Онлайн школа анализа данных

Обновлено: 04.07.2024

Подборка сайтов с бесплатными уроками по изучению больших данных.

Средняя зарплата дата-аналитика, по данным HeadHunter, — 120 тысяч рублей. В материале выделены основные требования в вакансиях дата-аналитиков и места, где можно получить навыки в этой области бесплатно.

Специалисты по работе с большими данными умеют извлекать полезную информацию из всевозможных источников и анализировать её для принятия бизнес-решений. Как правило, аналитики сталкиваются с разрозненной информацией, поэтому важно уметь извлекать нужные данные.

Сейчас профессия дата-аналитика считается одной из самых привлекательных и перспективных в мире. Чтобы стать хорошим аналитиком, нужно больше разбираться в статистике, чем в программировании. Потому что во время работы приходится строить математические модели, которые опишут проблему и фактические данные.

Дата-аналитик работает со случайными величинами и вероятностными моделями, его задача — найти неожиданные закономерности. Поэтому знание теории вероятностей и математической статистики — одно из главных требований к соискателям.

Также необходимо знать языки программирования R или Python и иметь представление о технологиях обработки больших данных. Этих знаний достаточно, чтобы претендовать на начальную позицию дата-аналитика.

Автор: Codecademy.

Язык: английский.

Уровень: начальный.

Онлайн-платформа Codecademy предлагает интерактивное изучение Python: на одной странице объясняется краткая теоретическая информация и интерпретатор кода. Курс рассчитан на начинающих пользователей и рассказывает о базовых командах языка программирования.

Курс предоставляется условно-бесплатно: получить доступ к контрольным заданиям и работе над проектами можно только по платной подписке. Бесплатные уроки подойдут, чтобы изучить простые конструкции и разобраться в синтаксисе языка.

Автор: Дмитрий Мусин.

Язык: русский.

Уровень: начальный.

Самоучитель Мусина — одна из крупных баз знаний про Python на русском языке. На сайте находится информация о модулях, материалы про анализ данных с помощью библиотеки Pandas, теоретическая информация, примеры задач и полезные ссылки. Также на основе опубликованных статей подготовлен самоучитель в PDF-формате.

Автор: Институт биоинформатики.

Язык: русский.

Уровень: начальный.

На курсе преподаватели знакомят с базовыми понятиями программирования. В качестве домашних заданий предлагается большой объём практических задач — все решения проверяет автоматическая система. При этом преподаватели не дают индивидуальные консультации. В курс также вошли задачи повышенной сложности, которые необязательно решать, чтобы пройти курс.

Автор: Институт биоинформатики.

Язык: русский.

Уровень: средний.

Требования: базовые навыки программирования на Python или других языках программирования.

Студенты курса изучают фундаментальные основы языка: как интерпретатор исполняет код, где он хранит переменные и данные, как определяются собственные типы данных и функции. Курс рассчитан на пользователей, которые знакомы с базовыми навыками программирования.

Проверочные задачи в курсе разделены на два типа: на закрепление материала и поиск способов для применения изученных навыков. Решения проверяются системой.

Автор: Udacity.

Язык: английский.

Уровень: начальный.

Слушатели изучают три базовые темы: использование функций, создание и использование классов. Последний урок посвящён созданию собственных проектов. Обучение строится на работе над мини-проектами и изучении важных концепций. Курс нацелен на тех, кто хочет стать программистом или планирует с ними работать.

Автор: Институт биоинформатики.

Язык: русский.

Уровень: начальный.

В этом курсе преподаватели рассматривают R как язык программирования, а не как инструмент решения конкретных задач. Слушатели изучают основные типы данных и универсальные семантические правила, а также темы, связанные с анализом и обработкой данных.

Автор: Институт биоинформатики.

Язык: русский.

Уровень: средний.

Требования: базовые знания в области статистики.

Преподаватели объясняют основные этапы анализа данных с помощью языка R. Студентам расскажут об основных этапах статистического анализа R, считывании и предварительной обработке данных, применении основных статистических методов и визуализации результатов.

Автор: Microsoft.

Язык: английский.

Уровень: средний.

Требования: курс ориентирован на аналитиков, которым необходимо знание R для работы над статистическими проектами.

