Курсы по data science
Эксперты tutortop составили рейтинг ТОП-34 курса обучения Data Science.
Эксперты tutortop составили рейтинг ТОП-34 курса обучения Data Science.

- Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
- Применение SQL для управления и обработки данных.
- Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
- Визуализация данных и представление результатов анализа.
- Уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных.
- Опыт работы с SQL для управления базами данных.
- Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения.
- Навыки визуализации данных и представления аналитических результатов.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в поиске работы до 7 месяцев после выпуска.

- Построение хранилищ данных с использованием dbt (Data Build Tool).
- DataOps-практики и автоматизация процессов обработки данных.
- Интеграция dbt с инструментами оркестрации, такими как Dagster и Airflow.
- Практическая реализация ETL-процессов и аналитических задач.
- Владение инструментом dbt для трансформации данных.
- Опыт построения и оптимизации хранилищ данных.
- Навыки автоматизации ETL-процессов.
- Знание SQL и Jinja для обработки данных.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.

- Изучение SQL и баз данных.
- Визуализация данных с использованием Metabase.
- Основы Python для анализа данных.
- Работа с системами контроля версий Git/Github.
- Уверенное владение SQL и базами данных.
- Навыки визуализации данных в Metabase.
- Базовые знания Python для анализа данных.
- Опыт работы с Git/Github.
Документ по завершении обучения:
Диплом об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

- Введение в программирование на Python.
- Изучение базовых конструкций языка: переменные, циклы, условия.
- Работа с функциями и модулями.
- Практические задания для закрепления материала.
- Понимание базовых концепций Data Science.
- Навыки предварительной обработки данных.
- Знание основных инструментов анализа данных.
- Начальные знания в области машинного обучения.
Документ по завершении обучения
Сертификат об окончании курса

- Изучение Python и аналитических библиотек.
- Освоение SQL и математических основ анализа данных.
- Машинное обучение и основы нейросетей.
- Работа с большими данными и нейросетями.
- Уверенное владение Python и аналитическими библиотеками.
- Знание SQL и математических методов анализа данных.
- Опыт разработки моделей машинного обучения и работы с нейросетями.
- Способность обрабатывать и анализировать большие данные.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется программа трудоустройства.

- Программирование на Python.
- Работа с базами данных и SQL.
- Машинное обучение и алгоритмы.
- Анализ и визуализация данных.
- Уверенное владение Python.
- Создание и управление базами данных с использованием SQL.
- Разработка моделей машинного обучения.
- Анализ и визуализация данных.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.

- Основы программирования на Python.
- Анализ данных и статистика.
- Машинное обучение и нейронные сети.
- Работа с большими данными и их визуализация.
- Базовые навыки программирования на Python.
- Понимание методов анализа данных и статистики.
- Знание алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей.
- Умение визуализировать и интерпретировать большие данные.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

- Принятие решений на основе данных.
- Инструменты аналитики и визуализации.
- Автоматизация бизнес-процессов с использованием данных.
- Разработка и внедрение data-driven стратегий.
- Принятие обоснованных решений на основе данных.
- Использование аналитических инструментов.
- Автоматизация процессов с помощью данных.
- Разработка data-driven стратегий.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.

- Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
- Применение SQL для управления и обработки данных.
- Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
- Визуализация данных и представление результатов анализа.
- Уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных.
- Опыт работы с SQL для управления базами данных.
- Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения.
- Навыки визуализации данных и представления аналитических результатов.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в поиске работы до 7 месяцев после выпуска.


- Использование библиотек Numpy и Pandas для обработки данных.
- Визуализация данных с помощью Matplotlib.
- Работа с базами данных, включая SQL и PostgreSQL.
- Основы машинного обучения и аналитики данных.
- Умение обрабатывать и анализировать данные с использованием Numpy и Pandas.
- Навыки визуализации данных с помощью Matplotlib.
- Опыт работы с базами данных и написания SQL-запросов.
- Базовые знания в области машинного обучения.

- Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
- Применение SQL для управления и обработки данных.
- Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
- Визуализация данных и представление результатов анализа.
- Уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных.
- Опыт работы с SQL для управления базами данных.
- Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения.
- Навыки визуализации данных и представления аналитических результатов.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в поиске работы до 7 месяцев после выпуска.

- Изучение языка Python и аналитических библиотек.
- Освоение SQL и математических основ для анализа данных.
- Машинное обучение и основы нейросетей.
- Работа с большими данными и нейросетями.
- Уверенное владение Python и аналитическими библиотеками.
- Знание SQL и математических методов анализа данных.
- Опыт разработки моделей машинного обучения и работы с нейросетями.
- Способность обрабатывать и анализировать большие данные.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Предоставляется программа трудоустройства.

- Аналитика: понимание метрик, данных и их взаимосвязей; формулирование и проверка продуктовых гипотез; эффективное взаимодействие с аналитиками.
- Data Science: основы машинного обучения; формулирование и приоритизация задач; оценка финансового эффекта; сбор, разметка и анализ данных.
- Умение принимать обоснованные решения, опираясь на данные.
- Навыки взаимодействия с аналитическими и Data Science командами.
- Способность формулировать и проверять продуктовые гипотезы.
- Понимание основ машинного обучения и их применения в бизнесе.

- Введение в язык программирования Python и его применение в анализе данных.
- Основы работы с библиотеками для обработки и визуализации данных.
- Практические примеры использования Python в задачах Data Science.
- Базовые знания Python, применимые в анализе данных.
- Умение использовать библиотеки для обработки и визуализации данных.
- Понимание основных концепций Data Science и их реализация с помощью Python.


- Введение в аналитику данных.
- Основы работы с данными.
- Инструменты анализа и визуализации.
- Понимание основ аналитики данных.
- Базовые навыки работы с аналитическими инструментами.
- Способность визуализировать данные.


- Пошаговый план вхождения в сферу анализа данных.
- Описание необходимых навыков и компетенций для аналитика данных.
- Рекомендации по составлению резюме и поиску работы в Data Science.
- Понимание структуры и требований профессии аналитика данных.
- Знание ключевых навыков и инструментов, необходимых для работы в Data Science.
- Умение составлять эффективное резюме и планировать карьерное развитие в сфере анализа данных.

- Обзор популярных профессий в интернет-маркетинге, программировании, аналитике, дизайне, бизнесе и управлении, онлайн-образовании.
- Разбор обязанностей специалистов в каждой из сфер.
- Рекомендации по выбору подходящей профессии и построению карьерного пути.
- Понимание современных IT-профессий и их особенностей.
- Способность оценивать свои интересы и навыки для выбора карьерного направления.
- Знание требований и перспектив различных digital-специальностей.

- Обзор профессий в сфере аналитики и Data Science.
- Необходимые навыки и инструменты для старта карьеры в данных областях.
- Рекомендации по выбору направления и построению карьерного пути.
- Понимание различных направлений в аналитике и Data Science.
- Знание базовых требований и навыков, необходимых для начала карьеры в этих сферах.
- Способность планировать и строить свой профессиональный путь в области анализа данных.

- Практические задания для различных IT-направлений.
- Реальные кейсы для начинающих специалистов.
- Возможность попробовать себя в разных ролях: разработчик, аналитик, дизайнер и другие.
- Базовое знакомство с различными IT-направлениями.
- Выполнение практических задач в выбранных областях.
- Понимание требований и обязанностей различных IT-специалистов.

- Обзор актуальных направлений в аналитике: BI-аналитик, аналитик данных, системный аналитик, маркетинговый аналитик, дата-инженер, Data Scientist.
- Необходимые навыки и инструменты для каждой профессии.
- Практические задания для ознакомления с каждой специальностью.
- Понимание различных направлений в аналитике и требований к ним.
- Базовые навыки работы с данными и аналитическими инструментами.
- Способность определить наиболее подходящую специализацию в аналитике.
Документ по завершении обучения:
Сертификат о прохождении программы.

- Изучение Python и его библиотек для анализа данных.
- Освоение SQL и работы с базами данных.
- Математические основы: статистика, теория вероятностей.
- Машинное обучение и нейронные сети.
- Уверенное владение Python и SQL.
- Понимание математических методов анализа данных.
- Опыт разработки и внедрения моделей машинного обучения.
- Навыки работы с большими данными и их обработкой.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Гарантируется трудоустройство или возврат денег; условия закреплены в оферте. Предоставляются стажировки в компаниях-партнерах.

- Извлечение данных из файлов, API и баз данных.
- Работа с большими данными (Big Data).
- Разведывательный анализ данных.
- Формулирование и проверка гипотез.
- Умение извлекать данные из различных источников.
- Навыки работы с большими объемами данных.
- Проведение разведывательного анализа данных.
- Формулирование и проверка аналитических гипотез.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.

- Основы программирования на Python.
- Математический анализ и статистика.
- Машинное обучение и нейронные сети.
- Работа с большими данными и их визуализация.
- Программирование на Python.
- Применение математического анализа и статистики в анализе данных.
- Разработка моделей машинного обучения и нейронных сетей.
- Обработка и визуализация больших данных.
Документ по завершении обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Программа трудоустройства:
Содействие в трудоустройстве.

- Сбор и обработка данных.
- Анализ и оценка данных.
- Программирование и прогнозирование.
- Визуализация и презентация данных.
- Извлечение данных из различных источников.
- Очистка и подготовка данных.
- Построение моделей машинного обучения.
- Визуализация результатов анализа.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Помощь в трудоустройстве; при отсутствии результата возможен возврат средств за обучение.

- Введение в Data Science: Основы науки о данных, ключевые концепции и инструменты.
- Математические основы: Статистика, теория вероятностей и другие математические методы, необходимые для анализа данных.
- Программирование на Python: Изучение языка Python и его библиотек, применяемых в Data Science.
- Машинное обучение и искусственный интеллект: Разработка и обучение моделей машинного обучения, включая нейронные сети.
- Уверенное владение Python и его специализированными библиотеками для анализа данных.
- Знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных.
- Понимание математических и статистических методов анализа данных.
- Навыки разработки и обучения моделей машинного обучения и нейронных сетей.
Документ по завершении обучения:
Сертификат, подтверждающий успешное освоение программы.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

- Основы программирования на Python.
- Введение в анализ данных и статистику.
- Базовые концепции машинного обучения.
- Работа с библиотеками для анализа данных.
- Базовые навыки программирования на Python.
- Понимание основ анализа данных и статистики.
- Знание базовых алгоритмов машинного обучения.
- Опыт работы с библиотеками для анализа данных.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.

- Основы Python и анализа данных.
- Машинное обучение и нейронные сети.
- Работа с большими данными и SQL.
- Визуализация данных и презентация результатов.
- Программирование на Python.
- Построение моделей машинного обучения.
- Анализ и обработка больших данных.
- Работа с базами данных (SQL).
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

- Базовые математические объекты и функции.
- Методы математической статистики и теории вероятностей.
- Математические основы машинного обучения.
- Применение Python для решения математических задач.
- Понимание математических терминов и концепций.
- Работа с формулами и функциями для решения практических задач.
- Применение методов статистики и теории вероятностей в анализе данных.
- Использование Python для автоматизации математических расчетов.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.

- Основы программирования на Python.
- Введение в машинное обучение и его ключевые инструменты.
- Работа с рекомендательными системами.
- Использование Hadoop и подхода MapReduce.
- Базовые навыки программирования на Python.
- Понимание принципов машинного обучения и умение применять их на практике.
- Опыт работы с рекомендательными системами.
- Знание основ работы с Hadoop и MapReduce.
Документ по завершении обучения:
Сертификат об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Оцените подборку курсов
Вы оценили подборку курсов

