19.04.2024
Элина Фролова
28 минут
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.
hh.ru
Data Scientist
80 000 ₽ — 500 000 ₽
Формат обучения построен на уникальной технологии связывания 2-3 различных тем в рамках одного модуля. Так вы сможете комплексно подойти к новым знаниям и примените их на практике, которая предполагается после каждого модуля. В ходе всего обучения вы будете вести сквозной проект, поэтому к концу курса у вас будет собран большой кейс в портфолио.
Вы освоите работу с большими массивами данных, используя машинное обучение и Python. Обучение включает в себя большое количество практических заданий, при выполнении которых вы закрепите полученные знания.
Программа курса длится более года. За это время вы просмотрите видеоуроки в рамках 53 тематических блоков и сможете отрабатывать знания на практике. За весь курс вы создадите 8 проектов для профессионального портфолио.
Обучение строится на видео с теорией и 25 практических заданиях. Можно обращаться к куратору по вопросам обучения. Преподаватели на курсе — опытные практики из ведущих организаций: Сбербанка, МАИ, ВТБ.
Курс рассчитан на 18 месяцев. За это время вы освоите несколько тематических блоков и создадите 15 работ для портфолио.
Рекомендательные системы на различных стриминговых платформах (Яндекс.Музыка, Кинопоиск и др.) были разработаны с использованием AI-моделей. Более того, при создании популярного сериала «Карточный домик» использовались методы Data Science для обработки данных пользователей, смотревших похожее шоу: аналитики собирали информацию о том, какие эпизоды чаще всего проматывались вперёд, в какой момент убавлялся звук и когда серия выключалась на середине просмотра. Таким образом продюсеры получили информацию о том, как удержать внимание зрителя, и создали успешный проект на основе этих данных.
Вас ждут два модуля, изучение которых позволит получить высокооплачиваемую профессию в области Data Science и Machine Learning. Вы будете изучать теорию, а затем опробуете все усвоенные знания на практике.
Данная программа курса включает в себя не только теоретическое освоение основ профессии аналитика даннах и менеджера, но и выполнение практических заданий по всем тематическим блокам.
Вы освоите Data Science, сможете профессионально работать с данными, используя машинное обучение и нейронные сети. Закрепите полученные знания на практике и во время работы над итоговым проектом.
Руководитель отдела развития и корпоративной аналитики в Skyeng
Head of product & analytics
Product Owner в Booking.com
Директор по продукту
Head of Analytics
Data Science
Data Scientist в Точка банк
Data Scientist
План обучения можно получить на почту. В нём описаны роли в программировании и компетенции, которые необходимы для профессионала. Чек-листы помогут вам разобраться в индустрии, советы от HR направят в нужной траектории и научат вести себя на собеседованиях.
Вас ждут теоретические занятия, на которых вы научитесь использовать библиотеки Python для работы с данными, а также вы выполните итоговый проект и получите отзыв от преподавателя.
Data Scientist в oneFactor
Биостатистик
Программист
Data Scientist
Проджект-менеджер
Machine Learning Engineer в Napoleon IT
Data Scientist
Data Scientist
Аналитик данных
Senior Data Scientist
Team Lead Data Scientist
Data Scientist
Разработчик
Программист
Инженер; Магистр физики океана и атмосферы
Программист
Эксперт
Программист
Аналитик данных в X5 Retail Group
Разработчик
Python-разработчик
Программист
Data Scientist
Главный инженер по разработке (DA) в Сбер
Data Scientist
Преподаватель в GeekBrains
BigData и интеллектуальный анализ данных упростили подбор CV для рекрутинговых агентств: HR-специалистам стало сравнительно проще сортировать информацию и искать лучших кандидатов для организации, ведь поиск и отбор по определённым параметрам теперь можно выполнять автоматически с помощью парсинга резюме со всех доступных онлайн-площадках, в том числе и соцсетей.
Обучение Data Science позволит вам освоить способы работы с большими объемами данных и повысить свою квалификацию как специалиста. Вас ждут занятия в небольших группах по 5-10 человек, много практики и полезной информации.
Вы изучите ёмкую, полезную и актуальную теорию, а затем закрепите знания при помощи практических заданий. Вы также выполните ряд проектов, которые пополнят ваше портфолио. Карьерный центр поможет успешно трудоустроиться.
Обучение проходит в формате вебинарах по удобному расписанию. У каждого студента есть личный наставник, который индивидуально помогает разбираться с темами модулей и домашними заданиями. Также вы можете обращаться в поддержку в чате. В курсе вы найдете только самую нужную информацию для получения профессии Data Scientist.
Программа курса рассчитана на 20 месяцев. За это время вы пройдёте несколько ступеней обучения и изучите множество тем, связанных с машинным обучением. В конце курса вас ждёт реальный кейс в качестве дипломного проекта.
Fullstack-разработчик
Аналитик-разработчик
Data Scientist
Data Scientist
IT-аудитор
Data Scientist в Google
Эксперт
Data scientist
Старший специалист по данным
Data Science
Эксперт
Data Scientist
Вас ждет 80 тематических блоков и 80 практических занятий, за которые вы изучите основы профессии Data Scientist, а затем освоите выбранное вами направление из трех доступных на курсе: машинное обучение, аналитика данных или дата-инженерия.
Одним из пионеров работы с данными и их визуализации была Флоренс Найтингейл, широко известная в Великобритании как основатель современного ухода за больными. Она работала в больнице для британских солдат и направляла различные петиции для улучшения санитарных условий, однако в правительстве не очень-то прислушивались к просьбам, да и никто не хотел разбираться в многочисленных статистических данных в виде неупорядоченных цифровых и текстовых данных.