Курс разработан Microsoft вместе с Техническим университетом Дании. В курсе рассказывают про основы R, учат читать и записывать данные, работать с ними и получать результаты. Также преподаватели объясняют, как выполнять интеллектуальную аналитику с помощью R и визуализировать данные.

Язык: английский.

Уровень: начальный.

DataCamp предлагает интерактивные курсы изучения R и Python по темам в области науки, статистики и машинного обучения. Проект делает упор на работу с данными. DataCamp сотрудничает с RStudio, Continuum Analytics, Microsoft, привлекает преподавателей из компаний-лидеров Pfizer, Liberty Mutual, H2O, DataRobot и других.

Автор: Институт биоинформатики.

Язык: русский.

Уровень: начальный.

На курсе изучают подходы к описанию данных, полученных в ходе исследований, базовые понятия статистического анализа, интерпретацию и визуализацию полученных данных. Основной акцент делается на математических идеях, интуиции и логике, которые обуславливают методы и расчётные формулы.

Автор: Computer Science Center.

Язык: русский.

Уровень: средний.

Требования: знания в области одного из языков программирования: циклы, массивы, списки, очереди.

Также на курсе рассказывают об особенностях реализации алгоритмов на C++, Java и Python. Большинство алгоритмов, которые рассматриваются на курсе, необходимо запрограммировать в рамках выполнения заданий.

Автор: Udacity.

Язык: английский.

Уровень: начальный.

Слушатели курса познакомятся с основными понятиями, используемыми для описания данных. Преподаватели расскажут о методах исследований, научат вычислять и интерпретировать статистические значения, вычислять простые вероятности. Студенты изучат законы распределения и научатся управлять ими для создания вероятностных прогнозов данных.

Автор: Udacity.

Язык: английский.

Уровень: начальный.

Курс посвящён изучению вывода неочевидных данных. Студенты изучат оценку параметров с использованием выборочной статистики, научатся тестировать гипотезы и доверительные интервалы. Преподаватели объяснят работу t-критерия и дисперсионный анализ, корреляцию и регрессию, а также другие методы проверки статистических гипотез.

Автор: Udacity.

Язык: английский.

Уровень: средний.

Требования: базовые навыки программирования на Python.

Слушатели курса изучат основные понятия науки о данных: управление данными, анализ данных с помощью методов статистики и машинного обучения, передача и визуализация информации, работа с большими данными.

Автор: Высшая школа экономики, Школа анализа данных.

Язык: русский.

Уровень: средний.

Требования: знание основ математики (функции, производные, векторы, матрицы), навыки программирования на Python.

На курсе рассматриваются основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения: классификация, регрессия и кластеризация. Слушатели научатся оценивать качество моделей и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Преподаватели расскажут о современных библиотеках, в которых реализованы изучаемые модели и методы оценки их качества.

Автор: Гарвардский университет.

Язык: английский.

Уровень: начальный.

В курсе изучаются основы визуализации данных и анализа поисковых данных. Слушатели научатся использовать пакет R ggplot2 для создания пользовательских графиков. Также преподаватель расскажет об основных ошибках, которые допускаются при работе с данными.

Автор: Microsoft.

Язык: английский.

Уровень: начальный.

Требования: практические задания основаны на Microsoft Azure и требуют подписки Azure.

Слушатели курса узнают, как использовать машинное обучение для построения прогностических моделей. Преподаватели курса расскажут, какое программное обеспечение необходимо для обработки и анализа естественного языка, изображений и видео. Также студенты научатся создавать интеллектуальных чат-ботов.

Автор: Стэнфордский университет.

Язык: английский.

Уровень: начальный.

Слушатели курса узнают об эффективных методах машинного обучения и получат практические навыки их реализации. Также преподаватели расскажут о лучших практиках Кремниевой долины в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Язык: русский.

Уровень: средний.

Требования: желательно уметь читать и писать код, в курсе используются Java и Python.

Автор: Cloudera.

Язык: английский.

Уровень: средний.

Особые требования: базовые навыки программирования в Python.

Слушатели курса изучат основы работы с Hadoop и узнают, как его использовать для работы с большими данными. Преподаватели расскажут, какие проблемы решает Hadoop, объяснят концепции HDFS и MapReduce. По итогам курса студенты научатся писать программы с использованием MapReduce и получат опыт самостоятельного решения проблем.

