Рейтинг онлайн школ data science

Обновлено: 05.07.2024

Обязанность, которая является основной для специалиста по Data Science — обработка данных. Но речь идет не только об обработке однотипной информации стандартными средствами статистики, но и об извлечении и анализе большого объема неуправляемых данных из разноплановых источников.

Чтобы последующее преобразование таких массивов в более удобный формат оказывалось эффективным, Data Scientist постоянно ищет способы преодоления технических и методологических ограничений. Научиться всем основам Data Science можно с помощью онлайн курсов.

Вы научитесь применять на практике знания по математической статистике, необходимые для анализа, масштабировать аналитические решения в корпоративной среде. Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.

Мы собрали для вас все лучшие курсы и центры обучения профессии data scientist.

Skillbox


Вы с нуля освоите востребованную профессию и будете помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Научитесь работать с BI-инструментами, использовать Python, SQL и добавите 3 проекта в портфолио.

Через год сможете начать работать Junior-аналитиком, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.

Чему вы научитесь?

  • Программировать на Python. Освоите самый популярный язык для работы с данными.
    Визуализировать данные
  • Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.
  • Работать с библиотеками и базами данных. Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
  • Программировать на R. Разберетесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой. Применять нейронные сети для решения реальных задач
  • Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
  • Создавать рекомендательные системы. Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.

Skill Factory


Интересное предложение от SkillFactory — купить по цене одной программы сразу шесть разных IT-курсов, чтобы определиться с направлением развития. Курс по Data Science входит в подписку!

За два года обучения по 6 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе:

Кейсы. Вы самостоятельно напишете и обучите модель на основе наивного байесовского классификатора, разберетесь с типами запросов, напишете и поднимете сервис на Flask.

Уроки. Вы построите рекомендательную систему с использованием алгоритмов.
Потренируйте навыки в машинном обучении на практических упражнениях и поучаствуйте в финальном соревновании на kaggle.

Тренажеры. Тренажер по машинному обучению. Методы предобработки данных, регрессия, кластеризация, Tree-based алгоритмы, оценка качества алгоритмов, временные ряды, валидация данных.

Soft skills. Постановка задач и их декомпозиция. Навыки эффективных коммуникаций с заказчиками и стейкхолдерами. Управление проектом в Data Science.

Программа курса

Семестр 1. Foundation

  1. Основы программирования на Python + Python для анализа данных
  2. Подгрузка данных
  3. Разведывательный анализ данных

Семестр 2. Machine Learning & Математика

  1. Введение в машинное обучение
  2. Математика и углубленное машинное обучение
  3. ML в бизнесе

Семестр 3-4. Специализация по выбору

  • Профориентационный блок
  • Выбор специализации (Machine Learning, Computer Vision или разработчик Natural Language Processing)

Geekbrains


Первый онлайн-университет, который обучает Data Science с нуля. Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Преподаватели познакомят вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научат решать настоящие бизнес-задачи.

Кому подойдет курс?

  • Новичкам в Data Science
  • Начинающим аналитикам
  • Практикующим IT-специалистам


В результате обучения вы познакомитесь со всеми необходимыми инструментами, чтобы стать востребованным специалистом. По итогу вы сможете выбрать наиболее интересное направление для дальнейшего развития: классический ML, нейронные сети, компьютерное зрение, NLP (Natural Language Processing), рекомендательные системы, графовые методы.

Вы освоите:

— математическую базу. Вы научитесь применять математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику для задач анализа данных и машинного обучения;
— работу с Python и библиотеками NumPy, Sklearn, SciPy, Pandas, Matplotlib и многими другими;
— построение моделей машинного обучения;
— работу с нейронными сетями с использованием PyTorch и PyTorch Lightning;
— основы работы с компьютерным зрением;
— основы работы с NLP.

На кого рассчитан курс?

— Новички, кто хочет войти в сферу Data Science с нуля;
— Аналитики;
— Программисты на любых языках.


Пройдя дипломную программу, вы научитесь:

  • применять на практике знания по математической статистике, необходимые для статистического анализа;
  • превращать разнородные данные в стройные отчеты, понятные диаграммы и графики;
  • пользоваться современными базами данных, использовать язык запросов SQL для анализа данных и построения отчетов;
  • проводить анализ и визуализацию данных с помощью языка статистической обработки данных R;
  • применять технологии Big Data и машинного обучения для анализа;
  • масштабировать аналитические решения (облако, вычислительный кластер) в корпоративной среде.

Skill branch


Научитесь извлекать полезные данные из любых источников, анализировать поведение потребителей вашего продукта, быстро монетизировать полученную информацию с максимальной выгодой – станьте специалистом в области Data Science!
Освоить Data Science может любой человек, имеющий среднее образование, обладающий базовыми знаниями по языку программирования Python и серьезно настроенный развивать свою карьеру. Чем выше ваши стартовые познания по Python, тем легче вам будет учиться, так как именно на этом языке пишутся все скрипты для сферы Data Science.

В рамках программы вы получаете всю необходимую математическую подготовку, а также значительно усовершенствуете навыки программирования на Python, которые нужны для освоения Data Science.

Яндекс


Вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и в чём отличие аналитика от специалиста по Data Science. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python. Cможете оценить свои силы, мотивацию, запас времени и решить, нужно ли идти дальше.

  • Доступ к первому курсу в тренажёре
  • Навыки и знания на 20 часов обучения
  • 1 учебный проект на реальных данных

Закончив бесплатный курс, можно пойти дальше. С этого момента вы начнёте полноценно осваивать профессию специалиста по Data Science.

