Курсы Data Science
Лучшие курсы Data Science 2024 года. Информация постоянно обновляется и добавляются новые курсы. Станьте специалистом по Data Science с нуля и без опыта на курсах от лучших онлайн-школ.
Курс Специалист по Data Science Яндекс Практикум ⭐5.0
О курсе
Онлайн-курс «Специалист по Data Science» от сервиса Яндекс Практикум. 8 месяцев обучения профессии Data Scientist с нуля с выдачей диплома о профессиональной переподготовке.
| Цель | Обучение профессии |
| Тип обучения | В группе с наставником |
| Уровень | Для новичков |
| Результат обучения | Диплом |
| Трудоустройство | Eсть |
| Бесплатная часть | Eсть |
| Форматы обучения | Сообщество, Тренажеры, Домашняя работа, Вебинары, Тексты |
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.
Курс Специалист по Data Science плюс Яндекс Практикум ⭐5.0
О курсе
За 16 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите навыки.
| Цель | Обучение профессии |
| Тип обучения | В группе с наставником |
| Уровень | Для новичков |
| Результат обучения | Диплом |
| Трудоустройство | Eсть |
| Бесплатная часть | Eсть |
| Форматы обучения | Тренажеры, Домашняя работа, Вебинары, Тексты |
Программа обучения
Бесплатный вводный курс: основы Python и анализа данных
Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science. Решите пять кейсов по работе с данными из разных областе
Введение в анализ данных
Базовый Python. Предобработка данных.Исследовательский анализ данных.Итоговый проект первого модуля
Основы машинного обучения
Статистический анализ данных. Введение в машинное обучение. Обучение с учителем. Машинное обучение в бизнесе. Итоговый проект второго модуля
Машинное обучение для больших объемов данных
Базовый SQL. Командная строка и Git. Мастерская. «Мастерская» — это лаборатория данных внутри Яндекс Практикума, где студенты тренируются работать в команде и работают над реальными проектами от коммерческих заказчиков или НКО. Системы обработки больших данных
Продвинутое машинное обучение
Линейная алгебра. Численные методы. Мастерская. Мастерская — это возможность попрактиковаться в решении задач по машинному обучению. Продвинутый SQL. Модели и алгоритмы машинного обучения. Итоговый проект третьего и четвёртого модулей.
Машинное обучение в прикладных задачах
Временные ряды. Обработка естественного языка. Компьютерное зрение. Итоговый проект пятого модуля.
Выпускной проект
В последнем проекте вы подтвердите, что освоили новую профессию: уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков и домашних заданий — как на реальной работе.
Дополнительные курсы
Это необязательные спринты. Значит, каждый студент сам выбирает один из вариантов прохождения:
Программа трудоустройства
В дополнение к основной образовательной программе вы можете пройти трек трудоустройства, чтобы быстрее найти новую работу. Программа включает руководства, вебинары, домашние задания. Каждая секция трека длится 2 недели и занимает около 10 часов.
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.
| Цель | Обучение профессии |
| Тип обучения | В группе с наставником |
| Уровень | Для новичков |
| Результат обучения | Диплом |
| Трудоустройство | Eсть |
| Бесплатная часть | Eсть |
| Форматы обучения | Сообщество, Тренажеры, Домашняя работа, Вебинары, Тексты |
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.
Курс %257Cutmcct%253D(not%2520set)%257Cutmcmd%253Dorganic%257Cutmcsr%253Dyandex%257Cutmctr%253D(not%2520set)&aff_sub4=Data%20Scientist%7Cundefined&aff_sub2=%2Fkursy%2Fprogrammirovanie-data-science%2F&source=recommendation&aff_sub5=%D0%9A%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B%7CTest_000202_B&aff_sub=ga_1265601672.1674554928%7Cym_1674554926722260610)
Data Scientist Нетология ⭐ Читать отзывы
В курсе Курсе Data Scientist от Нетологии вы научитесь:
- Работать с SQL.
- Использовать Python и библиотеки.
- Проверять данные и определять проблемы.
- Строить модели машинного обучения.
- Применять математику.
- Лидировать DS-проекты.
| Школа | Нетология 197 отзывов |
| Длительность курса | 16 месяцев |
| Стоимость курса | 129 900 ₽ |
| Цена в рассрочку | 5 412 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Диплом о профессиональной переподготовке |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Развертывание и анализ базы данных об авиаперевозках, анализ уровня удовлетворенности сотрудников работой, поиск похожих пользователей на основе их оценок за фильм, построение нескольких ML-моделей и обучение нейронных сетей, классификация улова по снимкам с камеры на рыболовецком судне, классификация отзывов по тональности, построение модели машинного обучения для решения конкурсной задачи. |
Курс Data Scientist ProductStar ⭐ Читать отзывы
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.
| Школа | ProductStar 61 отзыв |
| Длительность курса | 6 месяцев |
| Стоимость курса | 94 000 ₽ |
| Цена в рассрочку | 3 917 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Электронный сертификат |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Дипломный проект |
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.
Курс %257Cutmcct%253D(not%2520set)%257Cutmcmd%253Dorganic%257Cutmcsr%253Dyandex%257Cutmctr%253D(not%2520set)&aff_sub4=Data%20Science%7Cundefined&aff_sub2=%2Fkursy%2Fprogrammirovanie-data-science%2F&source=recommendation&aff_sub5=%D0%9A%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B%7CTest_000202_B&aff_sub=ga_1265601672.1674554928%7Cym_1674554926722260610)
Data Science SkillFactory ⭐ Читать отзывы
Программирование на Python. Выгрузка баз данных с помощью SQL. Разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy. Machine Learning в production.
| Школа | SkillFactory 76 отзывов |
| Длительность курса | 13.5 месяцев |
| Стоимость курса | 132 840 ₽ |
| Цена в рассрочку | 3 690 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Сертификат, диплом о профессиональной переподготовке |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Дипломный проект |
Курс %257Cutmcct%253D(not%2520set)%257Cutmcmd%253Dorganic%257Cutmcsr%253Dyandex%257Cutmctr%253D(not%2520set)&aff_sub4=Data%20Scientist%7Cundefined&aff_sub2=%2Fkursy%2Fprogrammirovanie-data-science%2F&source=recommendation&aff_sub5=%D0%9A%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B%7CTest_000202_B&aff_sub=ga_1265601672.1674554928%7Cym_1674554926722260610)
Data Scientist Skillbox ⭐ Читать отзывы
Освоение Data Science с нуля. Изучение аналитики данных, машинного обучения, дата-инженерии с подробным изучением понравившегося направления. Практика на реальных проектах.
| Школа | Skillbox 201 отзыв |
| Длительность курса | 12 месяцев |
| Стоимость курса | 168 361 ₽ |
| Цена в рассрочку | 5 431 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Сертификат |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Предсказание оттока в соцсети для музыкантов, анализ мобильного приложения, работа с данными сервиса аренды автомобилей, свободное исследование. |
Курс Data Science в медицине Geekbrains ⭐ Читать отзывы
Освоение навыка решения задач в области медицины: обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям. Всё это с помощью нейросетей и машинного обучения.
| Школа | Geekbrains 76 отзывов |
| Длительность курса | 24 месяца |
| Стоимость курса | 221 112 ₽ |
| Цена в рассрочку | 6 142 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Диплом о профессиональной переподготовке, удостоверение о повышении квалификации или свидетельство о прохождении обучения. |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Сайты, программы или приложения |
Курс %257Cutmcct%253D(not%2520set)%257Cutmcmd%253Dorganic%257Cutmcsr%253Dyandex%257Cutmctr%253D(not%2520set)&aff_sub4=Data%20Scientist%3A%20%D1%81%20%D0%BD%D1%83%D0%BB%D1%8F%20%D0%B4%D0%BE%20middle%7Cundefined&aff_sub2=%2Fkursy%2Fprogrammirovanie-data-science%2F&source=recommendation&aff_sub5=%D0%9A%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B%7CTest_000202_B&aff_sub=ga_1265601672.1674554928%7Cym_1674554926722260610)
Data Scientist с нуля до middle Нетология ⭐ Читать отзывы
Курс научит:
- работать с SQL;
- использовать Python и библиотеки;
- проверять данные и определять проблемы;
- обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения;
- применять математику в алгоритмах;
- лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.