Автор: MongoDB.

Язык: английский.

Уровень: средний.

Особые требования: базовые навыки программирования в Python.

Преобразование данных — это процесс очистки данных для облегчения дальнейшей работы с ними. До сих пор некоторые учёные тратят на это большую часть времени. Студенты курса узнают, как собирать и извлекать данные из широко используемых форматов. Слушатели научатся оценивать качество данных и изучат лучшие методы очистки данных с помощью MongoDB — одной из ведущих баз данных NoSQL.

Ресурс поддерживает 425 наборов данных для сообщества по машинному обучению. Сервис предлагает качественные, реальные и понятные наборы данных машинного обучения, которые можно использовать для практического изучения методов машинного обучения.

Платформа предлагает соревнования для исследователей разного уровня подготовки, где они могут опробовать свои модели на серьёзных и актуальных данных. Kaggle предусматривает денежное вознаграждение за лучшее решение.

KDnuggets — один из ведущих сайтов по бизнес-аналитике, большим данным, интеллектуальному анализу, науке о данных и машинному обучению. Авторы проекта собрали на одной странице 78 источников открытых данных для обработки.

Джо Рикер — один из постоянных участников R-сообщества. Он собрал список сайтов, на которых можно найти открытые данные для анализа в системе R.

Big Data и анализ данных – одно из наиболее перспективных карьерных направлений современности и точно – одна из профессий будущего. Такие специалисты востребованы на отечественном, международном рынке, а также имеют хорошие зарплаты даже на начальном этапе карьеры. Если вы видите себя в этой профессии, готовы посвятить себя этой интересной, но непростой работе, вам точно пригодится наша подборка топ курсов в 2021 году.

✅ ТОП-5 Лучших курсов по Анализу данных в 2021 году

1. Аналитик данных с нуля до middle | Нетология ( сайт школы )

Коротко о главном:

Длительность: год;
Формат: видеолекции, воркшопы, вебинары, тестирование;
Документ об окончании: документ о профессиональной подготовке.

Программа

Введение, погружение. Развитие аналитического мышления, базовые знания по визуализации данных, основные метрики, точки роста, гипотезы.
Работа с данными. SQL, получение данных, работа с Big Data.
Автоматизация. Языки R, Python, A/B-тестирование, SeaBorn.
Soft Skills. Ведение переговоров, эмоциональный интеллект, выступления на публике.

Чему научитесь

Использовать в работе SQL, сможете писать запросы, работать с массивами данных без переноса в таблицу, научитесь использовать в работе разные форматы файлов.
Программировать для получения данных из внешних источников, грамотно работать с массивами, искать в цифрах закономерности.
Внедрять data-driven подход.
Эффективно работать с Big Data, используя актуальные инструменты анализа.
Делать понятные, ёмкие графики, диаграммы, другие типы интерактивной визуализации.

Преимущества :

Отзывы 💖

Полная информация 👈

⭐ Больше курсов от Нетологии:

BIG DATA с нуля

2-месячный курс, который поможет получить базовые знания в работе с большими данными и научит их грамотно анализировать, рассчитан на начинающих специалистов без опыта. Студенты узнают, как сформировать команду для Big Data проекта, и как ею грамотно управлять, используя CRISP-DM подход, научатся выстраивать стратегию работы с большими данными, улучшать результаты своей работы.

Преимущества:

Поддержка лекторов, личных наставников.
Практические домашние задания, актуальные материалы.
Документ о повышении квалификации.

Дата-инженер с нуля до middle

Основательный курс на 15 месяцев обучения, который позволит с нуля освоить профессию дата-инженера, получить диплом о профессиональной переподготовке.

Выпускники смогут эффективно автоматизировать работу с большими данными, правильно создавать конвейеры обработки, схемы для хранения данных, настраивать мониторинги. Полученные знания позволят претендовать на вакансии уровня middle, работать инженером данных, MLOps или ETL-экспертом.

Преимущества:

Фундаментальный курс.
Платформа выдает диплом установленного образца.
10 кейсов в портфолио.

Аналитика и аналитическое мышление для начинающих

Базовая программа обучения, продолжительностью в 1,5 месяца, которая даст студентам базу аналитического мышления, поможет определиться, интересно ли вам развиваться в этом направлении. В рамках обучения научитесь работать с Google-таблицами, изучите основы статистики, визуализацию данных, познакомитесь с машинным обучением.

Преимущества:

Обратная связь от экспертов.
Документ об окончании установленного образца.

Старт в аналитике

Базовый курс, продолжительностью в 15 дней. В рамках обучения вы узнаете о том, какими знаниями, навыками, инструментами должен владеть современный аналитик. Познакомитесь с Excel, SQL, Power BI, Google Data Studio, Python.

Преимущества:

Базовое понимание профессии, необходимых навыков.
Доступная цена.

Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science

Бесплатный пошаговый план для тех, кто заинтересовался анализом данных, хочет узнать, как развиваться в профессии. Пользователь сможет получить подробный гид на свою электронную почту после регистрации.

Преимущества:

Путь изучения новой профессии, выстраивания карьеры.
Бесплатно.

Python для анализа данных

Обучение для новичков. На курсе вы узнаете, как при помощи языка Пайтон автоматизировать рутинные задачи, как обрабатывать большие объемы информации, изучите ключевые инструменты машинного обучения, аналитики.

Преимущества:

Практические знания.
Поддержка экспертов.

2. Аналитик Данных | SkillFactory ( сайт школы )

Коротко о главном:

Длительность: 10 месяцев;
Формат: видеоуроки, практические задания;
Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации.

Программа

Тренажер по Google таблицам для анализа данных.
Тренажер по базам данных.
Тренажер по Python.
Статистика для аналитиков.
Отчеты в BI системах.
Выбор специализации: маркетинговая или продуктовая аналитика.

Чему научитесь

С нуля выстраивать сквозную аналитику.
Применять дата-драйвен подход для принятия решений.
Эффективно автоматизировать обработку данных.
Обрабатывать большие массивы при помощи языка Пайтон.
Создавать удобную инфраструктуру для подготовки отчетов специалистов из других отделов компании.
Проектировать, создавать аналитическую архитектуру компании, учитывая специфику бизнеса.
Составляю рекомендации по изменению стратегии, рекламных кампаний на основе анализа данных.
Создавать аналитические дашборды.
Просчитывать эффективность бизнеса.
Выстраивать гипотезы, проверять, отсеивать неработающие, проводить А/В тесты.
Использовать прикладную математику для решения бизнес-задач.

Возможность выбрать специализацию.
Много практических заданий, работа над проектами для портфолио.
Обратная связь от преподавателей, поддержка личного куратора.
Помощь в трудоустройстве: карьерные консультации, помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям.
Удостоверение о повышении квалификации.
Несколько пакетов обучения на выбор – стандартная и расширенная версии.
Рассрочка.

Нет стажировок у работодателя.
Дорого.

Отзывы 💖

Полная информация 👈

⭐ Больше курсов от SkillFactory:

Python для анализа данных

2-месячная программа для аналитиков, маркетологов, менеджеров, которая поможет освоить необходимую базу языка Python, применять его для работы с большими массивами данных. Научитесь работать с библиотеками, парсить данные из интернета, автоматизировать отчеты.

Преимущества:

Практические знания.
Сертификат.
Помощь в трудоустройстве.

Тренажёр Power BI

Курс продолжительностью в 12 недель, который в формате тренажера позволит вам обучиться работе в популярной программе для BI аналитике. Вы изучите основной функционал, возможности, разберете программу на примере реальных кейсов, выполните практические задания для проверки, закрепления знаний.

Преимущества:

Можно учиться в удобное время.
Практические знания.

3. Факультет аналитики Big Data | GeekBrains ( сайт школы )

Коротко о главном:

Длительность: 18 месяцев;
Формат: лекции, вебинары, практические задания;
Документ об окончании: документ о профессиональной переподготовке.

Программа

Подготовительный модуль.
Основы: Python, Linux, MySQL, реляционные базы данных, библиотеки NumPy, Matplotlib, Scikit-learn.
Работа с данными: сбор, обработка, хранение.
Алгоритмы обработки, анализа данных, разработан при поддержке Х5 retail group.
Машинное обучение, рекомендательные системы.
Возможности аналитики Big Data для бизнеса.

