ТОП 50 лучшие курсы по анализу данных платные и бесплатные 2024 – обзор, рейтинг, сравнение, цены

Курс Анализ данных – Курс мастер веб-аналитики MAED ссылка →

Здесь вы изучите азы маркетинга, системы визуализации данных, принципы анализа данных Яндекс.Метрики, Google Analytics и многое другое. Этот курс — пошаговое руководство для начинающих веб-аналитиков. Во время обучения вы будете работать над своим проектом, а если его нет, школа подберет вам подходящий.

Все вопросы можно будет задать экспертам и куратору. Помимо видеоуроков, ученики могут изучать другие материалы школы — вебинары, воркшопы, разборы кейсов и другое.

• Стоимость: 41 895 ₽
• Рассрочка: от 3 491 ₽/мес. до 12 месяцев
• Продолжительность: 3 месяца
• Формат: видеолекции + домашние задания + помощь куратора
• Домашние задания: с проверкой
• Документ об окончании: сертификат

Особенности и преимущества школы:

• Помощь куратора.
• Доступ к «базе знаний» школы: воркшопам, вебинарам и другим материалам.
• Школа дает промокоды на работу с некоторыми сервисами веб-аналитики.
• Возможность вернуть полную стоимость курса до начала третьего занятия.
• Беспроцентная рассрочка.
• Возможность изучать материал в любое время.
• Работы для портфолио.
• Курс подходит для новичков.

Ссылка на курс

Курс анализ данных Курс «Веб-аналитик с нуля до Junior 2.0» от Skillbox – ссылка →

В рамках курса можно научиться:

• Настраивать веб-аналитику для проектов из разных отраслей.
• Строить и анализировать воронку продаж.
• Писать технические задания для разработчиков.
• Создавать и анализировать отчёты.
• Визуализировать данные в дашбордах.
• Работать с базами данных с помощью SQL.
• Собирать данные в один отчёт с помощью Google Data Studio.
• Тестировать гипотезы и проводить А/B-тесты.
• Исследовать поведение пользователей на сайтах.

Ссылка на курс

Курс анализ данных – Курс «Веб-аналитик» от MAED ссылка →

Изучение азов общего маркетинга, базовых понятий веб-аналитики, системы визуализации данных, Google Tag Manager, системы коллтрекинга, e-mail трекинга, требований к сертификации Google Analytics и Яндекс.Метрики. Анализ эффективности рекламных каналов, подключение рекламных кабинетов, проведение А/В тестирований.

Ссылка на курс

Курс анализ данных – Курс Специалист по Data Science Яндекс Практикум 5.0 ссылка →

Онлайн-курс «Специалист по Data Science» от сервиса Яндекс Практикум. 8 месяцев обучения профессии Data Scientist с нуля с выдачей диплома о профессиональной переподготовке.

Программа обучения

Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс

Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science.

Введение в профессию «Специалист по Data Science»

Кто такой специалист по Data Science? Как мы учим?

Базовый Python

Глубже погрузитесь в язык программирования Python и работу с библиотекой pandas.

Предобработка данных

Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных.

Исследовательский анализ данных

Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Познакомитесь с библиотеками scipy и matplotlib. Отрисуете диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков.

Статистический анализ данных

Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.

Теория вероятностей. Дополнительный курс

Вспомните или узнаете базовые термины в теории вероятностей: независимые, противоположные, несовместные события и т. д. На простых примерах и забавных задачах потренируетесь работать с числами и выстраивать логику решения.Это необязательный спринт. Каждый студент сам выбирает один из вариантов прохождения.

Итоговый проект первого модуля

Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы.

Введение в машинное обучение

Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой scikit-learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.

Обучение с учителем

Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.

Машинное обучение в бизнесе

Узнаете, как машинное обучение (сокр. МО) помогает бизнесу, как собирать данные и как продуктовые метрики связаны с показателями МО. Научитесь запускать новую функциональность сервиса, применяя МО. Узнаете, что такое бизнес-метрики, KPI и A/B-тестирование.

Итоговый проект второго модуля

Подготовите данные для машинного обучения. С помощью модели оцените её качество.

Линейная алгебра

Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.

Численные методы

Разберёте ряд алгоритмов и приспособите их к решению практических задач с использованием численных методов. Освоите приближённые вычисления, оценки сложности алгоритма, градиентный спуск. Узнаете, как обучаются нейронные сети и что такое градиентный бустинг.

Временные ряды

Временные ряды описывают, как меняются параметры, например, объём потребления электроэнергии или количество заказов такси, с течением времени. Вы научитесь анализировать ряды, искать тренды и выявлять сезонность. Узнаете, как создавать табличные данные и задачу регрессии из временных рядов.

Машинное обучение для текстов

Научитесь делать числовые векторы из текстов и решать для них задачи классификации и регрессии. Узнаете, как вычисляются признаки TF-IDF и познакомитесь с языковыми представлениями word2vec и BERT.

Базовый SQL

Изучите основы языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Познакомитесь с особенностями работы в PostgreSQL — популярной системе управления базами данных (сокр. СУБД). Научитесь писать запросы разного уровня сложности и переводить бизнес-задачи на язык SQL.

Компьютерное зрение

Научитесь решать простые задачи компьютерного зрения с привлечением готовых нейронных сетей и библиотеки Keras. Познакомитесь с Deep learning.

Обучение без учителя

Обучение без учителя — это один из способов машинного обучения, при котором система решает задачу без размеченных заранее данных на основе их особенностей и структуры. Познакомитесь с задачами кластеризации и поиска аномалий.

Выпускной проект

В последнем проекте подтвердите, что освоили новую профессию. Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как на реальной работе.