Devrepublik


Data Science Specialization: перспективное программное образование.
Алгоритмы машинного обучения в последние годы стремительно развиваются. Все больше отраслей деятельности человека становятся завязаны на возможностях, предоставляемых Data Science. Но широкое распространение естественным образом влечет за собой и повышение требований к специалистам и результатам их работы. Прогнозы должны быть максимально точными, программы – идеальными. Аналитика, анализ, практическое применение знаний, понимание математических моделей, основ статистики – на самом деле, профессия требует огромного объема знаний и умения их применять. Учебный IT центр DEVrepublik предлагает пройти онлайн курсы Data Science Specialization, включающие 3 подкурса.

Stepik


Программа курса

  1. Всем привет! О чем будет курс?
  2. Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия
  3. Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева
  4. Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем
  5. Фильтрация данных
  6. Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем
  7. Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2
  8. Практические задания: Pandas
  9. Секретный гость
  10. Stepik ML contest — это еще что такое?
  11. Stepik ML contest — data preprocessing

Школа Анализа Данных


В течение семестра каждый учащийся должен успешно пройти как минимум три курса. Например, если в основной программе их два, то необходимо выбрать какой-нибудь из спецкурсов. Знания проверяются в первую очередь с помощью домашних заданий — экзамены и контрольные проводятся только по некоторым предметам.

  • Алгоритмы и структуры данных, часть 1
  • Теория вероятностей (полусеместровый курс)
  • Язык Python
  • Машинное обучение, часть 1
  • Основы статистики в машинном обучении

СофтЛайнбел


Data Science / Machine Learning

В мире существует огромное количество информации. Чтобы извлечь пользу из этих данных, их нужно упорядочить и проанализировать. Data Science изучает методы обработки данных, а также статистические методы и методы проектирования и разработки баз данных. На основе полученной информации создаются нейронные сети и смарт-системы.

Data Science считается перспективным, востребованным и высокооплачиваемым направлением. Привлекательности добавляет и тот факт, что необязательно быть программистом, чтобы строить карьеру в области работы с данными: зачастую позиция Data Scientist интересна математикам и аналитикам.

Длительность курса 21 час (7 занятий). Занятия проходят в вечернее время 2-3 раза в неделю с 19:00 до 22:00.

Nordic It School


Каждое занятие доступно вам в виде нескольких видео-уроков.

В рамках первого видео максимально подробно объясняется теоретический материал и разбираются простые примеры его использования. При этом вам расскажут сложные вещи максимально простым и понятным языком, прибегая к разным визуализациям, сравнениям и аналогиям. В общем, сделают все возможное, для того, чтобы облегчить новичку понимание новой темы.

Во втором видео разбирается большая практическая работа по пройденной теме. Преподаватели покажут как решить конкретную задачу веб-разработки, используя пройденный материал. Это очень полезная практика, вы не только понимаете теоретические основы, но и сразу узнаете где применяется та или иная технология или подход.

Занятия выкладываются каждый понедельник и четверг.

Newprolab


Чему вы научитесь?

Узнаете из каких основных стадий состоит процесс анализа данных, в чем заключается роль каждого из них. Узнаете о том, как правильно собирать требования с бизнес-заказчика и почему часто ту задачу, которую вам ставят нужно поменять для достижения их цели. Оценка финансового эффекта.

Узнаете о том, как правильно выбирать метрику для оценки качества модели машинного обучения, а также о том, как оценивать финансовый эффект от ее внедрения в самом начале, и в каких случаях лучше отказаться от проекта из-за отсутствия экономической целесообразности.

Научитесь правильно доносить результаты анализа данных и результаты прогнозирования модели и целиком всего Data Science проекта до руководства.

Университет искусственного интеллекта


Станьте Middle AI разработчиком за 6 месяцев и реализуйте собственный нейросетевой проект!

За 6 месяцев вы освоите более 28 реальных нейронных сетей: от самых простых до новейших и наиболее сложных нейронных сетей. Реализованный нейросетевой проект для себя или своей компании. На курсе вас ждет индивидуальная работа с наставником для достижения результата и консультации по реализации собственного проекта. Крутое портфолио, диплом и рекомендации для трудоустройства. Вы получите всё необходимое для старта работы в области машинного обучения или для получения более интересных задач и большей зарплаты на текущем месте.

Moscoding


Онлайн-буткемп, у которого только одна цель – сделать из вас универсального солдата в областях Data Science и Machine Learning с нуля. Начнете с программирования на Python и основ машинного обучения, а дальше погрузитесь в практику с нейронными сетями и глубоким обучением. После завершения программы, вы сможете выйти в реальный мир и найти себя в индустрии.

Data Science является одним из наиболее перспективных и востребованных направлений в 2021 году, но эта должность требует от специалиста серьезной технической подготовки и большой базы знаний. Мы составили список лучших онлайн-курсов по Data Science, которые помогут освоить профессию новичку.

ТОП-5 лучших онлайн-курсов по DS

1. Профессия Data Scientist в SkillFactory

Длительность: 2 года;

Формат: лекции, интерактивные задачи, проверочные тесты, тренажеры, наглядные кейсы;

Документ об окончании: сертификат.

Программа

  1. Основы. Python, БД, предварительная обработка данных, очистка данных, а также развертывательный анализ. Выгрузка из разных источников данных. Визуализация. Проверка статистических гипотез.
  2. Математика / машинное обучение.
  3. Специализация на выбор слушателей: ML, NLP, CV.