Чему научитесь

Владеть методами анализа данных, машинного обучения.
Применять в своей работе прикладную статистику, теорию вероятностей.
Применять современные технологии для обработки больших данных – Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming.
Работать с СУБД, SQL, NoSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch.
Использовать ВI-системы для анализа, формирования отчетов.
Работать с Python, его библиотеками, с Java Script на базовом уровне.
Использовать фреймворк Apache Spark, Python API.
Сможете участвовать в соревнованиях Kaggle.

Преимущества :

Диплом установленного образца.
Рассрочка.
9 работ в портфолио выпускника.
Программа трудоустройства.
Обратная связь по домашним заданиям от экспертов, поддержка личного наставника.
Бонусное изучение английского.

Отзывы 💖

Полная информация 👈

⭐ Больше курсов от GeekBrains:

Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курс

Месячная программа обучения, которая даст возможность улучшить свое программирование на Пайтоне и алгоритмическое мышление. Вы разберетесь с фундаментальными алгоритмами, сможете использовать их для решения реальных задач бизнеса.

Преимущества:

Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn

Курс из 10 уроков, рассчитанный на новичков в науке о данных. Он даст возможность разобраться с основными терминами, понятиями, изучить популярные библиотеки для работы с данными, визуализацией, машинным обучением.

Преимущества:

Подборка курсов от других школ

Python для анализа данных | SkyPro

Прохождение курса займет 2,5 месяца. За это время студенты смогут изучить основы языка Python и его популярные библиотеки, а также визуализацию данных, способы получения данных из различных источников, статистические тесты, прогнозы. Выполнят дипломную работу, которая продемонстрирует реальный уровень знаний.

Преимущества:

Поддержка наставников.
Удобный формат обучения.

Профессия Data Analyst | SkillBox

Фундаментальная программа обучения, рассчитанная на 2 года. После ее прохождения выпускник сможет стать продуктовым, BI-аналитиком или аналитиком-маркетологом.

Вы научитесь правильно вести переговоры с заказчиком, переводить задачи бизнеса в исследования. Также вы сможете грамотно извлекать данные из различных источников, очищать, трансформировать их, находить аномалии. Изучите исследования: когортный анализ, прогнозирование, коэффициенты корреляции, научитесь формулировать гипотезы, проверять их. Кроме того, сможете емко, интересно визуализировать результаты своих исследований, презентовать их для клиентов.

Преимущества:

Лояльная, адекватная оплата с рассрочкой, отсрочкой первого платежа.
Помощь в трудоустройстве.
Поддержка преподавателей, личных кураторов.

Язык R для анализа данных

4-месячный видеокурс, в рамках которого студенты узнают, как обрабатывать большие объемы данных, работать с библиотеками и выстраивать графики, как грамотно автоматизировать рутинные задачи, а также прокачаться в аналитике при помощи языка R.

Преимущества:

Обучение на практике.
Рассрочка.
Пожизненный доступ к материалам.

Профессия: Аналитик (с 0 до PRO) | ProductStar

Годовая программа обучения, подойдет для новичков без предварительного опыта. За это время студенты смогут освоить актуальные инструменты продуктового аналитика: Google Analytics, Python, BI-инструменты, Machine Learning и DataScience.

На курсе изучите множество тем, среди которых: основные метрики, вычислительные функции, формулы, BigQuery, ClickHouse, OWOX BI, vатематическая статистика, базы данных, Python, Pandas, Tableau, линейная регрессия, валидация, Feature Engineering, Feature Selection, бинарная классификация, Tensorflow + Keras, Hadoop, MapReduce, AWS, GCP, Azure, прогностические и предсказательные модели, переобучение.

Преимущества:

Акцент на практике.
Поддержка личного наставника.
Программа трудоустройства.

SQL с 0 для анализа данных | ProductStar

Базовый курс, продолжительностью 2 месяца, рассчитанный на начинающих аналитиков, менеджеров, разработчиков, программистов, бухгалтеров, специалистов по маркетингу, руководителей. Он позволить изучить работу с базами данных, научится обрабатывать большие массивы данных и самостоятельно визуализировать результаты своих исследований.

