Топ -10 лучших курсов по Data Science - рейтинг обучения 2024
Профессию data scientist (в других вариациях data engineer или analyst) неоднократно называли самой заманчивой профессией 21-го века. Data Science является одним из наиболее перспективных и востребованных направлений в 2023 году, но эта должность требует от специалиста серьезной технической подготовки и большой базы знаний.
И по последней статистике Linkedin она по-прежнему входит в подборку наиболее востребованных и высокооплачиваемых специальностей в мире.
Проанализировав отзывы, мы составили рейтинг лучших онлайн-курсов по Data Science, которые помогут освоить профессию новичку.
ТОП-6 лучших онлайн-курсов по Data Science (DS) в 2024 году
· Data Scientist – Нетология. Один из лучших. Рейтинг - 4.98. 1057 отзывов
· Профессия Data Scientist - Skillbox. Один из лучших. Рейтинг - 4.96 - 917 отзывов
· Факультет искусственного интеллекта – GeekBrains Рейтинг - 4.93. 1 976 отзывов
· Профессия Data Scientist – SkillFactory. 613 отзывов
· Специалист по Data Science - Яндекс Практикум. 773 отзыва
· Профессия: Data Scientist – ProductStar. 260 отзывов
Подробное Описание Курсов:
1. Data Scientist Нетология - Сайт школы
Краткая информация
- Длительность: 11 месяцев;
- Формат: вебинары + очные лекции;
- Документ об окончании: государственного образца.
Программа
- Работа с данными: где их искать, и как находить между ними взаимосвязи.
- Python, основы описательной статистики, статистический анализ.
- Feature Engineering, а также предобработка данных.
- Построение моделей (с учителем и без, ансамбли). Подбор метрик, оценка качества модели.
- Машинное зрение, распознавание изображений.
- Машинное обучение и его основные сферы применения.
Советуем изучить подробную программу на странице описания курса.
Чему научитесь
- Профессионально работать с БД
- Понимать синтаксис и кодить на Пайтоне.
- Строить модели.
- Использовать математику по специальности.
- Освоите основные техники машинного зрения, такие как извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование.
- Использовать machine learning для оптимизации бизнеса и потребностей заказчика.
Преимущества
- Программа трудоустройства.
- Диплом о переподготовке.
- Больше 10 кейсов в портфолио.
- Сопровождение кураторов.
- Скидки, рассрочка.
- Дипломный проект, а также итоговый хакатон для подтверждения знаний.
2. Профессия Data Scientist в Skillbox - Сайт школы
Краткая информация
- Длительность: 2 года;
- Формат: онлайн-лекции + практические ДЗ;
- Документ об окончании: только диплом образовательной платформы.
- Кому: для тех кто хочет стать профи.
Программа
- Вводный курс: изучение Python, необходимая математическая база, базовый уровень аналитики, ML, основы статистики, теория вероятностей, deep learning.
- Специализация: мидл уровень аналитики/ML.
- Бонусы: английский, а также универсальные знания для разработчика.
Чему научитесь
- Программировать на Python / R.
- Профессионально работать с визуализацией.
- Применять БД и библиотеки.
- Нейросетям (Tensorflow, Keras), будете применять их на конкретных задачах.
- Делать рекомендательные системы.
Преимущества
- Включена программа трудоустройства, помощь в составлении резюме.
- Программа обучения разработана при поддержке ivi.ru, NVIDIA, EPAM, QIWI.
- Рассрочки от известных российских банков, первый платёж за обучение – через полгода после старта курса.
- Бонусные курсы для расширения компетенций.
- Обратная связь от преподавателей.
Недостатки
- Стоимость.
- Не выдается диплом государственного образца.
3. Факультет искусственного интеллекта в GeekBrains - сайт школы
Краткая информация
- Длительность: 2 года;
- Формат: вебинары, видео лекции в записи, практика;
- Документ об окончании: диплом о переподготовке (гособразца).
Программа
- Программирование: Линукс и серверы, Python, библиотеки, БД.
- Статистические исследования, сбор данных, матанализ, выборочная статистика, дисперсионный анализ.
- Углубленная математика.
- Machine learning, рекомендательные системы.
- Нейронные сети, PyTorch.
- Искусственный интеллект: компьютерное зрение, а также обработка естественного языка.
Чему научитесь
- Соревноваться в Data Mining – интеллектуальный анализ данных (Kaggle).
- Прогностическое моделирование спроса и цен.
