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 17 курсов

Введение в данные

Coursera

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.

Поиск структуры в данных

Coursera

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.

Обучение на размеченных данных

Coursera

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.

Профессия Data Scientist

Skillfactory
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.

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Skillbox

13 месяцев изучения инструментов машинного обучения и работы с нейросетями. Курс содержит 288 уроков, структурированных в 7 основных блоков. Подходит новичкам, программистам, менеджерам и владельцам бизнеса. Способствует продвижению в профессии Data Scientist. В программе: обучение аналитике, статистике и теории вероятностей. Ведение под руководством куратора, доступ в закрытый чат и защита диплома. Выпускники приглашаются на стажировку.

Введение в науку о данных

Coursera

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.

Математика для Data Science. Продвинутый курс

OTUS

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.

Data Scientist

Нетология
Рейтинг
1/5

170+ часов практики написания предиктивных моделей для оптимизации бизнес-процессов. Грамотное управление данными и построение прогнозов с помощью нейросетей. Навыки машинного зрения и анализа текстов. Курс позволит прокачаться в профессии аналитикам и специалистам IT. Продвинутая работа с БД, анализ данных на Python и создание рекомендательных систем. Сможете использовать machine learning решения для бизнеса. Эксперты помогут составить резюме и подготовиться к собеседованию.

Профессия Data Scientist

Skillbox
Рейтинг
4.2/5

18 месяцев изучения инструментов Data Science и Machine Learning. Курс содержит 8 блоков из 93 тематических модулей. Подходит для новичков в IT, начинающих программистов и аналитиков. Способствует продвижению в профессии Data Science. В программе: основы аналитики, статистики и теории вероятностей, машинное обучение, английский для IT-специалистов. Обучение с наставником, доступ в закрытый чат. Диплом по окончании и возможность стажировки.

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.

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.

Полный курс по Data Science

Skillfactory
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.

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
5/5

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.

Математика для Data Science

Skillfactory
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.

Математика для Data Science. Базовый курс

OTUS
Рейтинг
5/5

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.

Профессия Data Scientist: анализ данных

Skillbox
Рейтинг
5/5

9 месяцев изучения программирования и автоматизации рутинных задач. Содержит 6 блоков из 42 тематических модулей. Подходит новичкам в IT, аналитикам, менеджерам и владельцам бизнеса. Способствует продвижению в профессии Data Scientist. В программе: обучение программированию, аналитике, статистике и теории вероятностей, изучение английского для IT. Личное курирование на протяжении всего курса, защита диплома и гарантированная стажировка.

Новые отзывы

Профессия Data Scientist: анализ данных
8 месяцев назад
В самом начале обучения профессии Data Scientis и Python тебя словно первоклашку подготавливают к учебному году: настраивают окружение, рассказывают про базовые структуры данных в формате мультика), вместе с тобой на первых порах разбирают домашнее задания. Чем дальше ты продвигаешься тем интереснее становятся домашние задания, но и времени они занимают много. И вот уже ты не можешь пойти погулять пока не сделаешь домашние задания)) Помимо доступа к лекциям и обратной связи от преподавателей у Skillbox есть ещё кое-что. Сообщество студентов изучающих то же, что и вы. Когда я вступил в чат телеграмм нашей группы мое обучение стало в разы интереснее. Это уже скорее можно сравнить со студенческими годами. Мы обсуждаем идеи, делимся книгами, полезными ссылками, лайфхаками обучения, мероприятиями. Если есть #вопроспокурсу тебе всегда поможет чудесная Vika или сокурсники. Полезные знакомства точно заведете. Учиться никогда не поздно! В скилбоксе уж точно!
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Профессия Data Scientist: анализ данных
8 месяцев назад
Я работаю в банке и анализирую большие объемы данных. Во время карантина нас всех перевели на удаленку. Поскольку я младший специалист, спрос с меня небольшой. Да и знаний требуется немного. Когда устраивалась, хватило вышки. Решение начать учиться чему-то новому пришло само. Я думаю, что расти необходимо и в жизни и в профессии. Мой начальник специалист по Data Science уговорил меня развиваться именно в этой области. Как раз и времени много появилось) Я выбрала Skillbox за соотношение качества/полноты программы и, конечно цены. А еще меня вдохновили отзывы выпускников и истории успеха тех, кто уже работает по новой специальности. Приятно читать, как кто-то вырывается вперед и несется по жизни ветром) Теперь о самом курсе. Многое, что объясняет преподаватель легко откладывается в голове. А что нет - всегда можно закрепить на практике или спросить совет. Программа актуальна и подкрепляется практикой. И это действительно то, что делает мой начальник. Минусом для многих будет то, что нет дедлайнов и привычных экзаменов - многим нужен толчок, мотивация. Я ее в себя воспитываю сама) Сейчас на уроки у меня уходит 2-3 часа в неделю. Есть время и рабочие задачи сделать, и дополнительно почитать по теме или поговорить с преподами и однокурсниками. Классно и то, что доступ к курсу навсегда - и я могу подглядывать в уроки, когда мне приходит неожиданно сложная рабочая задача
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Профессия Data Scientist: анализ данных
8 месяцев назад
ДОСТОИНСТВА: Нет тяжёлых лекций и во всем помогает наставник НЕДОСТАТКИ: Не обнаружила Моё знакомство с курсами Skillbox началось с отзывов. Причем, не тех, что можно прочитать в интернете. А со слов знакомого. Таким и доверяешь как-то сразу больше. Тогда я не знала, что это за онлайн курсы и только закончила учиться на аналитика. Хвалилась дипломом, но по факту мало в чем разбиралась. Знакомый работает в Data Science и он сумел увлечь меня, заново полюбить цифры и данные. Отзыв о Скилбокс сработал не сразу, так как я стала мамой. Через пару месяцев я понемногу погружалась в обучение, смотрела вебинары и попала на интенсив по машинному обучению, где познакомилась с Python и даже выиграла электронную книгу «Век живи — век учись». Я ее открыла и поняла, что мне нужно — учиться)) Через страхи и сомнения я записалась на курс. И здесь расскажу, как там все устроено. Во-первых ты получаешь наставника, который заинтересован в твоем успехе и в том, чтобы ты сделала хорошую работу. Во-вторых нет тяжелых лекций как в универе, а все основы ты пропускаешь через себя — на практике делаешь каждый маленький шажочек к серьезной профессии. Если что-то не понял, всегда можно задать вопрос или обратиться к дополнительным материалам под уроками. Бывает тяжело что-то новое понять, но когда ты начинаешь самостоятельно восполнять пробелы и знаешь, что тебе помогут с каждым домашним заданием, то мотивации прибавляется. А наставники здесь крутые. Например, Алла Тамбовцева преподает в Высшей школе экономики. Другие — как минимум статуса Senior. В общем, я очень довольна)
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Математика для Data Science. Базовый курс
8 месяцев 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
8 месяцев 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
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 1405 от 114 компаний мы нашли лучшие, опираясь на данные 989 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