Рейтинг лучших курсов по Data Science на 2023 год

Данный материал не является рекламой, носит информационный характер и отражает оценочное мнение автора. Все позиции рейтинга подобраны, исходя из разработанных критериев отбора. Перед совершением покупки необходима консультация специалиста.

Если вы задумываетесь приобрести профессию Data Scientist, значит, вы решили стать человеком, формирующим будущее. Освоив данное направление, Вы сможете строить сложные математические модели для любой отрасли человеческой деятельности. Вы поможете бизнесу решать конкретные задачи. Вы улучшите качество жизни.

Что такое Data Science

Термин «data science» был введен в оборот после опубликования работ Петера Нуара, где впервые наука о данных была определена, как самостоятельная дисциплина. Data Science как наука, анализирует большие объемы данных, обрабатывает предоставленные данные с помощью машин, выдает результаты, для практического применения. В качестве научного аппарата применяется линейная алгебра, математическая статистика и др. разделы математики. Это нужно, чтобы сформулировать задачу на математическом языке. Данные обрабатывается при помощи нейросетей и аналитических алгоритмов. Обнаруженные закономерности используются для решения конкретной задачи.
Data Science применяется во многих отраслях экономики.

Медицина. Ускоряет процесс постановки диагноза, прогнозирует вероятность заболевания, формирует мероприятия по сохранению здоровья.

Логистика. Помогает выстраивать маршруты, позволяющие рационально использовать имеющиеся ресурсы.

Страхование. Анализирует вероятность наступления страхового случая, для формирования тарифов.

Любой пользователь Интернет встречается с результатами работы дата-сайентистов, при выборе фильмов или музыки, на разных сервисах.

Что должен знать специалист по Data Science

Специалист по Data Science, прежде всего, программист. То есть человек, который разрабатывает программное обеспечение. Но дата-сайентист еще должен уметь собирать данные, устанавливать закономерности, проверять конкретные теории. Конечная задача — умение сделать и представить четкие практические выводы.

Набор знаний для дата-сайентиста следующий:

 Математические знания:
Необходимо знать, математический анализ, математическую статистику, линейную алгебру. Понимать, что такое теория вероятности.

Программирование:
Умение писать код. Требуется знание основных языков программирования. Python, SQL, язык R — обязательный минимум.

 Машинное обучение
Форма искусственного интеллекта, когда при помощи математических моделей данных компьютер может сам обучаться. Необходимо понимать, что такое Deep Learning и нейронные сети.

Для того чтобы стать специалистом по Data Science, можно использовать два подхода. Первый заключается в том, чтобы самостоятельно, по собственной программе, освоить материал, который позволит понимать технологию работы. Второй вариант — купить готовый онлайн курс у школ, специализирующихся на обучении по этой специальности.

Самостоятельное изучение курсов по Data Science

Платформа Stepik

Для того чтобы начать осваивать профессию дата-сайентиста, можно обратиться к курсам, размещенных на платформе Stepik. Платформе девять лет. Здесь можно найти обучающие курсы педагогов российских высших учебных заведений и высококлассных практикующих специалистов. Курсы могут быть платными и бесплатными. Есть курсы для начинающих и уже состоявшихся специалистов.

Рекомендованные курсы по программированию, для начинающих:

1. «Программирование на Python» курс Bioinformatics Institute.
2. «Интерактивный тренажер по SQL» от ДВФУ.
3. «Анализ данных в R» курс Bioinformatics Institute.

Рекомендованные курсы по математике:

1. «Линейная алгебра» курс CS центр.
2. «Введение в математический анализ» курс CS центр
3. «Ликбез по дискретной математике» курс CS центр.

Рекомендованные курсы по машинному обучению:

1. «Введение в Data Science и машинное обучение» курс Bioinformatics Institute

Достоинства:

Много качественных образовательных курсов;

Есть возможность заниматься бесплатно;

Понятный интерфейс.

Недостатки:

Есть курсы низкого качества, размещенные студентами.

Платформа Coursera (Курсера)

Американская образовательная платформа. У платформы нет собственных программ. Программы предоставляются высшими учебными заведениями, университетами, в том числе и российскими. Курсы могут быть платными и бесплатными. Платформа заявляет о необходимости оплаты только для получения сертификата. Есть определенные правила. Например, необходимо давать оценку работ других студентов. За невыполнение начисляются штрафы.

Рекомендованные бесплатные курсы для начинающих специалистов по Data Science.

1. «Введение в машинное обучение» курс НИУ ВШЭ (Воронцов К.В).
2. «Линейная алгебра и аналитическая геометрия» курс СПбПУ.
3. «Теория графов» курс Андрея Райгородского.

