Обучение Data Science с нуля. ТОП-51 Онлайн-курсов + 7 Бесплатных
Data Scientist в последние годы стабильно занимает верхние строчки в рейтингах наиболее востребованных, перспективных и высокооплачиваемых профессий. Так, по данным Всемирного экономического форума направление Data Science будет пользоваться наибольшим спросом среди работодателей как минимум до 2025 года. Это непростая карьера, но она открывает действительно огромные возможности, поэтому мы составили подборку лучших онлайн-курсов для ее изучения.
10 Лучших курсов для начинающих в 2024 году
126 000 ₽
Цена до скидки:
210 000 ₽
Рассрочка:
12 месяцев
Промокод:
GEEKHACKER5
Промокод: GEEKHACKER_10
12 месяцев
5 574 ₽/мес.
Цена до скидки:
9 291 ₽/мес.
Рассрочка:
Первые 6 месяцев бесплатное обучение
Промокод:
GEEKHACKER
24 месяца
6 900 ₽/мес.
Цена до скидки:
11 500 ₽/мес.
Рассрочка:
18 месяцев
Промокод:
GEEKHACKER
24 месяца
130 080 ₽
Рассрочка:
есть
Промокод:
GEEK
9 месяцев
142 640 ₽
от 4 711 ₽/мес.
Цена без скидки:
308 336 ₽
Рассрочка:
36 месяцев
Промокод:
geekhacker_2023
10 месяцев
162 864 ₽
Цена до скидки:
271 440 ₽
Рассрочка:
36 месяцев
12 месяцев
4 861 ₽/мес.
Цена до скидки:
6 944 ₽/мес.
Рассрочка:
12 месяцев
18 месяцев
94 000 ₽
Цена до скидки:
160 000 ₽
Рассрочка:
есть
Промокод:
eddupro
от 6 месяцев
70 000 ₽
Цена до скидки:
75 000 ₽
Рассрочка:
есть
6 месяцев
112 000 ₽
Рассрочка:
есть
8 месяцев
41 250 ₽
Цена до скидки:
82 500 ₽
Рассрочка:
есть
6 месяцев
Эти же курсы, но подробнее:
Содержание
Data Scientist
Промокод: GEEKHACKER5 —5% дополнительная скидка на все онлайн-курсы, кроме направлений «MBA», «Саморазвитие и хобби», «Высшее образование» и курс «Директор по интернет маркетингу». Скидка действует от текущей цены и суммируется с действующими скидками на сайте Нетологии.
Коротко о главном
- Стоимость: 210 тыс. рублей без скидки;
- Оплата: рассрочка;
- Длительность: год;
- Документ об окончании: документ о переподготовке;
- Наставник: Алексей Кузьмин;
- Для кого: новичков, разработчиков, аналитиков;
- Трудоустройство: консультационная поддержка.
Программа
- Работа с базами данных
- Python, математика, статистика.
- Feature engineering, предобработка данных.
- Моделирование.
- Менеджмент проектов.
- Рекомендательные системы.
- Распознавание изображений, машинное зрение
- NLP.
- Хакатон, дипломный проект.
Преподаватели
Алексей Кузьмин – работает техническим директором и дата-сайентистом в Дом.Клик.ру.
Особенности
В партнёрах этой учебной программы числится DoDo Brands.
Новичкам без опыта, разработчикам и аналитикам.
Дополнительные программы по теме от Нетология:
Большой курс, длительностью полтора года, который включает программу трудоустройства.
Узкоспециализированный курс по глубокому изучению с 20 проектами в портфолио.
Программа разработана для тех, кто хочет научиться реально работать с нейронными сетями.
Короткая вводная программа, которая расскажет о требованиях к профессии, заложит основные навыки.
Профессия Data Scientist
Промокод: geek - Скидка 60% на профессии и 50% на курсы Skillbox
Коротко о главном
- Стоимость: от 9 300 рублей в месяц без скидки;
- Оплата: рассрочка, годовая отсрочка первого платежа;
- Длительность: 2 года;
- Документ об окончании: диплом;
- Наставник: Валентин Пановский и другие;
- Для кого: людей без опыта, начинающих аналитиков, программистов;
- Трудоустройство: разноплановая помощь: составление резюме, карьерные консультации, доступ к стажировкам.
Программа
Учебный план включает несколько тематических блоков, а также предполагает выполнение 3-х дипломных проектов для портфолио. Навыков будет достаточно, чтобы претендовать на позицию джуниора.
- Базовый уровень в аналитике.
- Теория вероятностей, основы статистики.
- Подтягивание знаний в математике для работы по профессии.
- Machine Learning.
- Уровень мидл в аналитике.
- Мидл в машинном обучении.
- Бонусные курсы по английскому языку и универсальным компетенциям.
По итогу студенты научатся программировать, корректно визуализировать данные, смогут выполнять интерактивную инфографику и создавать дашборды, освоят библиотеки (такие как Pandas, NumPy, Matplotlib), и базы данных, смогут программировать на R, применять нейронные сети, фреймворки Tensorflow, Keras.
Преподаватели
Обучать науке данных студентов будет 15 преподавателей. Среди них:
Валентин Пановский – руководит D.S. в Скиллбокс.
Михаил Овчинников – работает главным методистом технического направления Скиллбокс.
Алла Тамбовцева – преподает в НИУ ВШЭ.
Александр Джумурат – руководит командой разработки рекомендательной системы на IVI.ru.
Дмитрий Коробченко – специализируется на Deep Learning R&D инженерии, работает в NVIDIA.
Алексей Мастов – работает в NVIDIA deep learning инженером.
Особенности
- Программа разработана при поддержке топовых специалистов ivi.ru, NVIDIA, EPAM и QIWI, а дипломный проект – совместно с Мегафон.
- Для новичков без опыта в ИТ, также он будет полезен программистам, которые хотят прокачаться в работе с данными, и начинающим аналитикам.
Наш ребенок увлекается музыкой? и постоянно экспериментирует с различными синтезаторами и программами по сведению звука. Идя навстречу его пожеланиям, мы решили оплатить ему одногодичный курс «Sound designer». Поначалу были сомнения – а будет ли ему это интересно. Но уже после первых занятий, стало ясно, что это именно то, чего ему не хватало. Теперь работе с сэмплами он посвящает всё больше времени и даже занимается какой-то подработкой в Интернете по этому направлению.
ПрограммаПреподаваниеМатериалыЦена
Вот еще подборка по работе с данными от университета SkillBox:
Немного укороченный курс по дата-сайенс, длительностью 14 месяцев.
Углубленный курс по машинному обучению, длительностью 19 месяцев.
Короткая 4-месячная программа, которая позволит подтянуть математические скиллы для работы по профессии.
Профессия Data Scientist
Промокод: geek - Плюс 5% к скидке на сайте (кроме VIP тарифа, где скидка 60%)
Коротко о главном
- Стоимость: от 6 900 до 11 500 рублей в месяц без скидки;
- Оплата: рассрочка до года;
- Длительность: 2 года;
- Документ об окончании: сертификат;
- Наставник: Андрей Зимовнов и другие;
- Для кого: студентов без опыта;
- Трудоустройство: консультационная поддержка.
Программа
Насыщенная учебная программа разделена на 4 семестра:
1. Изучение основ Python и его возможностей в анализе данных, Pandas и NumPy, Feature Engineering, изучение APIPython, SQL&Python, развертывательный анализ, статистика + статистические гипотезы, а также ML-эксперименты.
2. В центре внимания – математика и Machine Learning. Студенты смогут решать задачи по классификации, регрессии, кластеризации; отбору/селекции признаков; оптимизации гиперпараметров; А еще здесь же валидация данных, матанализ, методы оптимизации, теория вероятности, модели машинного обучения, оценка алгоритмов.
3-4. Последние два семестра посвящены изучению специализации на выбор студента: ML-разработчик, CV-разработчик, NLP-разработчик.
Преподаватели
Андрей Зимовнов – ведущий преподаватель, работает старшим разработчиком в Яндекс.Дзене.
Дмитрий Коробченков – DeepLearning R&D Engineer, работает в Nvidia.
Эмиль Магеррамов – COO Дата Лаб.
Антон Киселев – Head of R&D.
Полина Полунина – руководила D.S. в «М.Видео — Эльдорадо».
Особенности
Программа обучения позволит претендовать на вакансии уровня Middle.
курсы предоставляют высококачественную и актуальную информацию, обучающие материалы доступны в удобном формате и поддержка преподавателей всегда открыта для помощи и консультаций. Большинство выпускников успешно находят работу в нужной сфере и рекомендуют эту школу другим людям.
ПрограммаПреподаваниеМатериалыЦена+ ПЛЮСЫ: Качество преподавания- МИНУСЫ: Нет
Больше программ по теме науки о данных:
Годовая программа обучения, которая включает 10 проектов в портфолио. Позволяет изучить data science с нуля.
Короткий 8-недельный курс обучения, который позволит подтянуть знания в математике и статистике.
Продвинутая программа, охватывает классические модели и нейронные сети.
2 -месячный курс обучения, который научит использовать этот язык программирования в работе с данными.
Программа обучения длительностью 5,5 месяцев, которая охватывает основные моменты Дата Сайенс.
10-недельный курс, по итогам которого студенты выучат основы работы с данными, смогут автоматизировать процессы очистки и сбора данных, а также получат готовый проект в портфолио.
Изучение алгоритмов глубокого обучения для решения задач бизнеса, участие в соревнованиях Kaggle, а также обучение 7 нейронных сетей.
Специалист Data Scientist с нуля
Промокод: GEEK — дает дополнительную скидку 5% на все курсы, суммируется со скидками на сайте.
- Стоимость: 130 080 рублей со скидкой;
- Оплата: рассрочка;
- Длительность: 9 месяцев;
- Документ об окончании: удостоверение;
- Наставник: Александр Сенин;
- Для кого: новичков;
- Трудоустройство: поддержка во время поиска, hr-консультации.
Программа
- Задачи, особенности входа и развития в профессии Data Science.
- Основы программирования.
- Анализ данных через Пайтон.
- Устройство Linux.
- Углубленная разработка.
- Git.
- Теория вероятности и основы статистики.
- Обработка данных.
- Процесс анализа данных.
- Работа с БД, SQL и др. темы.
Преподаватели
Александр Сенин — разрабатывал нейросети в Альфа Банке, ex-Data Scientist в ML Laboratory.
Георгий Смирнов — победитель хакатонов “Цифровой прорыв”, Data Fusion, спикер на ODS DataFest.
Демид Гаибов — Data Scientist в Альфа Банке, преподаватель в МФТИ.
Особенности
- Добавите 11 проектов в портфолио.
- Часть вводных уроков — в подарок.
- Дополнительно получите курс по англ. языку для ИТ-специалистов.
- Темы выстроены от простого к сложному последовательно, структурировано.
- Комфортный формат, есть подробные видеоразборы от практиков.
- Преподают эксперты с опытом работы в разработке и Data Science.
Хороший, информативный курс. Выстроено все очень удобно., можно начать в любое время, подстроить учебу под свой график, нет четкого расписания. Привлек изначально Гарвардский кейсовый метод, плюс эксперты, которые преподают в ведущих мировых бизнес-школах. Много практики, дополнительного материала нужного для работы. Остался доволен
ПрограммаПреподаваниеМатериалыЦена
Профессия Аналитик Данных
Промокод: Geek — 10% на любой курс Skypro, не суммируется с другими промокодами
- Длительность: 10 мес.;
- Стоимость: 308 336 ₽, со скидкой 142 640 ₽ или от 4 711 ₽/мес. при рассрочке на 3 года;
- Формат: лекции, домашние задания, мастер-классы от специалистов, дипломный проект;
- Документ об окончании: диплом;
- Особенности: гарантированное трудоустройство.
Программа
- Обработка информации в Microsoft Excel, работа со статистикой.
- Бизнес-метрики, основы когортного анализа.
- Обработка данных при помощи SQL.
- Основы теории вероятностей при анализе информации, непрерывные неравномерные распределения.
- Подготовка к собеседованию.
- Базовые навыки, библиотеки, функции и способы визуализации в Python.
- A/B тесты: методики повышения качества анализа данных.
Чему научитесь
- Работать с большими массивами информации в Excel.
- Писать приложения на Python и основных фреймворках.
- Анализировать данные при помощи SQL.
- Правильно составлять резюме, готовиться собеседованию, вести себя на нём.
О SkyPro узнал около года назад случайно из интернета. Здесь сразу же записался на курсы по повышению финансовой грамотности. Занятия проходят в удобное время, самое главное очень интересные, преподаватели рассказывают очень понятно. Теперь все свои знания использую в работе. Огромная вам благодарность!!!
