9 проверенных IT-курсов на Udemy
Привет, я Сергей Филатов, руководитель отдела продуктовой аналитики в QIC digital hub. Спрос на квалифицированных специалистов в области данных и аналитики растет стремительно. Чтобы успешно развиваться и осваивать профессию, требуется постоянное обучение.
Но есть проблема выбора – на рынке существует очень большое предложение курсов и для новичков, и для опытных специалистов. В этом дайджесте я подобрал курсы Udemy для разных целей и уровня подготовки в области data science, machine learning и бизнес-аналитики.
В QIC digital hub я специализируюсь на предиктивном моделировании и визуализации данных. До этого работал с такими компаниями, как Estée Lauder Corp, Sber и МТС. Получил степень магистра финансового анализа и бакалавра бизнес-информатики, пишу курсы для Coursera и Skillbox, преподаю на программе MBA в ВШЭ с фокусом в анализ продуктов и финансовое моделированию. Был номинирован на премию Forbes 30 до 30 в 2023 году.
Дайджест поможет сориентироваться и выбрать курс, соответствующий опыту и карьерным целям. Подборка покрывает весь спектр - от обучения Python для анализа данных до специализированных курсов по таким инструментам, как Microsoft Power BI и Tableau.
Этот курс представляет собой введение в data science с помощью Python, охватывает математику, статистику, программирование на Python, статистические методы, machine learning и deep learning. Курс предназначен для начинающих, вооружает полным набором инструментов, необходимых для того, чтобы стать data scientist-специалистом с нуля.
Плюсы:
- Комплексная учебная программа, охватывающая широкий спектр тем по data science
- Подходит для начинающих
- Включает практические примеры и реальные бизнес-кейсы
Минусы:
- Может оказаться непосильным для тех, кто совсем не знаком с программированием или data science
- Из-за широкой программы курс недостаточно глубоко раскрывает некоторые области
Этот курс будет полезен, если у вас уже есть опыт программирования и вы хотите углубить свои знания. Он посвящен использованию Python для различных приложений в области data science и machine learning. В курс также включено обучение библиотекам NumPy, Pandas, matplotlib и фреймворкам машинного обучения, таким как scikit-learn.
Плюсы:
- Практический подход к изучению Python специально для data science и ML
- Охват основных библиотек Python и фреймворков ML
- Подходит для тех, кто хочет углубить свои навыки работы на Python в контексте data science
Минусы:
- Требуются базовые знания Python
- Machine learning рассматривается довольно поверхностно
Курс посвящен использованию Pandas – самой популярной библиотеки Python в мире. Он подойдет тем, кто стремится поднять на новый уровень навыки составления сводных таблиц и визуализации и т. д., поскольку охватывает сотни различных методов, атрибутов, функций и фич.
Плюсы:
- Глубокое освещение библиотеки Pandas, важной для анализа данных на Python.
- Практические примеры для применения знаний.
Минусы:
- Фокусируется в основном на одной библиотеке, поэтому более широкие темы data science могут быть не охвачены
- Предполагаются некоторые предварительные знания Excel и Python
Курс будет полезен тем, что научит методам, которые используют практикующие data scientists. Для обучения нужно иметь опыт программирования или написания скриптов. В курсе рассматриваются методы машинного обучения, data science создания небольших прикладных программ и применения генеративного ИИ, и все это с использованием Python. Кроме того, есть специальный раздел, посвященный машинному обучения с помощью облачной инфраструктуры Apache Spark.
Плюсы:
- Охватывает такие продвинутые темы, как генеративный ИИ
- Практическое применение Python в ML и data science
- Устанавливается все необходимое программное обеспечение.
- Содержание курса основано на практическом опыте
Минусы:
- Требуется хороший уровень математических знаний, навыки работы с Python и скриптами
- Генеративный ИИ может оказаться сложной темой для новичков
Этот курс обучает всем инструментам Microsoft Power BI, инструментам для бизнес-анализа, способам работы в Data Model и пониманию Query Editor. Курс подойдет тем, кто хочет разобраться в создании сложных визуализаций. Он поможет развить навыки анализа различных источников данных, создания уникальных наборов данных, а также изучает расширенные возможности Power BI.
Плюсы:
- Детальный разбор MS Power BI
- Практичность и актуальность последних возможностей Power BI
- Предлагается два подхода к изучению курса в зависимости от наличия у вас времени
Минусы:
- Сложный для восприятия материал даже при среднем уровне программирования и визуализации
- Есть специфика Power BI, поэтому не все знания можно переиспользовать в работе с другими BI-инструментами
Программа курса разработана специально для тех, кто хочет повысить свой текущий уровень владения Power BI с помощью Data Analysis Expressions (DAX). В курсе даются ценные советы и лучшие практики для опытных пользователей DAX, рассказывается о настройке производительности и оптимизации запросов DAX с помощью таких инструментов, как DAX Studio и Power BI Performance Analyzer.
Плюсы:
- Охватывает полный список функций DAX
- Улучшает навыки моделирования и анализа данных в Power BI
- Лекции сопровождаются практическими демонстрациями
Минусы:
- Очень специфическая направленность, не для новичков в Power BI
- Содержание сложно понять новичкам в аналитике DAX
- Нечеткие подсказки к заданиям
- Курс недоступен для пользователей Mac
Этот курс охватывает Tableau от базового до продвинутого уровня. Обучает навыкам подключения различных источников данных, большому виду группировок данных, созданию диаграмм, карт, интерактивных панелей. Курс позволит стать высококвалифицированным пользователем Tableau.
Плюсы:
- Всестороннее освещение Tableau, ключевого инструмента визуализации данных
- Практический подход для изучения с самых азов
- Каждый раздел разбит на короткие видеолекции
Минусы:
- Фокусируется только на Tableau, другие аспекты data science не рассматриваются
- Может быть слишком базовым для тех, кто уже знаком с Tableau
- Не все понятно для начинающих
Курс предлагает глубокий взгляд на аналитику, поскольку обучает таким важным навыкам, как Dynamic Sets, Table Calculations, Animating в Tableau и многим другим. Курс состоит из 75 лекций, за которыми следуют практические демонстрации и несколько тренировочных упражнений, которые помогут надолго запомнить материал.
Плюсы:
- Контент для глубокого изучения Tableau
- Подходит для совершенствования профессиональных навыков работы с данными в Tableau
- Не требует определенной последовательности для прохождения курса
Минусы:
- Требуются предварительные знания о Tableau
- Узкоспециализированный, может не охватывать более широкие темы data science.
- Без знаний английского будет сложно пройти курс
Курс предназначен для маркетологов, кампейн-менеджеров и специалистов по SEO/SEM. Он посвящен использованию Google BigQuery для анализа данных. Курс призван сократить разрыв между анализом данных и диджитал-маркетингом, направляя слушателей к тому, чтобы принимать решения на основе данных. Курс содержит два практических проекта, позволяющих применить и закрепить полученные знания.
Плюсы:
- Фокус на BigQuery для маркетинговых приложений
- Практика для профессионалов маркетинга и смежных областей
Минусы:
- Лектор повторяется и не вызывает энтузиазма
- Отсутствие практических заданий
- Требуется определенная подготовка в маркетинге и анализе данных
- Очень специфический курс, не подходит для тех, кто ищет широкие знания в области data science
Выбирая курс для себя, надо учитывать свои текущие знания, стиль обучения и профессиональные цели.
Надеюсь, мой дайджест поможет вам выбрать необходимый курс, который расширит ваши знания и откроет новые возможности в data science.