Логотип КурсесТоп

Курсы по Data Science с нуля

добавить курс
по рейтингу

Онлайн курсы

Data science : быстрый старт  -15%
ProductStar
-15  %
Рейтинг
4.91
Длительность
2 месяца
Цена
38 250 ₽
45 000 ₽
?
Рассрочка
2 083 ₽
Выборы5 за август
Выборы5 за август
Поможем с работой
Сами выбираете темп
Практика, а не теория
Доступ навсегда
Специалист Data Science  -10%
Eduson Academy
-10  %
Рейтинг
4.90
Длительность
9 месяцев
Цена
107 492 ₽
119 436 ₽
?
Рассрочка
9 953 ₽
Выборы3 за август
Выборы3 за август
Акцент на практике
Поддержка куратора на год
Гарантия трудоустройства
Официальный диплом
Профессия data scientist   -15%
ProductStar
-15  %
Рейтинг
4.88
Длительность
10 месяцев
Цена
109 650 ₽
129 000 ₽
?
Рассрочка
5 792 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Трудоустроим в процессе обучения или вернем деньги
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
Стажировки в компаниях-партнерах
Профессия Data Scientist  
Skillfactory
Рейтинг
4.82
Длительность
24 месяца
Цена
215 640 ₽
Рассрочка
5 990 ₽
Выборы1 за август
Выборы1 за август
Помощь в трудоустройстве
Центр карьеры
Сообщество экспертов
Стажировки
Профессия Data Scientist PRO  
Skillbox
Рейтинг
4.80
Длительность
12 месяцев
Цена
209 994 ₽
Рассрочка
6 774 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Трудоустройство после обучения
3 специализации на выбор
Стажировка через 6 месяцев
Data Scientist  -15%
ProductStar
-15  %
Рейтинг
4.72
Длительность
6 месяцев
Цена
80 750 ₽
95 000 ₽
?
Рассрочка
4 375 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Помощь с трудоустройством
Поддержка ментором
Акцент на практику
Аналитик Big Data  -15%
GeekBrains
-15  %
Рейтинг
4.70
Длительность
12 месяцев
Цена
105 998 ₽
124 704 ₽
?
Рассрочка
3 464 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Трудоустройство через 9 месяцев
Доступ к сообществу GeekBrains
Профессия Machine Learning Engineer  
Skillbox
Рейтинг
4.67
Длительность
12 месяцев
Цена
165 013 ₽
Рассрочка
5 323 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Курс-профессия из 3 уровней
Стажировка через 6 месяцев
Год английского языка
Data Scientist: с нуля до middle  -7%
Нетология
-7  %
Рейтинг
4.60
Длительность
20 месяцев
Цена
160 611 ₽
172 700 ₽
?
Рассрочка
7 575 ₽
Выборы1 за август
Выборы1 за август
Гарантия возврата денег
Помощь в трудоустройстве
Python, BI и BigData  -15%
ProductStar
-15  %
Рейтинг
4.60
Длительность
6 месяцев
Цена
80 750 ₽
95 000 ₽
?
Рассрочка
4 375 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Онлайн в удобное время
Обучение на практике
Data Scientist  -7%
Нетология
-7  %
Рейтинг
4.58
Длительность
16 месяцев
Цена
129 921 ₽
139 700 ₽
?
Рассрочка
6 125 ₽
Выборы2 за август
Выборы2 за август
10 кейсов в портфолио
Помощь в трудоустройстве
Доступ в профессиональные сообщества
Профессия Data Analyst  
Skillbox
Рейтинг
4.55
Длительность
12 месяцев
Цена
165 013 ₽
Рассрочка
5 323 ₽
Выборы1 за август
Выборы1 за август
Обучение на реальных данных
Гарантия трудоустройства
Стажировка через 6 месяцев
Выгодный
Математика для Data Science  
Skillbox
Рейтинг
4.50
Длительность
3 месяца
Цена
23 436 ₽
Рассрочка
1 953 ₽
Выборы1 за август
Выборы1 за август
Практические задания
Доступ к курсу навсегда
Онлайн в удобное время
Профессия Data Scientist  -15%
Бруноям
-15  %
Рейтинг
4.50
Длительность
8 месяцев
Цена
92 565 ₽
108 900 ₽
?
Рассрочка
9 075 ₽
Выборы1 за август
Выборы1 за август
1 год поддержки наставника после обучения
В курсе будет много практики и заданий с разным уровнем сложности
Менеджеры помогут выбрать курс, который вам действительно нужен
Обратная связь от преподавателя и наставника поможет выполнить задачу на 100%

