Всё о Data Science: 10 курсов для начинающих и профи

Специалисты Data Science работают с массивами данных, создают системы, которые анализируют изображения, тексты, аудио. Средняя зарплата Python-разработчика с опытом от 2-х лет в Киеве — $1 500. Один из важных скиллов, который позволит стать хорошим Data Scientist, это отличное знание математики. Наша подборка Data Science-курсов будет полезна тем, кто только хочет попробовать себя в Data Science или тем, кто желает усовершенствовать уже имеющиеся знания.

Всё о Data Science: 10 курсов для начинающих и профи

Специалисты Data Science работают с массивами данных, создают системы, которые анализируют изображения, тексты, аудио. Средняя зарплата Python-разработчика с опытом от 2-х лет в Киеве — $1 500. Один из важных скиллов, который позволит стать хорошим Data Scientist, это отличное знание математики. Наша подборка Data Science-курсов будет полезна тем, кто только хочет попробовать себя в Data Science или тем, кто желает усовершенствовать уже имеющиеся знания.

Примечание редакции

Стоимость обучения указана на момент публикации материала и имеет ориентировочный характер.

Содержание

Data Science (SkillFactory)

Для кого

Для новичков без навыков программирования. Глубоких знаний в области математики не требуется: достаточно ориентироваться в школьной программе.

Курс может быть полезен программистам и аналитикам, которые хотят пополнить свое резюме новыми навыками либо сменить профессию.

Чему научат

Курс представляет собой специализацию из шести блоков:

  • программирование на Python и его использование для анализа данных,
  • математика и статистика в Data Science,
  • Machine Learning (машинное обучение),
  • Deep Learning и нейронные сети,
  • Data Engineering,
  • менеджмент в Data Science.

Специализация сфокусирована на практическом применении знаний, поэтому после каждого занятия будет тематическая задача.

По окончанию курса вы освоите основы программирования на Python и будете уметь использовать его для проектирования алгоритмов, сможете визуализировать данные с помощью библиотек Pandas, Matplotlib и Seaborne, применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятностей для обработки данных, работать с хранилищами данных разных типов и инструментами их анализа, а также пройдете все этапы создания проекта по машинному обучению: от загрузки данных до кросс-валидации модели. 

Особенности

Занятия проводятся в специальном Jupyter notebook, который остается у студентов после окончания курса. Выполненные задания проверяет и комментирует команда наставников, помощь которых доступна в чате 24/7. 

Выпускникам обещают помощь в трудоустройстве: для них доступны стажировки в компаниях-партнерах и закрытые вакансии. По окончанию курса выдается сертификат школы SkillFactory. 

Отзыв

«В отличие от других курсов, которые я посещала, курс от SkillFactory максимально полный. Освещаются все темы, нет сухой теории — происходит погружение в каждую из тем, тут все можно „трогать руками“. Дипломная работа — это работа над реальным проектом с реальным заказчиком. Это очень круто!»

Продолжительность: 12 месяцев.

Учиться

Data Scientist (Skillbox)

Для кого

Курс дает базовые знания и навыки в аналитике, статистике и математике, поэтому рассчитан на новичков, которые хотят начать карьеру в Data Science или Machine Learning. Может быть интересен и начинающим программистам либо аналитикам, нацеленным на расширение своих компетенций и повышение квалификации.

Чему научат

Курс состоит из 8 блоков различного уровня сложности, которые включают статистику и теорию вероятностей, аналитику и Machine Learning. За время обучения вы освоите языки программирования Python и R, научитесь использовать Python для анализа данных и машинного обучения, познакомитесь с библиотеками NumPy, Pandas и будете уметь визуализировать данные с помощью Matplotlib. Разберетесь в специфике R, сможете создавать аналитические панели (Dashboard), а также научитесь работать с различными источниками и базами данных (CSV и SQL), проводить А/B-тестирование и освоите фреймворки Tensorflow и Keras для обучения нейронных сетей. 

В конце курса нужно выполнить дипломный проект, который вы сможете добавить в свое портфолио.

Особенности

Обучение проходит в формате онлайн-лекций, которые сопровождаются практическими заданиями. Исправлять ошибки и закреплять знания помогает наставник курса. Студентам доступны два бонусных курса: «Универсальные знания программиста» и «Английский для ИТ-специалистов». 

По окончанию обучения выдают диплом и обещают помощь в трудоустройстве. 

Продолжительность: 18 месяцев (300 часов обучения).

Учиться

Data Science (Яндекс. Практикум)

Для кого

Курс для тех, кто хочет попробовать себя в области Data Science, но не имеет никаких знаний и пока не уверен, подойдет ли ему профессия Data Scientist. Достаточно иметь законченное среднее образование и свободное время, чтобы заниматься. 

Чему научат

Программа обучения насыщенная и ориентирована на практику. На курсе вы изучите основные концепции анализа данных, основы языка программирования Python, познакомитесь с библиотеками Pandas, SciPy, Matplotlib и средой Jupyter. Научитесь применять теорию вероятностей и статистический анализ данных для решения практических задач, будете уметь извлекать данные из основных систем хранения запросами на языке SQL и методами библиотеки PySpark. Познакомитесь с основами Machine Learning и сможете создавать свои проекты с машинным обучением, а также применять знания о нем к задачам бизнеса (бизнес-метрики, KPI, A/B-тестирование).

После каждого тематического блока курса будет 1-2 практических задания. К концу обучения вы соберете портфолио из 17 проектов.

Особенности

Обучение проходит в собственной технологической среде: вся теория сразу же закрепляется выполнением заданий в онлайн-тренажере. Курс включает домашние задания и работу с командой наставников, поддержка которых доступна в чате курса 24/7. 

После сдачи итогового проекта выдается сертификат о дополнительном образовании. 

Отзыв

«По роду своей деятельности я курирую проектирование объектов газовой отрасли в службе заказчика. С ИТ-отраслью никак не связан. Пришел на курс DS, так как ощутил интерес к данному направлению и хочу дальнейшую профессиональную деятельность посвятить ему. Пока я завершил только первый модуль курса. На мой взгляд курс организован хорошо. Доступно для понимания изложена теория, регулярно проводятся онлайн-встречи с наставниками, проекты дают реализовать в какой-то мере творческий подход, опираясь на полученные знания. Благодаря наставникам узнаешь, где и что надо дополнительно учесть, как посмотреть по другому на те или иные данные, что можно улучшить в своем коде».

Продолжительность: 8 месяцев (по 10 часов в неделю).

Учиться

Полный учебный курс Data Science — 2020 (Udemy)

Курс на английском языке

Для кого

Для тех, кто не имеет опыта программирования, и кто хочет освоить Data Science с нуля. Нужно установить Anaconda и убедиться, что на компьтере есть Microsoft Excel.

Чему научат

Курс предполагает освоение Data Science с азов: раздел за разделом вы познакомитесь с основными методами и инструментами анализа данных, теорией вероятностей, математической статистикой, линейной алгеброй, языком программирования Python и тем, как все они применяются в работе Data Scientist. Также курс включат знакомство с основами Big Data, Machine Learning и Deep Learning. После обучения вы научитесь программировать на Python и использовать его для статистического анализа, сможете проводить кластерный и факторный анализ, создавать алгоритмы машинного обучения с использованием библиотеки NumPy и применять фреймворки глубоко обучения для решения задач, связанных с Big Data.

Особенности

Курс рассчитан на самостоятельную работу. По его окончанию выдается сертификат.

Отзыв

«Курс затрагивает широкий спектр тем, от теории вероятностей до глубокого обучения, и фокусируется на теоретических основах каждой из них, что позволяет студентам хорошо понять их и правильно применять знания на практике. В курсе очень много практических упражнений, чтобы закрепить знания. <…> Есть много ценных практических советов для работы в области Data Science и свежая информация о современных технологиях (CNNs, RNNs), а также рекомендации для студентов: как развиваться после окончания курса. Отличное соотношение цены и качества. Рекомендую».

Продолжительность: прохождения курса вы определяете сами. Программа курса включает 28,5 часов видео (471 лекция), 154 ресурса для скачивания и 90 статей.

Учиться

Data Science A-Z (Udemy)

Курс на английском языке

Для кого

Курс для новичков: никаких специальных знаний не требуется, а вот желание и готовность учиться — обязательны. Также он может быть интересен специалистам, которые хотят усовершенствовать свои навыки в сборе, подготовке данных и статистическом моделировании.

Чему научат

В процессе обучения вы научитесь собирать и подготавливать данные для анализа и визуализировать их при помощи Tableau, использовать для создания статистических моделей такие методы отбора, как Backward Elimination, Forward Selection и Bidirectional Elimination, писать скрипты на SQL и использовать его для выполнения Data Science-проектов. 

Особенности

Большое количество практических упражнений, которые помогут закрепить полученные знания и обеспечат твердое понимание работы с SQL, Tableau и Gretl.

В качестве бонуса — лекция по эффективной презентации Data Science-проектов.

Курс рассчитан на самостоятельную работу. По его окончанию выдается сертификат.

Отзыв

«Мне в самом деле понравился этот курс. Он затрагивает все основы, и в нем есть много ценных инсайтов из личного опыта автора. Но обратите внимание, что для раздела 3 (ETL) в идеале у вас должен быть доступ к машине с установленной Windows <…>. И хотя у некоторых инструментов, вроде Visual Studio, есть версии для MacOS, их возможности значительно меньше; другие инструменты, вроде SQL Server Management Studio, вообще не имеют версий для MacOS». 

Продолжительность прохождения курса вы определяете сами. Программа курса включает 21 час видео (215 лекций), 5 статей.

Учиться

Математика для Data Science (OTUS)

Для кого

Курс подойдет новичкам, чьё знание математики ограничено школьной программой. Для его прохождения не требуется специальных знаний в области программирования или анализа данных. Единственное пожелание — аналитический склад ума.

Для зачисления на курс нужно пройти предварительное тестирование. 

Чему научат

Курс нацелен на создание крепкой теоретической базы, необходимой для анализа данных. Он включает разделы по линейной алгебре, математическому анализу и математической статистике, а также теории вероятностей. По окончанию обучения вы будете уметь применять полученные знания для решения конкретных задач Data Science: преобразовывать данные, устанавливать зависимость между переменными, правильно выбирать модели, улучшать и адаптировать их. В конце курса вы выполните проект, который позволит понять, где и как в Data Science реально применяется математика. 

Особенности

Занятия проходят по расписанию (понедельник и четверг в 20:00 по 1,5 часа) в форме вебинаров. Записи вебинаров сохраняются в личном кабинете студента. Обратная связь по домашним заданиям, лекциям и выпускному проекту доступна в Slack курса. 

Во время обучения есть возможность перевестись в группу «Математика для Data Science. Продвинутый курс», если вы поймете, что базовый курс слишком прост. 

По окончанию курса выдается сертификат. Самые успешные студенты получают приглашения на собеседование в компаниях-партнерах OTUS. 

Отзыв

«Шел сюда, чтобы заполнить пробел в математике и научиться читать формулы в статьях о машинном обучении. Обе цели этот курс помог мне решить. Очень ценен сам формат обучения: живые вебинары с решениями на бумаге. Сильно помогает выработать интуицию. Преподавательский состав был скорее хорошим. Отдельное спасибо Петру Лукьянченко, Александру Горяинову — они умеют делать изучение математики по настоящему увлекательным». 

Продолжительность: 4 месяца (4 академических часа в неделю).

Учиться

Введение в Data Science на Python (DataCamp)

Курс на английском языке

Для кого

Курс для тех, кто хочет познакомиться с Data Science и еще «не написал ни строчки кода». 

Чему научат

Программа курса компактная и простая. Вы изучите основы Python, научитесь создавать различные типы данных (string и float, переменные), строить линейные графики в Matplotlib и диаграммы рассеяния в Pandas. 

Особенностью курса является его форма: осваивать Python, Matplotlib (для построения диаграмм и графиков) и Pandas (для табличных данных) вы будете в процессе решения своеобразного квеста — поиска похищенного золотистого ретривера. 

Особенности

Интерактивный курс рассчитан на самостоятельную работу. Доступна обратная связь по выполнению заданий. По окончанию курса выдается сертификат о его прохождении.

Продолжительность прохождения курса вы определяете сами. Программа курса включает 13 видео (4 часа) и 44 упражнения.

Учиться

Математика для анализа данных («Нетология»)

Для кого

Курс для специалистов в области Data Science и аналитиков данных. Его цель — создать крепкий теоретический бэкграунд для более точного прогнозирования, интерпретации данных и выбора инструментов для эффективного решения поставленных задач. 

Необходимым требованием является базовый уровень владения Python и знание библиотек NumPy, SciPy, Matplotlib.

Чему научат

Курс включает линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей. Внимание акцентировано на тех знаниях, которые важны для полноценной работы с данными и применяются специалистами Data Science. Теория дается в связке с практикой: после каждой лекции идет практическое задание.

Вас научат использовать различные методы оптимизации для поиска локального минимума функции, применять закон больших чисел для оценки математического ожидания и находить оптимальное решение для разных критериев, необходимое для корректной настройки модели алгоритмов. Для закрепления знаний на практике в финале курса вам необходимо будет выполнить итоговую работу: провести визуальный анализ данных и решить практическую задачу с использованием методов оптимизации функций.

Особенности

Курс проходит в форме видеолекций: 2 лекции по 1,5 часа в неделю. Посмотреть видео можно в личном кабинете в любое удобное время. Там же доступны практические задания, выполнение которых проверяет и комментирует преподаватель. В течение всего курса работает обратная связь: преподаватели отвечают на любые вопросы. 

По окончанию программы выдается удостоверение о повышении квалификации. Выпускникам обещают поддержку Центра развития карьеры «Нетологии».

Продолжительность: 1 месяц (13 августа — 13 сентября).

Учиться

Введение в визуализацию данных на Python (DataCamp)

Курс на английском языке

Для кого

Курс для слушателей, которые имеют опыт программирования на Python и уже работали с библиотеками Seaborn и Matplotlib.

Чему научат 

Программа обучения нацелена на расширение навыков визуализации данных с использованием библиотек Matplotlib и Seaborn. Вы научитесь создавать статистическую графику, гистограммы интенсивности пикселей, улучшать контрастность изображения, строить и визуализировать двумерные массивы, линейную регрессию, одномерное и многомерное распределение (strip plots, violin plots, pair plots, heatmaps), настраивать графики и работать с временными рядами. 

Особенности

Интерактивный курс рассчитан на самостоятельную работу. Доступна обратная связь по выполнению заданий. По окончанию курса выдается сертификат.

Продолжительность прохождения курса вы определяете сами. Программа курса включает 14 видео (4 часа) и 58 упражнений.

Учиться

Введение в Data Science на Python (Coursera)

Курс на английском языке

Для кого

Курс является частью специализации «Прикладная наука о данных с Python», предназначенной для студентов, у которых есть базовые навыки программирования на Python.

Чему научат

Курс познакомит вас с синтаксисом Python, функцией lambda, чтением и манипуляцией csv-файлами, библиотекой Numpy. Вы научитесь методам управления и очистки данных с использованием библиотеки Pandas, а также эффективному применению функций groupby, merge и сводных таблиц. В финале курса студенты будут уметь создавать, очищать и манипулировать табличными данными и проводить статистический анализ, а также выполнят итоговый проект, который можно будет включить в портфолио. 

Продолжительность курса: 4 недели. Знакомство с материалами (29 видео, материалы для самостоятельного изучения) займет примерно 16 часов, но вы сами можете регулировать интенсивность работы.

Учиться

10 курсов, чтобы прокачаться в digital-маркетинге и получить сертификат
10 курсов, чтобы прокачаться в digital-маркетинге и получить сертификат
По теме
10 курсов, чтобы прокачаться в digital-маркетинге и получить сертификат
От психологии до Data Science: курсы Coursera, которые выбирают чаще всего
От психологии до Data Science: курсы Coursera, которые выбирают чаще всего
По теме
От психологии до Data Science: курсы Coursera, которые выбирают чаще всего

Разбираемся в украинском ИТ. Подписывайтесь на наш Телеграм-канал и будьте в курсе последних новостей!