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
- Основы программирования на Python + Python для анализа данных
- Подгрузка данных
- Разведывательный анализ данных
Семестр 2. Machine Learning & Математика
- Введение в машинное обучение
- Математика и углубленное машинное обучение
- 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
- Всем привет! О чем будет курс?
- Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия
- Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева
- Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем
- Фильтрация данных
- Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем
- Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2
- Практические задания: Pandas
- Секретный гость
- Stepik ML contest — это еще что такое?
- 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
- Основы. Python, БД, предварительная обработка данных, очистка данных, а также развертывательный анализ. Выгрузка из разных источников данных. Визуализация. Проверка статистических гипотез.
- Математика / машинное обучение.
- Специализация на выбор слушателей: ML, NLP, CV.
Чему научитесь
- Использовать Пайтон для работы с алгоритмами.
- Получать и анализировать данные из API / WEB-источников.
- Визуализировать данные (Tableau).
- Делать модели при помощи deep или machine learning для решения конкретных задач.
- Строить ML- или математические модели.
- 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
- Программирование: Линукс и серверы, Python, библиотеки, БД.
- Статистические исследования, сбор данных, матанализ, выборочная статистика, дисперсионный анализ.
- Углубленная математика.
- Machine learning, рекомендательные системы.
- Нейронные сети, PyTorch.
- 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
- Работа с данными: где их искать, и как находить между ними взаимосвязи.
- Python, основы описательной статистики, статистический анализ.
- Feature Engineering, а также предобработка данных.
- Построение моделей (с учителем и без, ансамбли). Подбор метрик, оценка качества модели.
- Машинное зрение, распознавание изображений.
- 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
- Вводный курс: изучение Python, необходимая математическая база, базовый уровень аналитики, ML, основы статистики, теория вероятностей, deep learning.
- Специализация: мидл уровень аналитики/ML.
- 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
- Данные.
- Python.
- Machine Learning – основные модели.
- Нейронные сети, NLP.
- 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
- Python, математика, основные модели машинного обучения.
- Изучение продвинутых моделей ML, выполнение полного пайплайна работ, создание портфолио.
- Интенсив AWS.
Чему научитесь
- Сможете использовать Пайтон для потребностей data science.
- Сможете освежить знания по математике и будете использовать ее для создания моделей.
- Построите основные статистические модели ML.
- 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
- Основы Пайтон и анализа данных.
- Исследовательский и статистический анализ.
- Machine learning.
- Обучение с учителем – supervised (регрессия, кластеризация, классификация), как тестировать гипотезы.
- Математическая база
- Извлечение и основные системы хранения данных.
- Компьютерное зрение.
- 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
- Основы работы с Big Data.
- Введение в статистику.
- Microsoft Excel .
- Анализ и визуализация данных.
- Анализ данных на SQL.
- Программирование R.
- Программирование Python.
- Data Science: Инструменты и технологии.
- 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
- Линейная алгебра.
- Математический анализ.
- Статистические методы и теория вероятностей, основные типы распределений, корреляции.
- 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
- Базовые математические объекты, байесовские методы.
- Функции переменных.
- Векторы, матрицы, градиент.
- Интерполяция, полиномы.
- Функции нескольких переменных.
- 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
- Линейная алгебра
- Матанализ
- 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
- DS – будущее для каждого.
- Базовые навыки.
- 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
- Вводный модуль.
- Решающие деревья.
- Random Forest, нейронные сети.
- 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
- Основы науки о данных.
- Основные инструменты Дата Сайнс.
- Методология.
- Python для анализа данных.
- Базы данных.
- Анализ данных.
- Визуализация, Tableau, Power Bi.
- 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
- 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.
- 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.
- 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
- 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.
- 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.
- 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
- Machine Learning
- Соревнование в Kaggle.
- Командная работа в проекте.
- Data Engineer
- Индивидуальный проект.
- Хакатон.
- Data Analyst
- Командный проект.
- Индивидуальное исследование.
Бонусные курсы
- 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. - Система контроля версий Git
Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git. - 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:
- 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 - Использовать Python и библиотеки
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных - Проверять данные и определять проблемы
Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки - 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 - Применять математику в алгоритмах
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями - 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: