Лучшие Курсы Data Science – рейтинг онлайн обучений 2023

Лучшие курсы Data Science 2023 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.

Ссылка на курс

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.

Ссылка на курс

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.

Ссылка на курс

Курс 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.

Ссылка на курс

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.

Ссылка на курс

Курс 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

Ссылка на курс

Курс 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.

Ссылка на курс

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

Ссылка на курс

Курс 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.

Ссылка на курс

Преимущества и недостатки школ Data Science

🎓 Нетология

Описание: Нетология — это онлайн-образовательная платформа, специализирующаяся на IT-курсах. Они предлагают широкий спектр курсов по программированию, дизайну, маркетингу, Data Science и другим IT-направлениям. Нетология стремится обеспечить практическую ориентацию своих курсов, предлагая проекты, тренировки и сопровождение опытных преподавателей.

Преимущества:

• 🎯 Практический подход: Нетология акцентирует внимание на практическом применении знаний.
• 🏢 Опытные преподаватели: Школа приглашает профессионалов из различных отраслей для преподавания.
• 💻 Широкий выбор курсов: Нетология предлагает обширный каталог курсов для разных IT-направлений.

Недостатки:

• ⏰ Ограниченное расписание: Курсы Нетологии проводятся по определенному расписанию, что может быть неудобно для некоторых студентов.
• 💰 Платные курсы: Большинство курсов Нетологии являются платными, что может быть финансовой нагрузкой для некоторых студентов.

🎓 Skillbox

Описание: Skillbox — это онлайн-образовательная платформа, предлагающая курсы в различных областях, включая дизайн, разработку и маркетинг. Они предлагают практические курсы Data Science, основанные на реальных проектах, и поддержку опытных специалистов.

Преимущества:

• 🎓 Практические проекты: Курсы Skillbox ориентированы на создание реальных проектов, что помогает студентам применять свои знания на практике.
• 🖥️ Онлайн-формат: Обучение проходит полностью онлайн, что позволяет гибко планировать учебный процесс.
• 🎨 Качественные материалы: Skillbox предлагает высококачественные обучающие материалы, включая видеоуроки, статьи и практические задания.

Недостатки:

• ⏳ Интенсивный график: Некоторые курсы Skillbox могут иметь интенсивный график обучения, требующий от студентов большого объема времени и усилий.
• 💰 Высокая стоимость: Стоимость некоторых курсов Skillbox может быть выше среднего, что может быть финансовой нагрузкой для студентов.

🎓 GeekBrains

Описание: GeekBrains — это онлайн-образовательная платформа, предлагающая курсы по различным IT-направлениям, включая программирование, Data Science, дизайн и аналитику данных. Они стремятся предоставить студентам практические навыки и знания, необходимые для успешной карьеры в IT-сфере.

Преимущества:

• 📚 Широкий выбор курсов: GeekBrains предлагает разнообразные курсы по различным IT-направлениям, позволяя студентам выбрать подходящий для них курс.
• 🧑‍🏫 Опытные преподаватели: Курсы в GeekBrains ведут опытные преподаватели и практики из индустрии.
• 💻 Практический подход: GeekBrains ставит акцент на практическом применении знаний через выполнение проектов и задач.

Недостатки:

• ⏰ Ограниченная поддержка: Поддержка от преподавателей и менторов в GeekBrains может быть ограничена, особенно на бесплатных курсах.
• 🎥 Отсутствие видеоуроков: Некоторые курсы GeekBrains могут не содержать видеоуроков, что может быть недостатком для некоторых студентов.

🎓 SkillFactory

Описание: SkillFactory — это онлайн-образовательная платформа, специализирующаяся на IT-курсах. Они предлагают обширный каталог курсов по программированию, Data Science, аналитике данных, дизайну и другим IT-направлениям. SkillFactory стремится предоставить студентам актуальные знания и навыки для успешной карьеры в IT-сфере.

Преимущества:

• 📚 Обширный каталог курсов: SkillFactory предлагает множество курсов по различным IT-направлениям, позволяя студентам выбрать наиболее подходящий для них.
• 💡 Актуальные материалы: Обучающие материалы в SkillFactory обновляются и отражают последние тренды и технологии в IT-сфере.
• 🖥️ Гибкий онлайн-формат: Обучение в SkillFactory проходит полностью онлайн, что позволяет студентам гибко планировать свое время.

Недостатки:

• ⏰ Интенсивные программы: Некоторые курсы SkillFactory могут иметь интенсивное расписание, требующее от студентов большого объема времени и усилий.
• 💰 Платные курсы: Большинство курсов SkillFactory являются платными, что может быть финансовой нагрузкой для студентов.

🎓 ProductStar

Описание: ProductStar — это онлайн-платформа, предоставляющая образовательные курсы по разработке программного обеспечения и продуктовому менеджменту. Они ставят целью развить у студентов навыки разработки и управления продуктами, помогая им создать успешные IT-проекты.

Преимущества:

• 🚀 Ориентация на практику: Курсы ProductStar фокусируются на практическом применении знаний, помогая студентам разрабатывать реальные продукты.
• 🧑‍🏫 Команда опытных наставников: ProductStar предоставляет поддержку и руководство от опытных наставников и индустриальных экспертов.
• 🌍 Международное сообщество: Студенты ProductStar имеют возможность взаимодействовать с коллегами со всего мира и обмениваться опытом.

Недостатки:

• ⏰ Ограниченный выбор курсов: ProductStar предлагает ограниченный набор курсов, ориентированных на разработку и продуктовый менеджмент.
• 💰 Высокая стоимость: Стоимость курсов ProductStar может быть выше среднего, что может быть финансовой нагрузкой для студентов.

