Обязанность, которая является основной для специалиста по Data Science  — обработка данных. Но речь идет не только об обработке однотипной информации стандартными средствами статистики, но и об извлечении и анализе большого объема неуправляемых данных из разноплановых источников.

Чтобы последующее преобразование таких массивов в более удобный формат оказывалось эффективным, Data Scientist постоянно ищет способы преодоления технических и методологических ограничений. Научиться всем основам Data Science можно с помощью онлайн курсов.

Вы научитесь применять на практике знания по математической статистике, необходимые для анализа, масштабировать аналитические решения в корпоративной среде. Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.

Мы собрали для вас все лучшие курсы и центры обучения профессии data scientist.

Skillbox

Профессия Data Scientist PRO

Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. Аналитик помогает принимать бизнес-решения, ML-инженер обучает модели, а Data-инженер делает так, чтобы всё работало. Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.

Полностью обновили профессию в 2022 году:

В новом курсе ещё больше практики и разборов кейсов. Вы не только освоите Python и актуальные версии инструментов для работы, но и научитесь самостоятельно решать нестандартные задачи. Вас ждут:

• Более 80 практических заданий на развитие аналитического мышления и отработки навыков;
• 3 больших итоговых проекта на реальных данных;
• Курс по Git и подготовка к командной работе в компании.

Кем вы станете после курса?

Вариант 1. Специалист по Machine Learning
Будете анализировать большие объёмы информации, создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. Обучать нейросети, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продолжите профессиональное развитие в сфере обработки естественного языка или Computer Vision.

Вариант 2. Дата-инженер
Будете разворачивать программную инфраструктуру для организации сбора, обработки и хранения данных. Вам предстоит решать сложные, но интересные задачи: создавать отказоустойчивые системы для работы с Big Data, писать эффективный код на Python и SQL-запросы, автоматизировать рутину, «общаться» с базами данных, работать с облачными платформами.

Вариант 3. Аналитик данных
Будете помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Собирать информацию и анализировать её, находить аномалии в метриках. На основе исследований будете выявлять закономерности, строить гипотезы и проверять их жизнеспособность с помощью моделирования. Научитесь визуализировать результаты работы в виде графиков и диаграмм.

Яндекс.Практикум

Вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и в чём отличие аналитика от специалиста по Data Science. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python. Cможете оценить свои силы, мотивацию, запас времени и решить, нужно ли идти дальше.

• Доступ к первому курсу в тренажёре
• Навыки и знания на 20 часов обучения
• 1 учебный проект на реальных данных

Закончив бесплатный курс, можно пойти дальше. С этого момента вы начнёте полноценно осваивать профессию специалиста по Data Science.

Geekbrains

Факультет искусственного интеллекта

Первый онлайн-университет, который обучает Data Science с нуля. Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Преподаватели познакомят вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научат решать настоящие бизнес-задачи.

Кому подойдет курс?

• Новичкам в Data Science
• Начинающим аналитикам
• Практикующим IT-специалистам

Skill Factory

Профессия Data Scientist

За два года обучения по 6 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе:

Кейсы. Вы самостоятельно напишете и обучите модель на основе наивного байесовского классификатора, разберетесь с типами запросов, напишете и поднимете сервис на Flask.

Уроки. Вы построите рекомендательную систему с использованием алгоритмов.
Потренируйте навыки в машинном обучении на практических упражнениях и поучаствуйте в финальном соревновании на kaggle.

Тренажеры. Тренажер по машинному обучению. Методы предобработки данных, регрессия, кластеризация, Tree-based алгоритмы, оценка качества алгоритмов, временные ряды, валидация данных.

Soft skills. Постановка задач и их декомпозиция. Навыки эффективных коммуникаций с заказчиками и стейкхолдерами. Управление проектом в Data Science.

Программа курса

Семестр 1. Foundation

1. Основы программирования на Python + Python для анализа данных
2. Подгрузка данных
3. Разведывательный анализ данных

Семестр 2. Machine Learning & Математика

4. Введение в машинное обучение
5. Математика и углубленное машинное обучение
6. ML в бизнесе

Семестр 3-4. Специализация по выбору

• Профориентационный блок
• Выбор специализации (Machine Learning, Computer Vision или разработчик Natural Language Processing)

Учебный центр «Специалист»

В «Специалисте» вы получите высокооплачиваемую профессию data scientist за несколько месяцев. Дипломная программа включает 8 курсов и дает весь спектр необходимых для работы навыков. В отличие от других учебных центров, в ней достигнут идеальный баланс между математической подготовкой (статистика, теория вероятности и т.д.) и инженерной частью (методы обработки, анализа и визуализации данных).

Пройдя дипломную программу, вы научитесь:

• применять на практике знания по математической статистике, необходимые для статистического анализа;
• превращать разнородные данные в стройные отчеты, понятные диаграммы и графики;
• пользоваться современными базами данных, использовать язык запросов SQL для анализа данных и построения отчетов;
• проводить анализ и визуализацию данных с помощью языка статистической обработки данных R;
• применять технологии Big Data и машинного обучения для анализа;
• масштабировать аналитические решения (облако, вычислительный кластер) в корпоративной среде.

