Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market
Наверх
  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.

Иллюстрация к категории
165 000 ₽

Средняя зарплата Data Scientist

Средняя зарплата Data Scientist

4

Рейтинг школ по отзывам реальных участников

Рейтинг школ по реальным отзывам

Лучшие школы по Data Science

Логотип школы
4,0

Курсов: 8

Преподавателей: 748

Отзывов: 1160

2 акции
4 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,6

Курсов: 1

Преподавателей: 213

Отзывов: 487

1 акция
1 промокод
Список курсов
Логотип школы
4,4

Курсов: 11

Преподавателей: 186

Отзывов: 1016

2 акции
3 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,0

Курсов: 2

Преподавателей: 290

Отзывов: 2406

3 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы

Курсов: 1

Преподавателей: 31

2 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,0

Курсов: 5

Преподавателей: 44

Отзывов: 318

1 акция
Список курсов
Логотип школы
4,3

Курсов: 5

Преподавателей: 35

Отзывов: 44

3 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,7

Курсов: 1

Преподавателей: 78

Отзывов: 105

3 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,5

Курсов: 1

Преподавателей: 29

Отзывов: 299

2 акции
3 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,9

Курсов: 2

Преподавателей: 20

Отзывов: 143

2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,3

Курсов: 10

Преподавателей: 296

Отзывов: 674

Список курсов
Логотип школы
4,4

Курсов: 1

Преподавателей: 50

Отзывов: 262

7 акций
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,5

Курсов: 8

Преподавателей: 1104

Отзывов: 2561

2 акции
1 промокод
Список курсов

Рост заработка вместе со стажем

По данным

Junior — до 1 года

Middle — от 1 до 3 лет

Senior — от 3 до 6 лет

Lead — более 6 лет

Топ-5 курсов по отзывам учеников

Курсы по Data Science

Курсов по направлению

Все направления

Data Science

Все инструменты

Показать ещё
Вы просмотрели 20 из 56

Скидки и промокоды на курсы от школ

Логотип школыSkillbox
Скидка 60% на профессии и 50% на курсы Skillbox
Логотип школыSF Education
Дополнительная скидка 15% на все курсы по промокоду
Логотип школыSkillfactory
Дополнительная скидка 5% к цене на сайте
Логотип школыСинергия Академия
Дополнительные 5% скидки по промокоду. Итоговая скидка с применением промокода составит 55% на всё. Для применения скидки назвать промокод менеджеру по телефону.
Логотип школыProductStar
Скидка до 62% на покупку курса. Скидка считает от первоначальной стоимости курса и не суммируется с другими акциями

Более 52 промокодов и акций со скидками на обучение

Смотреть все

Другие категории в сфере Аналитика

Востребованное направление

Data Scientist плотно работает с данными

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

Иллюстрация факта
Иконка факта

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

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

Иконка факта

Согласно отчету Burning Glass Technologies,

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

Иконка факта

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

Изображение грейда

Junior

Data Scientist со стажем до 1 года

Junior
Middle
Senior
Lead

Навыки

Визуализация данных
Написание SQL-запросов

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

Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании

Отзывы о курсах по Data Science

Skypro
Skypro
4,9
5.0051
Классное обучение
Достоинства

Получила новую профессию на курсах от Skypro, пока была в декрете. Понравилось, что можно в любой момент задать вопрос преподавателю и он ответит четко и по делу)) 
Для желающих учиться - самое то!

Skypro
Skypro
4,9
5.0051
Отлично
Достоинства

Могу порекомендовать эту школу всем, кто хочет расширить свои компетенции. 

Большое достоинство школы - они дают основательную обратную связь, такое встретишь редко. В общем, команда SkyPro просто супер!

Недостатки

Их нет

Skypro
Skypro
4,9
5.0051
Мне очень сильно понравилась данная онлайн школа
Достоинства

Онлайн Школа произвела на меня хорошее впечатление. я прошёл курсы по аналитике, в течение 9 месяцев я осваивал эту сложную науку,  выполнял практику, Всё объясняли доходчиво для человека любого уровня, так что теперь я чувствую себя в этой сфере достаточно уверенно.

Skypro
Skypro
4,9
2.0051
Плохое качество при такой цене
Недостатки

Полностью недоволен курсов. Я успешно прошел первые два модуля, а в следующих пропали тренажеры. Количество заданий стало уменьшаться, а их качество стало неприемлимым. Я плачу 13350 рублей каждый. месяц, а значит что стоимость всего курса получается 133500 рублей, что слишком дорого для такого уровня подготовки. 

Skypro
Skypro
4,9
5.0051
Проходила курсы на профессию нутрициолога
Достоинства

Эту школу можно смело рекомендовать! Здесь невероятно дружелюбная атмосфера и талантливые преподаватели. Я нахожу обучение здесь очень полезным и рад, что стал ее частью. Курсы по нутрициологии в течение 7 месяцев только подогревали мой интерес к выбранной специальности.

Skypro
Skypro
4,9
5.0051
В целом, курсы Skypro очень хорошо организованы
Достоинства

Курсы Skypro впечатляют своей организацией. Занятия проходят в современных аудиториях, оснащенных последними технологиями, что позволяет эффективно осваивать новый материал на практике. Более того, гибкая онлайн-система обучения предоставляет возможность адаптировать занятия под нужды каждого студента, что делает процесс обучения значительно более комфортным и продуктивным.

Skypro
Skypro
4,9
5.0051
Давно хотела пройти курсы графического дизайнера
Достоинства

 Подруга порекомендовала Скайпро, и я решила довериться. Я ни разу не пожалела об этом! После первого занятия мне все понравилось, и я решила продолжить обучение. Курсы проходят весело - преподаватели - профессионалы, они дают много информации и практики. Программа составлена идеально, материал легко воспринимается, несмотря на его объем. Весь учебный материал доступен в видеозаписях и конспектах. Преподаватели делятся не только знаниями, но и страстью к профессии.

Skypro
Skypro
4,9
5.0051
Опытные и квалифицированные
Достоинства

Брала здесь курсы программирования. Могу только хвалить Skypro за организацию и качество программ. Преподаватели квалифицированные и опытные, сложные темы умеют объяснять простым языком. Методы используют самые эффективные. Я получила приличную базу знаний и теперь могу ими вовсю пользоваться)

Недостатки

Нет. 

Яндекс Практикум
Яндекс Практикум
4,0
1.0051
Отвратительная контора
Достоинства

Обучение неплохое, как у всех. Вебинары, домашки, помощь наставников. Но даром оно такое не нужно. 

Недостатки

Сразу всех хочу предупредить, ЧИТАЙТЕ ВНИМАТЕЛЬНО ДОГОВОР ОФЕРТЫ!!!!! Особенно ту часть, которая про возврат денежных средств. Яндекс я выбирала ради смены профессии. Почитала отзывы и подумала, что обучение должно быть приличное. Но мне пришлось отказаться от курса по личным причинам. Возникли жизненные проблемы. Вот тут уже пошло веселье. Сначала меня неделю уговаривали не расторгать договор, заморозить занятия и продолжить позже. Я отказывалась каждый раз, мне не подходили варианты, но они всё настаивали и очень навязчиво. А на входе ни один менеджер не рассказал, что меня вокруг пальца обведут в случае отказа от учёбы. Мне не прислали даже договор и приложение к нему, их можно на сайте найти. Там указано, что если вы прошли больше трёх процентов, то вернут вам дай бог треть стоимости. И то эти степени могут меняться произвольно и в одностороннем порядке. Это такая гадость, что хочется помыться. А знаете что это за доля? Это два занятия. Их любой пройдёт. И из-за этого почти всю цену себе забирает компания. Как, нормальные махинации? Просто отвратительный источник заработка. Если даже соберётесь сюда, уточняйте тщательно у менеджера по поводу отказов и что будет в таком случае. Для меня фирма однозначно гнилая. Я бы посоветовала подыскать другие организации. Эта вас кинет если вдруг что.

GeekBrains
GeekBrains
4,0
1.0051
Не вернули деньги
Недостатки

Здесь на вас всем мгновенно станет плевать, как только отвалите денежки за обучение (притом весьма немаленькие!) Дальше даже если передумаете учиться, сумму эту вы уже не увидите. Не знаю что посоветовать, разве что вовсе обходить эту контору стороной

GeekBrains
GeekBrains
4,0
1.0051
Не обучают вообще
Достоинства

Ни одного. 

Недостатки

Курс просто отвратительный. Материалы составлены на коленке. Подробностей никто нормально не сообщает. Сам за свои деньги ищи в интернете ответы. Бесплатные! Или в другие онлайн-школы возвращайся. Нет обучения как такового. Преподаватели тут для декорации. 

GeekBrains
GeekBrains
4,0
3.0051
Все онлайновые школы одинаковые
Достоинства

Иногда учат нормально. 

Недостатки

Если вы хотите чему-то научиться, выбор платформы абсолютно неважен. Я много курсов посетил и могу смело сказать, что они либо все плохие, либо создают обманчивую обёртку. Иногда у них получается хорошо только деньги с людей грести. Где-то можно чему-то научиться, но это так себе альтернатива высшему образованию, хотя подаётся как она. Это как бренды, отличие только в названии. Вот и накапливается негативный опыт, который хочется где-то скинуть. Условия контракта не позволяют нормально деньги вернуть, поэтому будете работать по профессии и плеваться от неё. Про эту школу ничего нового сказать не могу. Такая же, как остальные. Надо ли оно, решать вам. Только смотрите трезво на вещи. 

GeekBrains
GeekBrains
4,0
1.0051
Остался осадок
Достоинства

Нет. 

Недостатки

Попала в неприятную ситуацию. Обучение не понравилось. Преподаватели не виноваты, просто не моё. Хотела вернуть деньги, но поддержка без устали советует поменять направление или отдать другому курсу. Так делать вообще нельзя, надо возвращать по первому же запросу!

GeekBrains
GeekBrains
4,0
5.0051
Инженер умных устройств
Достоинства

Обучаюсь на факультете инженерии, пока что всё очень нравится. Интересные занятия, объём знаний, профессиональных подход. Нравится и сама специальность, что-то между программированием и прямой работой с железом. Преподаватели показывают наглядно работу самих устройств, дело не ограничивается голой теорией. Присутствует обратная связь, что греет мне душу. Сокурсники активно делятся опытом, знания летят со всех сторон) Платформа комфортная. Материалы сохраняются. Уже чувствую, что буду к ним возвращаться)

Недостатки

Минусов не найдено. 

GeekBrains
GeekBrains
4,0
1.0051
Нет отбоя от рекламы
Достоинства

Не знаю, не училась. 

Недостатки

Стоило мне зайти на страницу в вк (!) этой компании и всё - теперь я не могу отбиться от бесконечной рекламы курсов. То в личку придёт, то на электронную почту. Я даже не подписывалась! Что за назойливость? И как это вообще могло произойти? 

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
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

Смотреть все категории