- Что такие сегментация, классификация, а также кластеризация клиентских баз.
- Строить скоринговые модели.
- Формировать и автоматизировать отчеты, а также рутинные задачи по data analytics.
- Делать рекомендательные системы.
- Освоите обширный инструментарий (Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, Scrapy, MongoDB, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, Hadoop, spaCy, Jupyter, SQL, Linux, PyCharm, Beautiful soup, OpenCV, Docker, Git, GitHub.
Преимущества
- Лояльная оплата: рассрочки, выгодные скидки, отсроченный платеж.
- Карьерная помощь.
- Много дополнительных курсов для расширения компетенций выпускника, повышения его эффективности и прокачки гибких навыков.
- Диплом государственного образца.
- Поддержка менторов во время обучения, общение с одногруппниками в чате.
Недостатки
- Цена.
4. Профессия Data Scientist в SkillFactory - сайт школы
Краткая информация
- Длительность: 2 года;
- Формат: лекции, интерактивные задачи, проверочные тесты, тренажеры, наглядные кейсы;
- Документ об окончании: сертификат.
Программа
- Основы. Python, БД, предварительная обработка данных, очистка данных, а также развертывательный анализ. Выгрузка из разных источников данных. Визуализация. Проверка статистических гипотез.
- Математика / машинное обучение.
- Специализация на выбор слушателей: ML, NLP, CV.
Чему научитесь
- Использовать Пайтон для работы с алгоритмами.
- Получать и анализировать данные из API / WEB-источников.
- Визуализировать данные (Tableau).
- Делать модели при помощи deep или machine learning для решения конкретных задач.
- Строить ML- или математические модели.
- Использовать алгоритмы для создания рекомендательных сетей.
Преимущества
- Обучаться можно с нуля – курс рассчитан на новичков без глубоких познаний в математике.
- Развитие Soft Skills.
- Разнообразные форматы обучения, которые не позволят заскучать, акцент на прикладных навыках.
- Консультации с экспертами, которые помогут разобраться со сложными вопросами, провести работу над ошибками.
- Карьерная поддержка в конце обучения, помощь в подготовке к собеседованию от HR-специалистов, возможность попасть на стажировку в компанию партнеров.
- Скидки и рассрочки.
- Дружное профессиональное сообщество в Slack.
Недостатки
- Не выдается диплом государственного образца.
5. Специалист по Data Science в Яндекс Практикум- сайт школы
Краткая информация
- Стоимость: от 112 000 ₽;
- Длительность: 8,5 мес.;
- Наставник: Станислав Стрельцов, Александр Ольферук, Глеб Михайлов;
- Документ об окончании: диплом о переподготовке;
- Домашние задания: практика в тренажёре + учебные проекты.
Программа
- Введение: основы анализа данных, языка Python.
- Знакомство с профессией.
- Python на базовом уровне.
- Предобработка данных.
- Исследовательский анализ.
- Статистический анализ.
- Теория вероятностей.
- Машинное обучение.
- Обучение с учителем.
- Применение машинного обучения в бизнесе.
- Линейная алгебра.
- Численные методы.
- Временные ряды.
- Машинное обучение в работе с текстами.
- SQL.
- Технологии компьютерного зрения.
- Обучение без учителя.
Чему научитесь
- Освоите обширный стек технологий: Python, Jupyter Notebook, SQL, GITHub, Keras, Pandas и другие.
- Анализировать большие массивы данных, сроить модели.
- Использовать популярные методики машинного обучения.
Особенности
- Предстоит заниматься по 15 часов в неделю.
- За 8,5 месяцев на курсе реализуете 16 проектов.
- Всестороння поддержка: наставники, кураторы, ревьюеры.
- Можно уйти в академический отпуск.
Преимущества
- Предлагается помощь в поиске работы.
- Выдается официальный диплом.
- Есть несколько тарифных планов на выбор студентов, можно оплачивать учёбу в рассрочку или воспользоваться налоговым вычетом.
6. Профессия: Data Scientist в ProductStar - сайт школы
ProductStar
Краткая информация
- Длительность: полгода;
- Формат: видео уроки и ДЗ;
- Документ об окончании: цифровой сертификат.
Программа
- Данные.
- Python.
- Machine Learning – основные модели.
- Нейронные сети, NLP.
- Рекомендательные системы.
Чему научитесь
- Работать с БД, библиотеками.
- Использовать Пайтон для качественного анализа.
- Выстраивать модели машинного обучения.
- Применять математику для потребностей дата сайенс.
Преимущества
- Карьерная поддержка.
- Поддержка наставников.
- Индивидуальный график обучения.
- Рассрочка.
Недостатки
- Курс длится всего полгода.
- Не выдается диплом государственного образца.
7. Machine Learning с нуля до Middle в Otus - сайт школы
Краткая информация
- Длительность: год;
- Формат: вебинары и практика;
- Документ об окончании: диплом гособразца.
Программа
- Python, математика, основные модели машинного обучения.
- Изучение продвинутых моделей ML, выполнение полного пайплайна работ, создание портфолио.
- Интенсив AWS.
Чему научитесь
- Сможете использовать Пайтон для потребностей data science.
- Сможете освежить знания по математике и будете использовать ее для создания моделей.
- Построите основные статистические модели ML.
- Научитесь выполнять полный спектр работ от подготовки датасета до подготовки к продакшену.
Преимущества
- Помощь на этапе трудоустройства.
- Консультации персонального наставника.
- Диплом государственного образца.
- Акцент на практических знаниях.
Недостатки
- Нет информации о рассрочках и скидках.
8. Data Science academy в SF Education - сайт школы
SF Education
Краткая информация
- Длительность: 6 мес.;
- Формат: видеоуроки, вебинары, тренажеры, симуляторы;
- Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации.
Программа
- Python;
- SQL;
- Data Science.
Чему научитесь
- Писать код на самых актуальных для дата сайнс языках – Python, R.
- Разберетесь, как использовать инструменты анализа для потребностей бизнеса.
- Презентовать результаты своих исследований при помощи современных методов визуализации.
Преимущества
- Акцент на практических навыках, тренировка студентов в работе над реальными рабочими ситуациями.
- Диплом государственного образца.
- Лояльная оплата: скидки, рассрочка, кешбек от банков-партнеров.
Недостатки
- Достаточно высокая цена без скидки.
- Короткий курс для такой сложной специальности.
9. Специалист по Data Science, машинному обучению и искусственному интеллекту в Специалист.ру - сайт школы
Краткая информация
- Длительность: около 6 месяцев;
- Формат: онлайн или очно;
- Документ об окончании: гособразца.
Программа
- Основы работы с Big Data.
- Введение в статистику.
- Microsoft Excel.
- Анализ и визуализация данных.
- Анализ данных на SQL.
- Программирование R.
- Программирование Python.
- Data Science: Инструменты и технологии.
- Data Science: Применение машинного обучения.
Чему научитесь
- Находить практическое применение для знаний по описательной статистике.
- Делать из разнородных данных понятные отчеты, графики и диаграммы.
- Использовать базы данных для анализа и создания отчетов.
- Использовать big data и ML для анализа.
Преимущества
- Диплом государственного образца.
- Рассрочка.
- Можно проходить курс по частям.
- Карьерные консультации в ходе обучения.
Недостатки
- Дорого.
- Нет проектов для портфолио.
10. Курс по математике для Data Science в SkillFactory- сайт школы
Краткая информация
- Длительность: 8 недель;
- Формат: лекции и практика;
- Документ об окончании: сертификат.
Программа
- Линейная алгебра.
- Математический анализ.
- Статистические методы и теория вероятностей, основные типы распределений, корреляции.
- Временные ряды и другие математические методы.
Чему научитесь
Подтянете свою математическую базу, которая необходима для полноценного освоения машинного обучения, сможете глубже погрузиться в специализацию.
Преимущества
- Рассрочка, скидки.
- Можно учиться в удобное время.
- Курс дает не просто структурированную математическую базу с абстрактными примерами, а рассказывает, как использовать эти знания в дата сайнс.
Недостатки
- Не выдается диплом государственного образца.
- Узконаправленный курс, который не дает комплексные знания в профессии.
11. Основы математики для Data Science в Skillbox
Краткая информация
- Длительность: 4 месяца;
- Формат: видеоуроки и ДЗ;
- Документ об окончании: диплом центра.
Программа
- Базовые математические объекты, байесовские методы.
- Функции переменных.
- Векторы, матрицы, градиент.
- Интерполяция, полиномы.
- Функции нескольких переменных.
- Линейные уравнения.
Чему научитесь
- Разбираться в математических терминах и понимать сложные статьи по Дата Сайнс.
- Научитесь работать с функциями и переменными, будете использовать их в решении практических задач.
- Узнаете математические основы машинного обучения для эффективного прогнозирования.
- Научитесь использовать Пайтон для решения сложных математических задач.
Преимущества
- Можно учиться в удобное время.
- Основательная программа обучения, которая позволит заполнить пробелы в математике.
- Проверки, разбор домашних заданий от лекторов.
- Рассрочка, скидки на обучение.
Недостатки
- Не выдается диплом государственного образца.
- Курс не дает комплексных знаний по профессии.
12. Data Science: будущее для каждого в Нетологии - бесплатные курсы
Краткая информация
- Длительность: 3 дня;
- Формат: онлайн;
- Документ об окончании: нет.
Программа
- DS – будущее для каждого.
- Базовые навыки.
- Как найти работу.
Чему научитесь
- Узнаете основные направления в сфере работы с данными.
- Поймете, какими навыками и инструментами должен владеть специалист, что должен уметь.
- Как начать карьеру в профессии и сколько времени нужно потратить на обучение.
Преимущества
- Бесплатно.
- Отличный курс знакомство, который расскажет о специальности и поможет понять, подходит ли она вам.
Недостатки
- Не дает профильных профессиональных знаний.
- Нет документов о повышении квалификации.
13. Введение в Data Science и машинное обучение от Stepik - бесплатные курсы
Краткая информация
- Длительность: 30 уроков и 9 часов video;
- Формат: лекции, тестирование, интерактивные задачи;
- Документ об окончании: сертификат института биоинформатики.
Программа
- Вводный модуль.
- Решающие деревья.
- Random Forest, нейронные сети.
- Stepik ML contest.
Чему научитесь
- Основным терминам и инструментам дата сайнс.
- Узнаете, как работать с деревьями решений и нейронными сетями.
- Познакомитесь с популярными библиотеками и базами данных (Pandas и Scikit-learn).
Преимущества
- Бесплатно.
- Дает хорошую базу для новичков и понимание профессии.
- Длительность курса без ограничений: можно учиться в своем темпе, доступ к курсу по запросу – сразу после регистрации.
Недостатки
- Недостаточно знаний, чтобы претендовать на вакансию.
- Нет документа государственного образца.
14. Профессиональная сертификация 'Наука о данных IBM' на Coursera - бесплатные курсы
Краткая информация
- Длительность: около 11 месяцев;
- Формат: онлайн;
- Документ об окончании: сертификат.
Программа
- Основы науки о данных.
- Основные инструменты Дата Сайнс.
- Методология.
- Python для анализа данных.
- Базы данных.
- Анализ данных.
- Визуализация, Tableau, Power Bi.
- Машинное обучение.
Чему научитесь
- Что такое наука о данных, различные виды деятельности специалиста по данным.
- Развивать практические навыки с помощью инструментов, языков и библиотек, используемых профессиональными специалистами по данным.
- Импортировать и очищать наборы данных, анализировать и визуализировать данные.
- Использовать инструменты: Jupyter, GitHub, R Studio.
Преимущества
- Бесплатно.
- Курс создан при поддержке IBM.
- Дает хорошую базу знаний для начинающего специалиста.
Недостатки
- Нет помощи с трудоустройством.
- Нужно знать английский для прохождения курса.
Заключение и выводы
Профессию data scientist (в других вариациях data engineer или analyst) неоднократно называли самой заманчивой профессией 21-го века. И по последней статистике Linkedin она по-прежнему входит в подборку наиболее востребованных и высокооплачиваемых специальностей в мире.
Конечно, у нее есть свои плюсы и минусы, но нельзя отрицать, что это компетенция будущего, которая высоко ценится работодателями. Нейросети, ИИ (artificial intelligence), технологии машинного обучения сегодня используются всеми передовыми компаниями мира – такими как Google, Facebook, YouTube. Средние зарплаты таких специалистов в России достигают 200 тыс. рублей, а опытные senior специалисты (у которых около 5 лет опыта) могут зарабатывать и 500 тысяч в месяц.
К счастью, сегодня освоить эту профессию при должном упорстве может каждый, а даже необязательно быть программистом или работать в аналитике, хотя, как показывает практика, очень часто дата сайентистиами становятся именно айтишники и продуктовые аналитики. Если наш топ курсов не подходит вам по финансовым или другим соображениям, вы легко найдете полезные видеокурсы в открытом доступе на Ютуб или недорогие обучалки.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.