Чему научитесь

  1. Использовать Пайтон для работы с алгоритмами.
  2. Получать и анализировать данные из API / WEB-источников.
  3. Визуализировать данные (Tableau).
  4. Делать модели при помощи deep или machine learning для решения конкретных задач.
  5. Строить ML- или математические модели.
  6. Использовать алгоритмы для создания рекомендательных сетей.

Преимущества

  • Обучаться можно с нуля – курс рассчитан на новичков без глубоких познаний в математике.
  • Развитие Soft Skills.
  • Разнообразные форматы обучения, которые не позволят заскучать, акцент на прикладных навыках.
  • Консультации с экспертами, которые помогут разобраться со сложными вопросами, провести работу над ошибками.
  • Карьерная поддержка в конце обучения, помощь в подготовке к собеседованию от HR-специалистов, возможность попасть на стажировку в компанию партнеров.
  • Скидки и рассрочки.
  • Дружное профессиональное сообщество в Slack.

Недостатки

Вся информация

2. Факультет искусственного интеллекта в GeekBrains

Длительность: 2 года;

Формат: вебинары, видео лекции в записи, практика;

Документ об окончании: диплом о переподготовке (гособразца).

Программа

  1. Программирование: Линукс и серверы, Python, библиотеки, БД.
  2. Статистические исследования, сбор данных, матанализ, выборочная статистика, дисперсионный анализ.
  3. Углубленная математика.
  4. Machine learning, рекомендательные системы.
  5. Нейронные сети, PyTorch.
  6. Искусственный интеллект: компьютерное зрение, а также обработка естественного языка.

Чему научитесь

  • Соревноваться в Data Mining – интеллектуальный анализ данных (Kaggle).
  • Прогностическое моделирование спроса и цен.
  • Что такие сегментация, классификация, а также кластеризация клиентских баз.
  • Строить скоринговые модели.
  • Формировать и автоматизировать отчеты, а также рутинные задачи по data analytics.
  • Делать рекомендательные системы.
  • Освоите обширный инструментарий (Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, Scrapy, MongoDB, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, Hadoop, spaCy, Jupyter, SQL, Linux, PyCharm, Beautiful soup, OpenCV, Docker, Git, GitHub.

Преимущества

  • Лояльная оплата: рассрочки, выгодные скидки, отсроченный платеж.
  • Карьерная помощь.
  • Много дополнительных курсов для расширения компетенций выпускника, повышения его эффективности и прокачки гибких навыков.
  • Диплом государственного образца.
  • Поддержка менторов во время обучения, общение с одногруппниками в чате.

Недостатки

Вся информация

3. Data Scientist в Нетологии

Длительность: 11 месяцев;

Формат: вебинары + очные лекции;

Документ об окончании: государственного образца.

Программа

  1. Работа с данными: где их искать, и как находить между ними взаимосвязи.
  2. Python, основы описательной статистики, статистический анализ.
  3. Feature Engineering, а также предобработка данных.
  4. Построение моделей (с учителем и без, ансамбли). Подбор метрик, оценка качества модели.
  5. Машинное зрение, распознавание изображений.
  6. Машинное обучение и его основные сферы применения.

Советуем изучить подробную программу на странице описания курса.

Чему научитесь

  • Профессионально работать с БД
  • Понимать синтаксис и кодить на Пайтоне.
  • Строить модели.
  • Использовать математику по специальности.
  • Освоите основные техники машинного зрения, такие как извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование.
  • Использовать machine learning для оптимизации бизнеса и потребностей заказчика.

Преимущества

  • Программа трудоустройства.
  • Диплом о переподготовке.
  • Больше 10 кейсов в портфолио.
  • Сопровождение кураторов.
  • Скидки, рассрочка.
  • Дипломный проект, а также итоговый хакатон для подтверждения знаний.

Недостатки

Вся информация

4. Профессия Data Scientist в Skillbox

Длительность: 2 года;

Формат: онлайн-лекции + практические ДЗ;

Документ об окончании: только диплом образовательной платформы.

Кому: для тех кто хочет стать профи.

Программа

  1. Вводный курс: изучение Python, необходимая математическая база, базовый уровень аналитики, ML, основы статистики, теория вероятностей, deep learning.
  2. Специализация: мидл уровень аналитики/ML.
  3. Бонусы: английский, а также универсальные знания для разработчика.

Чему научитесь

  • Программировать на Python / R.
  • Профессионально работать с визуализацией.
  • Применять БД и библиотеки.
  • Нейросетям (Tensorflow, Keras), будете применять их на конкретных задачах.
  • Делать рекомендательные системы.

Преимущества

Недостатки

  • Стоимость.
  • Не выдается диплом государственного образца.

Вся информация

5. Профессия: Data Scientist в ProductStar

Длительность: полгода;

Формат: видео уроки и ДЗ;

Документ об окончании: цифровой сертификат.

Программа

  1. Данные.
  2. Python.
  3. Machine Learning – основные модели.
  4. Нейронные сети, NLP.
  5. Рекомендательные системы.

Чему научитесь

  • Работать с БД, библиотеками.
  • Использовать Пайтон для качественного анализа.
  • Выстраивать модели машинного обучения.
  • Применять математику для потребностей дата сайенс.

Преимущества

  • Карьерная поддержка.
  • Поддержка наставников.
  • Индивидуальный график обучения.
  • Рассрочка.