ПрограммаПреподаваниеМатериалыЦена
Профессия «Специалист по Data Science»
- Стоимость: 162 864 рублей со скидкой;
- Оплата: рассрочка;
- Длительность: 12 месяцев;
- Документ об окончании: диплом;
- Для кого: новичков;
- Трудоустройство: консультационная поддержка.
Программа
- Введение в аналитическое мышление.
- Практическая статистика.
- Визуализация данных.
- Структура и архитектура БД.
- Аналитика Big Data.
- Анализ данных через Python, математику, регрессию.
- Работа с рекомендательными системами.
- Временные ряды, нейронные сети.
- Компьютерное зрение, обработка естественного языка.
- Персептрон, особенности регрессии.
По итогу студенты научатся анализировать большие объемы данных, разрабатывать модели. А также, применять машинное обучение, делать прогнозы и выявлять закономерности, собирать, преобразовывать и визуализировать данные.
Особенности
- Используются разные форматы — тренажеры, видео, хакатоны, сквозные проекты, тесты, митапы. Это помогает увеличить эффективность обучения.
- Опытные менторы-практики с опытом от 5 лет отвечают на вопросы, дают фидбек.
- Кроме базовых освоите продвинутые навыки программирования.
Факультет искусственного интеллекта
Гарантируем трудоустройство — или вернём деньги Скидки доступны по профессиям по направлениям: 🍓 Программирование 🍓 Маркетинг 🍓 Дизайн 🍓 Разработка игр 🍓Аналитика 🍓 Креатив 🎁 Также бонусы: - помощь в трудоустройстве; - проекты для портфолио.
Коротко о главном
- Стоимость: от 7490 в месяц;
- Оплата: отсрочка первого платежа на 6 месяцев, рассрочка до 36 месяцев;
- Длительность: 2 года;
- Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке;
- Наставник: Сергей Ширкин и другие;
- Для кого: новичков, аналитиков, программистов;
- Трудоустройство: карьерные консультации и доступ к закрытым вакансиям.
Программа
- Программирование. Пайтон, SQl, математическая база.
- Статистические исследования, сбор данных. библиотеки Python, Linux, а также облачные вычисления.
- Матанализ, линейная алгебра, теория вероятности, математическая статистика.
- Machine Learning.
- Нейронные сети.
- Выбор специализации. Компьютерное зрение, фреймворк PyTorch, обработка естественного языка.
- Дополнительные курсы со свободной датой: карьерные консультации, углубленное изучение Python, спортивный анализ данных, Kaggle, язык R.
Перечень изученных инструментов: Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, Scrapy, MongoDB, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, spaCy, Jupyter, SQL, Linux, PyCharm, Beautiful soup, OpenCV, Docker, Git, GitHub, Hadoop, UCI.
Преподаватели
На курсе заявлен большой преподавательский состав из 10 человек, среди них:
Сергей Ширкин – использовал машинное обучения в Сбербанке, Росбанке и других крупных компаниях.
Дмитрий Коробченко – работает R&D-инженером в NVIDIA.
Алексей Петренко – разработчик на Python, фрилансер. Огромный опыт работы и обширные знания в программировании.
Андрей Буранов – работает системным администратором на ОС Linux в Mail.ru.
Особенности
Программа обучения разработана при поддержке Nvidia, Мегафон.
Являюсь менеджером по SMM, имею опыт работы, занимаюсь продвижением компаний, товаров, услуг. Пришло понимание того, что нужно расширять знания в других областях и направлениях.
Получить более высокую квалификацию. Изучая информацию на вашем сайте, решить поступить на курсы цифрового маркетинга и считаю, что они наиболее перспективны для моего развития.
Школу Geekbrains выбрал по множеству положительных отзывов на этом сайте и настоятельных рекомендаций своих приятелей, отрицательные не учитывал, происки конкурентов. Обучение на курсах очень понравилось, я получил много больше того, что ожидал за минимальный срок.
Школа помогла со стажировкой очень, я был спокоен, опыт имелся, а новички очень тревожились, она и мне очень помогла в отработке практических навыков. Есть и достижения у меня, после размещения резюме с портфолио, уже появились предложения по сотрудничеству, чему я безусловно только рад.
Выражаю огромную благодарность школе Geekbrains, за неоценимую помощь в построении моей будущей карьере.
