20 лучших курсов обучения Data Science 2024 года

В данной статье мы сравниваем 20 лучших онлайн-курсов по обучению Data Science.

Data Science — это междисциплинарная область знаний, которая объединяет математику, статистику, информатику и бизнес-анализ. Ее целью является извлечение полезной информации из больших объемов данных с помощью различных методов и алгоритмов.

Сегодня Data Science является основой для многих современных технологий, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, биг-дата и другие. Важность этой области продолжает расти, поскольку все больше компаний и организаций стремятся использовать данные для принятия важных решений в своей деятельности.

Если вы хотите начать изучение Data Science, вам нужно освоить базовые понятия математики и программирования, а также изучить основы статистики и машинного обучения.

1. Нетология Data Scientist — 212 отзывов (Лучший по отзывам)

   Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/data-scientist

2. Eduson Academy Профессия Аналитик данных — 105 отзывов

   Ссылка на курс: https://eduson.academy/data-analyst

3. Skillbox Data Scientist с нуля до Junior — 269 отзывов

   Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/paket-data-scientist-0-junior/

4. GeekBrains Факультет Аналитики больших данных — 455 отзывов

   Ссылка на курс: https://gb.ru/geek_university/developer/analyst/big-data

5. Специалист.ру Специалист по Data Science — 35 отзывов

   Ссылка на курс: https://www.specialist.ru/track/t-datascience

6. SkillFactory Полный курс по Data Science — 125 отзывов

   Ссылка на курс: https://skillfactory.ru/data-science-specialization
   

7. Яндекс Практикум Курс «Специалист по Data Science» — 404 отзыва

   Ссылка на курс: https://practicum.yandex.ru/data-scientist/

8. ProductStar Курс: Data Scientist — 39 отзывов

   Ссылка на курс: https://productstar.ru/analytics-datascience-course

9. Nordic IT School Курс «Анализ данных на Python» — 12 отзывов

   Ссылка на курс: https://inordic.ru/courses/data-science

10. Университет искусственного интеллекта Data-science и нейронные сети — 27 отзывов

    Ссылка на курс: https://neural-university.ru/datascience

11. Otus Machine Learning — 42 отзыва

    Ссылка на курс: https://otus.ru/lessons/ml-specialization/

12. GeekBrains Факультет Data Science в медицине — 455 отзывов

    Ссылка на курс: https://gb.ru/geek_university/developer/analyst/data-science-medicine

13. Академия АйТи Python. Data Science. Обработка, анализ и визуализация больших данных на языке Python. Библиотеки pandas, numpy, matplotlib и seaborn — 12 отзывов

    Ссылка на курс: https://academyit.ru/courses/PYT-004/

14. Skillbox Профессия Data Scientist — 269 отзывов

    Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/profession-data-scientist/

15. SF Education Курс Основы Data Science — 26 отзывов

    Ссылка на курс: https://sf.education/ds

16. Нетология Data Scientist: с нуля до middle — 212 отзывов

    Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/prodatascience

17. Otus MLOps — 42 отзыва

    Ссылка на курс: https://otus.ru/lessons/ml-bigdata/

18. SkillFactory Науки о данных — 125 отзывов

    Ссылка на курс: https://new.skillfactory.ru/data-science-machine-learning-mipt

19. ProductStar Python, BI и BigData — 39 отзывов

    Ссылка на курс: https://productstar.ru/analytics-python-course

20. Нетология Deep leaning — 212 отзывов

    Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/deep-learning
    

1. Youtube [МФТИ, 2020-2021] Математические основы машинного обучения

   Ссылка на курс: https://www.youtube.com/playlist?list=PLk4h7dmY2eYHHTyfLyrl7HmP-H3mMAW08

2. Stepik Введение в Data Science и машинное обучение

   Ссылка на курс: https://stepik.org/course/4852/promo

3. Нетология Неделя пробных занятий по работе с данными

   Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/probnye-uroki-analitika

4. Youtube DataScience

   Ссылка на курс: https://www.youtube.com/watch?v=5Yl6_2d0CN0&list=PLn_nVNPWGomQH3OMoBrXsq3pepxw-b8L8

5. SkillFactory Как стать специалистом по Data Science с нуля?

   Ссылка на курс: https://skillfactory.ru/data-science-free-guide

1. Нетология (212 отзывов) — Data Scientist

   Нетология — это онлайн-образовательная платформа, которая предоставляет обучение в сфере цифровых технологий. На платформе можно получить знания и навыки по таким направлениям, как IT-технологии, интернет-маркетинг, дизайн, аналитика, управление проектами и другие. Нетология предлагает курсы в формате онлайн-лекций, домашних заданий, тестирования и практических заданий. Курсы проводят ведущие эксперты в своих областях, которые делают упор на практическое применение знаний. Помимо этого, Нетология предоставляет возможность консультироваться со специалистами, карьерный рост и содействие в трудоустройстве.

2. Skillbox (269 отзывов) — Data Scientist с нуля до Junior

   Skillbox — это онлайн-школа, которая предлагает курсы по разным тематикам. Школа имеет широкий спектр курсов, начиная от дизайна и маркетинга до программирования, фотографии и других областей. Курсы в Skillbox ведут опытные профессионалы с практическим опытом работы в своих областях. Курсы в Skillbox интерактивные, практические и основаны на реальных проектах, что позволяет студентам получить практический опыт в процессе обучения на своем уровне. После окончания курсов Skillbox студенты получают сертификаты, которые можно добавить к своему резюме или профилю LinkedIn, чтобы продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям.