Недостатки

  • Курс длится всего полгода.
  • Не выдается диплом государственного образца.

Вся информация

6. Machine Learning с нуля до Middle в Otus

Длительность: год;

Формат: вебинары и практика;

Документ об окончании: диплом гособразца.

Программа

  1. Python, математика, основные модели машинного обучения.
  2. Изучение продвинутых моделей ML, выполнение полного пайплайна работ, создание портфолио.
  3. Интенсив AWS.

Чему научитесь

  1. Сможете использовать Пайтон для потребностей data science.
  2. Сможете освежить знания по математике и будете использовать ее для создания моделей.
  3. Построите основные статистические модели ML.
  4. Научитесь выполнять полный спектр работ от подготовки датасета до подготовки к продакшену.

Преимущества

  • Помощь на этапе трудоустройства.
  • Консультации персонального наставника.
  • Диплом государственного образца.
  • Акцент на практических знаниях.

Недостатки

Вся информация

7. Как стать специалистом по Data Science в Яндекс.Практикум

Длительность: 8 месяцев;

Формат: онлайн-тренажер и практические задания;

Документ об окончании: диплом о дополнительном образовании.

Программа

  1. Основы Пайтон и анализа данных.
  2. Исследовательский и статистический анализ.
  3. Machine learning.
  4. Обучение с учителем – supervised (регрессия, кластеризация, классификация), как тестировать гипотезы.
  5. Математическая база
  6. Извлечение и основные системы хранения данных.
  7. Компьютерное зрение.
  8. Обучение без учителя (unsupervised).

Более детальная программа – на странице описания курса.

Чему научитесь

  • Изучите язык Python и смогут использовать его в профессии.
  • Сможете работать с базами данных (Scikit-Learn, фреймворком XGBoost, Jupyter Notebook, SQL).
  • Подтянете знания по математике.
  • Сможете обучиться основным сферам применения машинного обучения и выполните несколько проектов для портфолио.

Преимущества

  • Несколько проектов в портфолио.
  • Курс разработан ведущими специалистами Яндекса.
  • Первый модуль курса можно пройти бесплатно, остальная часть материала – платно.
  • Поддержка наставников.
  • Есть рассрочка.
  • Помощь в поиске работы.
  • Диплом государственного образца.

Недостатки

Вся информация

8. Data Science academy в SF Education

Длительность: 6 мес.;

Формат: видеоуроки, вебинары, тренажеры, симуляторы;

Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации.

Программа

Чему научитесь

  • Писать код на самых актуальных для дата сайнс языках – Python , R.
  • Разберетесь, как использовать инструменты анализа для потребностей бизнеса.
  • Презентовать результаты своих исследований при помощи современных методов визуализации.

Преимущества

  • Акцент на практических навыках, тренировка студентов в работе над реальными рабочими ситуациями.
  • Диплом государственного образца.
  • Лояльная оплата: скидки, рассрочка, кешбек от банков-партнеров.

Недостатки

  • Достаточно высокая цена без скидки.
  • Короткий курс для такой сложной специальности.

Вся информация

9. Специалист по Data Science, машинному обучению и искусственному интеллекту в Специалист.ру

Длительность: около 6 месяцев;

Формат: онлайн или очно;

Документ об окончании: гособразца.

Программа

  1. Основы работы с Big Data.
  2. Введение в статистику.
  3. Microsoft Excel .
  4. Анализ и визуализация данных.
  5. Анализ данных на SQL.
  6. Программирование R.
  7. Программирование Python.
  8. Data Science: Инструменты и технологии.
  9. Data Science: Применение машинного обучения.

Чему научитесь

  • Находить практическое применение для знаний по описательной статистике.
  • Делать из разнородных данных понятные отчеты, графики и диаграммы.
  • Использовать базы данных для анализа и создания отчетов.
  • Использовать big data и ML для анализа.

Преимущества

  • Диплом государственного образца.
  • Рассрочка.
  • Можно проходить курс по частям.
  • Карьерные консультации в ходе обучения.

Недостатки

Вся информация

10. Курс по математике для Data Science в SkillFactory

Длительность: 8 недель;

Формат: лекции и практика;

Документ об окончании: сертификат.

Программа

  1. Линейная алгебра.
  2. Математический анализ.
  3. Статистические методы и теория вероятностей, основные типы распределений, корреляции.
  4. Временные ряды и другие математические методы.

Чему научитесь

Подтянете свою математическую базу, которая необходима для полноценного освоения машинного обучения, сможете глубже погрузиться в специализацию.

Преимущества

  • Рассрочка, скидки.
  • Можно учиться в удобное время.
  • Курс дает не просто структурированную математическую базу с абстрактными примерами, а рассказывает, как использовать эти знания в дата сайнс.

Недостатки

  • Не выдается диплом государственного образца.
  • Узконаправленный курс, который не дает комплексные знания в профессии.

Вся информация

11. Основы математики для Data Science в Skillbox

Длительность: 4 месяца;

Формат: видеоуроки и ДЗ;

Документ об окончании: диплом центра.

Программа

  1. Базовые математические объекты, байесовские методы.
  2. Функции переменных.
  3. Векторы, матрицы, градиент.
  4. Интерполяция, полиномы.
  5. Функции нескольких переменных.
  6. Линейные уравнения.

