ТОП-10 лучших онлайн-курсов обучения Data Science в 2024 году + Бесплатные
В эпоху цифровой трансформации профессия Data Scientist становится одной из самых востребованных на рынке труда. Онлайн-курсы обучения Data Science предлагают возможность получить навыки и знания в удобном формате. Эти программы охватывают все аспекты науки о данных: от основ статистики до продвинутого машинного обучения. Курсы по науке о данных включают в себя не только лекции и вебинары, но и практические задания, позволяя студентам сразу применять полученные знания. Онлайн-школы предлагают различные уровни подготовки, начиная с базового и заканчивая специализированными программами для опытных профессионалов. С такими курсами стать Data Scientist может каждый, кто готов учиться и развиваться в этой динамичной области.
🔔 Подписывайтесь на наш Телеграм канал "Онлайн-курсы: акции и скидки"! Мы публикуем бесплатные курсы, вебинары, интенсивы, мастер-классы, промокоды со скидками 🎁 на курсы.
Рейтинг онлайн-курсов по Data Science
Еще курс от ProductStar:
Еще курсы Data Scientist в GeekBrains:
Еще курсы Data Scientist в Skillfactory:
Еще курсы Data Scientist в Skillbox:
Еще курс Data Scientist в Нетологии:
Рассмотрим курсы подробнее
*Обращаем Ваше внимание, что в статье указаны цены на момент публикации. Актуальные цены на курсы Вы можете узнать на официальных сайтах онлайн-школ.
- Стоимость: 134 000 ₽
- Формат: видеоуроки, домашние задания, тесты
- Продолжительность: 9 мес
- Рассрочка: на 24 месяца, 5 583 ₽/мес
- Документ: удостоверение о повышении квалификации
- Трудоустройство: помощь
- Для кого: с нуля
Программа охватывает все аспекты: от анализа данных до программирования на Python и применения моделей машинного обучения. Уникальность заключается в сочетании теоретических знаний и практических навыков, что позволяет выпускникам быть готовыми к реальным рабочим вызовам.
Чему научитесь:
- Представлять результаты анализа в виде дашбордов.
- Проверять код на наличие ошибок.
- Проводить разведывательную аналитику данных.
- Работать с Big Data.
- Организовывать программную инфраструктуру для сбора, обработки и хранения данных.
- Внедрять модели и оценивать их качество.
- Извлекать навыки из различных источников: файлы, API, базы данных.
- Создавать модели машинного обучения.
Преимущества
- Практический опыт
- Профессиональные преподаватели
- Поддержка и менторство
- Eduson Academy помогает выпускникам в поиске работы.
Недостатки
- Начальный уровень: рассчитан на новичков, что может не подойти специалистам, ищущим продвинутые знания.
- Стоимость: от 129 600 ₽ (зависит от выбранного тарифа).
- Формат: Онлайн с видеоуроками, домашними заданиями и тестами.
- Продолжительность: 8 мес.
- Рассрочка: на 24 или 36 месяцев, от 6 000 ₽/мес.
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке.
- Трудоустройство: Гарантированное трудоустройство при выполнении условий.
- Для кого: Подходит как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет опыт в IT.
Особенности
Комплексное обучение, включающее в себя программирование, математику, машинное обучение и работу с большими данными (big data). Курс проходит онлайн, что делает его доступным для каждого. Курс рассчитан на 8 месяцев, в течение которых студенты получат практические навыки.
Чему научитесь
Вы научитесь анализировать данные, создавать и обучать нейросети, работать с различными инструментами аналитики и машинного обучения. Курс также предусматривает изучение Python, основ работы с Git и базами данных, а также основы математики и статистики, необходимые для работы в данной области.
Программа
Включает в себя 250 академических часов, разделенных на несколько блоков. Студенты изучат Python для анализа данных, основы машинного обучения, построение рекомендательных и прогнозных систем, а также получат возможность специализироваться в области AI, Deep Learning или Cloud Data Engineering.
Преимущества
- Гарантия трудоустройства.
- Практически ориентированное обучение.
- Создатели курса - опытные специалисты из ведущих IT-компаний, таких как Amazon, Яндекс и Skyeng
- Поддержка от менторов.
- Доступ к актуальным знаниям и навыкам.
- Гибкий формат обучения онлайн.
Недостатки
- Ограниченное время доступа (8 месяцев).
Еще курс от ProductStar:
- Стоимость: 168 594 ₽
- Формат: дистанционно
- Продолжительность: 9 мес.
- Рассрочка: от 6 месяцев от 4 684 ₽/мес
- Документ: диплом или свидетельство об обучении
- Трудоустройство: гарантия трудоустройства
- Средняя зарплата: 170 000 ₽
- Для кого: для новичков в аналитике и IT
Вы изучите работу с данными: анализа данных на Python и их визуализации, создание моделей машинного обучения для прогнозирования. Курс идеально подходит для старта карьеры.
Получите навыки:
- Анализ данных с помощью статистических методов и инструментов для анализа
- Программирование на Python и использование Pandas, NumPy и Scikit-learn для работы с данными
- Машинное обучение: создание моделей для прогноза данных
- Big Data: обработка и анализ больших объемов данных
- Визуализация сложных данных с помощью Power BI и Tableau
- Управление базами данных с помощью SQL
- Перенос знаний предварительно обученной модели инструментами Transfer Learning
- Создание систем для работы с хранилищем данных с помощью ETL
- Использование Agile
Преимущества
- Много практики.
- Частое обновление программы курса.
- Есть помощь с трудоустройством.
- Можно получить налоговый вычет 13%.
Недостатки
- Встречаются отзывы на долгую проверку ДЗ.
Еще курсы Data Scientist в GeekBrains:
- Стоимость: от 215 600 ₽
- Формат: онлайн
- Продолжительность: 24 мес
- Рассрочка: на 36 месяца, 5 990 ₽/мес
- Документ: Сертификат, диплом
- Трудоустройство: помощь
- Для кого: с нуля
В процессе обучения - решаете реальные задачи бизнеса. Получите реальный опыт. Вместе с наставником решите кейс для компании-партнера, и получите обратную связь от потенциального работодателя.
Чему научитесь:
- Изучите типы задач
- Основы разработки на Python.
- Поймете, как предобрабатывать и анализировать данные.
- Узнаете, какие задачи выполняет дата-сайнтист.
- Будете разбирать линейную алгебру, мат анализ, дискретную математику и научитесь работать с ними.
- Погрузитесь в математику и основы Machine Learning.
- Изучите основы Deep Learning.
Преимущества
- Практический опыт
- Глубокое погружение в профессию
- Поддержка и менторство
- Фокус на трудоустройство
Недостатки
- Длительность: Продолжительность в 24 месяца может показаться долгой для некоторых студентов.
Еще курсы Data Scientist в Skillfactory:
* Если не сможете определиться с профессией, пройдите бесплатный профориентационный тест и узнайте, что вам подходит больше. После прохождения есть возможность получить бесплатную карьерную консультацию, дополнительную скидку на обучение и доступ к боту с гайдами, тестами и мини-курсами.
- Стоимость: от 112 000 ₽
- Формат: Видеоуроки, домашние задания, тесты.
- Продолжительность: 5-16 мес
- Рассрочка: есть, от 15 000 ₽/мес.
- Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
- Трудоустройство: помощь
- Для кого: подходит как для начинающих, так и для тех, кто хочет сменить направление в IT
Преимущества
- Практический подход с акцентом на реальные проекты.
- Регулярное обновление программы.
- Поддержка от опытных специалистов и наставников.
- Помощь в трудоустройстве и подготовке к собеседованиям.
Недостатки
- Возможно, курс может быть интенсивным и требовательным для начинающих.
- Стоимость: 198 000 ₽
- Формат: онлайн
- Продолжительность: 12 мес.
- Рассрочка: на 22 месяцев, 9 000 ₽/мес.
- Документ: сертификат установленного образца
- Трудоустройство: помощь трудоустройства
- Для кого: новичкам, программистам, начинающим аналитикам
Программа:
- Первый уровень: основы и базовая подготовка.
- Второй уровень — выбор специализации и трудоустройство:
- 1. Machine Learning.
- 2. Data Engineer.
- 3. Data Analyst.
- Третий уровень: повышение квалификации по выбранной специальности.
- Дополнительные курсы
- Введение в статистику и теорию вероятностей.
- Базовая математика для DS.
- Работа с системой контроля версий Git.
Преимущества
- Практический опыт: реальные проекты, что позволяет студентам применять полученные знания на практике.
- Поддержка в трудоустройстве: Skillbox предоставляет помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям и поиске работы.
Недостатки
- Высокая стоимость
Еще курсы Data Scientist в Skillbox:
- Стоимость: от 110 000 ₽
- Формат: видеоуроки, практические задания и тесты для закрепления материала
- Продолжительность: 12-15 мес (зависит от выбранного тарифа)
- Рассрочка: на 36 месяцев, 3 216 ₽/мес.
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке
- Трудоустройство: гарантия трудоустройства
- Для кого: с нуля
Программа
- Основы аналитики
- SQL и получение данных
- Python для анализа данных
- Математика для анализа данных
- Работа с признаками и построение моделей
- Введение в нейронные сети
- Английский для специалистов по работе с данными
- Программа трудоустройства
- Итоговый проект
Продвинутый тариф
- ML-инженер
- CV-инженер
- NLP-разработчик
Плюсы
- Программа с нуля до профи.
- Возможность трудоустройства в процессе обучения.
- Участие в конкурсах Kaggle под руководством опытных наставников.
Минусы
- Не обнаружено.
Еще курс Data Scientist в Нетологии:
- Стоимость: 108 900 ₽
- Формат: онлайн
- Продолжительность: 8 мес.
- Рассрочка: на 12 месяцев, 9 075 ₽/мес.
- Документ: электронный сертификат.
- Трудоустройство: помощь в трудоустройстве для активных студентов.
- Для кого: для начинающих с нуля и тех, кто уже имеет опыт в смежных областях.
Преимущества
- Практическая направленность
- Индивидуальный подход
- Поддержка наставника.
Недостатки
- Интенсивность программы: требует значительного времени и усилий, что может быть сложно совмещать с работой или другими занятиями.
- Стоимость: 187 000 ₽
- Формат: Интерактивные вебинары, практические задания, тесты, доступ к записям и материалам.
- Продолжительность: 12 мес
- Рассрочка: есть, 18 700 ₽/мес.
- Документ: сертификат OTUS и официальный диплом о получении новой специальности
- Трудоустройство: Помощь
- Для кого: подходит как для новичков, так и для специалистов из IT и других сфер, желающих освоить ML
Программа
Ступень 1. Junior
- Введение в Python
- Введение в Python. ООП, модули, базы данных
- Основы Python для ML и работа с базами данных
- Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика
- Основные методы машинного обучения
- Проектная работа
Ступень 2. Junior+ / Middle
- Продвинутые методы машинного обучения: с учителем
- Продвинутые методы машинного обучения: без учителя
- Введение в Deep Learning
- Сбор данных. Анализ текстовых данных
- Анализ временных рядов
- Рекомендательные системы
- Проектная работа
Ступень 3. MLOps
Материалы MLOps
- Тема 1: Облачные провайдеры
- Тема 2: Базовые блоки инфраструктуры
- Тема 3: Практика. Настройка облачной инфраструктуры
- Тема 4: Биллинг и Identity and Access Management
- Тема 5: Выбор хранилища. HDFS/S3/DataBase/etc
- Тема 6: Сбор данных на потоке. Kafka
Преимущества
- Глубокое погружение в тему
- Практический опыт
- Квалифицированные преподаватели
- Карьерный рост
Недостатки
- Для некоторых 12 месяцев может показаться длительным сроком.
- Необходимость самостоятельной практики
- Стоимость: 82 500 ₽ (со скидкой 28 875 ₽ )
- Формат: онлайн.
- Продолжительность: 5 мес
- Рассрочка: на 24 месяца, 1 203 ₽/мес.
- Документ: диплом
- Трудоустройство: помощь для лучших студентов
- Для кого: с нуля
Знания и навыки:
- Изучите структуру и типы данных в БДы.
- Научитесь работать с библиотеками Pandas и Numpy, визуализировать данные в Mathplotlib, Seaborn и Plotly.
- Линейная алгебра, теория вероятности, статистика, математический анализ.
- Сможете анализировать большие массивы данных, искать между ними взаимосвязи.
- Поймете, как выстраивать задачи, выбирать и систематизировать данные.
- Погрузитесь в машинное обучение.
- Изучите финансовые инструменты и сможете работать с ними.
Преимущества
- Глубокое погружение в тему и программирование на Python.
- Практический подход с акцентом на реальные проекты и кейсы.
- Поддержка и обратная связь от опытных преподавателей и экспертов.
- Доступ к закрытому сообществу с вакансиями для выпускников и безлимитный доступ к учебным материалам.
Недостатки
- Продолжительность обучения 5 месяцев может быть недостаточно для полного усвоения материала некоторыми студентами.
Сайты и платформы для изучения
- Kaggle — сайт для изучения ML, анализа данных и проведения соревнований.
- DataCamp — платформа с интерактивными курсами и практическими заданиями по Data Science.
- Codementor — сайт с учебными пособиями для новичков и профессионалов.
- Flowingdata — полезные советы и руководства, собранные доктором наук Натан Яу.
Телеграм-каналы с авторскими рекомендациями
Data Science Notes — канал с рекомендациями статей, книг и видео в области науки о данных.
Small Data Science for Russian Adventurers — авторский канал Александра Дьяконова о Machine Learning, Deep Learning и Data Mining.
Data Science и все такое — простым языком об анализе данных, нейросетях, искусственном интеллекте.
Кто такой Data Scientist?
Data Scientist (дата-сайентист) — это специалист, который занимается анализом данных для извлечения ценной информации и принятия на её основе решений. Он сочетает знания в области математики, статистики, программирования и бизнеса, чтобы работать с большими объёмами данных.
Чем занимается Data Scientist?
Дата-сайентист выполняет следующие основные функции:
- Сбор данных: Из различных источников, таких как базы данных, веб-сайты и API.Подготовка данных для анализа.
- Очистка данных: Удаление некорректных или дублирующихся записей.Обработка пропущенных значений и аномалий.
- Анализ данных: Применение статистических методов для выявления тенденций и закономерностей.Визуализация данных с помощью графиков и диаграмм.
- Моделирование: Разработка моделей машинного обучения для предсказания и классификации данных.Оценка точности и оптимизация моделей.
- Интерпретация результатов: Объяснение результатов анализа и моделей для бизнеса.Разработка рекомендаций и стратегий на основе данных.
Какие качества должен обладать Data Scientist?
Чтобы стать успешным дата-сайентистом, необходимо обладать следующими качествами:
- Аналитическое мышление: умение находить причинно-следственные связи и делать обоснованные выводы.
- Технические навыки: знание языков программирования (Python, R), библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy, Scikit-learn) и инструментов визуализации (Matplotlib, Seaborn).
- Математическая грамотность: хорошее понимание статистики, алгебры и других математических дисциплин.
- Коммуникабельность: умение объяснять сложные технические концепции простым языком.
- Любознательность: стремление постоянно учиться и осваивать новые технологии и методы анализа данных.
Какая зарплата у Data Scientist в России?
Зарплата дата-сайентистов в России зависит от опыта, региона и уровня компании. На 2024 год средние значения такие:
- Начинающий специалист: от 80 000 до 150 000 рублей в месяц.
- Специалист среднего уровня: от 150 000 до 250 000 рублей в месяц.
- Ведущий специалист: от 250 000 рублей в месяц и выше.
Эти цифры могут варьироваться в зависимости от конкретных условий работы и навыков специалиста.
Вопросы и ответы
Вопрос 1: Что нужно для начала обучения Data Science?
Для начала обучения вам потребуется компьютер с доступом в интернет, базовые знания математики и навыки программирования на Python. Также полезно будет иметь понимание основ статистики.
Вопрос 2: Как выбрать лучший онлайн-курс по Data Science?
При выборе онлайн-курса обращайте внимание на отзывы студентов, содержание курса и квалификацию преподавателей. Хороший курс должен включать практические задания и проекты, чтобы вы могли применять полученные знания на практике.
Вопрос 3: Какие темы обычно входят в курс Data Science?
Обычно курс включает изучение Python, статистики, машинного обучения, обработки данных, визуализации данных и работы с большими данными. Некоторые курсы также охватывают нейронные сети и глубокое обучение.
Вопрос 4: Сколько времени занимает освоение Data Science?
Время зависит от выбранного курса и вашего уровня подготовки. В среднем, для начинающих требуется от шести месяцев до года интенсивного обучения. Продвинутые студенты могут справиться быстрее.
Вопрос 5: Какие карьерные возможности открывает обучение Data Science?
После завершения обучения перед вами открываются разнообразные карьерные возможности: аналитик данных, специалист по машинному обучению, дата-инженер и дата-ученый. Эти профессии востребованы в различных отраслях, включая IT, финансы, здравоохранение и маркетинг.