Именно поэтому Флоренс разработала диаграмму смертей и их причин, продемонстрировавшую, что сокращение смертности в больницах приведет к спасению тысяч жизней. В марте 1855 года правительство направило санитарный комитет, который очистил питьевую воду и модернизировал систему вентиляции больницы, в результате чего резко повысился процент выживаемости пациентов. Это был один из первых случаев, когда визуализация данных использовалась для убеждения политиков в необходимости социальных реформ.
Курс включает в себя теоретические и практические задания, основанные на реальных примерах, для лучшего понимания программы обучения.
Вам предстоит изучать теоретические материалы, решать практические задания и работать в команде. После успешной защиты итогового проекта вы получите диплом.
Программа обучения рассчитана на 2 года. За это время вы пройдёте базовый, основной и профессиональный блок. Все они приведут вас в реальную работу.
Младший научный сотрудник; Исследователь Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных
Исполнительный директор
Head of Marketing Analytics
Эксперт по Data Science
Доктор физико-математических наук; Академик РАН; Заведующий кафедрой математической логики и теории алгоритмов
ML-Engineer
Эксперт по Data Science
Руководитель команды LightAutoML в Сбербанк
Эксперт Data Science
В течение четврёх онлайн-занятий в формате видео-лекций вы познакомитесь со спецификой деятельности аналитиков. Изучая вводный теоретический материал, вы поймете, интересна ли вам эта профессия.
Программа обучения состоит из двух курсов: «Machine Learning PRO» и «Deep Learning». В каждом образовательном блоке будут практические задания для закрепления теории.
В Data Science часто используется специальный язык программирования R, оптимизированный для статистического анализа и визуализации данных. Это своего рода экосистема сбора и анализа информации, которая состоит из множества инструментов, которые позволяют пользователям подготавливать данные, создавать прогностические модели и создавать функциональные графики и диаграммы. Так, ANZ (Банковская группа Австралии и Новой Зеландии) использовала R в анализе риска для оценки вероятности дефолта по кредиту, а американское агенство недвижимости Zillow использовало R для составления прогноза цен на жилье.
В течение курса вы будете знакомиться не только с теорией, но и с практикой. Сможете реализовать 14 проектов, которые можно приложить к портфолио. Обучение займёт 2 года.
Data Scientist в oneFactor
Deep Learning R&D-инженер; Руководитель направления
Python developer
Специалист по UNIX-системам
Data Scientist
Программист
Аналитик данных в X5 Retail Group
Data Scientist
Системный администратор Linux
Математик-экономист
Программа обучения направлена на отработку прикладных решений при работе с рекомендательными системами. Вы погрузитесь в инфраструктуру датасетов, сегментирование пользователей и проведение A/B-тестов.
Вас ждет 14 онлайн-занятий, на которых вы узнаете основы работы в сфере Data Science, а также выполните итоговый проект, который добавите в свое портфолио.
Вас ожидают 8 онлайн-уроков с подробным разбором теории, а также домашние задания, чтобы вы могли опробовать свои навыки на практике.
Курс состоит из 8 уроков и является второй ступенью подготовки специалистов в области Data Science. Вы получите навыки статистического анализа и проверки гипотез, которые сможете закрепить на практике с помощью домашних заданий.
Проджект-менеджер
Data Scientist
Старший научный сотрудник
Математик
Программист
Менеджер проектов
Преподаватель математики, физики и астрономии
Преподаватель
Аналитик данных
Data Scientist
Приложение Swarm, работающее на основе искусственного интеллекта, уже пятый год предсказывает результаты церемонии вручения премии Оскар с 90%-й точностью! Система анализирует информацию и генерирует рейтинг каждого претендента в номинации, прогнозируя его шансы на получение каждой награды.
Вас ждёт изучение Machine Learning на продвинутом уровне с возможностью очного обучения в Москве. Для успешного прохождения курса вам понадобится знание Python и математики.
Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите все инструменты ML-инженера, а в конце выполните итоговый проект, который добавите в свое портфолио.
Data Scientist; Старший аналитик
Senior Data Scientist SberDevices
Разработчик в МТС
Разработчик ПО
Senior-разработчик; Кандидат технических наук
Эксперт
Эксперт
Руководитель отдела подготовки экспертов и управления качеством образования
Смотрите лекции в любое время вне зависимости от расписания. Семинары будут проходить в вечернее время с преподавателями УрФУ. Не забывайте, что для освоения программы в полной мере необходимо уделять минимум 15-20 часов в неделю. Последний семестр будет полностью направлен на подготовку к дипломной работе.
Во время обучения вас научат работать с многомерными свертками и создавать NLP. После курса вы в течение месяца будете выполнять сложную дипломную работу под руководством наставника, которая станет главным украшением вашего портфолио.
В обязанности дата-сайентистов входит сбор, анализ и визуализация данных, а также работа с инструментами по обработке BigData, а финальная модель или дашборд используются для принятия управленческих решений на основе реальной информации о потребителях, продажах или конкурентах. Например, именно результаты работы data scientist`ов напрямую могут влиять на изменение стратегии фирмы в части расширения географии торговой сети или создания новой продуктовой линейки. Кроме того, инструменты Data Science могут использоваться в любой сфере: от медицины до разработки мобильных приложений, помогая сократить временные затраты и снизить продуктовые издержки.
Data Science постоянно развивается и движется вперед, а это означает, что специалисты должны быть готовы постоянно изучать новые методики и технологии интерпретации и визуализации данных, поэтому непрерывное обучение является неотъемлемой частью профессии, а прохождение специализированных курсов может дать серьёзное преимущество на старте карьеры: вы освоите статистику, математику, основы Python, визуализацию данных в BI и Tableau, а также сможете создавать и обучать AI/ML-модели для выявления зависимостей и составления прогнозов.