Чему научитесь

  • Разбираться в математических терминах и понимать сложные статьи по Дата Сайнс.
  • Научитесь работать с функциями и переменными, будете использовать их в решении практических задач.
  • Узнаете математические основы машинного обучения для эффективного прогнозирования.
  • Научитесь использовать Пайтон для решения сложных математических задач.

Преимущества

  • Можно учиться в удобное время.
  • Основательная программа обучения, которая позволит заполнить пробелы в математике.
  • Проверки, разбор домашних заданий от лекторов.
  • Рассрочка, скидки на обучение.

Недостатки

  • Не выдается диплом государственного образца.
  • Курс не дает комплексных знаний по профессии.

Вся информация

12. Математика для Data Science в Otus

Длительность: 6 месяцев;

Формат: вебинары и практические ДЗ;

Документ об окончании: сертификат.

Программа

  1. Линейная алгебра
  2. Матанализ
  3. Математическая статистика

Чему научитесь

Освоите математический аппарат, который позволит достичь уровня мидл в области Data Science.

Преимущества

  • Не только теория, но и примеры использования математики на реальных кейсах и инсайтах преподавателей. Кроме того, преподаватель проверяет и дает обратную связь по практическим заданиям, можно задавать вопросы напрямую.
  • Основательный и достаточно длительный курс.
  • Рассрочка.

Недостатки

  • Не дает комплексных знаний.
  • Без диплома государственного образца.

Вся информация

13. Data Science: будущее для каждого в Нетологии

Длительность: 3 дня;

Формат: онлайн;

Документ об окончании: нет.

Программа

  1. DS – будущее для каждого.
  2. Базовые навыки.
  3. Как найти работу.

Чему научитесь

  • Узнаете основные направления в сфере работы с данными.
  • Поймете, какими навыками и инструментами должен владеть специалист, что должен уметь.
  • Как начать карьеру в профессии и сколько времени нужно потратить на обучение.

Преимущества

  • Бесплатно.
  • Отличный курс знакомство, который расскажет о специальности и поможет понять, подходит ли она вам.

Недостатки

  • Не дает профильных профессиональных знаний.
  • Нет документов о повышении квалификации.

Вся информация

Бесплатные курсы

14. Введение в Data Science и машинное обучение от Stepik

Длительность: 30 уроков и 9 часов video;

Формат: лекции, тестирование, интерактивные задачи;

Документ об окончании: сертификат института биоинформатики.

Программа

  1. Вводный модуль.
  2. Решающие деревья.
  3. Random Forest, нейронные сети.
  4. Stepik ML contest.

Чему научитесь

  • Основным терминам и инструментам дата сайнс.
  • Узнаете, как работать с деревьями решений и нейронными сетями.
  • Познакомитесь с популярными библиотеками и базами данных (Pandas и Scikit-learn).

Преимущества

  • Бесплатно.
  • Дает хорошую базу для новичков и понимание профессии.
  • Длительность курса без ограничений: можно учиться в своем темпе, доступ к курсу по запросу – сразу после регистрации.

Недостатки

  • Недостаточно знаний, чтобы претендовать на вакансию.
  • Нет документа государственного образца.

Вся информация

15. Профессиональная сертификация 'Наука о данных IBM' на Coursera

Длительность: около 11 месяцев;

Формат: онлайн;

Документ об окончании: сертификат.

Программа

  1. Основы науки о данных.
  2. Основные инструменты Дата Сайнс.
  3. Методология.
  4. Python для анализа данных.
  5. Базы данных.
  6. Анализ данных.
  7. Визуализация, Tableau, Power Bi.
  8. Машинное обучение.

Чему научитесь

  • Что такое наука о данных, различные виды деятельности специалиста по данным.
  • Развивать практические навыки с помощью инструментов, языков и библиотек, используемых профессиональными специалистами по данным.
  • Импортировать и очищать наборы данных, анализировать и визуализировать данные.
  • Использовать инструменты: Jupyter, GitHub, R Studio.

Преимущества

  • Бесплатно.
  • Курс создан при поддержке IBM.
  • Дает хорошую базу знаний для начинающего специалиста.

Недостатки

  • Нет помощи с трудоустройством.
  • Нужно знать английский для прохождения курса.

Вся информация

Резюмируя

Профессию data scientist (в других вариациях data engineer или analyst) неоднократно называли самой заманчивой профессией 21-го века. И по последней статистике Linkedin она по-прежнему входит в подборку наиболее востребованных и высокооплачиваемых специальностей в мире. Конечно, у нее есть свои плюсы и минусы, но нельзя отрицать, что это компетенция будущего, которая высоко ценится работодателями. Нейросети, ИИ (artificial intelligence), технологии машинного обучения сегодня используются всеми передовыми компаниями мира – такими как Google, Facebook, YouTube. Средние зарплаты таких специалистов в России достигают 200 тыс. рублей, а опытные senior специалисты (у которых около 5 лет опыта) могут зарабатывать и 500 тысяч в месяц.

Тем, кто хочет вливаться в профессиональное комьюнити, рекомендуем площадку Open Data Science – это сайт самого масштабного международного сообщества. Всем новичкам будет полезно прочесть этот самоучитель. Он поможет разобраться, чем именно занимается data scientist, что должен знать специалист, и где доступно можно получить эти знания. А благодаря проекту Colab вы сможете потренироваться писать код на Пайтон прямо в браузере без дополнительной настройки.


Здесь я рассмотрю ведущие программы Data Science-сертификации, входящие в список, собранный ресурсом Indeed. Из этого списка я выбрал четыре, которые кажутся мне наиболее достойными. Им и посвящён этот материал.

Google Certified Professional Data Engineer


Возможно, эта программа сертификации, которую я рассматриваю первой, кого-то удивит, так как она относится к сфере, отличной от Data Science. Но, несмотря на это, я уверен в том, что навыки и обязанности дата-инженера похожи на те, что характерны для дата-сайентистов. Ещё я думаю, что прохождение подобной сертификации может стать конкурентным преимуществом на рынке труда, так как дата-сайентист, получивший подобный сертификат, сможет эффективно работать не только в сфере науки о данных, но и в сфере инжиниринга данных.

Вот некоторые темы, знание которых проверяется на экзамене:

    Проектирование систем обработки данных.

  • Технологии хранения данных, построение конвейеров данных. Специализированные инструменты — BigQuery, Dataflow, Apache Spark и Cloud Composer. Миграция хранилищ данных.
  • Инструменты наподобие Cloud Bigtable и Cloud SQL, анализ стоимости и производительности различных решений, очистка данных, трансформация и интеграция источников данных.
  • Использование предварительно построенных моделей, вроде Vision API и AutoML Vision, применение DialogFlow. Переобучение моделей с помощью AI Platform Prediction. Использование GPU, особенности задач регрессии и классификации, особенности обучения с учителем и без учителя, способы оценки качества моделей.
  • Безопасность, соответствие требованиям, связанным с шифрованием данных, переносимость приложений, использование Data Loss Prevention API и Cloud Monitoring.

Общие сведения об экзамене:

  • Длительность: 2 часа.
  • Стоимость: $200.
  • Язык: английский или японский.
  • Тип вопросов: вопросы с несколькими вариантами ответа.
  • Способ проведения: онлайн-экзамен или обычный экзамен с контролем хода экзамена.
  • Рекомендации: опыт работы с Google Cloud.

Google Data Machine Learning Engineer


Это — ещё одна программа сертификации, которую тоже нельзя назвать программой, нацеленной исключительно на Data Science. Она, скорее, направлена на достаточно узкую тему, находящуюся в пределах науки о данных. Речь идёт о машинном обучении. Многие дата-сайентисты могут настолько привыкнуть к работе в Jupyter Notebook (ведь именно этому учат на большинстве DS-курсов), что необходимость вывода моделей в продакшн, необходимость их развёртывания на веб-сайте или в мобильной среде может вызвать у них серьёзные сложности. Поэтому тем, кто работает в сфере Data Science, весьма полезно будет ознакомиться и с вопросами практического применения моделей, что расширит их кругозор и сделает их работу эффективнее.

Вот темы, которые поднимаются на экзамене:

    Формулировка задач машинного обучения.

  • Преобразование задач бизнеса в задачи машинного обучения с использованием инструментов наподобие AutoML. Определение типа задачи (например — задача классификации или кластеризации), выявление ключевых метрик качества модели.
  • Масштабирование решений с использованием инструментов наподобие Kubeflow, конструирование признаков, автоматизация, оркестрация, мониторинг.
  • Разведочный анализ данных, визуализация данных и получение статистических сведений о них, очистка и проверка наборов данных, создание учебных наборов данных, работа с отсутствующими значениями, со значениями, значительно отличающимися от других, с утечками данных.
  • Использование различных форматов данных для обучения моделей, в том числе — CSV, JSON, Apache Parquet. Применение баз данных. Знание специфических концепций наподобие настройки гиперпараметров и распределённого обучения моделей.
  • Проектирование обучающих конвейеров, использование платформ наподобие Cloud Compose и Apache Airflow.
  • Стратегии логирования моделей, переобучение моделей, оптимизация производительности моделей, оптимизация конвейеров машинного обучения.

Общие сведения об экзамене:

  • Длительность: 2 часа.
  • Стоимость: $200.
  • Язык: английский.
  • Тип вопросов: вопросы с несколькими вариантами ответа.
  • Способ проведения: онлайн-экзамен или обычный экзамен с контролем хода экзамена.

IBM Data Science Professional Certificate


Это — уже не просто программа сертификации. Тут речь идёт о наборе учебных курсов, на которых можно изучить то, что проверяется во время прохождения испытаний. Эта программа сертификации, в отличие от предыдущих, ориентирована исключительно на саму науку о данных. А это, безусловно, именно та тема, которая нам особенно интересна. Ещё одной ценной особенностью этой программы является тот факт, что она подготовлена IBM, а пройти её можно на платформе Coursera. Обе эти компании известны и имеют хорошую репутацию.

Вот — 10 курсов, которые входят в состав учебной программы:

Общие сведения о программе учебных курсов:

  • Способ проведения курсов: полностью дистанционно.
  • Уровень слушателей: начальный.
  • Расписание занятий: гибкое.
  • Длительность: обычно — 11 месяцев (это долго, но речь идёт не только о сертификации, но и об обучении).
  • Язык: английский — с субтитрами на английском, арабском, французском, португальском (европейский вариант), итальянском, вьетнамском, немецком, русском, испанском, персидском, турецком.

Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate


Как видите, в этом обзоре представлены программы сертификации от ведущих игроков IT-рынка. В их число входит и Microsoft. Если поучиться, поработать, пройти тестирование в любой из подобных компаний — это может пойти на пользу карьере дата-сайентиста. Представленная здесь программа напоминает смесь тех программ, о которых мы говорили выше. Это, с одной стороны, сертификация, но с другой — перед сертификацией тут же можно и подучиться, либо самостоятельно и бесплатно, либо — с инструктором и за деньги.

Вот темы, которые поднимаются на экзамене:

    Управление ресурсами Azure для машинного обучения.

  • Создание рабочей области Azure Machine Learning, управление данными, возможность выполнять вычисления для экспериментов, безопасность, управление доступом, настройка окружения разработки.
  • Создание моделей с помощью визуальных средств, запуск скриптов обучения моделей, создание метрик, работа с моделями.
  • Выбор модели развёртывания, развёртывание моделей как сервисов, управление моделями, создание конвейеров, публикация конвейеров в виде веб-сервисов, применение практик MLOps.
  • Использование средств интерпретации моделей, оценка справедливости моделей, учёт соображений приватности при работе с моделями.

Итоги

В итоге скажу, что если вы сможете пройти все вышеописанные программы сертификации — полагаю, что вы будете более чем готовы к работе дата-сайентиста. Эти сертификации направлены на проверку знаний по популярным платформам и инструментам, а также — на проверку навыков, связанных с практическим использованием моделей. В частности, речь идёт о работе с бизнес-задачами, об анализе данных, о моделировании, о создании и развёртывании моделей. Конечно, если вы попробуете найти работу в компании, проводящей сертификацию, наличие сертификата повысит ваши шансы на успех. Подбирая себе программу сертификации учитывайте то, что те, о которых шла тут речь, я, руководствуясь собственным видением ситуации, выбрал из списка программ с ресурса Indeed. Есть ещё множество подобных программ. Вам, вполне возможно, подойдёт что-то совсем другое.

Как вы посоветовали бы учиться и сертифицироваться тому, кто хочет работать в сфере Data Science?


  • Три специализации на выбор
  • Проекты на основе реальных задач
  • Трудоустройство во время учёбы
  • Преподаватели эксперты из сферы Data Science.

Специалисты по Data Science работают с Big Data, выдвигают гипотезы и проверяют их, помогают бизнесу принимать решения на основе анализа данных.

Они создают модели машинного обучения, тренируют нейросети для работы с текстом, видео или изображениями, строят поисковые и рекомендательные системы, разворачивают и поддерживают инфраструктуру для автоматизации работы с данными.

Кому подойдёт этот курс:

  • Новичкам
    С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Знания закрепите на практике — решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Устроитесь на стажировку по выбранной специальности уже во время обучения.
  • Программистам
    Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
  • Начинающим аналитикам
    Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Кем вы станете после курса?

Вариант 1. Специалист по Machine Learning
Будете анализировать большие объёмы информации, создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. Обучать нейросети, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продолжите профессиональное развитие в сфере обработки естественного языка или Computer Vision.

Вариант 3. Аналитик данных
Будете помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Собирать информацию и анализировать её, находить аномалии в метриках. На основе исследований будете выявлять закономерности, строить гипотезы и проверять их жизнеспособность с помощью моделирования. Научитесь визуализировать результаты работы в виде графиков и диаграмм.

Программа

Вас ждут 15 курсов с различным уровнем сложности, онлайн-лекции и практика.
3 специализации, 3 бонусных курса

Первая ступень

  1. Введение в Data Science
  • Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
  • Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.
  1. Основы статистики и теории вероятностей
  • Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
  1. Основы математики для Data Science
  • Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и вектора. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

Специализации на выбор

  1. Machine Learning
  • Machine Learning. Junior. Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.
  • Machine Learning. Advanced. Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов. Научитесь применять ансамблевые методы, стекинг, бустинг, а также лучшие практики кросс-валидации, мониторинга и пайплайна ML-разработки.
  • Deep Learning. Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, будете обучать модели, строить и тестировать архитектуры, передавать данные в нейросеть и настраивать параметры.
  • Трек 1. NLP. Научитесь применять алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для обработки естественного языка. Узнаете, как анализировать тональность текстов, классифицировать их, распознавать речь.
  • Трек 2. Computer Vision. С помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей будете распознавать объекты, лица и эмоции, классифицировать и сегментировать изображения. Научитесь применять и адаптировать готовые модели CV для своих целей.
  1. Data Engineer
  • Data Engineer. Junior. Будете собирать сложные наборы данных, подготавливать витрины данных, разворачивать DS-проекты с нуля, тестировать код, выстраивать пайплайны для работы с данными и работать в команде.
  • Data Engineer. Advanced. Научитесь пользоваться типовыми средствами мониторинга, настраивать алерты. Будете выбирать архитектуру для хранения данных и работать со сложными типами архитектуры хранилищ. Выстраивать инфраструктуру и пайплайны для обучения ML-моделей.
  1. Data Analyst
  • Data Analyst. Junior. Познакомитесь с базовыми методами анализа на примере анализа продаж. Пройдёте основы маркетинговой, BI и продуктовой аналитики. Прокачаете навыки работы в Excel, Python и Power BI. Будете уметь формулировать и тестировать гипотезы и презентовать результаты заказчику.
  • Трек 1. Product Analytics. Будете обрабатывать данные, исследовать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Полученные результаты помогут решить задачи бизнеса.
  • Трек 2. Marketing Analytics. Узнаете, как настраивать веб- и сквозную аналитику, создавать воронки продаж, анализировать поведение пользователей на сайте.
  • Трек 3. BI Analytics. Научитесь создавать хранилища данных, проектировать базы данных на языке SQL и работать с таблицами на продвинутом уровне. Будете решать бизнес-задачи с помощью аналитики, чистить данные, правильно их хранить и визуализировать.

Дипломные проекты

  1. Machine Learning
  • Соревнование в Kaggle.
  • Командная работа в проекте.
  1. Data Engineer
  • Индивидуальный проект.
  • Хакатон.
  1. Data Analyst
  • Командный проект.
  • Индивидуальное исследование.

Бонусные курсы

  1. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
    Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.
  2. Система контроля версий Git
    Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.
  3. Английский для IT-специалистов
    Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.


Обучение на курсе поможет вам:

  • Перейти в профессию с высоким окладом, которая не устареет через 10 лет
    Положите начало своему развитию в востребованной во всех отраслях бизнеса профессии
  • Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
    Станете востребованным специалистом уже в процессе обучения и не растеряете накопленные знания и навыки
  • Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения сферы Data Science
    Получите знания в концентрированном формате и с обратной связью от экспертов-практиков ведущих компаний.

Чему вы научитесь:

  1. Работать с SQL
    Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
  2. Использовать Python и библиотеки
    Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных
  3. Проверять данные и определять проблемы
    Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
  4. Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
    Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
  5. Применять математику в алгоритмах
    Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
  6. Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком
    Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения.

Программа курса:

1 ступень. Погружение
В первом модуле вы разберётесь, что такое аналитическое мышление, и узнаете, откуда берутся данные. Научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.

  • Аналитическое мышление
    Научитесь думать, как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
  • Основы визуализации данных
    Поймёте, как создавать наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме. Научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.

2 ступень. SQL, Python и Big Data
Вы получите ключевые навыки специалиста в Data Science для старта в профессии и сможете искать стажировку в новой сфере уже после прохождения первой ступени.

  • SQL и получение данных
    В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир неидеален. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.
  • Аналитика больших данных
    Узнаете, как собрать и управлять командой Big Data-проекта. Освоите подход CRISP-DM, определите компетенции и состав команды. Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под Big Data в своей компании. Поймёте, как и по каким правилам хранить данные. Сможете обосновывать влияние на сбор данных, мониторинг и отчётность.
  • Python для анализа данных
    Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовывать это на языке Python.
  • Математика для анализа данных
    Изучите основные операции с векторами, матричными операциями. Рассмотрите генетические алгоритмы, алгоритм дифференциальной эволюции. Узнаете, что такое математическое ожидание, дисперсия и моменты старших порядков. Изучите закон больших чисел.

3 ступень. Машинное обучение, Deep Learning и нейронные сети
Получите расширенные знания в профессии и научитесь работать с нейронным сетями, обучать модели и реализовывать NLP. Начнёте повышать свою квалификацию. После окончания этой ступени сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist и совмещать учёбу с работой.

  • Машинное обучение
    Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и pandas, как сокращать размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF. Научитесь строить деревья решений и модели логистической, линейной и полиномиальной регрессии. Узнаете, как использовать Random Forest в задачах классификации.
  • Рекомендательные системы
    В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.
  • Временные ряды
    Вы изучите элементарные алгоритмы обработки временных рядов, модели ARIMA и GARCH, прогнозирование значений на их основе. Узнаете, что такое марковские случайные процессы и марковские модели для временных рядов.
  • Нейронные сети
    Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования НС в блоках CV и NLP.
  • Компьютерное зрение
    Вы освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов.
  • Обработка естественного языка
    Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.
  • Deep Learning
    Научитесь работать с многомерными свёртками, овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam-Search и Teacher Forcing, сможете реализовывать NLP с нуля. Сможете отличать дескриминатор от генератора и обучать генератор выбирать данные из линейной регрессии. Реализуете сеть генерации покемонов и обучите её.

4 ступень. Soft Skills и управление проектами
Сочетание хард- и софт-скиллов поможет вам быстрее расти по карьерной лестнице и добиваться больших результатов. Пройдя все ступени программы, вы сможете претендовать на должность Middle Data Scientist.

  • Менеджмент data-проектов
    Овладеете методологиями управления Data Science-проектами. Научитесь формулировать идеи и гипотезы, выбирать подходящие методы и алгоритмы, планировать решение задачи.
  • Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект
    Научитесь понимать картину мира окружающих и на основе этого строить коммуникацию. Разберётесь, как управлять своими эмоциями, как реагировать на эмоции окружающих в процессе общения и развивать эмоциональный интеллект. Узнаете, как управлять эмоциями в переговорах. Научитесь заводить полезные связи и деловые знакомства и правильно презентовать себя.
  • Переговоры
    Научитесь грамотно организовывать деловые встречи и эффективно проводить переговоры, добиваясь взаимовыгодных договорённостей.
  • Публичные выступления
    Узнаете, как презентовать идею или отчёт. Научитесь получать удовольствие от выступлений и перестанете их бояться.
  • Финальный хакатон и Kaggle Competitions
    В составе мини-команды за ограниченное время и на основе датасетов крупных игроков рынка вам придётся решать задачи по прогнозированию продаж или оптимизации производства, задействуя все знания и навыки, полученные на курсе.
    Интеграция и использование machine learning решений в бизнесе, как правило, подразумевает командную игру, поэтому хакатон полезен ещё и как тренировка необходимых soft skills.

В рамках дипломного проекта вы сможете построить ML-модель для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов, анализ больших объёмов текста и т. д.

Вашу квалификацию подтвердит диплом о профессиональной переподготовке.

Читайте также: