты.
- Подходит для студентов с опытом и начинающих.
Чему научитесь:
- Основы программирования на языке Python.
- Обработке и анализу данных.
- Машинному, глубокому и понижающему обучению, а также всем сопутствующим инструментам и методологиям.
- Работе с Big Data.
Программа:
- Модуль 1. Введение в Data Science. Основы Python.
- Модуль 2. Основная библиотека Python для анализа данных: NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn.
- Модуль 3. Обзор методов машинного обучения и статистических методов для анализа данных.
- Модуль 4. Глубокое обучение. Конволюционные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети.
- Модуль 5. Понижение размерности данных: метод главных компонент, t-SNE, LLE и другие методы.
- Модуль 6. Работа с Big Data и Apache Spark.
- Модуль 7. Работа с базами данных. SQL, реляционные и NoSQL базы данных.
- Модуль 8. Проектирование систем машинного обучения.
Преимущества:
- Для людей с любым уровнем подготовки.
- Эффективные методы и инструменты для анализа данных.
- Работа над проектами в режиме онлайн.
- Работа с экспертами и с отзывчивыми преподавателями.
Недостатки:
- Оптимально для людей, имеющих какой-то опыт в программировании.
- Стоимость выше, чем у других курсов.
Data Science Specialization [Devrepublik]
Ссылка на курс:
Краткая информация: Длительность более 8 месяцев, стоимость 147 000 рублей, возможна рассрочка на 8 месяцев.
Особенности:
- Данный курс содержит повышенную проходную барьер на вход.
- Предусмотрено много практических заданий и проектов.
- Обучение включает работы в командной работе и стажировках в крупных компаниях.
Чему научитесь:
- Анализировать данные и ответственно принимать решения на их основе.
- Извлекать данные из нескольких источников, обрабатывать их и преобразовывать.
- Проектировать и создавать приложения, которые могут обрабатывать большие объемы данных.
- Использовать алгоритмы машинного обучения для решения проблем в бизнесе.
Программа:
- Модуль 1. Основы Python и библиотек для анализа данных.
- Модуль 2. Основы статистики и машинного обучения.
- Модуль 3. Обработка и анализ текстов.
- Модуль 4. Обработка изображений и компьютерное зрение.
- Модуль 5. Анализ временных рядов.
- Модуль 6. Рекомендательные системы.
- Модуль 7. Большие данные и их обработка с помощью Apache Spark.
- Модуль 8. Работа с базами данных.
- Модуль 9. Проектирование и разработка машинного обучения.
- Модуль 10. Фразовый экзамен.
Преимущества:
- Экспертный курс, насыщен материалами.
- Дополнительные возможности применения знаний в крупных компаниях.
- Индивидуальный менторинг, помощь в дипломной работе и успешного трудоустройства.
- Возможность совершенствования и дополнительного бонусного материала
Недостатки:
- Высокая стоимость.
- Высокий уровень сложности и проводная рассылка материалов, что может создавать проблемы при наличии защиты email.
Data Science [Stepik]
Ссылка на курс:
Краткая информация: Длительность более 10 месяцев, стоимость 99 000 рублей.
Особенности:
- Прототип комплекса курсов от МФТИ.
- Оставляет возможность начинать прохождение курса бесплатно.
- Опытный наставник и практика на реальных проектах.
Чему научитесь:
- Анализировать данные и делать выводы на их основе.
- Разрабатывать умные сервисы.
- Работать с классическими алгоритмами машинного обучения.
- Создавать собственные базы данных и серверы.
Программа:
- Модуль 1. Введение в анализ данных.
- Модуль 2. Практические виды задач в мире анализа.
- Модуль 3. Библиотеки NumPy и Pandas.
- Модуль 4. Математические и статистические основы.
- Модуль 5. Методология анализа данных и Data Engineering.
- Модуль 6. Методы обучения на метках.
- Модуль 7. Компьютерное зрение.
- Модуль 8. Это сводное и оно топит.
- Модуль 9. Облачные вычисления и Kubernetes.
- Модуль 10. Проектирование системы.
Преимущества:
- Доступная цена.
- Стажировки на реальных проектах и задания.
- Не накладывает строгих ограничений на скорости прохождения курса.
Недостатки:
- Низкий уровень сложности курса.
- Пошаговое обучение и программа не разработана независимо от пользователя.
Data Science [Яндекс.Продакшн]
Ссылка на курс:
Краткая информация: обучение длится от 10 месяцев, стоимость 199 000 рублей.
Особенности:
- Курс от создателей Яндекса.
- Цель курса – приготовить участников для работы в актуальных проблемах.
- Обучение в режиме онлайн с гибким графиком.
- Стажировка на реальных проектах.
Чему научитесь:
- Статистическому анализу данных и машинному обучению.
- Работе с Big Data.
- Проектированию систем предсказания данных.
Программа:
- Модуль 1. Анализ и предпроцессинг данных.
- Модуль 2. Теория вероятностей и статистика.
- Модуль 3. Методы сжатия и рекомендационные системы.
- Модуль 4. Обобщенная линейная модель и дерево решений.
- Модуль 5. Факторизационные и рекуррентные сети для решения задач.
- Модуль 6. Методы работы с Big Data и NoSQL.
- Модуль 7. Клиент-серверные приложения для решения задач.
- Модуль 8. Заключительный модуль со стажировкой на проектах.
Преимущества:
- Экспертный курс, насыщен материалами.
- Стажировка на реальных проектах.
- Индивидуальный менторинг, помощь в дипломной работе и успешного трудоустройства.
- Ориентация на работу в интересных проектах.
Недостатки:
- Высокая стоимость.
- Высокий уровень сложности и необходимость работы.
Курс "Data Science" [Softline]
Ссылка на курс:
Краткая информация: длительность обучения 160 академических часов, стоимость - 2 300 рублей за академический час, оплата возможна по частям.
Особенности:
- Разбор реальных проектов на языке Python с использованием библиотек: Pandas, NumPy, Scikit-learn и др.
- Практические занятия, выполнение проектов на основании реальных датасетов.
- Обучение на платформе DS Academy с преподавателями из компании Softline.
Чему научитесь:
- Работе с данными, их предобработке и анализе с помощью языка программирования Python и библиотек.
- Построению моделей машинного обучения для прогнозирования различных событий.
- Проектированию и реализации моделей при помощи пакета GE Healthcare Anaconda.
Программа:
- Модуль 1. Введение в Data Science, знакомство с Python, Pandas, NumPy, Matplotlib и другими.
- Модуль 2. Работа с данными, способы их обработки, анализ и визуализация, Pandas.
- Модуль 3. Методы машинного обучения, Scikit-learn, Keras, TensorFlow.
- Модуль 4. Анализ текста, обработка естественного языка, рекомендательные системы.
Преимущества:
- Обучение на платформе DS Academy, созданной компанией Softline.
- Практические занятия на платформе Jupyter Notebook.
- Разбор реальных проектов.
Недостатки:
- Высокая стоимость обучения.
- Требование базовых знаний языка программирования Python.
Курс "Data Science" [Inordic]
Ссылка на курс:
Краткая информация: длительность обучения - 3 месяца, стоимость - 153 600 рублей, возможна оплата по частям.
Особенности:
- Онлайн-обучение с преподавателями из разных стран мира.
- Обучение на базе открытых датасетов с применением Python, Pandas, NumPy, Matplotlib и др.
- Помощь в трудоустройстве после окончания курса.
Чему научитесь:
- Сбору и предобработке данных, их визуализации и анализу с помощью языка Python и библиотек.
- Построению современных моделей машинного обучения.
- Работе с базами данных PostgreSQL, MongoDB и Hadoop.
Программа:
- Модуль 1. Введение в Data Science: основы Python, работа с базами данных.
- Модуль 2. Визуализация данных и работа с искусственными нейронными сетями.
- Модуль 3. Методы машинного обучения: регрессия, классификация.
- Модуль 4. Извлечение данных из нетрадиционных источников, работа с крупномасштабными вычислениями.
Преимущества:
- Выполнение проектов на открытых датасетах.
- Помощь в трудоустройстве после окончания курса.
- Дистанционное обучение.
Недостатки:
- Высокая стоимость обучения.
- Наличие базовых знаний Python и SQL.
Модуль "Data Science Projects" [NewProLab]
Ссылка на курс:
Краткая информация: длительность обучения - 2 месяца, стоимость - 198 000 рублей, оплата возможна по частям.
Особенности:
- Обучение на реальных проектах различных компаний: Sberbank, Яндекс, Home Credit.
- Практические занятия именно по выполнению проектов.
- Занятия проводят профессионалы в области Data Science с опытом работ в крупных компаниях.
Чему научитесь:
- Разработке решений на основе данных.
- Построению и оптимизации моделей машинного обучения.
- Работе с табличными данными и изображениями, обработке сверточными нейросетями.