Ссылка на курс

Курс анализа данных – Курс Специалист по Data Science буткемп Яндекс Практикум 5.0

О курсе

Bootcamp для Data Science от сервиса онлайн-образования Яндекс Практикум. Интенсивное групповое обучение по направлению Data Scientist для смены профессии за 4 месяца. Практика в тренажере, реальные проекты, индивидуальный наставник.

Программа обучения

Вводный курс: основы Python и анализа данных – 20 часов

Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science.

Базовый Python

Глубже погрузитесь в язык программирования Python и работу с библиотекой pandas.

Предобработка данных

Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных.

Исследовательский анализ данных

Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Познакомитесь с библиотеками SciPy и Matplotlib. Отрисуете диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков.

Статистический анализ данных

Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.

Итоговый проект первого модуля

Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы.

Введение в машинное обучение

Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.

Обучение с учителем: классификация и регрессия

Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.

Машинное обучение в бизнесе

Узнаете, как машинное обучение (МО) помогает бизнесу, как собирать данные и как продуктовые метрики связаны с показателями МО.Научитесь запускать новую функциональность сервиса, применяя МО. Узнаете, что такое бизнес-метрики, KPI и A/B-тестирование.

Итоговый проект второго модуля

Подготовите данные для машинного обучения. С помощью модели оцените её качество.

Линейная алгебра

Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.

Численные методы

Разберёте ряд алгоритмов и приспособите их к решению практических задач с использованием численных методов. Освоите приближённые вычисления, оценки сложности алгоритма, градиентный спуск. Узнаете, как обучаются нейронные сети и что такое градиентный бустинг.

Временные ряды

Научитесь анализировать временные ряды. Узнаете, как создавать табличные данные из временных рядов и решать для них задачу регрессии.

Машинное обучение для текстов

Научитесь делать числовые векторы из текстов и решать для них задачи классификации и регрессии. Узнаете, как вычисляются признаки TF-IDF, и познакомитесь с языковыми представлениями word2vec и BERT.

Базовый SQL

Изучите основы структурированного языка запросов SQL и операции реляционной алгебры. Познакомитесь с PostgreSQL — популярной системой управления базами данных (СУБД). Научитесь писать запросы разного уровня сложности и переводить бизнес-задачи на язык SQL.Также вы познакомитесь с PySpark — библиотекой с открытым исходным кодом, которая применяется для распределённой обработки больших объёмов данных.

Компьютерное зрение

Научитесь решать простые задачи компьютерного зрения с привлечением готовых нейронных сетей и библиотеки Keras. Одним глазком заглянете в Deep learning.

Выпускной проект

В последнем проекте подтвердите, что освоили новую профессию. Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как на реальной работе.

Дополнительные курсы

Это необязательные спринты. Значит, каждый студент сам выбирает один из вариантов прохождения. Теория вероятностей. Вспомните или узнаете базовые термины в теории вероятностей: независимые, противоположные, несовместные события и т. д. На простых примерах и забавных задачах потренируетесь работать с числами и выстраивать логику решения. После попробуете себя в решении задач для собеседований. Практика SQL. Несколько десятков дополнительных задач на отработку навыка работы с SQL.

Ссылка на курс

Курс анализ данных Курс Data Scientist ProductStar ссылка  

Обучение работе с SQL, построению моделей машинного обучения, использованию Python, библиотеки анализа данных и сложной математики для Data Science.

Курс «Менеджмент AI- и BigData-продуктов» в подарок.

Программа обучения

Работа с данными на Python и SQL – 120 часов

Изучаем основы работы с данными. Учимся извлекать данные с помощью SQL, работать с базами данных и анализировать данные с помощью Python

Работа с ML и нейронными сетями – 120 часов

Погружаемся в работу с большими данными. Учимся работать с машинным обучением и нейросетями на python, изучаем линейные регрессии и продвинутую математику

Итоговый проект – 25 часов

Подготавливаем итоговый проект для портфолио на кейсе реальных компаний. Защита проекта перед комиссией из потенциальных работодателей. Финальное трудоустройство.

Ссылка на курс

Курс анализ данных – курс Data Science SkillFactory ссылка –  Читать отзывы

Программирование на Python. Выгрузка баз данных с помощью SQL. Разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy. Machine Learning в production.

Ссылка на курс

Курс MS SQL для анализа данных Яндекс Практикум 

О курсе

Бесплатный онлайн-курс «Основы работы с базами данных и SQL» от сервиса Яндекс Практикум. Изучите основы языка SQL, научитесь применять средства SQL для обработки данных в СУБД с нуля.

Программа обучения

Введение в базы данных

Узнаете, что такое база данных, зачем она нужна, как в ней хранится информация. Освежите знания о таблице: что в ней называется полями, что — ячейками, а что — записями. В конце сделаете свою первую выгрузку данных.

Фильтрация данных

Научитесь ограничивать выборку: сначала по количеству строк, затем по количеству полей. Разберётесь, как отображать только уникальные данные, менять их типы, фильтровать данные при помощи логических и математических операторов, а также совмещать все эти виды фильтраций. Узнаете, как декомпозировать задачу — переводить её с языка бизнеса на язык SQL.

Группировка и агрегации

Освоите более сложные инструменты, которые можно применять для расчёта простых бизнес-метрик: научитесь применять агрегирующие функции и функции группировки. Познакомитесь с особенностями применения этих функций и типичными ошибками.

Симулятор

Вы примерите на себя роль аналитика данных: перед вами будет цель, а каким образом её достичь — предстоит решить вам. Здесь вы сможете применить все полученные знания в SQL.

Ссылка на курс