3. Специалист.ру (35 отзывов) — Специалист по Data Science

   Образовательный проект, который предлагает онлайн-курсы по различным темам, включая программирование, дизайн, маркетинг, управление проектами и другие специальности. Школа является одной из самых популярных онлайн-школ на русскоязычном пространстве, её курсы созданы опытными практикующими специалистами, которые знают, какие знания и навыки необходимы в современном мире для работы в различных отраслях и направлениях.

4. GeekBrains (455 отзывов) — Факультет Аналитики больших данных

   Школа GeekBrains — это образовательная платформа, которая предлагает онлайн-курсы по различным IT-направлениям. Курсы подходят как для начинающих, так и для продвинутых специалистов, и охватывают широкий диапазон уровней сложности. Обучение проходит в режиме онлайн-лекций, практических занятий и домашних заданий. Все курсы разработаны индустриальными экспертами и соответствуют главным трендам и стандартам в сфере IT. Кроме того, на платформе есть возможность проходить тестирование и получать сертификаты об окончании курсов.

5. Яндекс Практикум (404 отзыва) — Курс "Специалист по Data Science"

   Школа Яндекс Практикум — это онлайн-образовательная платформа, которая предоставляет курсы по различным направлениям в области информационных технологий. В рамках школы можно получить знания и навыки в таких областях, как веб-разработка, анализ данных, машинное обучение, продуктовый менеджмент и другие. Основная цель Школы Яндекс Практикум — помочь студентам учиться путем практического применения знаний. Курсы строятся по принципу "обучение через проекты", что позволяет студентам сразу же начать создавать реальные проекты и применять свои знания на практике. Школа Яндекс Практикум работает с открытыми данными, которые используются в реальных проектах, что повышает интерес студентов к процессу обучения и готовит их к реальной работе в индустрии. Курсы школы доступны для всех, кто хочет получить новые знания и навыки в области IT.

Data Science — это междисциплинарная область, которая объединяет знания из статистики, математики, информатики, машинного обучения и бизнеса для решения разнообразных задач по работе с данными. Ключевым навыком в Data Science является способность анализировать данные и получать из них ценную информацию.

Основные шаги в работе с данными включают в себя сбор, очистку, обработку, анализ и интерпретацию информации. Для производительной работы с данными необходимо использовать различные инструменты, такие как:

1. Языки программирования: Python, R, SQL.

2. Библиотеки и фреймворки: Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, Keras.

3. Инструменты для визуализации данных: Tableau, Power BI, Plotly.

4. Базы данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB.

5. Облачные сервисы: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure.

При работе с данными необходимо учитывать этические и юридические аспекты, связанные с защитой персональных данных и конфиденциальностью информации.

Разработка веб-приложений для Data Science — это процесс создания программного обеспечения, которое позволяет пользователю работать с данными, проводить их анализ, визуализацию и получать результаты на основе этих данных.

Для разработки веб-приложений для Data Science необходимо использовать различные инструменты и технологии, такие как:

1. Языки программирования: Python, JavaScript, HTML, CSS.

2. Веб-фреймворки: Flask, Django, Node.js.

3. Библиотеки для визуализации данных: D3.js, Plotly.js, Highcharts.

4. Системы управления базами данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB.

5. Облачные сервисы: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure.

Основные шаги при разработке веб-приложений для Data Science включают в себя проектирование архитектуры приложения, создание пользовательского интерфейса, написание кода для обработки и анализа данных, тестирование и деплоймент.

Главное преимущество разработки веб-приложений для Data Science заключается в том, что пользователи могут работать с данными и получать результаты анализа из любой точки мира через браузер, что делает их доступными и удобными в использовании.

Data Science и искусственный интеллект (ИИ) — это две взаимосвязанные области, которые могут быть интегрированы для создания более эффективных и инновационных решений.

Интеграция Data Science с ИИ может происходить на нескольких уровнях:

1. Автоматическое машинное обучение: Data Science использует алгоритмы и методы машинного обучения для анализа данных и получения ценной информации. Интеграция с ИИ позволяет автоматически выбирать оптимальные алгоритмы и параметры модели для достижения лучших результатов.

2. Расширенный анализ данных: Использование ИИ позволяет проводить более сложный анализ данных, такой как глубокое обучение и нейронные сети, что дополнительно расширяет возможности Data Science.

3. Автоматизация процессов: Интеграция Data Science с ИИ может помочь автоматизировать процессы, связанные с обработкой больших объемов данных, что экономит время и уменьшает ошибки.

4. Улучшенное прогнозирование: Интеграция Data Science с ИИ позволяет создавать более точные прогнозы и предсказания на основе анализа данных.

Одним из примеров интеграции Data Science с ИИ может быть создание системы распознавания образов на основе нейронной сети, которая автоматически классифицирует изображения в соответствии с заданными категориями. Другой пример - использование алгоритмов машинного обучения для оптимизации производства в промышленности на основе анализа больших объемов данных о работе оборудования и производственных процессов.

Наши другие статьи на vc.ru: 15 лучших курсов Английского языка в МСК в 2024 года, 20 курсов по искусственному интеллекту 2024 года, 20 лучших курсов по обучению графическому дизайну 2024 года, 25 лучших курсов программирования на Java 2024 года, 20 лучших курсов обучения презентаций 2024 года, 20 лучших курсов обучения SEO-специалистов 2024 года, 20 лучших курсов обучения копирайтинга 2024 года, 20 лучших курсов создания личного бренда 2024 года, 20 лучших курсов обучения нейросетям 2024 года