1. Каталог курсов1
  2. Программирование2
  3. Онлайн курсы по Data Science

    3

В индустрии Data Science работают не только программисты и разработчики. Над кодом также работают аналитики и моделлеры, а также все, кто умеет взаимодействовать с базами данных и правильно изучать уязвимости. Сфера DS необходима современности для того, чтобы продуктивнее работать с любыми видами данных: они теперь применяются не только в программировании, но и в бизнесе, науке, медицине, образовании и буквально во всём, что окружает нас в мире. Каждый специалист в Data Science должен уметь качественно работать с множеством инструментов, которые вам предстоит изучить. 

Этот специалист играет ключевую роль в современных компаниях, помогая им принимать обоснованные решения на основе данных.

165 000 ₽

Средняя зарплата Data Scientist

Средняя зарплата Data Scientist

4,4

Рейтинг школ по отзывам реальных участников

Рейтинг школ по реальным отзывам

Лучшие школы по Data Science

4

Курсов: 9

Преподавателей: 836

Отзывов: 1120

1 промокод
Список курсов от школы
4,5

Курсов: 1

Преподавателей: 155

Отзывов: 406

2 промокода
Список курсов от школы
4,3

Курсов: 9

Преподавателей: 363

Отзывов: 640

1 акция
Список курсов от школы
4,4

Курсов: 7

Преподавателей: 199

Отзывов: 982

2 акции
3 промокода
Список курсов от школы
4,5

Курсов: 3

Преподавателей: 33

Отзывов: 260

2 акции
2 промокода
Список курсов от школы
4

Курсов: 9

Преподавателей: 626

Отзывов: 2375

1 акция
2 промокода
Список курсов от школы
4,4

Курсов: 4

Преподавателей: 65

Отзывов: 259

6 акций
2 промокода
Список курсов от школы
4,6

Курсов: 1

Преподавателей: 11

Отзывов: 44

4 акции
3 промокода
Список курсов от школы
4,6

Курсов: 1

Преподавателей: 2

Отзывов: 16

2 акции
3 промокода
Список курсов от школы
4,5

Курсов: 7

Преподавателей: 1126

Отзывов: 2505

11 акций
3 промокода
Список курсов от школы

Полезные подборки курсов

Аналитика19.04.2024

Топ-29 курсов по Data science

Компании по всему миру всегда собирали и анализировали данные о своих клиентах, чтобы предоставлять более качественные услуги и повышать прибыль. Для обработки таких массивных дата-сетов крупные фирмы ищут хороших специалистов, которые могли бы анализировать и визуализировать данные в удобный формат для дальнейшего построения бизнес-стратегий и прогностических моделей. В подборке вы найдёте лучшие курсы по изучению Data Science с нуля на русском языке, в том числе и бесплатные мини-курсы по подбору профессии и созданию моделей машинного обучения.  Вас ждёт полноценное практическое обучение методам сбора, анализа и интерпретации информации, кроме того, вы сможете использовать искусственный интеллект и компьютерное зрение при проектировании ПО и обработке данных.