Skill branch

Научитесь извлекать полезные данные из любых источников, анализировать поведение потребителей вашего продукта, быстро монетизировать полученную информацию с максимальной выгодой – станьте специалистом в области Data Science!
Освоить Data Science может любой человек, имеющий среднее образование, обладающий базовыми знаниями по языку программирования Python и серьезно настроенный развивать свою карьеру. Чем выше ваши стартовые познания по Python, тем легче вам будет учиться, так как именно на этом языке пишутся все скрипты для сферы Data Science.

В рамках программы вы получаете всю необходимую математическую подготовку, а также значительно усовершенствуете навыки программирования на Python, которые нужны для освоения Data Science.

Devrepublik

Data Science Specialization: перспективное программное образование.
Алгоритмы машинного обучения в последние годы стремительно развиваются. Все больше отраслей деятельности человека становятся завязаны на возможностях, предоставляемых Data Science. Но широкое распространение естественным образом влечет за собой и повышение требований к специалистам и результатам их работы. Прогнозы должны быть максимально точными, программы – идеальными. Аналитика, анализ, практическое применение знаний, понимание математических моделей, основ статистики – на самом деле, профессия требует огромного объема знаний и умения их применять. Учебный IT центр DEVrepublik предлагает пройти онлайн курсы Data Science Specialization, включающие 3 подкурса.

Stepik

Программа курса

1. Всем привет! О чем будет курс?
2. Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия
3. Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева
4. Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем
5. Фильтрация данных
6. Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем
7. Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2
8. Практические задания: Pandas
9. Секретный гость
10. Stepik ML contest — это еще что такое?
11. Stepik ML contest — data preprocessing

Школа Анализа Данных

В течение семестра каждый учащийся должен успешно пройти как минимум три курса. Например, если в основной программе их два, то необходимо выбрать какой-нибудь из спецкурсов. Знания проверяются в первую очередь с помощью домашних заданий — экзамены и контрольные проводятся только по некоторым предметам.

• Алгоритмы и структуры данных, часть 1
• Теория вероятностей (полусеместровый курс)
• Язык Python
• Машинное обучение, часть 1
• Основы статистики в машинном обучении

СофтЛайнбел

Data Science / Machine Learning

В мире существует огромное количество информации. Чтобы извлечь пользу из этих данных, их нужно упорядочить и проанализировать. Data Science изучает методы обработки данных, а также статистические методы и методы проектирования и разработки баз данных. На основе полученной информации создаются нейронные сети и смарт-системы.

Data Science считается перспективным, востребованным и высокооплачиваемым направлением. Привлекательности добавляет и тот факт, что необязательно быть программистом, чтобы строить карьеру в области работы с данными: зачастую позиция Data Scientist интересна математикам и аналитикам.

Длительность курса 21 час (7 занятий). Занятия проходят в вечернее время 2-3 раза в неделю с 19:00 до 22:00.

Nordic It School

Каждое занятие доступно вам в виде нескольких видео-уроков.

В рамках первого видео максимально подробно объясняется теоретический материал и разбираются простые примеры его использования. При этом вам расскажут сложные вещи максимально простым и понятным языком, прибегая к разным визуализациям, сравнениям и аналогиям. В общем, сделают все возможное, для того, чтобы облегчить новичку понимание новой темы.

Во втором видео разбирается большая практическая работа по пройденной теме. Преподаватели покажут как решить конкретную задачу веб-разработки, используя пройденный материал. Это очень полезная практика, вы не только понимаете теоретические основы, но и сразу узнаете где применяется та или иная технология или подход.

Занятия выкладываются каждый понедельник и четверг.

Newprolab

Курс «Data Science проекты»

Чему вы научитесь?

Узнаете из каких основных стадий состоит процесс анализа данных, в чем заключается роль каждого из них. Узнаете о том, как правильно собирать требования с бизнес-заказчика и почему часто ту задачу, которую вам ставят нужно поменять для достижения их цели. Оценка финансового эффекта.

Узнаете о том, как правильно выбирать метрику для оценки качества модели машинного обучения, а также о том, как оценивать финансовый эффект от ее внедрения в самом начале, и в каких случаях лучше отказаться от проекта из-за отсутствия экономической целесообразности.

Научитесь правильно доносить результаты анализа данных и результаты прогнозирования модели и целиком всего Data Science проекта до руководства.

Университет искусственного интеллекта

Станьте Middle AI разработчиком за 6 месяцев и реализуйте собственный нейросетевой проект!

За 6 месяцев вы освоите более 28 реальных нейронных сетей: от самых простых до новейших и наиболее сложных нейронных сетей. Реализованный нейросетевой проект для себя или своей компании. На курсе вас ждет индивидуальная работа с наставником для достижения результата и консультации по реализации собственного проекта. Крутое портфолио, диплом и рекомендации для трудоустройства. Вы получите всё необходимое для старта работы в области машинного обучения или для получения более интересных задач и большей зарплаты на текущем месте.

Moscoding

Онлайн-буткемп, у которого только одна цель – сделать из вас универсального солдата в областях Data Science и Machine Learning с нуля. Начнете с программирования на Python и основ машинного обучения, а дальше погрузитесь в практику с нейронными сетями и глубоким обучением. После завершения программы, вы сможете выйти в реальный мир и найти себя в индустрии.