Описание

Профессия будущего: как стать Data Scientist

Data Science — это самая перспективная специальность для дополнительного образования или смены профессии. Давайте рассмотрим, что из себя представляет Data Science и как в сфере работы с данными построить карьеру.

Чем занимается Data Scientist?

Дата-сайентист обрабатывает большие объемы информации, используя методы науки о данных. Специалист выстраивает, тестирует математические модели поведения данных, чтобы найти закономерность или дать прогноз. Модели строят с применением алгоритмов машинного обучения, а с базами данных, как правило, работают через SQL.

Где востребован Data Scientist и какие задачи решает?

Специалисты работают там, где есть большие объемы информации: крупные компании, стартапы и научные организации. Например, такие специалисты нужны для аналитики маркетплейсов, таких как OZON и WildBerries. Если же вам интересны сервисы для аналитики WildBerries, и вы не хотите сами пытаться обработать все данные по товарам и продажам, то эта подборка сервисов вам точно поможет. Выпускникам открыты любые сферы, ведь методы работы с данными универсальны. Это может быть розничная торговля, банк, метеорология, химия, наука. Специалисты реализуют долгосрочные проекты совместно с бизнес-аналитиками, аналитиками данных, разработчиками, администраторами, программистами, дизайнерами и менеджерами. Поэтому в крупных компаниях дата-сайентист будет нужен всем отделам:

  • маркетологам проанализирует данные карт лояльности и поможет понять, каким клиентам, что рекламировать;
  • логистам поможет оптимизировать маршрут перевозок с помощью изучения данных с GPS-трекеров;
  • HR-отделу поможет запланировать, кто из сотрудников скоро уволится. Для этого специалист проанализирует активность работников в течение рабочего дня;
  • продажникам поможет спрогнозировать спрос на сезонный товар;
  • юристам подскажет, что написано на документах, используя технологию оптического распознавания текста;
  • на производстве проверит данные с датчиков и спрогнозирует ремонт оборудования.
  • В стартапах специалисты участвуют в разработке технологий, выводящих продукт на новый уровень.

Что нужно знать?

Дата-сайентист должен хорошо знать математику, а именно теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, математический анализ. Чтобы применять математические модели на практике, нужно владеть языками программирования Python или R, уметь работать с библиотеками и SQL и фреймворками для machine learning. Для выполнения сложных заданий специалистам стоит изучить язык С или C++. Результаты анализа данных нужно уметь визуализировать, например, с помощью доступных библиотек Seaborn, Plotly или Matplotlib.

Плюсы профессии

  • Профессия чрезвычайно востребована и даже существует острый дефицит специалистов такого уровня. Высокие доходы. Влияние на бизнес — от созданных моделей будет зависеть развитие компании и выручка.

Где и как зарабатывать на данных

  • Социальные сети, поисковые системы, медиа — сбор и продажа данных. Софтверные компании Google, Amazon, Яндекс — обслуживание данных. Компании, которые производят инновационную технику — разработка продуктов с data-решениями. Рекомендательные системы, сервисы прогноза погоды и другие полезные для пользователей сферы — извлечение из данных пользы. Самая обширная область последняя из перечисленных, ведь включает:
  • обнаружение аномалий — мошенничество, аномальное поведение клиентов;
  • маркетинг — персональные email-рассылки, ретаргетинг, рекомендательные системы;
  • прогноз метрик — эффективность рекламных кампаний;
  • скоринговые системы — обработка больших объемов данных и помощь в принятии решения;
  • базовое взаимодействие с клиентом — стандартное общение в чатах, сортировка по папкам писем.

Вопросы-ответы об обучении Data Science

Как стать Data Science и специалистом по искусственному интеллекту с нуля?


  • Сейчас самое время для входа в профессию, пока конкуренция невысока. Если владеете техническим бэкграундом пригодятся знания математики, останется освоить языки программирования и машинное обучение. Если интересны big data, готовы много учиться и работать, то в профессию можно войти с нулевыми знаниями. Первоначально пройдите курсы, а затем — участвуйте в соревнованиях на Kaggle и на мероприятиях. Не во всех компаниях надо знать все на отлично, достаточно хорошего понимания математики, знания языка программирования и машинного обучения.

С чего начать обучение?

  1. Выберите специализацию, например, станьте специалистом по визуализации данных, машинному обучению или обработке данных. Делайте выбор направления учитывая навыки, образование, опыт и личный интерес.
  2. Далее выбираем инструменты и языки программирования.
  3. Пройдите платные или бесплатные курсы для начинающих. Систематизированная программа позволит овладеть ключевыми навыками: статистика, основы прикладной математики и программирования, работа с алгоритмами.
  4. Применяйте полученные знания на практике. Во время прохождения курсов сосредоточьтесь на практическом применении изученного. Самые лучшие работы разместите в портфолио. А также закрепить знания поможет участие в конкурсах, соревнованиях и хакатонах по Data Science. Там ждет изучение машинного обучения, нейронных сетей и другие методы. Однако большую часть работы над проектом составляет очистка и подготовка данных к анализу. Участвуя в соревнованиях, научишься работать с несколькими типами данных и хорошо подготовишься к реальным проектам.
  5. Вступите в сообщество Data Science.
  6. Развивайте коммуникативные навыки. Самое основное в профессии — умение донести идею и сложную концепцию простым языком до широкой аудитории. Это важно в бизнесе, где заказчики проекта не владеют техническими навыками и терминологией.
  7. Не переставайте учиться. Работа предполагает регулярное изучение новых методов и технологий. Информацию можете черпать из постов, блогов в соцсетях, которые ведут влиятельные спикеры.
  8. Найдите наставника, который будет готов ответить на ваши вопросы об особенностях работы в команде Data Science. Ведь новичку так важна поддержка и советы успешного специалиста.
  9. Займитесь трудоустройством, составьте резюме и приготовьтесь строить карьеру.

Сложно ли найти работу?


  • Специалист по Data Science может найти себе работу в любой отрасли: от розничной торговли до астрофизики. В любой организации специалист с серьезными теоретическими знаниями и практическим опытом в сфере данных является ключевой фигурой. Чтобы достичь высот, следует упорно и целенаправленно работать, постоянно совершенствоваться и изучать новые методы.

Data Scientist востребован в:

  • технологических отраслях (система автонавигации, производство лекарств);
  • IT-сфере (оптимизация поисковой выдачи, фильтрация спама, систематизация новостей, автоматические переводы текста);
  • медицине (автоматическая диагностика болезней);
  • финансовых структурах (принятие решения о выдаче кредита);
  • телекомпаниях;
  • крупных торговых сетях;
  • избирательных кампаниях.

Что выбрать комплексные курсы или самостоятельное обучение?

  • Большинство литературы по профессии на английском языке, поэтому при самостоятельном обучении придется тратить время не только на поиск, но и на перевод. А можно пройти полную подготовку, выбрав курс из нашей подборки. Комплексные курсы по data science имею следующие плюсы:
  1. Есть весь необходимый материал, поэтому освоить профессию получится быстрее;
  2. Выстроена траектория обучения;
  3. На курсах изучают реальные кейсы. Поэтому начинаешь моментально применять полученные знания на практике;
  4. После завершения студентам выдают сертификат.

Частые вопросы

Отзывы о школах

Теги

Data Science
Big Data
Машинное обучение
SQL
Python
Machine learning
Аналитика
Математическая статистика
Анализ данных
Pandas
Numpy
Linux
Data Engineering
AI
Нейронные сети
Deep Learning
Компьютерное зрение