Программа:
- Модуль 1. Введение в Data Science Projects. Знакомство с задачами проектов, работа с Git.
- Модуль 2. Работа с таблицами. Основы Pandas, препроцессинг данных, работа с numpy, scipy, sklearn.
- Модуль 3. Работа со сверточными нейронными сетями и обработка изображений.
- Модуль 4. Финальный проект.
Преимущества:
- Практический формат занятий с реальными проектами.
- Высокий уровень преподавания от профессионалов с опытом работы в крупных компаниях.
- Программа обучения включает в себя различные задачи Data Science.
Недостатки:
- Высокая стоимость обучения.
- Требование базовых знаний Python и Pandas.
Курс "Neural Pro" [Neural University]
Ссылка на курс:
Краткая информация: длительность обучения - 6 месяцев, стоимость - 87 000 рублей, возможна оплата по частям.
Особенности:
- Введение в область глубокого обучения и нейронных сетей.
- Практические задачи и лекции от профессионалов в области Data Science.
- Возможность бесплатного продления доступа к курсу на 4 месяца для выпускников с отличием.
Чему научитесь:
- Основам математики и статистики для работы с нейронными сетями.
- Выбору и настройке моделей нейронных сетей на языке Python.
- Приемам и подходам глубокого обучения при работе с большими данными.
Программа:
- Модуль 1. Введение в глубокое обучение, установка окружения и знакомство с библиотеками.
- Модуль 2. Основы работы с нейронными сетями в TensorFlow и Keras.
- Модуль 3. Глубокое обучение, выбор и настройка моделей.
- Модуль 4. Работа с неструктурированными данными, звуком, текстом, изображениями.
Преимущества:
- Баланс теории и практики в преподавании.
- Преподавание основ математической статистики для работы с нейросетями.
- Бесплатное продление доступа к курсу для наилучших студентов.
Недостатки:
- Требование начальных знаний Python и математической статистики.
- Ограниченный временной доступ к онлайн-курсу.
Курс "Data Science" [MCS]
Ссылка на курс:
Краткая информация: длительность обучения - 6 месяцев, стоимость - 89 900 рублей, возможна оплата по частям.
Особенности:
- Практическое обучение на реальных проектах и данных.
- Работа с библиотеками Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch и др.
- Обучение проводят преподаватели с практическим опытом работы в Data Science в крупных компаниях.
Чему научитесь:
- Пошаговому анализу данных с помощью Python и библиотек.
- Навыкам программирования на Python в области Data Science.
- Созданию прогнозирующих моделей и строительству графиков и визуализаций данных.
Программа:
- Модуль 1. Введение в Data Science, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib.
- Модуль 2. Предобработка и анализ данных, рисование графиков и визуализаций.
- Модуль 3. Построение моделей машинного обучения.
- Модуль 4. Продвинутые темы: нейронные сети, обучение без учителя, NLP.
Преимущества:
- Выполнение реальных проектов на практике.
- Преподаватели с практическим опытом в области Data Science.
- Обучение на актуальных библиотеках и инструментах.
Недостатки:
- Начальный уровень начальных знаний Python.
- Высокая стоимость обучения.
Бесплатные курсы
Существует много бесплатных курсов по Data Science, которые позволяют начать изучение этой области с нуля и на практике освоить основные навыки. Некоторые из них предложены крупными онлайн-платформами для обучения. Эти курсы содержат общие вводные лекции и задания по работе с Python, а также основные понятия статистики и машинного обучения.
При выборе курса следует учитывать, что бесплатные курсы могут быть более ограниченными по объему материала, и для более глубокого погружения в Data Science может потребоваться обращение к платным обучающим курсам.
Пробные уроки аналитики [Netology]
Ссылка на курс:
Краткая информация: курс состоит из трех уроков, проводится в онлайн-режиме и бесплатный.
Особенности:
- Познакомитесь с базовыми понятиями и инструментами анализа данных.
- Узнаете, как устроен процесс работы аналитика в современных компаниях.
- Ориентирован на новичков в отрасли.
Чему научитесь:
После успешного прохождения вы сможете:
- Оценить свою пригодность к работе в аналитической отрасли.
- Воспользоваться современными инструментами и подходами анализа данных.
Программа:
Урок 1 «Что такое аналитика данных?»: понятия, инструменты, подходы.
Урок 2 «Работа аналитика в компании»: процесс взаимодействия аналитика и бизнеса, выполняемые задачи, типичные ошибки.
