Курсы по Data Science

ТОП курсов по по Data Science

• Показать еще
  

  Data Science: будущее для каждого

  Нетология

  перейти к курсу

  1. Общая информация

  Начало:

  Регулярно по мере комплектования групп.

  Стоимость:

  Бесплатно.

  Срок обучения:

  3 дня 

  График обучения:

  Свободный график;

  Формат занятий:

  • Запись лекций или вебинаров;
  • Онлайн занятия с преподавателем;

  Поддержка выпускников:

  • Написание кода с помощью языка запросов SQL.;

  2. Описание

  Бесплатный курс «Data Science: будущее для каждого» от Нетологии — это возможность с нуля погрузиться в интересную и востребованную профессию. Слушатели за три дня узнают много нового о нейросетях, искусственном интеллекте. Спикеры проекта помогут разобраться в существующих направлениях работы с данными.

  Освоение функционала профессиональных инструментов аналитики позволит выделить для себя предпочтительные профили карьерного развития. По окончанию курса каждый получит пошаговую инструкцию об успешном старте в Data Science. Для обучения необязательно быть продвинутым пользователем ПК или разбираться в математике.

  3. Для кого этот курс?

  • для новичков;
  • для практикующих программистов;
  • для начинающих аналитиков.

  4. Какая программа у курса?

  1. Введение в профессию, знакомство с направлениями и спецификой работы.
  2. Освоение базовых навыков, знакомство с языком запросов SQL.
  3. Первые шаги в трудоустройстве.

  5. Как будет проходить обучение?

  У зарегистрированных слушателей бессрочный доступ к онлайн-лекциям. На базе Нетологии создано закрытое комьюнити учащихся и экспертов, где любой желающий может найти новые знакомства и получить помощь наставников. На бесплатном курсе учащиеся получат полезный практический опыт и поймут, как можно продолжить профессиональное развитие в выбранном направлении.

  6. Кто преподает (спикеры)?

  • Алексей Кузьмин — директор отдела разработки.
  • Елена Герасимова — сооснователь стартапа по клиентской аналитике ASAP.

  7. Чему научится слушатель после прохождения курса?

  • разбираться в направлениях сферы работы с данными;
  • пользоваться профессиональным инструментарием аналитики;
  • выстраивать индивидуальную карьерную траекторию.

  8. Какой дипломный проект/портфолио по окончанию курса?

  Работа над выпускным проектом не включена в образовательную программу. Однако слушатели выполнят реальную задачу специалиста по работе с данными — напишут код с помощью языка запросов SQL. Готовый проект можно вложить в портфолио.

  9. Как школа помогает с трудоустройством после прохождения курса?

  Учащиеся узнают, как заинтересовать работодателя на собеседовании, презентовать себя. Преподаватели помогут составить пошаговый план для успешного старта в карьере. В качестве домашнего задания учащиеся разработают карту индивидуальных компетенций, которая поможет с поиском работы.

  10. Кем сможет работать слушатель и сколько будет зарабатывать?

  Средние зарплаты:

  • аналитиков — 130 000 рублей в месяц;
  • разработчиков — 180 000 рублей в месяц;
  • архитекторов баз данных — 220 000 рублей в месяц.

  11. Какие преимущества у курса?

  • бесплатный;
  • обучение можно пройти с нуля;
  • бессрочный доступ к материалам.

  12. Какие недостатки у курса?

  • нет сертификата;
  • за три дня обучения достаточно сложно разобраться в тонкостях Data Science без дополнительных источников.
• Показать еще
  

  Математика для Data Science

  Skillfactory

  перейти к курсу

  1. Общая информация

  Начало:

  26.08.2022

  Стоимость:

  19 200 руб.;

  в рассрочку на 12 месяцев — 1 600 руб. ежемесячно.

  Срок обучения:

  2 месяца 

  График обучения:

  Свободный график;

  Примерная учебная нагрузка:

  6-8 часов в неделю

  Формат занятий:

  Запись лекций или вебинаров;

  Поддержка выпускников:

  • Диплом об окончании;
  • Сертификат;

  2. Описание

  Для успешного развития в Data Science потребуются знания алгоритмов анализа информации и программирования, а также азов математики. При помощи курса от образовательной платформы SkillFactory Математика для Data Science слушатели под руководством опытных наставников смогут получить необходимые углубленные знания для профессиональной реализации в этой сфере. Ученики поймут, как использовать ключевые математические законы, чтобы без проблем решать сложные рабочие задачи, разрабатывать собственные архитектуры, давать прогнозы на основе вычислений.

  3. Для кого этот курс?

  Образовательная программа создана для  специалистов Data Science, которые уже имеют базовые знания, но хотят решать более сложные задачи для продвижения по карьерной лестнице.

  4. Какая программа у курса?

  Продолжительность обучения — 8 недель. За это время слушатели изучат следующие темы: 

  • операции с матрицами; 
  • функции, переменные и производные; 
  • основы вероятности; 
  • временные ряды и регрессии; 
  • прогнозирование с использованием математических законов.

  5. Как будет проходить обучение?

  Для слушателей подготовлены обучающие уроки. Доступ к новым модулям открывается раз в неделю. После изучения теории ученики выполняют домашние задания, а затем получают  подробную обратную связь от педагогов.

  Общение между педагогами и учениками ведется в закрытых группах в Slack. В конце обучения выпускники сдают итоговый экзамен, где могут продемонстрировать все полученные знания.

  6. Кто преподает (спикеры)?

  Лекции читает Аяна Шелике — педагог статистики и линейной алгебры.

  7. Чему научится слушатель после прохождения курса?

  • применять методы матанализа для решения прикладных задач; 
  • давать прогнозы на основе вычислений; 
  • оптимизировать данные.

  8. Как школа помогает с трудоустройством после прохождения курса?

  На базе школы создан собственный Центр карьеры. Здесь специалисты помогут составить резюме, подготовиться к собеседованию и найти подходящие вакансии.

  9. Кем сможет работать слушатель и сколько будет зарабатывать?

  Сегодня специалисты Data Science нужны уже практически во всех сферах бизнеса. Медианная заработная плата такого сотрудника —  120 000 рублей.

  10. Какие преимущества у курса?

  • много практики; 
  • сложный материал объясняется простым, доступным языком; 
  • поддержка наставника на всех этапах обучения.

  11. Какие недостатки у курса?

  • курс не подойдет новичкам в программировании, необходимы базовые знания Python; 
  • обучение ведется в ускоренном темпе.
• Показать еще
  

  Знакомство с Data Science: создаем свою первую модель машинного обучения

  GeekBrains - образование в IT

  перейти к курсу

  1. Общая информация

  Начало:

  Регулярно по мере комплектования групп.

  Стоимость:

  Бесплатно.

  Срок обучения:

  2 часа 

  График обучения:

  По расписанию;

  Примерная учебная нагрузка:

  1 урок

  Формат занятий:

  • Запись лекций или вебинаров;
  • Онлайн занятия с преподавателем;

  Поддержка выпускников:

  • Диплом об окончании;
  • Сертификат;

  2. Описание

  Специалист Дата-сайентист может работать в различных сферах — в розничной или оптовой торговле, туризме, образовании, науке. Именно его называют настоящим повелителем больших данных. Он применяет научные методы и умеет эффективно обрабатывать информационные массивы, выстраивая и тестируя математические модели поведения полученных цифр. Хотите узнать почему в современной жизни так необходимы дата-сайентисты?

  На бесплатном вебинаре от образовательной платформы GeekBrains слушателям расскажут, кто такой специалист Data Scientist, как он помогает развивать бизнес и монетизировать данные. Слушатели узнают для каких сфер решение задач машинного обучения наиболее актуально, а также как они решаются с его помощью.

  3. Для кого этот курс?

  Урок будет полезен студентам и выпускникам вузов, у которых нет опыта работы в сфере IT-технологий и которые хотят посмотреть, как работает Data Scientist.

