Здесь собраны лучшие курсы по data science онлайн в 2025 году. Составили для вас рейтинг из 13 самых популярных курсов обучения с ценой от 30960 руб. до 219132 руб.
Трудоустроим в процессе обучения или вернем деньги
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
Стажировки в компаниях-партнерах
Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля.
Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения
За два года обучения по 10 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе: кейсы, уроки, тренажеры, soft skills
Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.
Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Через год сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle. 6 месяцев бесплатно — первый платёж через полгода.
Вы станете экспертом в анализе данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании. Изучите: от Python до Power BI и Machine Learning
Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.
Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
В курсе будет много практики и заданий с разным уровнем сложности
Менеджеры помогут выбрать курс, который вам действительно нужен
Обратная связь от преподавателя и наставника поможет выполнить задачу на 100%
Практический курс по Data Science: от основ Python до работы с нейронными сетями. Научим структурировать большой объём данных, прогнозировать события и находить закономерности с помощью машинного обучения.
Обновление курса — декабрь 2022
Частые вопросы
Да, можно научиться Data Science с нуля, хотя это потребует значительных усилий и времени. Существует множество онлайн-курсов, учебников и ресурсов, доступных для самостоятельного обучения основам программирования, статистики и машинного обучения. Сфера Data Science объединяет знания из различных дисциплин, поэтому учиться придется широко и глубоко. Наличие базового образования в смежных сферах, таких как математика или информатика, может быть полезным, но не является строгим требованием. Главное — это мотивация, постоянное самообразование и практическая работа над реальными проектами для накопления опыта.
Специалист в области Data Science занимается сбором, обработкой и анализом больших объёмов данных с целью извлечения полезной информации и принятия на основе этого информированных решений. Этот процесс может включать в себя статистический анализ, машинное обучение, предсказательное моделирование и визуализацию данных. Работа такого специалиста часто охватывает всё, от очистки и подготовки данных до их анализа и интерпретации, а результаты его работы используются для оптимизации бизнес-процессов, разработки новых продуктов или улучшения уже существующих, прогнозирования трендов и многих других задач.
Профессия специалиста по Data Science — это многодисциплинарная роль, которая объединяет элементы программирования, статистического анализа, машинного обучения и доменной экспертизы для извлечения ценных выводов из больших и часто неструктурированных наборов данных. Специалисты в этой области работают на переплетении технологии и бизнес-стратегии, применяя аналитические модели для решения конкретных задач, таких как прогнозирование потребительского поведения, оптимизация операционных процессов или анализ рыночных трендов. Эта профессия востребована в различных отраслях — от здравоохранения и финансов до розничной торговли и телекоммуникаций.
Основные функции специалиста по Data Science включают в себя сбор и предварительную обработку данных, статистический анализ, создание и обучение моделей машинного обучения, а также интерпретацию и визуализацию результатов. Через эти функции специалист стремится преобразовать большие и сложные датасеты в понятную и полезную информацию, которая может быть использована для принятия данных обоснованных решений в бизнесе и других областях. Кроме того, специалисты часто взаимодействуют с другими отделами и стейкхолдерами, объясняя им результаты анализа и предлагая стратегии для решения конкретных задач.
Для работы в качестве специалиста по Data Science необходимы разнообразные навыки. Они включают в себя профессиональное владение языками программирования, такими как Python или R, для обработки данных; глубокие знания в области статистики и математического моделирования для анализа данных; экспертиза в машинном обучении для создания прогностических моделей; и навыки визуализации данных для наглядного представления результатов. Кроме технических навыков, важными являются также софтовые навыки: коммуникативные способности, критическое мышление и способность работать в команде. Знание доменной области, в которой применяется Data Science, также часто является ценным активом.
Специалисты по Data Science могут работать в самых разных отраслях и секторах: от технологических компаний, финансовых учреждений и систем здравоохранения до розничной торговли, маркетинга и даже государственных организаций. Практически в любой области, где требуется анализ больших объемов данных для принятия информированных решений, специалисты по Data Science находят применение своим навыкам. Кроме того, они могут работать как в крупных корпорациях, так и в стартапах, а также в качестве независимых консультантов или фрилансеров, предоставляя свои услуги по анализу данных и созданию моделей для различных проектов.
Data Science активно используется во множестве сфер, включая технологические компании, финансовый сектор, здравоохранение, розничную торговлю и маркетинг. В технологии это может быть анализ пользовательского поведения или улучшение систем искусственного интеллекта, в финансах — оценка рисков и выявление мошенничества, в здравоохранении — анализ медицинских данных для диагностики и предсказания исходов заболеваний. Data Science также играет ключевую роль в научных исследованиях, логистике, промышленности и даже в сфере государственного управления, где данные анализируются для оптимизации различных процессов и принятия обоснованных решений.
Прогноз развития профессии специалиста по Data Science весьма обнадеживающий, поскольку спрос на этих профессионалов продолжает расти в различных отраслях. С увеличением объемов данных и развитием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, экспертиза в этой области становится все более ценной. Даже традиционные отрасли, которые ранее не активно использовали аналитику данных, все больше внедряют методы Data Science для оптимизации своих операций и стратегического планирования. Ожидается, что роль специалистов по Data Science станет еще более многофункциональной и востребованной, а сама дисциплина будет развиваться, включая в себя новые методики и инструменты.
Для работы в качестве специалиста по Data Science обычно требуется высшее образование в сфере математики, статистики, информатики или смежных областях. Многие компании предпочитают кандидатов с магистерской или даже докторской степенью. Однако формальное образование — это не единственный путь: множество онлайн-курсов, специализированных программ и буткемпов по Data Science позволяют получить необходимые навыки и знания. Важным является портфолио реальных проектов, которое может демонстрировать вашу способность применять теоретические знания на практике. На практике, успешные специалисты часто сочетают формальное образование с самообразованием и постоянным профессиональным развитием.
Да, с Data Science тесно связаны несколько смежных специальностей. Среди них — специалисты по машинному обучению, аналитики данных, инженеры данных и специалисты по искусственному интеллекту. Также близки профессии в области бизнес-аналитики, статистики и даже доменных экспертов в различных отраслях, которые используют анализ данных для принятия решений. Все эти роли могут переплетаться и дополнять друг друга в зависимости от конкретных проектов и организационных потребностей. Основная идея заключается в том, что навыки в области анализа данных являются ценными в широком спектре профессиональных направлений, и умение работать с данными сегодня востребовано практически в любой сфере.
На курсах Data Science участники изучают широкий спектр тем, включая статистический анализ, машинное обучение, линейную регрессию, а также более продвинутые темы, такие как обработка естественного языка (NLP) и разработка рекомендательных систем. Вы научитесь анализировать большие объемы данных, строить прогностические модели и разрабатывать интеллектуальные приложения, которые могут найти применение в различных отраслях, включая медицину и финансы.
Стоимость курсов Data Science может варьироваться в зависимости от уровня курса, продолжительности обучения и репутации учебного заведения. Обучение может включать лекции от практикующих специалистов, практические занятия, тестирование кода, а также использование инструментов и платформ, таких как Python, R, SQL, и Git. Многие курсы также предлагают проектные работы под руководством опытных наставников, что позволяет лучше освоить материал.
После успешного окончания курса Data Science выпускники могут рассчитывать на карьеру в таких сферах, как разработка данных, анализ больших данных, искусственный интеллект и многое другое. Вакансии часто включают позиции данных аналитиков, разработчиков машинного обучения и исследователей данных. По данным отрасли, зарплаты в области Data Science обычно высоки и продолжают расти вместе с ростом спроса на квалифицированных специалистов в этой области.
Описание
Роль
Data Scientist или специалист в области Data Science занимается анализом данных с целью извлечения полезной информации, которая может быть использована для принятия решений в бизнесе, науке и других сферах. Эта роль подразумевает использование статистических методов, машинного обучения, алгоритмического моделирования и других методов анализа данных.
Обязанности
Сбор и очистка данных: Подготовка исходных данных для анализа, включая их очистку и преобразование.
Анализ данных: Применение статистических методов для изучения структуры и трендов в данных.
Моделирование: Создание прогностических или классификационных моделей с использованием методов машинного обучения.
Визуализация: Презентация результатов анализа в понятной и доступной форме с использованием инструментов визуализации.
Коммуникация: Объяснение полученных результатов и методов их получения стейкхолдерам.
Навыки
Программирование: Знание языков программирования, часто используемых в анализе данных, таких как Python или R.
Статистика и Математика: Глубокие знания статистических методов и математического моделирования.
Машинное обучение: Знание различных алгоритмов машинного обучения и их применение.
Визуализация данных: Владение инструментами для визуализации данных, например, Tableau или библиотеками Python для визуализации.
Софтовые навыки: Навыки коммуникации, критического мышления и решения проблем.
Обучение
Для работы в данной сфере часто требуется высшее образование в сфере компьютерных наук, статистики, математики или смежных дисциплин. Многие специалисты также проходят специализированные курсы или получают сертификаты в области Data Science. Существует большое количество онлайн-ресурсов, курсов и книг для самостоятельного обучения.
В целом, Data Science — это многодисциплинарная область, требующая разнообразных навыков и знаний, начиная от программирования и статистики, заканчивая бизнес-аналитикой и визуализацией данных.
