Курсы по data science

Почему стоит выбирать курсы на tutortop?

Лучшие школы по Data Science 2025

Рейтинг лучших курсов Data Science 2025

ТОП-10 лучших онлайн-курсов по Data Science

Курс «Профессия: Data Scientist с гарантией трудоустройства» от ProductStar

Курс «Профессия: Data Scientist с гарантией трудоустройства» от ProductStar включает в себя все необходимые знания и навыки, чтобы стать Data Scientist'ом и начать работать в одной из самых востребованных сфер на рынке труда.

Что вас ждет на курсе:

- освоение Python и инструментов машинного обучения для обработки и анализа данных.

- изучение методов статистики и анализа данных для построения предсказательных моделей.

- знакомство с алгоритмами и библиотеками для работы с большими данными.

- разработка реальных проектов, которые будут включены в ваше портфолио.

- помощь в трудоустройстве и гарантированное трудоустройство при успешном завершении курса.

Курс «Data Scientist с нуля до PRO» от SkillFactory

Курс «Data Scientist с нуля до PRO» от SkillFactory — это уникальная образовательная программа, созданная для тех, кто хочет стать высококлассным специалистом в области Data Science. Курс охватывает весь спектр знаний и навыков, необходимых для эффективной работы с данными и разработки предсказательных моделей с использованием машинного обучения.

Этот курс идеален для начинающих, кто хочет научиться работать с большими данными и алгоритмами машинного обучения с нуля, а также для специалистов, стремящихся стать профессионалами в сфере Data Science.

Курс «Data Scientist» от Eduson Academy

Курс «Data Scientist» от Eduson Academy — это глубокая образовательная программа для тех, кто хочет стать профессионалом в области анализа данных и машинного обучения. Во время обучения вы научитесь работать с данными и использовать передовые инструменты и методы для извлечения инсайтов из больших данных.

Вы изучите основы Python и библиотеки для анализа данных, такие как Pandas, Numpy и Matplotlib; методы машинного обучения и глубокого обучения, включая создание предсказательных моделей и их оптимизацию; обработку и анализ текстовых данных, методы классификации и регрессии.

Курс «Специалист по Data Science расширенный» от Яндекс Практикум

Курс «Специалист по Data Science. Расширенный» от Яндекс Практикума — это углубленная программа по Data Science, которая подходит для тех, кто уже знаком с основами Data Science, но стремится развить свои навыки и освоить более сложные методы и инструменты.

Программа курса включает:

- глубокое машинное обучение и нейронные сети, включая работу с фреймворками TensorFlow и Keras;

- обработку больших данных с использованием Apache Spark, а также работу с big data в реальных проектах;

- разработку моделей прогнозирования и их оптимизацию, включая использование регрессии, кластеризации и методов глубокого обучения;

- задачи по обработке изображений, обработке текстов и обработке звука с использованием NLP и компьютерного зрения;

- работу с реальными кейсами и проектами, которые помогут создать портфолио, необходимое для трудоустройства.

Курс «Data Science с нуля» от Merion Academy

Если вы хотите стать специалистом в анализе данных, машинном обучении и искусственном интеллекте, то курс «Data Science с нуля» от Merion Academy идеально подойдет для начала.

На курсе вы изучите основы Python (изучение программирования, библиотек для анализа данных, таких как Pandas, Numpy и Matplotlib), разберете ключевые концепции машинного обучения, научитесь обработке и анализу данных.

Курс «Профессия Data Scientist» от SkillFactory

Курс «Профессия Data Scientist» от SkillFactory подходит как для новичков, так и для тех, кто уже имеет базовые знания в программировании и аналитике, но хочет углубить свои навыки и стать экспертом в области Data Science.

Этот курс дает глубокие знания и навыки, которые помогут вам стать востребованным специалистом в одной из самых быстроразвивающихся областей. Вы получите все инструменты для успешного старта карьеры в мире данных.

Курс «Data Scientist: расширенный курс» от Нетология

На курсе «Data Scientist: расширенный курс» от Нетология вас ждет:

- программирование на Python и работа с основными библиотеками для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn);

- изучение методов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация, а также глубокое обучение и нейронные сети с использованием фреймворков, как TensorFlow и Keras;

- применение методов обработки и анализа больших данных с использованием технологий, таких как Spark и Hadoop;

- освоение моделей прогнозирования, создание моделей для анализа и предсказания на основе реальных бизнес-данных.

Курс «Профессия Data Scientist» от Бруноям

На курсе «Профессия Data Scientist» от Бруноям вы изучите Python, линейную алгебру, математическую статистику, работу с базой данных, машинное обучение и нейронные сети.

Это интенсивный курс, который включает в себя не только теоретические материалы, но и практическую работу на реальных проектах. Кроме того, курс дает возможность гарантированного трудоустройства, а также предоставляет поддержку в подготовке к собеседованиям и составлении резюме.

Курс «Профессия Data Scientist» от Skillbox

Курс «Профессия Data Scientist» от Skillbox предлагает комплексное обучение для начинающих специалистов, которые хотят стать экспертами в области обработки и анализа данных. Программа охватывает основы Python, математическое моделирование, машинное обучение и анализ больших данных, включая работу с популярными библиотеками, такими как Pandas и TensorFlow.

Курс «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикум

В рамках программы «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикум студенты осваивают Python, статистику, алгоритмы машинного обучения и работу с большими данными. Курс включает реальные проекты, которые помогут применить теоретические знания на практике, и разработан так, чтобы дать четкое понимание процессов, которые происходят в Data Science. Обучение включает также менторскую поддержку и помощь в трудоустройстве. Этот курс идеально подходит для новичков и тех, кто хочет перейти в сферу Data Science.

Видеообзоры курсов по аналитике

Что такое Data Science?

Data Science - это наука, занимающаяся вопросами анализа данных, их обработки и представления. Она объединяет методы, инструменты и техники из разных областей, например, статистики, машинного обучения, информатики и других сфер, а также включает работу с БД и анализ больших объемов данных. Эта область стала независимой в 2010-х, и это привело к появлению термина - дата сайнтист (“ученый данных”).

Чем занимается Data Scientist?

Data Scientist - это человек, работающий в междисциплинарной области. Он извлекает смыслы из больших объемов данных, а также прогнозирует и принимает решения на их основе. Рабочая деятельность эксперта тесно взаимосвязана с анализом информации, сферой программирования, разработки и нередко маркетингом. Поскольку анализ применяется в разных областях, дата сайентист должен знать особенности той сферы, с которой начал работать. В его обязанности входит:

Взаимодействие с клиентом. Для начала специалист определяет бизнес-задачи клиента, на основе которых он сможет собрать, очистить и проанализировать данные, а также сделать выводы и сформировать финальные решения.

Сбор и анализ данных. Дата сайентист составляет информацию о целевой аудитории и конкурентах клиента. Затем происходит обработка части информации вручную, остаток обрабатывается при помощи автоматизированных инструментов.

Создание моделей. Специалист создает модели машинного обучения, которые потом будут оказывать помощь процессу анализа собранных данных и ускорять его.

Обучение моделей. Дата сайентист подготавливает модель, настраивает разные метрики и показатели, чтобы в итоге результат анализа был правильным и объективным.

Тест моделей. Специалист убеждается, что модель, которую он создал, выполняет свои функции исправно и ее можно без проблем использовать в дальнейшем. Именно поэтому проводится тестирование и мониторинг ее работы, а также обновление в случае необходимости.

Какие навыки необходимы Data Scientist

Hard skills дата сайнтиста:

• Математический анализ.
• Языки программирования Python и SQL.
• Алгоритмы обработки.

Soft skills дата сайнтиста:

• Навыки взаимодействия с командой, выполнение совместных задач.
• Терпеливость./li>
• Аналитический и математический склад ума.

Чему учат на онхайн курсах дата сайнс?

Обучение data science с нуля позволит вам освоить следующие навыки:

• Взаимодействие с базами данных, например, SQL.
• Работа с большими данными, их монетизация.
• Использование Python для анализа данных.
• Применение в своей деятельности регрессионного анализа.
• Оптимизация проверки данных на валидность, полноту и другие показатели.
• Создание и обучение нейронных сетей.
• Применение техник машинного зрения.
• Изучение теории и практики работы с системами обработки данных.
• Работа с командами и управление проектами.
• Изучение и использование различных инструментов, таких как pandas, numpy, kaggle и других.
• Работа с нейросетями и машинным зрением.
• Изучение и применение алгебры и линейной регрессии в своей работе.

Сколько учиться на Data Science

Обучение Data Science может занять разное время в зависимости от вашего начального уровня знаний и того, сколько времени вы готовы уделять учебе. Например, полноценная программа обучения в онлайн-школе может длиться от 12 до 20 месяцев. Однако, если вы уже имеете базовые знания в области программирования и математики, то сможете освоить основы Data Science за несколько месяцев самостоятельного изучения.

Сколько зарабатывает Data Scientist

Зарплата Data Scientist варьируется в зависимости от опыта работы, уровня образования и компании, в которой вы работаете. В среднем, джуниоры могут зарабатывать от 40 до 70 тысяч ₽, специалисты среднего уровня - от 70 до 100 тысяч ₽, а сеньоры - от 100 тысяч ₽ и выше.

Перспективы карьерного роста

Data Science - область с большими перспективами профессионального развития. Специалисты в этой сфере востребованы во многих отраслях: от банков и транспортных компаний до IT-компаний и медицины. С увеличением опыта и навыков, вы не только повысите свою заработную плату, но и сможете заниматься более сложными и интересными проектами, возглавлять команды и вносить значительный вклад в развитие компании.