Урок 3 «Самостоятельный анализ данных»: методы и инструменты работы с данными, практика с использованием Jupyter Notebook.
Преимущества:
- Доступность без необходимости оплаты.
- Обучение от практикующих аналитиков.
- Выполнение практических заданий на реальных данных.
Недостатки:
- Курс не является полноценным образовательным процессом и не дает углубленных знаний в отдельных аспектах анализа данных.
DSfuture: курс Data Science от Netology [Netology]
Ссылка на курс:
Краткая информация: бесплатное обучение.
Особенности:
- Интенсивное обучение в основных направлениях аналитики данных.
- Практика с использованием настоящих данных.
- Курс охватывает все ключевые темы по анализу, обработке, визуализации данных и машинному обучению.
Чему научитесь:
После окончания курса вы сможете:
- Разрабатывать алгоритмы и модели машинного обучения.
- Работать с информационными ресурсами и базами данных.
- Применять современные инструменты и технологии анализа данных.
Программа:
В рамках программы курса вы изучите: базовые алгоритмы и методы машинного обучения, работу с данными и их визуализацией, статистический анализ данных, бизнес-анализ и продвинутые технологии машинного обучения.
Преимущества:
- Высокое качество преподавания и широкий охват тематики курса.
- Научные и прикладные проекты в обучении ведутся на реальных данных.
Data science: гайд для новичков [SkillFactory]
Ссылка на курс:
Краткая информация: бесплатный курс, состоит из 22 модулей, обучение в онлайн-режиме.
Особенности:
- Количество материалов позволяет понять основные принципы анализа данных и начать работу со своими датасетами.
- Курс подойдет как новичкам в области, так и тем, кто имеет опыт работы с большими данными.
Чему научитесь:
После успешного прохождения вы сможете:
- Необходимым для работы аналитика данных стандартам и процессам.
- Эффективно использовать популярные инструменты и языки программирования.
Программа:
Основы теории вероятности, предобработка данных, выявление зависимостей и выбросов, многомерный анализ данных, анализ временных рядов, основные методы машинного обучения, байесовский анализ данных.
Преимущества:
- Обширный курс бесплатный для прохождения.
- Программа курса разрабатывалась опытными практиками, что обеспечивает знания, актуальные для рынка труда.
Недостатки:
- Курс не обеспечивает практического опыта работы над реальными проектами.
Курс Ильи Климова по Data Science [YouTube]
Ссылка на курс:
Краткая информация: бесплатный курс, включает в себя 69 видеоуроков по основам анализа данных.
Особенности:
- Курс ведет один из самых известных практикующих специалистов в области анализа данных.
- Лекции позволяют понять большинство ключевых аспектов и принципов анализа данных.
Чему научитесь:
После успешного прохождения вы сможете:
- Работать со своими данными и выполнять их анализ.
- Использовать Python и его библиотеки (NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn) для решения задач анализа данных и машинного обучения.
Программа:
Основные понятия и инструменты анализа данных, основы статистики, работа с базами данных, машинное обучение.
Преимущества:
- Высококачественная презентация материала от ведущего практика.
- Бесплатность и доступность материала.
Недостатки:
- Отсутствие практических задач и тестов на понимание учебного материала.
Курс "Введение в Data Science" [Stepik]
Ссылка на курс:
Краткая информация: обучение длится 6 недель, стоимость бесплатно, рассрочка не предусмотрена.
Особенности
- Представляет базовые понятия и основы Data Science.
- Содержит практические задания и проекты для закрепления знаний.
- Разработан ведущими специалистами в области Data Science.
- Охватывает различные методы и инструменты для работы с данными.
Чему научитесь:
- Основам работы с данными и статистическим анализом.
- Применению алгоритмов машинного обучения для решения задач.
- Работе с библиотеками и инструментами популярных языков программирования, таких как Python и R.
Программа: 6 модулей, включающих в себя следующие темы:
- Модуль 1. Введение в Data Science.
- Модуль 2. Работа с данными: предобработка и визуализация.
- Модуль 3. Основы статистики и вероятности.
- Модуль 4. Машинное обучение: основные алгоритмы.
- Модуль 5. Машинное обучение: продвинутые методы.
- Модуль 6. Применение Data Science в реальных проектах.
Преимущества:
- Бесплатный доступ к обучению.
- Наличие практических заданий и проектов.
- Широкий охват тематики Data Science.
- Большой опыт ведущих специалистов области.
Недостатки:
- Отсутствие индивидуальной поддержки и обратной связи по проектам.
Начать дискуссию