Преимущества:

Практические знания и опыт.
Цифровой сертификат.

BIG DATA для менеджеров | Product Live

Полугодовая программа обучения для менеджмента, которая поможет изучить основы Big Data и AI, а также научиться грамотно внедрят современные технологии в деятельность компании, понимать, какие проблемы они реально могут решить и какие аспекты деятельности оптимизировать.

Преимущества:

Обучение на практике, разбор кейсов.
Расширение деловых контактов.
Есть корпоративное обучение с оплатой от юрлица.

Как стать специалистом по Data Science | Яндекс Практикум

Основательная программа обучения от топовых специалистов Яндекса, которая позволит за 8 месяцев изучить основной инструментарий и пополнить свое портфолио целым набором достойных кейсов. Вы изучите: Python и его библиотеки, в том числе Scikit-Learn и XGBoost, Jupyter Notebook, SQL.

Преимущества:

Проекты в портфолио.
Есть тестовые модули, которые можно пройти бесплатно.
Обучают топовые эксперты.

Data Science academy | SF Education

7-месячная программа обучения, которая позволит изучить машинное обучение, программирование, работу с данными и математические расчеты. Освоите линейную алгебру, статистику, теорию вероятностей, математический анализ и методы оптимизации.

Преимущества:

Удостоверение о повышении квалификации.
Поддержка личного ментора.
Гибкий формат обучения.

Лучшие бесплатные программы

Специализация Анализ данных | Coursera

Интересная образовательная программа от Новосибирского государственного университета. Подходит для продвинутых слушателей с релевантным опытом, позволит изучить задачи по статистическому анализу данных – взаимосвязям, трендам, классификациям, предсказаниям.

Анализ данных в R | Stepik

Трехнедельная программа, позволяющая разобраться с основными этапами статистического анализа, чтения и предобработки данных, применении статистических методов, вычислений и визуализации, взаимосвязями признаков.

Python для непрограммистов | SkillFactory

Вводный микро-курс в формате игрового тренажера, который позволит вам всего за несколько часов изучить и понять Jupyter Notebook.

BI разработчик. Основы работы в Tableau | Stepik

Базовый курс по популярной программе для создания дашбордов. Пройдете путь от основ до опытного пользователя.

Анализ данных просто и доступно | Stepik

Авторский курс Игоря Клейнера, который ранее работал в Microsoft, Intel, Skype. Полезный курс для тех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или Data Engineer. Охватывает такие темы: ML – машинное обучение, обучение без учителя, кластеризация, нейронные сети и deep learning, многое другое. Будет интересен и взрослой аудитории, и старшеклассникам.

Профессиональная сертификация 'Наука о данных IBM' | Coursera

Англоязычный курс от IBM, который позволит изучить науку о данных, искусственный интеллект и машинное обучение, освоить моделирование. С возможностью цифровой сертификации. Отличный introduction course, дающий хорошую теоретическую и практическую базу. Будет полезно и начинающим специалистам, и предпринимателям, желающим качественно внедрять современные технологии в свой бизнес.

Основы статистики | Stepik

Программа от Института биоинформатики, в рамках которой вас учат методологии и принципам статистического анализа, интерпретации и визуализации результатов. Изучите дисперсионный, регрессионный, кластерный анализ, коэффициенты корреляции и корреляционный анализ. Подготовлен практикующими специалистами, поможет структурировать информацию и потренироваться на решении практических заданий.

Введение в информационный поиск | Coursera

Резюмируя

Наука о данных и data mining – это обширное направление, которое связано с самыми передовыми технологиями. В этой сфере можно хорошо зарабатывать, а освоение профессии не требует обязательного высшего образования. Сегодня не один интернет-ресурс предоставляет образовательные программы, которые позволяют углубленно изучить эту тему, а при должной внимательности вы сможете самостоятельно оценить полезность и актуальность этих курсов, учитывая такие критерии, как помощь в трудоустройстве, соответствие запросам работодателям в вакансиях, серьезный выпускной экзамен и наличие документа государственного образца, лицензии на образовательную деятельность.

Востребованность специалистов, которые владеют набором актуальных компетенций в сфере больших данных, не вызывает сомнений! Такие профессионалы сегодня необходимы во всех сферах – от разработки, науки, технологий до промышленности, медицины, банковской, финансовой сферы, агентств рекламы и соцсетей.

Если вы хотите повысить свои профессиональные знания, попасть в категорию самых высокооплачиваемых специалистов на Linkedin и получить достойный оффер от работодателя, советуем не откладывать свое образование на потом.

В своем топе мы собрали разносторонние курсы, изучив которые, вам не нужно будет разбираться самому во всех тонкостях этой профессии. Опытные преподаватели помогут вам пройти этот путь, дадут основные теоретические блоки и практический опыт.

Надеемся, наша выборка онлайн курсов позволила вам подобрать для себя оптимальную программу обучения, сделать первый шаг на пути к желаемой профессии. Выбирайте образование обдуманно!

Привет, читатель! Меня зовут Артём Сайгин, я веду проект Growth lab, в котором рассказываю о digital-маркетинге и росте IT-продуктов.

Делал подборку изначально для себя, чтобы структурировать и упорядочить свои знания, но решил, что подборка будет полезна кому-то ещё.

Курсы упорядочены по степени необходимости, начиная с базовых знаний, без которых будет тяжело даваться дальнейшее изучение (линейная алгебра, статистика, базовое знание python и т.д.), переходя к более сложным. Старался избавиться от избыточности, оставляя только самые ценные, на мой взгляд, курсы. Эти бесплатные курсы легко заменят вам платные.

Структура курсов:

Линейная алгебра и дискретная математика.

Статистика и теория вероятностей.

Алгоритмы и структуры данных.

Нейронные сети и Deep learning.

Дисклеймер: Необязательно проходить всё, что я указал ниже, достаточно начать изучение темы. и далее вы поймёте, куда двигаться дальше.

Школа анализа данных – двухгодичная программа обучения от Яндекса. Основной упор в ней делается на данные и методы работы с ними. В небольшом обзоре мы разберём плюсы и минусы учёбы в ШАД.

Как поступить?

Итак, ШАД – полноценное обучение на протяжении двух лет, с нагрузкой по 30 часов в неделю. Обучение бесплатное, но сначала требуется пройти онлайн-тестирование, затем экзамен и собеседование в филиалах ШАД.

Как и в университете, здесь есть возможность платного поступления, но для этого нужно хорошо показать себя на собеседовании. Стоит учёба 150 000 рублей в семестр. Если закончить семестр на хорошо и отлично, цена уменьшится наполовину. А если два раза подряд закончить хорошистом или отличником, обучение станет бесплатным.

Онлайн-тестирование – обычное заполнение анкеты с тестовыми вариантами задач. После него есть два варианта: для москвичей следует прибыть в отделение ШАД и сдать экзамен по математике, алгоритмам, а затем по программированию и основам анализа данных. Заочники или учащиеся в региональных отделениях сдают онлайн-экзамен.

В конце пройдёт собеседование – очный экзамен по тому же программированию, математике и алгоритмам.

Все задачи выбираются в рамках общей программы (в документе даже указаны все необходимые книги для подготовки). Кстати, у нас есть статья, полностью посвящённая подготовке к поступлению в ШАД.

В 2020 году появился вариант поступления для тех, кто уже давно в программировании. В этом случае потребуется вместо математики продемонстрировать умение программировать, а также участие в проектах, различных статьях и прочем.

Кому это нужно?

Во-первых, выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке. Во-вторых, любовь к Data Science и желание глубоко-глубоко нырнуть в эту отрасль. При этом, если вас интересует чистая научная теория, то место найдётся – регулярные семинары и различные исследовательские проекты.

В целом, целевую аудиторию можно описать так: хочется попасть в сферу Data Science, сделать это максимально эффективно и интересно. К тому же, обучение проходит по вечерам.

ШАД: Плюсы обучения

ШАД: Минусы обучения

Вечерняя программа. Если ваша жизнь уже загружена, то добавлять к ней вечерние курсы – стрелять себе в ногу. При этом, обучение действительно интенсивное и требует внимательности.
Серьёзная нагрузка. Так как здесь учат анализировать, то мозги будут работать на полную катушку. А то потребуется их перегружать их. Следует заранее прокачать выносливость и… умение отдыхать.

Читайте также: