Курсы по Data Science

О категории

17 курсов по Data Science
76 108  Р - средняя стоимость обучения
219 дней - средняя длительность программы

Мы собрали лучшие школы с обучением онлайн по Data Science.
Подобрать курс можно по цене, отзывам, условиям рассрочки и рейтингу из 8 компаний.

Найдено 26 курсов

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения и анализа данных. Для успешного прохождения курса потребуется умение работать в Python.

Вы пройдете от точки «я ничего не знаю» до точки «я решаю задачи в области Data Science и знаю, где это применить в работе и как развиваться дальше».

Освойте Data Science с нуля. Попробуйте силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии и решите, какое направление вам нравится больше. Через год сможете устроиться Junior-специалистом, а через два — станете профессионалом уровня Middle.
Data Scientist
Нетология
Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений
Data Analyst
Skillbox
Вы освоите востребованную профессию с нуля и будете помогать бизнесу решать задачи с помощью данных. Научитесь работать в BI-инструментах, использовать Python и SQL, пройдёте все этапы работы дата-аналитика и добавите в портфолио три проекта.

Расскажем простыми словами о Data Science, нейросетях, искусственном интеллекте и других популярных явлениях

Разберётесь, какие направления существуют в сфере работы с данными, и поработаете с инструментами аналитики на практике 

Получите пошаговый гайд и узнаете, что нужно для старта в сфере Data Science

За два года обучения по 10 часов в неделю вы погрузитесь в Data Science, начнете понимать основные принципы работы, освоите необходимые навыки и соберете портфолио проектов.

Профессия: Data Scientist
Moscow Coding School
Рейтинг
5/5

Онлайн-курс по освоению востребованной профессии Data Scientist создан специально для тех, кто хочет с нуля научиться обрабатывать данные и узнать принцип работы алгоритмов самых распространенных нейронных сетей. За 6 месяцев обучения студенты пройдут путь от основ языка Python до добычи информации из открытых источников и применения машинного обучения в предсказывании результата. Ревью кода и комментарий от ментора. Реальные проекты для портфолио. По окончании выдаётся сертификат.

Data science и нейронные сети для новичков
Университет искусственного интеллекта
Рейтинг
5/5

9 месяцев освоения инструментов Data science и нейронных сетей для новичков. Содержит 39 занятий с заданиями после каждого. Студенты разовьют навыки написания нейронных сетей, освоят 28 реальных нейросетей: от самых простых до новейших, реализуют нейросетевой проект для себя или компании. Неограниченное количество консультаций, помощь с портфолио и рекомендации для трудоустройства. В конце курса выдаётся диплом установленного образца.

Data science и нейронные сети на Python
Университет искусственного интеллекта
Рейтинг
3.7/5

Курс по освоению Data Science и нейронных сетей на Python поможет стать Middle AI разработчиком за 6 месяцев и реализовать нейросетевой проект. Содержит 26 занятий, которые проходят раз в неделю. В рамках курсах студенты разработают интеллектуальный чат-бот, научатся писать нейронные сети, которые смогут распознавать рукописный шифр и предсказывать акции. Кураторы ответят на все вопросы, помогут с портфолио и стажировкой. После защиты проекта выдаётся диплом.

Рейтинг
2.7/5

Практическое изучение инструментов Machine learning. Курс содержит 6 модулей и длится 5 месяцев. Подходит IT-специалистам со знанием высшей математики и знакомых с Python. Способствует развитию в профессии специалистов Data Science. Студенты познакомятся с методами анализа данных, принципом работы алгоритмов на профессиональном уровне. Разработка нескольких мощных проектов для портфолио. Сертификат и подготовка к соревнованиям на Kaggle.

4 месяца углубленного освоения высшей математики для Data Science. Курс содержит 4 основных модуля. Занятия 2 раза в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов по машинному обучению до уровня Middle / Senior. Студенты освоят матричные разложения, дифференцирование, оптимизацию, регрессии, моделирование. Много практики и живого общения с преподавателями. После защиты финального проекта выдают сертификат и приглашают на собеседование.

Специалист по data science
Яндекс.Практикум
Рейтинг
4.5/5

8 месяцев изучения инструментов машинного обучения. 300 часов прокачки навыков структурирования больших объёмов данных и обнаружения неочевидных закономерностей. Курс способствует продвижению в профессии специалистов по Data Science. Студенты освоят Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL, с помощью знаний смогут улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке. Куратор даёт обратную связь по заданиям. Выпускники получают сертификат.