Обновлено 19.04.2024

Автор Элина Фролова

На чтение 28 минут

Рост заработка вместе со стажем

По данным

Junior — до 1 года

Middle — от 1 до 3 лет

Senior — от 3 до 5 лет

Lead — более 5 лет

Data Scientist

100 000 ₽

Junior

165 000 ₽

Middle

425 000 ₽

Senior

700 000 ₽

Lead
Аналитик данных

60 000 ₽

Junior

80 000 ₽

Middle

120 000 ₽

Senior

165 000 ₽

Lead

Топ-5 курсов по отзывам учеников

По релевантности
36
Вы просмотрели 36 из 50
Фильтры
Активные фильтры (1)
Data Science
Все направления
Программирование
Маркетинг
Дизайн
Бизнес и управление
Аналитика
Игры
Другие профессии
Финансы
Для детей и подростков
Саморазвитие
Красота и здоровье
Создание контента
Рейтинг
4.5 и выше
4.0 и выше
3.5 и выше
3.0 и выше
Уровень сложности
Любой
Для новичков
Для специалистов
Цена
0 ₽ — 480 000 ₽
Только бесплатные
Рассрочка
Длительность
0 месяцев — 24 месяца
Онлайн-университет
Eduson Academy
Только
GeekBrains
Только
KARPOV.COURSES
Только
Otus
Только
ProductStar
Только
Показать все
Категория
Data Science
Только
1С бухгалтерия
Только
1С-аналитика
Только
1С-разработка
Только
3D-визуализация
Только
Показать все
Профессия
AI разработчик
Только
Data Engineer
Только
Data Scientist
Только
DataOps Engineer
Только
DevOps-инженер
Только
Показать все
Преподаватель
Roman Netrogolov
Только
Алексей Кузьмин
Только
Антон Киселев
Только
Артур Самигуллин
Только
Владимир Ершов
Только
Показать все
Инструмент
Apache Airflow
Только
Git
Только
Hadoop
Только
Keras
Только
Matplotlib
Только
Показать все
Навык
A/B-тестирование
Только
Автоматизация бизнес-процессов
Только
Анализ данных
Только
Визуализация данных
Только
Машинное обучение
Только
Показать все
Формат обучения
Онлайн
Только
Офлайн
Только

Скидки и промокоды от школ

Другие категории в сфере Аналитика

Преподаватели курсов — специалисты с опытом

Skillbox

4,5

Юлдуз Фаттахова

Data Science

Senior Data Scientist

Skillbox

4,5

Николай Герасименко

Data Science

Data Scientist в Сбер

GeekBrains

4,0

Максим Чистогов

Data Science

Data Scientist в Pirogov.AI

Skillfactory

4,4

Полина Полунина

Data Science

Data Scientist

Востребованное направление

Data Scientist плотно работает с данными

Он выявляет закономерности, составляет прогнозы и помогает принимать решения на основе статистики и анализа

Работа Data Scientist включает в себя множество задач, связанных с информацией:

сбор данных, их очистку, анализ, построение моделей машинного обучения и интерпретацию результатов

Согласно отчету Burning Glass Technologies,

спрос на аналитиков данных и специалистов по машинному обучению увеличился на 344% за последние пять лет

Специалисты по Data Science могут найти применение своим навыкам во множестве областей,

так как каждое профессиональное направление цифровизируется и требует качественной аналитики

Что должен знать Data Scientist

Junior

Data Scientist со стажем до 1 года

Junior
Middle
Senior
Lead

Инструменты

SQL

Python

Microsoft Power BI

pandas

Tableau

NumPy

MySQL

TensorFlow

SciPy

Навыки

Визуализация данных
Интеграция инструментов Data Science
Написание SQL-запросов
Вычисления в Python

Data Science в цифрах

209 вакансий

Data Scientist открыто

56 компаний

ищут Data Scientist

838 посетителей

интересовались курсами за последние 30 дней

35 учеников

уже начали обучение на курсах в этом месяце

Компании, активно использующие Data Science, имеют в среднем на 5-6% больший объем доходов и на 6-8% меньшие расходы

Стать специалистом по науке о данных можно с навыками математики и сиатистики, ИТ и экономики

Отзывы о школах по Data Science

KARPOV.COURSES
KARPOV.COURSES
4,6
5.0051
Получила хорошие знания
Достоинства

Программа оказалась очень хорошо продумана организаторами, поскольку темы, задания, проверки материала шли постепенно. Практика для меня оказалась весьма интересной. Это не банальные импортирования файлов. Курс лекций составлен на все 5 баллов. Этого материала вполне хватало для выполнения домашних заданий. Нравилось еще и то, что приходилось порой самостоятельно ресерчить ответы на вопрос. Это было круто! Задания составлены очень интересно, порой даже затягивало, что не замечала, как быстро проходит время. В процессе их выполнения приходят новые идеи. Есть возможность постоянно консультироваться с наставниками, которые готовы ответить на любой вопрос. Еще понравились вебинары, проводимые Анатолием. Они меня сильно вдохновили.