| Школа | Нетология 197 отзывов |
| Длительность курса | 20 месяцев |
| Стоимость курса | 169 800 ₽ |
| Цена в рассрочку | 7 075 ₽/мес |
| Программа трудоустройства | Есть |
| Документ об окончании курса | Диплом о профессиональной переподготовке |
| График прохождения курса | Свободный график |
| Учебный процесс | Запись лекций или вебинары, Онлайн занятия с преподавателем |
| Проекты в портфолио по итогам обучения | Разработка системы аналитики для учета и планирования отпусков; построение системы анализа домашней бухгалтерии; создание генератора лиц аниме на основе предложенного датасета и обучение нейросети для генерации покемонов; создание системы рекомендаций фильмов для онлайн-кинотеатра на оснований оценок пользователей; поиск пользователей на основе их оценок по косинусной метрике; классификация по тональности отзывов на банки; развертывание и анализ базы данных об авиаперевозках; анализ уровня удовлетворенности сотрудников работой и построение модели LDA, предсказывающей, уволится ли сотрудник; построение моделей и обучение нейронных сетей; классификация улова по снимкам с камеры на рыболовецком судне; групповой проект — построение модели машинного обучения для решения конкурсной задачи; итоговый проект — построение ML-модели для решения текущих профессиональных задач. |
Часто задаваемые вопросы про курсы Data Science
Какие курсы выбрать по Data Science?
Data Scientist. Нетология 3.8457 отзывов Срок обучения 16 месяцев Рассрочка …
Курс: Data Scientist. ProductStar. 4.4166 отзывов Срок обучения 6 месяцев Рассрочка …
Профессия Data Scientist. Бруноям 4.043 отзыва Срок обучения 8 месяцев …
Data Science. SkillFactory. 3.9482 отзыва Срок обучения 13 месяцевСколько стоят курсы Data Science?
Курсы по Data Science
Junior. от 120 000 ₽
Middle. от 170 000 ₽
Senior. от 250 000 ₽Какое образование нужно для Data Science?
Специалист по Data Science не только умеет анализировать и визуализировать данные, но и строить модели на их основе. Для этого требуются знания машинного обучения (англ. Machine Learning) и глубокого обучения (англ. Deep Learning), которыми аналитик не обладает.
Какая зарплата у Data Scientist?
270619.0 руб. – средняя зарплата для 'Data Scientist' (Россия). Средняя зарплата для 'Data Scientist', рассчитанная на основе вакансий, показывает среднее арифметическое по зарплатам из найденных вакансий (количество таких вакансий для 'Data Scientist' равно 42). 261000.0 руб.
На каком языке пишут Data Science?
Чтобы их получить, необходимо хорошо знать математику, статистику и теорию вероятности. Из инструментов будут полезны языки программирования (Python, R, SQL и другие) и умение работать с софтом для анализа данных (например, Alteryx) и их визуализации (например, Tableau).
Кому подходит профессия data scientist?
Дата Сайентистами часто становятся программисты, маркетологи, финансисты и бизнес-аналитики. В профессиональной деятельности или научных исследованиях необходимо применять инновационные технологии: большие данные, нейросети, искусственный интеллект.
Какие навыки должны быть у Data Scientist?
Data Scientist – это профессия, которая требует весьма широкого набора знаний и навыков: математика, статистика, машинное обучение, программирование, навыки работы с базами данных, умение обрабатывать и чистить данные, умение анализировать и визуализировать данные и многое другое.
Записался на курс Data Science от Skillbox, знакомый проходил их курс несколько месяцев назад выпустился с дипломом. Есть тут кто еще проходил курсы у них или аналогичные в других онлайн-школах? Хочется узнать потяну ли. Есть очень большой интерес к профессии, но опыта и навыков совсем нет. Так конечно смотрел несколько видеоуроков на YouTube, но понимаю чтобы начать развиваться этого конечно не хватает.