Достоинства:

Есть возможность обучаться у профессионалов со всего мира;

Удобный интерфейс;

Есть пробный период.

Недостатки:

Отсутствие техподдержки;

Нет перевода на русский язык иностранных курсов;

Долго ждать оценки;

Могут без предупреждения списать деньги, после окончания бесплатного периода.

Курсы по Data Science в онлайн школах

ProductStar

Работа на рынке образовательных услуг десять лет. Собственные разработанные курсы. Уроки ведут специалисты по Data Science имеющие опыт работы, по специальности в Точка банк, Яндекс, OWOX и других компаниях. Обучение проводится на основании государственной образовательной лицензии №Л035-01271-78/0017682. По окончании, вместе с дипломным проектом выдается сертификат об успешном прохождении курса. Компания заявляет о гарантиях трудоустройства. Работает карьерный центр ProductStar. Партнерами компании являются 200 компаний, работающих в сфере IT. В процессе учебы организованы стажировки. Студенты закрепляют полученные знания. Выполнение конкретных работ оплачивается.

Процесс обучения разбит на четыре этапа:

Изучение темы. Проводится специалистами в формате видеоурока.

Выполнение домашнего задания. Время и сроки прохождения выбирают сами студенты.

Сопровождение ментором. На протяжении всего курса со студентом работает наставник. Помогает освоить материал и пройти испытательный срок.

Защита проекта. Проект становится частью портфолио и имеет значение при трудоустройстве.

Для учебы предоставляется платформа ProductStar. Обучающая платформа постоянно совершенствуется, на основе пожеланий студентов и преподавателей.

Экран спокойный, не бьёт в глаза. Формат структурирован. Есть кнопка «продолжить обучение». Можно продолжать учебу с того места, где была остановка.

Если в течение 20 дней студент понимает, что этот курс ему не подходит, ProductStar возвращает оплату.

После прохождения курса «Data Scientist» вы получаете следующий результат:

Научитесь использовать сложную математику для работы с нейронными сетями, моделями данных и машинным обучением.

При помощи библиотеки анализа данных сможете автоматизировать работу с большими массивами, извлекать данные, подтверждать выводы.

Строить ML-модели на основе подготовленных данных. Выявлять скрытые недочеты, строить рекомендательную систему и нейросеть.

При помощи SQL сможете писать запросы, извлекать и обрабатывать информацию, работать с базами данных.

Овладеете следующими навыками:

Декомпозиция метрик;

Визуализация данных;

Обработка языка (NLP);

Обработка картинок Machine Learning.

Курс подходит тем, кто хочет перейти в Data Science и не имеет специальных навыков. Программа постепенно усложняет задачи. После каждой лекции знания закрепляются практикой.

Время прохождения курса — шесть месяцев.

Достоинства:

Стажировка, упор на практику;

Постоянная поддержка;

Программа трудоустройства.

Недостатки:

Много текстов на английском языке

Бруноям

Учебный центр Бруноям имеет государственную лицензию на осуществление образовательной деятельности  №0003518. Работает с сфере образования десять лет. Обучение проходит как в онлайн формате, так и в реальных аудиториях в Санкт-Петербурге.

Курсы разрабатываются на основе анализа вакансий, информация обновляется постоянно. Преподаватели с опытом работы в крупных компаниях, в том числе Сбер и Газпром. По окончании выдается сертификат. Центр карьеры предоставляет информацию по стажировкам студентов.

Учеба проходит на образовательной платформе центра. Предоставляется текст по теории вопроса и видео на 10-15 минут с практикой. По каждой теме развернута связь с наставником. Темп прохождения зависит от возможностей студента.
Домашние задания состоят из трех уровней сложности. Позволяют освоить и закрепит практические навыки.

Курс «Профессия Data Scientist»

Прохождение курса — 8 месяцев. Обновлен в декабре 2022 года. Поддержка после обучения — один год. Для портфолио создаются 3 проекта.

Технологии для освоения:

Python;

NumPy;

Pandas;

Matplotlib;

machine learning.

В DS нет однотипных задач. Требуется расширенный круг компетенций. В процессе обучения студенты получают навыки по сбору информации, построению графиков, генерированию гипотез, написанию скриптов с моделями машинного обучения.

Достоинства:

Много практических заданий;

Сопровождение наставника;

Служба поддержки.

Недостатки:

Рассчитан на подготовленных студентов;

Преподаватели могут давать односложные ответы.

Онлайн-школа SkillFactory

Общество с ограниченной ответственностью «Скилфэктори». Образована в 2019 году. Действует на основании государственной лицензии № 041164. Школа узкоспециализированная. Упор — на последующую работу в сфере IT.
График и время работы регулируется самостоятельно студентами. Теоретические знания выдаются короткими блоками, затем следуют практические задания, которые закрепляют знание. Практике уделяется 80 % учебного времени. Используют тренажеры, тесты, домашние задания, хакатоны и проекты. Менторы сопровождают студентов во время всего курса. Школа, уже во время обучения предоставляет фриланс – заказы. С середины курса начинают предлагать junior-вакансии

Курс: «Полный курс по Data Science». Прохождение курса — один год. За это время будет изучено:

Python для анализа данных. Двадцать тем и пятьсот задач. Диапазон начиная с базового синтаксиса Python, включая отладку кода от Pandas и NumPy заканчивая работой с API.

Введение в Machine Learning. Видеоуроки с заданиями. По каждой теме вы работа с моделью ML — файнтьюните, создание, оптимизация, применение разных методов.

Data Engineering работа с хранилищами. Обязательное выполнение практических заданий, основанных на реальных кейсах по Big Data. По окончанию курса завершаете проект по настройке пайплайнов и хранилища данных

По окончании обучения выдается сертификат. По желанию, на английском языке.

Достоинства:

Обширный материал;

Помощь наставников;

Много практических заданий;

Наличие четкой структуры обучения;

Центр карьеры.

Недостатки:

Рассчитан на подготовленного студента.

Нетология

Обучение ведется на основании государственной лицензии №Л035-01298-77/00180129. Преподаватели — специалисты, имеющие опыт работы в Сбер, Яндекс, а также научные сотрудники ВШЭ. Курсы построены традиционно. Видео лекции, вебинары, митапы. Домашние и лабораторные работы плюс финальные работы после завершения блока. Для более глубокого изучения возможен индивидуальный подход. Итоговая работа с внесением результатов в портфолио. По окончанию обучения выдается Диплом установленного образца.

Центр развития карьеры поможет составить резюме и портфолио. Проведет предварительное собеседование и научит самопрезентации. Отправит резюме партнерам школы. Будут сопровождать выпускника шесть месяцев, после окончания курсов.

Курс «Data Scientist». Получил премию «Знак качества» в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии» в 2019 году. Курс подойдет как новичкам, так и специалистам, желающим расширить свои возможности: — аналитикам и разработчикам.

Полученные навыки:

Работа с SQL;

Использование Python и библиотеки;

Умение строить модели машинного обучения;

Возможность проверять данные и определять проблемы;

Применение математики в ходе решения задач;

По окончании обучения выполняется семь практических работ, для портфолио:

1. Построение моделей и обучение нейронных сетей;
2. Выполнение работ по компьютерному зрению;
3. Классификация распознавания естественного языка (или NLP).
4. В команде с одногруппниками, построение модели машинного обучения для конкретной задачи.
5. SQL задание. Развернуть и проанализировать конкретную базу.
6. Python задание. Построить модель LDA для кадровой службы.
7. Математическое задание. По косинусной метрике выполнить поставленную задачу.

Программа курса рассчитана на 16 месяцев. Теоретический курс — 220 часов, практический – 299 часов.
Вебинары начинаются в 19-00 (МСК)

Видеолекции можно смотреть в любое время.

Достоинства:

Преподаватели-практики;

Много работы онлайн, без записи;

Удобный график;

Недостатки:

Вебинары нуждаются в обновлении;

Проверка домашних заданий может затянуться на три недели;

Грамматические ошибки в презентациях.

Преимущества специальности Data Scientist

Специалист по Data Science входит в число самых востребованных профессий на современном этапе развития. Это предполагает наличие вакансий и рост заработной платы. Большинство вакансий предлагают компании, расположенные в крупных городах. Однако, в удаленном формате работы, вакансии могут быть предложены и специалистам, проживающим по всей территории страны.

Государством предусмотрены льготы, для специалистов, занятых в сфере информационных технологий. Например, льготная ипотека. Есть отсрочка от армии для специалистов младше 27 лет. Минцифры открыло сервис по подаче заявлений на освобождение от призыва в рамках частичной мобилизации сотрудников IT и телеком-компаний.

Вы сможете построить карьеру внутри специальности Data Scientist.

По уровню компетенции выделяют:

Junior Data Scientist — имеет начальные знания, но не хватает опыта или может выполнить, только часть поставленных задач.

Middle Data Scientist – обладает опытом, уже неоднократно выполнял разнообразные проекты самостоятельно.

Senior Data Scientist имеет опыт работы, может ставить задачи и руководить коллективом.

Таким образом Data Scientist — это сложная, но увлекательная профессия. Есть возможность постоянно совершенствовать свои навыки. Познавать мир с разных сторон. Решать интересные и нужные задачи.

Источник: vyborok.com