Нетология
Нетология
4,0
1.0051
Отвратительно
Недостатки

Плохая организация обучения. Вам придётся заниматься самостоятельно. Через два месяца я решил вернуть деньги. Мне обещали вернуть только половину суммы, хотя я не изучил и 10 процентов от материала, который был заявлен в программе. Мошенники

Skillbox
Skillbox
4,5
5.0051
Прошла уже несколько курсов
Достоинства

В Скилбоксе проходила обучение уже несколько раз. Мне очень нравится, как тут построено обучение. Помимо качественных видео и актуальных домашних заданий, на курсах есть коллективные студенческие чаты, в которых всегда можно найти поддержку и понимание. Смотрю видео когда хочу, даже на даче. Думаю, приобрету еще курс

Недостатки

не нашла

KARPOV.COURSES
KARPOV.COURSES
4,6
3.0051
К сожалению не так много плюсов
Достоинства

Хорошо обучают машинному обучению. В эт ом плане я для себя что хотела дествительно получила, освоила те навыки за которыми шла сюда

Недостатки

Непонятьно по ккой причине в курс прихнули блок по проведению А Б тестов, дуимаю он тут не особо нужен и просто занимает место. 

KARPOV.COURSES
KARPOV.COURSES
4,6
4.0051
Работа с данными на Python
Достоинства

Обучением я доволен и могу его рекомендовать всем желающим. У меня были предварительные знания по python, курс помог их структурировать и получить системное представление.

Очень грамотно составлены домашние задания, которые требуют творческого подхода и самостоятельности, многое придется искать в интернете, но это отдельный навык, так что полезно. ДЗ помогут закрепить знания и отработать изученные техники, скучать точно не будете.

Лекции сопровождаются наглядными материалами, поэтому темы воспринимаются проще.

Недостатки

Минусов нет, мне все понравилось, но я бы улучшил следующее:

1. очень много времени занимал разбор домашних заданий, потому что преподаватель начинал писать код с нуля, лучше было бы проводить работу над ошибками

2. слишком много времени потратили на регулярные выражения, кажется, это было лишним

3. а вот на фреймворк Django одного урока явно было мало, было бы круто, если бы курс расширили и разобрали тему глубже.

Но я в любом случае очень благодарен школе и преподавателям, потому что я получил прочную базу для дальнейшего развития и мой уровень в программировании значительно вырос. Буду учиться дальше самостоятельно, а если у курса появится вторая часть для продолжающих - обязательно запишусь!  

Бруноям
Бруноям
4,5
1.0051
Не рекомендую Бруноям
Недостатки

В Бруноям мне абсмолбтно непонравилось. Администраторы по виду как-будто недоучки, студенты или даже едва выпускники школы, подсказать ничего по существу дела не могут и расспрашивать их бесполлезно. На звонки и письма могут не отвечать по долгу. Короче продход к делу мягко говоря не серьезный

Бруноям
Бруноям
4,5
4.0051
Все замечательно
Достоинства

Очень понравился процесс обучения в Бруноям! Училась очно, никаких нареканий нет. Аудитория была комфортная для занятий, компьютеры мощные

Otus
Otus
4,3
5.0051
Грамотный и полезный курс!
Достоинства

Мне очень понравилось заниматься на этом курсе! С удовольствием пристусвовал на онлайн лекциях преподавателей, обаяние, уровень знаний, опыта и проффессионализма которых был нисколько не хуже, чем в популярных и раскурченных "ооффлайн"-университетах. Получил массу удовольствия! Но конечно помимо теорри присутствоваола так же и практика. А в конце обучения мы занимались реально сепьезным проектом. 

