Skillbox
EDPRO
Нетология
Eduson Academy
PROschool online
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
Skillfactory
Contented
Talentsy
GeekBrains
ProductStar
НИИДПО
Bang Bang Education
Бруноям
Хекслет
Логомашина
Fashion Factory School
Skillbox Английский (Kespa)
SF Education
Годограф
НЦРДО
Компьютерная Академия TOP
100балльный репетитор
MAED
Otus
Международная школа профессий
Синергия Академия
Фоксфорд
XYZ School
Эколь
Яндекс Практикум
City Business School
ИППСС
Pentaschool
Anecole
Skyeng
Level One
НСПК
Контур.Школа
Вебиум
Moscow Digital School
Psycholesson
99 баллов
Verona School
Skysmart
InvestFuture
Digital Skills Academy
KARPOV.COURSES
Bonnie & Slide
Coddy
Инглекс
#Sekta
НИПКЭФ
Interra
Викиум
Kata Academy
Hello World
АПОК
PIXEL
Слёрм
Profieng
NeuroBoost
ЕГЭLAND
Innova IT Academy
EDPRO
Skillbox
Нетология
Eduson Academy
PROschool online
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
Skillfactory
Contented
Talentsy
GeekBrains
ProductStar
НИИДПО
Bang Bang Education
Бруноям
Psychodemia
Хекслет
Логомашина
Fashion Factory School
Skillbox Английский (Kespa)
SF Education
Годограф
НЦРДО
Компьютерная Академия TOP
100балльный репетитор
MAED
Otus
Международная школа профессий
Фоксфорд
XYZ School
Эколь
Яндекс Практикум
City Business School
ИППСС
Pentaschool
TutorOnline
Skyeng
Сотка
Level One
НСПК
Контур.Школа
Вебиум
Moscow Digital School
Тетрика
99 баллов
Verona School
Skysmart
KARPOV.COURSES
Bonnie & Slide
Coddy
Инглекс
#Sekta
Interra
Викиум
Слёрм
Моя Альфа школа
ЕГЭLAND
Яндекс Практикум Английский
30.01.2025
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 ₽
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.
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.
Программа курса построена так, чтобы после освоения теоретического блока вы могли отрабатывать новые знания на практике. В каждом блоке есть упражнения для закрепления материала.
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.
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.
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.
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 поможет освоить профессию специалиста по Data Science с нуля. Для этого вы будете изучать теорию и выполнять задания в тренажёре. Также вас ждут проекты с обратной связью от ревьюера. Также наставник разберёт учебные материалы на примерах реальных компаний.
В этом симуляторе вас ждёт более восьмидесяти задач трёх уровней сложности. Задания направлены на обучение работе конкретному навыку либо использованию того или иного инструмента.
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
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.
Дистанционная магистратура по программе «Data Science в экономике» приглашает приобрести современную и всегда востребованную профессию - специалист по Data Science.
Вы познакомитесь с основами Data Science и выберете одну из двух специализаций для углублённого изучения. Вы познакомитесь с теорией посредством видеоуроков, выполните больше восьмидесяти заданий с обратной связью и разработаете ряд проектов для портфолио.
Вы изучите основы математики, статистики и Data Science, а потом окунётесь в аналитику и машинное обучение. Теория подаётся в формате видеоуроков. После них вы выполните задания, основанные на задачах реальных компаний. Их проверит куратор и оставит обратную связь.
Ведущий продуктовый аналитик
Data Solutions Manager в VISA
Ведущий специалист по анализу продуктов
Ведущий data scientist
Data Scientist в Сбер
Backend-разработчик
Эксперт
Эксперт
Инженер данных
Аналитик данных
Эксперт
Эксперт
Эксперт
Эксперт
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.
В процессе обучения вы сможете овладеть азами Data Science с самого начала, разобраться в задачах, решаемых медицинскими аналитиками, изучить SQL и машинное обучение, а также завершить проект, который станет вашим итоговым достижением.
Младший научный сотрудник; Исследователь Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных
BI-разработчик
Исполнительный директор
Эксперт по Data Science
Исследователь NLP и AI
ML-Engineer
Эксперт по Data Science
Руководитель команды LightAutoML в Сбербанк
Эксперт Data Science
Эксперт
Ментор в Skillfactory
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.
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.
Курс включает в себя теоретические и практические задания, основанные на реальных примерах, для лучшего понимания программы обучения.
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.
Вам предстоит изучать теоретические материалы, решать практические задания и работать в команде. После успешной защиты итогового проекта вы получите диплом. Самое важное: выбрать подходящую вам траекторию обучения.
Fullstack-разработчик
Руководитель отдела аналитики
Аналитик-разработчик
Data Scientist
Machine Learning Engineer
Data Scientist
IT-аудитор
Data Science
Data Scientist
Machine Learning Engineer в Napoleon IT
Data scientist
Аналитик
Кандидат технических наук; Старший консультант по data science; Руководитель отдела научного ПО
Эксперт
Вы с нуля изучите инструменты для работы специалиста в Data Science. На выбор доступны три тарифа обучения: "Базовый", "Оптимальный" и "VIP".
Младший научный сотрудник; Исследователь Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных
BI-разработчик
Исполнительный директор
Head of Marketing Analytics
Эксперт по Data Science
Data Scientist
Исследователь NLP и AI
ML-Engineer
Эксперт по Data Science
Руководитель команды LightAutoML в Сбербанк
Эксперт Data Science
Эксперт
Ментор в Skillfactory
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.
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
BI-разработчик
Исполнительный директор
Head of Marketing Analytics
Эксперт по Data Science
Исследователь NLP и AI
ML-Engineer
Эксперт по Data Science
Руководитель команды LightAutoML в Сбербанк
Эксперт Data Science
Эксперт
Ментор в Skillfactory
Программа обучения состоит из двух курсов: «Machine Learning PRO» и «Deep Learning». В каждом образовательном блоке будут практические задания для закрепления теории.
На онлайн-курсе вы поймёте, зачем математика нужна в Data Science и аналитике данных, изучат базу линейной алгебры, поработают с разными типами функций, освоят матанализ, теорию вероятностей и методы статистики.
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.
Эта программа — онлайн-магистратура. Она подойдет тем, кто хорошо разбирается в IT-технологиях и хочет углубить знания, начать работать с моделями машинного обучения. Чтобы поступить на обучение, необходимо сдать экзамен на уровень владения необходимыми инструментами, а также пояснить свою мотивацию.
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.
В процессе обучения вы узнаете теоретические сведения о том, как создавать базы данных и работать в них, как вносить данные и как взаимодействовать с ними в дальнейшем. Затем все полученные навыки вы закрепите на практических занятиях.
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.
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
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.