🎓 SkyPro

Описание: SkyPro — это онлайн-школа, специализирующаяся на обучении различным IT-направлениям, включая Java-разработку, веб-разработку и аналитику данных Data Science. Они предлагают интенсивные программы обучения с акцентом на практическом опыте и проектной работе.

Преимущества:

• 📚 Интенсивные программы: SkyPro предлагает интенсивные курсы, которые позволяют студентам быстро усвоить необходимые навыки и знания.
• 🎯 Проектная работа: Обучение в SkyPro включает выполнение реальных проектов, что помогает студентам применять свои знания на практике.
• 🌟 Опытные преподаватели: Школа приглашает опытных практиков из индустрии в качестве преподавателей.

Недостатки:

• ⏳ Интенсивный график: Курсы SkyPro могут требовать значительного объема времени и усилий, что может быть сложно для студентов, имеющих ограниченное время.
• 💰 Высокая стоимость: Стоимость курсов SkyPro может быть выше среднего, что может быть финансовой нагрузкой для студентов.

🎓 Хекслет

Описание: Хекслет — это онлайн-образовательная платформа, специализирующаяся на курсах по программированию и разработке программного обеспечения. Они предлагают практическое обучение, фокусируясь на решении реальных проблем и создании проектов.

Преимущества:

• 🎓 Практическое обучение: Хекслет ставит акцент на практическом применении знаний, предлагая проекты и задачи для решения.
• 🧑‍🏫 Квалифицированные преподаватели: Школа приглашает квалифицированных преподавателей с опытом работы в индустрии Data Science.
• 💻 Актуальные технологии: Хекслет обновляет свои курсы, чтобы отражать актуальные технологии и тренды в программировании.

Недостатки:

• ⏰ Ограниченный выбор курсов: Хекслет может иметь ограниченный выбор курсов по сравнению с другими платформами.
• 🎥 Отсутствие видеоуроков: Некоторые курсы Хекслет могут не содержать видеоуроков, что может быть недостатком для некоторых студентов.

🎓 Hedu

Описание: Hedu — это онлайн-платформа, предлагающая курсы по различным IT-направлениям, включая программирование, веб-разработку и аналитику данных. Они стремятся предоставить студентам актуальные знания и навыки, необходимые для успешной карьеры в IT-сфере.

Преимущества:

• 📚 Обширный выбор курсов: Hedu предлагает разнообразные курсы по различным IT-направлениям, позволяя студентам выбрать наиболее подходящий для них.
• 💡 Актуальные материалы: Обучающие материалы в Hedu обновляются и отражают последние тренды и технологии в IT-сфере.
• 🌍 Международное сообщество: Hedu предоставляет возможность студентам взаимодействовать с коллегами и экспертами со всего мира.

Недостатки:

• ⏰ Ограниченная поддержка: Поддержка от преподавателей и менторов в Hedu может быть ограничена, особенно на бесплатных курсах.
• 💰 Платные курсы: Большинство курсов Hedu являются платными, что может быть финансовой нагрузкой для студентов.

🎓 OTUS

Описание: OTUS — это онлайн-платформа, специализирующаяся на обучении IT-специалистов. Они предлагают широкий спектр курсов по программированию, разработке, тестированию, Data Science и другим IT-направлениям. OTUS стремится обеспечить глубокое и практическое обучение, чтобы студенты могли стать профессионалами в своей области.

Преимущества:

• 📚 Глубокое обучение: Курсы OTUS охватывают широкий спектр тем и позволяют студентам глубоко погрузиться в изучаемые технологии.
• 🧑‍🏫 Опытные преподаватели: Школа приглашает опытных преподавателей и практиков, чтобы предоставить студентам актуальные знания и опыт из индустрии.
• 🏢 Проектная работа: OTUS акцентирует внимание на проектной работе, позволяя студентам применять свои навыки на практике.

Недостатки:

• ⏰ Интенсивный график: Курсы OTUS могут иметь интенсивный график, требующий от студентов значительного объема времени и усилий.
• 💰 Высокая стоимость: Стоимость курсов OTUS может быть выше среднего, что может быть финансовой нагрузкой для студентов.

Это общее описание, преимущества и недостатки каждой из перечисленных школ. Однако, для получения более подробной информации, рекомендуется обратиться к официальным сайтам каждой школы и ознакомиться с отзывами студентов.

Обучающие блоги и тренажеры Data Science

1. Towards Data Science 📊📚: Towards Data Science – это платформа, на которой публикуются статьи, руководства и исследования, связанные с Data Science. Здесь вы найдете материалы о различных аспектах анализа данных, машинного обучения, нейронных сетей и других тем, связанных с Data Science. 📖💡
2. Kaggle 🏆💻: Kaggle – это платформа, предназначенная для соревнований по Data Science и обмена данными. Здесь вы найдете обучающие блокноты, датасеты и возможность участвовать в соревнованиях по решению реальных задач с использованием анализа данных. 📊🔍
3. DataCamp 🎓💻: DataCamp предлагает интерактивные онлайн-курсы по Data Science и связанным темам. Здесь вы найдете структурированные программы обучения, практические упражнения и проекты, чтобы развить свои навыки в области анализа данных и машинного обучения. 🚀📊
4. DataQuest 📈📚: DataQuest предлагает интерактивные курсы по Data Science, которые помогут вам научиться анализировать данные, создавать модели и проводить исследования. Здесь вы найдете задания на основе реальных данных и проекты, чтобы практически применять полученные знания. 👨‍💻📊

Отзывы учеников о курсах Data Science

Посмотрите реальные отзывы учеников о прохождении курсов Data Science в популярных онлайн-школах.

Часто задаваемые вопросы про курсы Data Science

Преимущества выбора обучающих курсов на poiskovoe-prodvizhenie.ru

Курсы по городам

Отзывы об онлайн-школах и курсах