Skillbox
Skillbox
4,5
5.0051
Учусь на двух курсах
Достоинства

В Skillbox я на данный момент получаю обучение сразу на 2х курсах, успеваю вполне успешно сочетать их друг с другом и с работой, еще и своей собственной жизнью и делами в отдельных промежутках успеваю заниматься)) Много практики, но это совсем не ощущается тяжелым - наоьрот полезно

Skillbox
Skillbox
4,5
5.0051
Я доволен
Достоинства

Сейчас прохожу обучение в Skillbox. Очень продуктивно, я всем доволен.

Недостатки

Минусов и проблем не увидел, претензий не имею)

Нетология
Нетология
4,0
5.0051
Учусь с нуля
Достоинства

Я пока продолжаю обучение, потому что стартую с нуля. Мне нравится, хорошо и понятно дается теорию, что-то уже понимаю))

Нетология
Нетология
4,0
3.0051
Онлайн-обучение я изучила вдоль и поперек))
Достоинства

Купила здесь курсы с большой скидкой.

Недостатки

Домашки не проверяли очень долго. Стоимость неоправданно высокая, хоть я и получила скидон. Тем не менее советую вам поискать более продвинутая курсы или нарабатывать базу самостоятельно, а затем приходить сюда.

Нетология
Нетология
4,0
3.0051
Много претензий к курсу
Недостатки

Неприятности начались после того, как я захотела сменить курс. Сначала потребовали сдачу зачетов, для чего непонятно, ведь я меняю специальность. Потом долго тянули с их проверкой. Ну а в конце начались какие то невнятные расчеты за пройденные уроки, в которых кто угодно ногу сломит. Ничего не понятно, ничего толком не объяснили. Не понравилось мне такое отношение равнодушное. Поэтому не советую((

Нетология
Нетология
4,0
5.0051
Не всё сразу))
Достоинства

Весь объем Adobe Illustrator не получится уместить в курс, но основы вы точно получите. Я научилась уверено использовать программу для графического дизайна и сейчас экспериментирую, собираю портфолио. Для новичков отлично подходит. Лайк)

Нетология
Нетология
4,0
5.0051
Я современный работник
Достоинства

Как же долгоя шла к своему обучению. Припрофессии бухгалтерно век технологий не стоит на месте, повышать квалификациюнада,как не крути.Выбор пал на Netology. Не оченьдешевый курс, но сейчас он в 2 раза дороже.Сейчас я уже специалис не из прошлого века

Нетология
Нетология
4,0
4.0051
Хорошие преподаватели
Достоинства

Давно осознала, что онлайн курсы становится популярнее и известнее, чем просто в живую дополнительное образование. Остановила взор на  Нетологии Она предлагает большоеколичество разных курсов на любой вкус. В каждом блоке есть домашке с проверкой. Они помогают освоить теорию. Я в восторге от того, как все проходило. Мне очень понравилось

Нетология
Нетология
4,0
5.0051
Качественное онлайн-обучение
Достоинства

Отзывы оставляю нечасто, но тут просто невозможно молчать! Училась в нетологии на годовом курсе по контент-маркетингу, это был мой первый опыт получения онлайн-образования, так что поначалу боялась и не понимала, как оно всё вообще будет. Зря я это делала, потому что по итогу всё прошло просто восхитительно! Сайтом оказалось легко и удобно пользоваться, я ни в чём не путалась, а если вдруг с чем-то возникали неполадки, то кураторы мгновенно отзывались и улаживали всё.

Про саму учёбу - были и живые занятия-вебинары, и видеозаписи лекций, а ещё много надо было читать самим и много заниматься на практике. Студенты могут сами планировать свой график, разве что для сдачи дз есть дедлайны. Доступ ко всем учебным материалам сохраняется ещё три года, так что успею допройти всё, что не успела за этот год! Ещё очень нравились преподаватели, грамотные, с профессиональным подходом, всегда давали развёрнутый фидбек. А после завершения курса Центр занятости помогает выпускникам в поисках работы. 