Рейтинг
5/5

Освоение профессии Data Science в течение 24 месяцев. Подходит новичкам, которые хотят изучить IT-специальность с нуля. После обучения студенты будут обладать знаниями и навыками специалиста уровня Middle и рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли. Под руководством преподавателя участники курса построят рекомендательную систему с использованием алгоритмов, потренируют навыки в машинном обучении на практических упражнениях и поучаствуют в финальном соревновании на kaggle. В конце курса выдаётся персональный сертификат. Есть стажировка.

Рейтинг
5/5

Начальный онлайн-курс Data Science предназначен на новичков и длится 365 дней. За этот период учащиеся знакомятся с основами машинного обучения и работы с нейросетями. В программу входит изучение азов проектирования В программе: Python, визуализации данных в Pandas, Matplotlib, Seaborne и работы с информационными хранилищами. Также предусмотрены курсы-тренажеры, индивидуальное сопровождение ментора, соревнования и хакатоны, помощь в разработке не менее 10 проектов для портфолио. Выпускникам курсов выдаётся диплом об окончании курса.

Рейтинг
5/5

Курс "Математика для Data Science" позволяет овладеть необходимой базой по математике и статистике, которая необходима для освоения машинного обучения. Продолжительность обучения – 56 дней. Предназначен для начинающих специалистов Data Science, желающих повысить профессиональный уровень до Senior. Программа состоит из 4 частей. Они посвящены изучению линейной алгебры, основ матанализа, теории вероятности и статистики, временных рядов и прочих математических методов, а также их применению в Data Science. Выпускник научится работать с Python и NumPy. Выдаётся диплом об окончании курса.

Рейтинг
5/5

Курс "Machine Learning PRO + Deep Learning" продолжительностью в 140 дней рассчитан на новичков в этой сфере. Он включает в себя программу из 10 модулей по изучению базовых основ машинного обучения и 11 модулей по освоению искусственных нейронных сетей. Каждый блок предусматривает теоретические и практические занятия. Таким образом, обучающиеся получают не только хорошие знания в области Data Science, но и практические навыки по созданию нейросетей, чат-ботов. Они научатся работать с текстами и средствами ML, овладеют инструментами TensorFlow, Keras и Python. Выпускникам выдаётся соответствующий диплом.

81 видеолекция по обучению на размеченных данных от МФТИ. Курс длится 1,5 месяца и предполагает 8 часов занятий в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов Data Science. Эксперты научат строить предсказывающие алгоритмы, оценивать обобщающую способность, подбирать параметры модели, подсчитывать метрики качества. Студенты узнают про случайные леса и метод градиентного бустинга. Обратная связь по заданиям. Сертификат по окончании.

Интенсивный курс по освоению инструментов поиска структуры в данных от МФТИ, E-legion и Яндекса. Возможность бесплатного участия. Длится 1 месяц. 3–5 часов занятий в неделю. Полезен специалистам Data Science. Преподаватели научат алгоритмам кластеризации данных, строить матричные разложения и решать задачи тематического моделирования, искать аномалии и визуализировать многомерные данные. Выдаётся сертификат по окончании курса.

Практический курс по введению в данные от НГУ. Возможность бесплатного участия. Длится 1,5 месяца. 3–5 часов занятий в неделю. Полезен начинающим специалистам Data Science, которые имеют небольшой опыт работы. Преподаватели разберут теорию вероятностей, статистический анализ выборочных данных, графический анализ, формирование выборок. В конце курса проверка знаний с помощью итогового теста. После защиты проекта выдаётся сертификат.

1,5 месяца базового освоения науки о данных от СПбГУ. Курс содержит 5 модулей. Занятия 4–6 часов в неделю. Подходит начинающим специалистам Data Science. В программе: математический и программный инструментарии науки о данных, машинное обучение с учителем и без. Живое общение с преподавателем-экспертом. Обучение на основе решения реальных практических задач. После окончания курса студенты получают сертификат.

4 месяца базового освоения высшей математики для Data Science. Курс содержит 3 основных модуля. Занятия 2 раза в неделю по 1,5 часа. Подходит новичкам. Способствует развитию в профессии специалистов по машинному обучению. Студенты освоят математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. Много практики и живого общения с преподавателями. После защиты финального проекта выдают сертификат и приглашают на собеседование.

Практический курс по изучению Big Data для менеджеров. Более 36 часов погружения в экосистему Data Science-проектов. Содержит 7 модулей. Разработан для руководителей отделов и крупных подразделений. Программа научит внедрению современных аналитических механизмов (машинное обучение, нейросети), необходимых для продвижения продуктов и повышения эффективности компании. Защита проекта по разработке стратегии монетизации данных. Получение сертификата.

Новые отзывы

Математика для Data Science. Базовый курс
1 год назад
ДОСТОИНСТВА: Возможность прояснять вопросы через Slack в любое время, есть записи занятий, которые можно пересмотреть в любое время НЕДОСТАТКИ: встречаются небольшие технические недочеты, а некоторые преподаватели могут использовать академическую подачу материала Я, обычное, редко пишу отзывы, но почитав некоторые, все-таки решил зарегистрироваться и написать свою историю с этой компанией. Кто-то пишет в отзывах, что отводится очень мало времени на уроки, отсутствуют практические примеры на лекциях, высокая стоимость обучения. Друзья, 1.5-2 часа длительность одного занятия (а их два в неделю) и целая неделя, чтобы сделать домашку это разве мало? А если вам преподаватель просто будет показывать, как сделать что-то или как решать типовые задачки, не объясняя глубины вопроса и не давая теории, то даю гарантию - вы станете очередным типовым копипастером без понимания как всё работает. Или вот про высокую стоимость - ради интереса зайдите на биржу и посмотрите сколько стоят услуги репетитора по высшей математике :). Прежде чем брать курс вы должны понимать, что учеба — это в первую очередь огромный труд (который в итоге потом будет неплохо оплачиваться), а также долгий процесс и еще надо делать ДЗ :) И не забываем про о реальность бытия - дом, семью, работу, лень... А то многие думают: «Я сейчас оплачу курс, отучусь и у меня будет большая зарплата, дом и мотоцикл». Наверное рассчитывают, что знания сами закачаются в голову как программа (хотя я сам был бы не против такой технологии :) ) А теперь моя небольшая история. Последние несколько лет я все чаще стал сталкиваться с задачами, которые попадают в современную область Data Science. Несколько раз пытался начать обучение в данном направлении (даже брал курсы на Coursera, но так ни одного и не закончил) и, сталкиваясь с первыми сложностями в обучении, всегда успокаивал себя, что и всё это какая-то магия и объект поклонения настоящих математиков в очках с толстыми стеклами, которые свитеры в брюки заправляют, а моя участь – всю оставшуюся профессиональную жизнь автоматизировать бизнес-процессы с помощью 1С (возможно это и неплохо, но не моё). Но, делая очередной «подход к снаряду», я понял, что пропустил первый и самый важный шаг – необходимость восстановить свой математический аппарат, который уже «давно заплесневел и мхом покрылся со времен института». Проанализировав рынок обучения, остановился на компании OTUS и курсе «Математика для Data Science. Базовый курс», т. к. привлекла сильная команда преподавателей, хорошая программа обучения и онлайн-формат. В процессе обучения ожидания подтвердились: преподаватели понятно объясняют материал, а через Slack всегда можно уточнить нюансы или попросить объяснить моменты, которые остались непонятными. Также сам формат онлайн занятий тоже оказался удобным – всегда есть записи занятий, которые можно пересмотреть в любое время. А теперь немного критики. OTUS - компания молодая, поэтому иногда, совсем редко, в лекциях встречаются небольшие технические недочеты, а некоторые преподаватели могут использовать академическую подачу материала, что не вписывается в общую концепцию компании, но кураторы OTUS тщательно отслеживают такие моменты и быстро принимают правильные управленческие решения. Но самое главное, что я получил от курса не только знания, но и возможность опять начать учиться и это очень здорово. Это ни с чем не сравнимое чувство студенческой романтики. Появилось огромное желание писать код, решать сложные задачи, изучать новые и перспективные технологии. Понимать, что сделал первый шаг, чтобы стать востребованным специалистом в одной из самых популярных областей. Закончив курс «Математика для Data Science. Базовый курс», я сразу же записался на трек по Data Science, состоящий из курсов «Machine learning» и «Нейронные сети на Python» и в настоящий момент успешно учусь уже два месяца.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Математика для Data Science
1 год назад
Очень благодарен за курс и поддержку на всем его протяжении. С головой окунулся в ранее чуждый для меня мир математики, на практике столкнулся со всеми страшными вещами которых раньше чурался и смог если и не полностью победить страх перед мат. формулами, то хотя бы спокойно и вдумчиво копать вглубь и не бояться ошибаться. Вынес практические методы для анализа данных, в которых буду тренироваться еще по всей видимости долгие годы. Вообще курс изобилует материалом. Концептуально понял процентов 80-90 курса, практически осознал как применять процентов 20-30 курса. Если честно у меня до сих пор взорван мозг от объема информации, но потихоньку все устаканивается. Спасибо преподавателям, что отвечали на все мои вопросы и старались по максимуму адаптировать материал для моего уровня. Считаю оправданной каждую потраченную копейку. Планирую и в дальнейшем проходить курсы на данной платформе после того как перепройду еще несколько раз самостоятельно данный материал, практически внедрю его и на основе нового взгляда пересмотрю свое понимание машинного обучения и работу с данными.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Data science и нейронные сети на Python
1 год назад
В один момент принял решение развиваться в теме нейронных сетей. Было несколько вариантов учебных программ и в итоге выбрал Нейронные сети на Python в Университете Искусственного Интеллекта. Понравилось то, что нет необходимости в математической базе. Хоть я и не новичок и уже работал в C++ и Python, но вспомнить линейную алгебру и статистику не помешало бы. Что и советую тем, кто только хочется записаться на этот курс. Сама школа новая, но программа построена грамотно, структурировано. Преподавательский состав молодой, но действующие практики, у них есть чему поучиться. Рассказывают не скучно, не так как университетские преподы. Лекции проходят в виде вебинаров, поэтому в ходе занятия можно задавать вопросы. А если все же что-то непонятно, то можно обратиться к наставнику. В целом, поставленной цели я достиг)))
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Data science и нейронные сети на Python
1 год назад
Окончил год назад в Университете Искусственного Интеллекта курс «Data Sсience и Нейронные Сети на Python». Было одновременно интересно и сложно. В сумме выполнил около 20 дз по питону, а в заключении успешно сделал курсовую работу и дипломную. Озвучу, что весь курс рассчитан именно на практическую часть, а не теоретическую. Что в итоге позволило освоить: нейронные сети на базе библиотеки keras; классические алгоритмы машинного обучения и подготовка данных; основные понятия о scikit-learn, tensorflow и pytorch. Приятным бонусом стало получение диплома, который в последствие помог устроиться на высокооплачиваемую работу. Учитывая все плюсы и минусы могу смело рекомендовать школу!
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Data science и нейронные сети на Python
1 год назад
ДОСТОИНСТВА: Формат преподавания Упор на практику Доступность материала Профессионализм преподавателей НЕДОСТАТКИ: нет Курс нейронные сети на Python является основным в Университете искусственного интеллекта. Курс базовый, поэтому если есть пробелы в математике или программировании, их легко закрыть во время обучения. Преодолевать возникающие трудности помогают кураторы, терпеливо и методично отвечают на все вопросы. Учиться нелегко, так как нужно успевать выполнять домашние задания, изучать дополнительные материалы, если хочешь на самом деле разобраться в нейронках. Огромным плюсом является то, что преподаватели являются практикующими разработчиками, и упор делается не на сухую теорию из учебников, а на применение полученных знаний в проектах. В конце курса нужно сдать курсовой и дипломный проект, сдать экзамен, так что это не диплом за деньги - это серьезное обучение.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Я ни разу не учился по интернету, почему мне стоит начать
Обучение в интернете — это удобно. Вы имеете возможность обучаться в любое время, совмещать с работой или учебой
Из всех представленных 1455 от 114 компаний мы нашли лучшие, опираясь на данные 886 отзывов. Вы можете найти курсы по рейтингу, отзывам или цене
Да. Для этого необходимо выбрать фильтр “уровень” - “начальный”, и на странице появится список всех таких курсов
Мы нашли для вас курсы дистанционного формата обучения в форме вебинаров и видео уроков