  4. Какая программа у курса?

  В план занятия включены теория и немного практики, в частности:

  1. Построение первой модели машинного обучения.
  2. Прогнозирование роста продаж в период промоакции.
  3. Решение задачи в GIS-системе.

  5. Как будет проходить обучение?

  Слушателям предстоит посетить один вебинар длительностью 90 минут.

  6. Кто преподает (спикеры)?

  Юлия Пономарева — выпускница ЮУрГУ (Высшая школа электроники и компьютерных наук) и действующий Machine Learning Engineer в компании Napoleon IT (отдел компьютерного зрения). Одним из последних проектов Юлии была разработка системы распознавания текстовой информации в прайс-листах.

  7. Чему научится слушатель после прохождения курса?

  • выстраивать модель машинного обучения;
  • прогнозировать увеличение продаж при проведении промоакций;
  • решать задачи в GIS-системе.

  8. Кем сможет работать слушатель и сколько будет зарабатывать?

  • бесплатный курс;
  • дается много примеров из реальных задач;
  • запись вебинара остается у слушателя навсегда.

  9. Какие преимущества у курса?

  Дается только общая информация о том, какие задачи решаются с использованием Data Science и в каких сферах он применяется. Для получения углубленных знаний потребуется закончить один из платных курсов в школе «GeekBrains — образование в IT».

• Показать еще
  

  Математика для Data Science

  otus.ru

  перейти к курсу

  1. Общая информация

  Начало:

  Регулярно по мере комплектования групп.

  Стоимость:

  65 000 руб.;
• Показать еще
  

  Курсы Data Science

  Бруноям

  перейти к курсу

  1. Общая информация

  Начало:

  Регулярно по мере комплектования групп.

  Стоимость:

  • полная - 85 500 руб.;
  • со скидкой - 59 900 руб.;
  • в рассрочку на 12 месяцев — 4 991 руб. ежемесячно.
  Срок обучения:

  4 месяца 

  График обучения:

  • Гибкий график;
  • По расписанию;

  Формат занятий:

  Оффлайн занятия;

  Поддержка выпускников:

  • Есть программа трудоустройства;
  • Диплом об окончании;
  • По окончании курса вы получаете электронный сертификат;

  2. Описание

  По данным рекрутинговых агентств количество вакансий для поиска хорошего специалиста по Data Science за последние 2 года увеличилось более чем в 7 раз. Предпринимателям постоянно нужны люди, разбирающиеся в обработке и анализе большого объема информации.

  Курс Science от школы Бруноям создан практикующими экспертами в сфере анализа данных. Занятия помогут разобраться, как с помощью программных инструментов помогать компаниям развивать бизнес, принимать эффективные бизнес-решения, увеличивать прибыль. Обладающие такими навыками аналитики востребованы в любой организации.

  3. Для кого этот курс?

  Уроки будут полезны:

  • новичкам в Data Science;
  • действующим аналитикам.

  4. Какая программа у курса?

  • базовые навыки программирования на языке Python;
  • модель машинного обучения;
  • библиотеки pandas и NumPy;
  • визуализация данных;
  • работа с базами данных и нейронными сетями;
  • анализ и А/В-тестирование.

  5. Как будет проходить обучение?

  Занятия проходят в группах до 10 человек. В программе 76 часов работы в аудитории, более 100 часов теоретических занятий, свыше 80 дополнительных видеоматериалов. Ученики всегда могут пересмотреть урок в комфортных для себя условиях в онлайн-формате.

  Кураторы всегда оперативно помогают ученикам при возникновении трудностей с выполнением практических работ. Для общения с преподавателями и сокурсниками создан телеграмм-чат.

  6. Кто преподает (спикеры)?

  Преподаватели — практикующие специалисты Data Science Санкт-Петербурга и Москвы. Среди них — Эмиль Шакиров, Data scientist СберБанка.

  7. Чему научится слушатель после прохождения курса?

  Ученики во время занятий:

  • изучат типы данных, циклы, массивы;
  • получат навыки анализа данных с помощью Python;
  • освоят методы применения линейной алгебры, статистического анализа и математической оптимизации в программировании;
  • научатся работать с базами данных и библиотеками для их анализа.

  8. Какой дипломный проект/портфолио по окончанию курса?

  Учащиеся выполнят лабораторную работу по Python и несколько практических заданий, которые можно оформить в виде кейса для портфолио. Дипломный проект в рамках этого курса не предусмотрен.

  9. Как школа помогает с трудоустройством после прохождения курса?

  Кураторы курса научат слушателей оформлять резюме, проходить собеседование, искать заказы. Центр карьеры Бруноям постоянно обновляет информацию об актуальных вакансиях и стажировках.

  10. Кем сможет работать слушатель и сколько будет зарабатывать?

  Средние зарплаты в нише:

  • начинающие специалисты по Data Science — от 40 000 рублей;
  • Data Scientist на позиции Midlle — от 100 000 рублей.

  11. Какие преимущества у курса?

  • практический подход к обучению;
  • обратная связь от преподавателя;
  • рассрочка и накопительные скидки без срока действия.

  12. Какие недостатки у курса?

  • сложно подобрать время для обучения, если слушатель работает офлайн;
  • сравнительно высокая стоимость обучения.
• Показать еще
  

  Введение в Data Science

  Skillbox

  перейти к курсу

  1. Общая информация

  Начало:

  Регулярно по мере комплектования групп.

  Стоимость:

  • полная - 100 536 руб.;
  • со скидкой - 70 368 руб.;
  • в рассрочку на 12 месяцев — 5 864 руб. ежемесячно.
  Срок обучения:

  6 месяцев 

  График обучения:

  • Гибкий график;
  • Свободный график;

  Формат занятий:

  Запись лекций или вебинаров;

  Поддержка выпускников:

  • Практическая работа;

  2. Описание

  Data Science — это набор методов анализа больших объемов данных. Знания в этой области пригодятся специалистам крупных компаний. Data Science помогает оптимизировать бизнес-процессы, быстро и результативно обрабатывать большие массивы информации.

  Выпускники онлайн-курса «Введение в Data Science» от Skillbox  научатся применять математическую статистику, логические принципы и инструменты визуализации, чтобы проанализировать, обобщить данные, исключить случайности в решении задачи. Они станут незаменимыми сотрудниками в любых стартапах и корпорациях, в которых надо делать прогнозы, совершать сделки и оценивать риски.

  Учащиеся попробуют себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению, получат фундаментальные знания и навыки для построения успешной карьеры.

  3. Для кого этот курс?

  • для новичков;
  • для программистов;
  • для начинающих аналитиков.

  4. Какая программа у курса?

  Программа начинается с блока «Введение в Data Science». Он состоит из нескольких тем:

  1. Знакомство с основами, спецификой работы.
  2. Правила и принципы общения с заказчиками. Формулировка и проверка гипотез.
  3. Основы языка Python. Принципы разведочного анализа данных.
  4. Выгрузка данных из различных источников.
  5. Сравнение моделей и оценка их качества, создание законченного продукта.

  Второй образовательный блок — «Основы статистики и математики».

  5. Как будет проходить обучение?

  • знакомство с функционалом платформы Skillbox;
  • изучение тематических видео;
  • выполнение практических работ, тестов;
  • обратная связь от кураторов.

  6. Кто преподает (спикеры)?

  • Юлдуз Фаттахова — автор курса Machine Learning;
  • Петр Емельянов — R&D Director;
  • Вячеслав Архипов — автор курса «Статистика и теория вероятностей» и другие практикующие аналитики.

  7. Чему научится слушатель после прохождения курса?

  • мыслить аналитически;
  • проводить разведочный анализ данных;
  • работать с инструментами Data Science;
  • извлекать данные из источников;
  • строить аналитические прогнозы;
  • разрабатывать модели машинного обучения.

  8. Какой дипломный проект/портфолио по окончанию курса?

  Написание дипломного проекта не предусмотрено программой. Однако успешно выполненные в ходе обучения практические работы выпускники могут вложить в портфолио.

  9. Кем сможет работать слушатель и сколько будет зарабатывать?

  Выпускники курса смогут стать Data Scientist — специалистами по обработке, систематизации данных, созданию и внедрению полезных алгоритмов в базы. Работники с опытом зарабатывают до 500 000 рублей в месяц. Полученные на курсе знания пригодятся в маркетинге, продажах, разработке.

  10. Какие преимущества у курса?

  • доступ к материалам бессрочный;
  • практические задания проверяются кураторами — им можно задать любой интересующий вопрос.

  11. Какие недостатки у курса?

  • нет диплома о профессиональной переподготовке;
  • нет помощи в трудоустройстве.
• Показать еще
  

  "Data Science / BigData (6 мес)

  ProductStar

  перейти к курсу

  1. Общая информация

  Начало:

  Регулярно по мере комплектования групп.

  Стоимость:

  • полная - 94 992 руб.;
  • со скидкой - 74 904 руб.;
  • в рассрочку на 24 месяца — 3 121 руб. ежемесячно.
  График обучения:

  Свободный график;

  Примерная учебная нагрузка:

  60 лекций и 60 практических заданий

  Формат занятий:

  Запись лекций или вебинаров;

  Поддержка выпускников:

  • Стажировка после обучения;
  • Есть программа трудоустройства;
  • Диплом об окончании;
  • Электронный сертификат;
  • Дипломный проект;

  2. Описание

  Деятельность специалиста по Data Science завязана на анализе больших объемов данных. При помощи методов математической статистики и программных алгоритмов он решает различные рабочие задачи, дает прогнозы и внедряет разработанные модели машинного обучения в бизнес-процессы.

  Освоить популярную на рынке труда профессию всего за полгода поможет курс «Data Science / BigData» от онлайн-университета ProductStar. Обучение позволит пополнить портфолио готовыми проектами, получить опыт стажировки в партнерских компаниях и стать частью профессионального комьюнити.

  3. Для кого этот курс?

  • для всех, кто работает с большими данными и желает выйти на новый профессиональный уровень;
  • для начинающих специалистов Data Science.

  4. Какая программа у курса?

  1. Основы языка баз данных SQL.
  2. Работа с данными в Python.
  3. Методы машинного обучения.
  4. Использование нейросетей для решения аналитических задач.
  5. Введение в рекомендательные системы. 
  6. Презентация итогового проекта и персональное карьерное развитие.

  5. Как будет проходить обучение?

  На обучающей платформе ProductStar слушателей ждут видеолекции с последующим выполнением домашних заданий, работа над ошибками и советы наставника.

  6. Кто преподает (спикеры)?

  Среди преподавателей — представители крупных IT-компаний:

  • Денис Соболев;
  • Анна Морозова;
  • Василий Сабиров;
  • Глеб Сологуб.

  7. Чему научится слушатель после прохождения курса?

  • строить  модели машинного обучения;
  • использовать математические методы в исследовании;
  • уверенно работать в SQL и Python.

  8. Какой дипломный проект/портфолио по окончанию курса?

  В процессе учебы слушатели выполнят ряд практических заданий, которые войдут в состав итоговой работы и портфолио учащихся. Вся практика основана на реальных кейсах компаний (2Gis, Яндекс и других).

  9. Как школа помогает с трудоустройством после прохождения курса?

  HR-специалисты Карьерного центра ProductStar помогут студентам составить резюме и подготовиться к собеседованиям, предложат пройти стажировку в компаниях-партнерах. На защите дипломного проекта у каждого выпускника есть шанс заинтересовать будущих работодателей, входящих в состав комиссии.

  10. Кем сможет работать слушатель и сколько будет зарабатывать?

  Прохождение обучения позволяет стать data scientist с нуля и зарабатывать в среднем 140 000 рублей в месяц.

  11. Какие преимущества у курса?

  • содействие в трудоустройстве;
  • доступ к материалам остается навсегда;
  • именной электронный сертификат по итогам курса;
  • обмен опытом в сообществе единомышленников и участие в мероприятиях;
  • беспроцентная рассрочка.

  12. Какие недостатки у курса?

  • материал будет труден для понимания гуманитариям;
  • наличие определенных системных требований для установки программ на ПК.
• Показать еще
  

  Data Science: быстрый старт (2 мес)

  ProductStar

  перейти к курсу

  1. Общая информация

  Начало:

  Регулярно по мере комплектования групп.

  Стоимость:

  • полная - 65 000 руб.;
  • со скидкой - 46 896 руб.;
  • в рассрочку на 24 месяца — 1 954 руб. ежемесячно.
  Срок обучения:

  2 месяца 

  График обучения:

  Свободный график;

  Формат занятий:

  Запись лекций или вебинаров;

  Поддержка выпускников:

  • Есть программа трудоустройства;
  • Диплом об окончании;
  • Цифровой сертификат;
  • Дипломный проект;

  2. Описание

  Data Science — это наука о данных, их изучении, анализе, упорядочивании. Специалист этой области находит скрытые закономерности, выявляет приоритетные критерии выборки, визуализирует информацию и определяет риски в машинных алгоритмах. Онлайн-курс «Data Science: быстрый старт» от ProductStar длится 2 месяца.

  За это время слушатели поймут, как систематизировать объемные данные с помощью Machine Learning, научатся работать с рекомендательными системами, освоят профессиональные инструменты Python и Hadoop. Обучение практико-ориентировано. Образовательная программа состоит из 12 блоков и 12 заданий. Курс можно проходить в спокойном комфортном для ученика темпе. Доступ к материалам бессрочный.

  3. Для кого этот курс?

  • для аналитиков с любым уровнем профессиональных навыков;
  • для тех, кто хочет освоить новую специальность.

  4. Какая программа у курса?

  1. Работа с Python.
  2. Библиотеки для анализа данных.
  3. Машинное обучение.
  4. Бинарная классификация.
  5. Валидация.
  6. Решающие деревья.
  7. Feature Engineering, Feature Selection.
  8. Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж.
  9. Воркшоп: скоринг кредитного портфеля.

  5. Как будет проходить обучение?

  1. Изучение тем по видеоурокам.
  2. Выполнение домашних заданий.
  3. Общение с наставником.
  4. Защита итогового проекта.

  6. Кто преподает (спикеры)?

  • Николай Пекальн — директор по аналитике.
  • Ришат Исхатов — Head of BA.

  7. Чему научится слушатель после прохождения курса?

  • писать на Python;
  • работать с рекомендательными системами;
  • понимать особенности машинного обучения;
  • переносить проекты на Hadoop.

  8. Какой дипломный проект/портфолио по окончанию курса?

  Слушатели защищают дипломный проект. Он состоит из набора выполненных домашних заданий. Защита проходит в присутствии потенциальных работодателей. Выполненные за время обучения работы разрешается положить в портфолио.

  9. Как школа помогает с трудоустройством после прохождения курса?

  В ProductStar созданы все условия, чтобы выпускники могли успешно трудоустроиться по окончанию курса. Спикеры помогут:

  • составить портфолио на реальных кейсах;
  • подготовиться к собеседованию;
  • успешно пройти испытательный срок на работе;
  • подготовить резюме.

  10. Кем сможет работать слушатель и сколько будет зарабатывать?

  Выпускники смогут претендовать на должность Data Scientist. Специалисты нужны во всех сферах бизнеса — IT, маркетинге, продажах, разработке и много где еще. Средняя заработная плата такого сотрудника — 180 000 рублей в месяц.

  11. Какие преимущества у курса?

  • цифровой сертификат;
  • индивидуальный темп обучения.

  12. Какие недостатки у курса?

  • для успешного и легкого обучения нужны базовые знания и навыки Data Science;
  • сложные практические работы.