Мне ужасно понравилось, советую нетологию всем! Здесь даётся реально качественное образование

Нетология
Нетология
4,0
5.0051
Успешно изучил саунд-дизайн
Достоинства

Наверное как и все сравнивал цены и в итоге выбрал нетологию. Курс сам длится 6 месяцев, но программу немного меняли, поэтому мы учились дольше. Это было связано с тем,что раньше такого курса у нетологии не было, так что мы были первопроходцами. Всего в программе было 8 модулей. Мы познакомились с профессией, начали разбираться в синтезаторах, сведении, аранжировках, озвучиванию интерфейсов приложений. Узнал много нового о дистрибуции музыки и мастеринге. В конце обучения занималис в основном играми и видео. Преподаватели прямо фанатеют от своего дела, это видно. После каждого дз я получал фидбек, который был очень подробным. Для новичков самое то, потому что понятно рассказывают. После этого курса у вас есть база, с которой можно дальше развиваться. Деньги точно потрачены не зря. Кураторы реагируют на все пожелания и помогают

Недостатки

Местами была вода, но немного.

Нетология
Нетология
4,0
5.0051
Удалось прокачаться как специалисту
Достоинства

По направлению таргетолог получил широкие знания.Вместе с преподавателями мы работали с различными социальными площадками, маркетинговыми инструментами. В ходе обучения я нашёл себе первых клиентов, которые остаются со мной до сих пор. В общем окупил стоимость курса за довольно короткие сроки, чему я конечно рад:)

Нетология
Нетология
4,0
3.0051
Недоработанный курс
Достоинства

Скидка оплаты за курс. Возможная рассрочка. Возможность улучшитьзнания за счёт практики

Недостатки

Лживые хорошие отзывы о школе. Ужасные записи лекци, просмотр часа 3 в плохом качестветяжело.Нет образной связи с кураторами.Зря потратил деньги

О Data Science

Какие инструменты наиболее важны для освоения таким специалистом

Для освоения работы в области Data Science необходимо владеть навыками программирования, статистики, математического анализа, обработки данных и машинного обучения.

Наиболее важными инструментами для работы Data Scientist являются:

  • Python;
  • R;
  • SQL;
  • библиотеки для анализа данных (numpy, pandas);
  • инструменты визуализации данных (matplotlib, Seaborn);
  • фреймворки машинного обучения (TensorFlow, Scikit-learn).

Овладение этими инструментами позволит специалисту эффективно работать с данными и создавать модели.

В чём отличие data engineering от data science

Отличие между data engineering и data science заключается в том, что data engineering отвечает за создание инфраструктуры для сбора, хранения и обработки данных, в то время как data science занимается анализом и извлечением знаний из данных.

Data engineering сконцентрирован на работе с большими объемами данных и оптимизации процессов обработки данных, в то время как data science более фокусируется на анализе данных и построении моделей машинного обучения.

Кому подойдет профессия в сфере науки о данных

Профессия в сфере науки о данных подойдет тем, кто увлечен анализом данных, математическим моделированием, исследованиями и принятием данных решений на основе данных.

Это может быть как люди с техническим образованием (например, программисты, инженеры), так и специалисты из других областей, заинтересованные в работе с данными и аналитикой.

Какие навыки нужны, чтобы освоить это направление

Для успешного освоения направления Data Science необходимо обладать навыками программирования, статистики, математического анализа, обработки данных и машинного обучения.

Также важными навыками являются умение коммуницировать результаты анализа данных, критическое мышление, творческое решение проблем и умение работать в команде.

Успешные специалисты в области Data Science обладают не только техническими знаниями, но и способностью применять их на практике для решения бизнес-задач.

Чему учат на онлайн-курсах по data science

Онлайн-курсы по Data Science предлагают возможность изучить основные инструменты и методы работы в этой области, начиная с базовых понятий и заканчивая созданием сложных моделей машинного обучения. На курсах обычно рассматриваются такие темы, как анализ данных, визуализация данных, статистика, машинное обучение, нейронные сети, работа с большими данными и другие темы, необходимые для работы Data Scientist.

Перспективы карьерного роста

У специалистов в области Data Science открываются широкие перспективы карьерного роста.

С развитием технологий и увеличением объема данных компании все больше ценят специалистов, способных анализировать данные и извлекать из них полезную информацию.

Data Scientist может развиваться как аналитик данных, специалист по машинному обучению, архитектор данных, руководитель отдела аналитики и другие специализации, что открывает широкие возможности для профессионального роста.
 

Почему и как стоит выбирать курсы по data science на нашем сайте

При выборе курсов по Data Science на нашем сайте стоит обращать внимание на актуальность программы, рейтинг курса, отзывы студентов, квалификацию преподавателей, наличие практических задач и проектов, а также сертификацию по завершению обучения.

Важно выбирать курсы, которые наиболее соответствуют вашим целям и уровню подготовки, чтобы максимально эффективно освоить навыки работы в области Data Science и применить их на практике. 

Для вас мы собрали подборки курсов по Data Science. Изучайте программы и открывайте множество дверей в мир больших данных.

Часто задаваемые вопросы

Data Science — это междисциплинарное направление, которое объединяет статистику, информатику и бизнес-анализ для работы с данными и извлечения ценной информации из них. Data Scientists занимаются анализом данных, построением прогностических моделей, оптимизацией процессов и многое другое.

Для работы в Data Science необходимы знания в области статистики, математики, программирования, баз данных, машинного обучения и анализа данных. Также важно умение работать с большими объемами данных и применять различные методы анализа.

Среди популярных инструментов для работы в Data Science можно выделить Python, R, SQL, TensorFlow, Tableau, SAS и многие другие специализированные программные продукты.

Онлайн-обучение в Data Science позволяет гибко планировать свое время, получать доступ к качественным учебным материалам и обучающим ресурсам, а также общаться с экспертами и коллегами со всего мира.

На сайте Academy Market собраны десятки курсов по направлению программирования и категории Data Science. Изучите их перспективы и выберите подходящий!

Время изучения Data Science на онлайн-курсах может варьироваться в зависимости от интенсивности обучения и уровня подготовки студента. Обычно курсы длительностью от нескольких недель до нескольких месяцев, но есть и более длительные программы.

После прохождения онлайн-курсов по Data Science студенты могут получить сертификаты от курсовых платформ (онлайн-школ) или университетов, а также дипломы о прохождении специализированных программ.

Изучение Data Science онлайн может помочь получить работу аналитиком данных, специалистом по машинному обучению, Data Scientist'ом или другой связанной сфере. Эта профессия востребована и предлагает хорошие перспективы развития карьеры.

В рамках онлайн-обучения по Data Science студенты могут реализовывать проекты по анализу данных, построению прогностических моделей, созданию дашбордов и другим задачам, что поможет им применить полученные знания на практике.

Для изучения Data Science онлайн требуется компьютер с доступом в интернет, достаточным объемом оперативной памяти и процессорной мощности для работы с большими объемами данных и выполнения вычислительно сложных задач.

Специалисты по Data Science имеют широкие перспективы развития карьеры, так как данная профессия востребована во многих отраслях экономики и предлагает возможности для роста до руководящих позиций.

Среди тенденций развития Data Science можно выделить увеличение объемов данных (биг-дата), развитие методов машинного обучения и искусственного интеллекта, автоматизацию процессов анализа данных и другие инновации.

Среди вызовов при обучении и работе в Data Science можно выделить необходимость постоянного обновления знаний и навыков, сложность работы с большими объемами данных, этические вопросы использования данных и другие аспекты.

Для портфолио специалиста по Data Science можно реализовать проекты по анализу данных (EDA), построению прогностических моделей, созданию дашбордов с визуализацией данных, автоматизации процессов и другие задачи.

Начинающим специалистам по Data Science рекомендуется активно изучать новые методы и технологии, участвовать в проектах и соревнованиях по анализу данных, строить свое портфолио и поддерживать контакты с коллегами и экспертами в области. На онлайн-курсах вы сможете общаться с опытными специалистами и перенимать их навыки.

Другие популярные категории по аналитике

Наверх