ПрограммаПреподаваниеМатериалыЦена+ ПЛЮСЫ: На 100% стоит потраченных денег- МИНУСЫ: не нашел
В университете GeekBrains есть еще несколько курсов по специальности:
Основательная образовательная программа, продолжительностью 2 года, 6 месяцев из которых занимает медицинская специализация.
Программа по сбору и обработке данных, смежная область с Data Science
Узкоспециализированный месячный курс, который прокачает студентов в Python и его использовании для даты сайенс.
D.S – перспективное и очень востребованное направление, которое преподается во многих образовательных площадках Рунета. Помимо основных школ эти курсы также представлены в следующих учебных центрах и проектах:
в ProductStar. Еще одна полугодовая учебная программа по основным профессиональным навыкам. В конце обучения студенты делают дипломный проект, который можно добавить в портфолио.
серия курсов на Otus. 15 учебных программ от базового до продвинутого уровня.
Базовая программа, продолжительностью 2 месяца, которая заложит основы профессиональных навыков.
в Яндекс.Практикум. Образовательный курс от лучших специалистов Яндекса с практическими заданиями и тренажерами.
Полугодовая программа обучения, для тех, кто хочет изучить работу с базами данных от Яндекс.Практикум.
в SF Education. Курс длится 6 месяцев и включает изучение Python, SQL, Data Science и стохастику.
на Специалист.ру. Для освоения программы потребуется около полугода. Учится можно дистанционно и очно.
Курс видеолекций разработан со специалистом Сбербанка, длительность обучения – 5 месяцев.
в школе Devrepublik. Программа охватывает машинное обучение, статистику, математику и Python.
в Яндекс Data School. Большой курс обучения, включающий 4 четверти и набор самых необходимых знаний в профессии. Рассчитан на новичков.
в SoftLine Education. Короткий курс из 7 занятий, благодаря которому вы разберетесь с основами специальности и базовыми скиллами.
в INordic. Курс учит программировать на Python, а также дает возможность погрузиться в машинное обучение. Длительность – 4 месяца.
Недельный курс, который расскажет о том, как анализировать требования к проектам, выборе метрик и оценках финансового эффекта.
в Университете искусственного интеллекта. За 7 месяцев обучения, студентов обещают вывести на уровень миддл в AI-разработке.
Обширная программа обучения в Moscoding с поддержкой на этапе трудоустройства.
Бесплатные курсы
Бесплатная программа обучения на английском языке, разработанная при поддержке специалистов IBM.
Еще один бесплатный англоязычный курс, который знакомит с основами профессии.
Курс на Coursera, который знакомит с основополагающими знаниями в профессии, программировании на Python и работе с базами данных совершенно бесплатно.
Доступный курс с достаточно высоким рейтингом от слушателей. Можно приобрести менее, чем за 10 долларов.
Бесплатный курс, который за 30 уроков знакомит с основами профессии.
Онлайн-интенсив по машинному обучению, проводится бесплатно.
Англоязычный ресурс с многоступенчатой подборкой курсов по D.S.
Бонусные материалы для самообучения
Топ-5 книг для начинающих:
- «Data Science», Джоэл Грас.
- «Практическая статистика для специалистов D.S.», Питер Брюс, Эндрю Брюс.
- «Data Science», Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт.
- «Python Data Science Essentials», A. Boschetti.
- «Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение», Дж. Вандер Плас.
Полезные ссылки и ресурсы:
- https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/536828/ — «12 платформ соревнований по Data Science и искусственному интеллекту для развития ваших навыков в 2021 году». Чтобы преуспеть в профессии, необходимо много практиковаться и в этой статье на Хабре собраны лучшие соревнования по дата сайнс, которые помогут в этом деле.
- https://tproger.ru/translations/the-best-datasets-for-machine-learning-and-data-science/ — «Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных». Очевидно, чтобы быть профессионалом, нужно не только уметь работать с данными, но и где-то их находить. В этой статье собраны датасеты разных категорий и тематики.
- https://datastart.ru/blog/ — профессиональный блог с полезными статьями и новостями.
- https://tproger.ru/quiz/data-science-test-megafon/ — Интересные тесты от TProger и Мегафон для проверки знаний в дата сайнс.
- https://ods.ai/ — Крупное международное сообщество, с которым вы сможете оставаться в курсе важных событий в профессии.
- https://dev.by/ — Dev.by. Полезный белорусский ресурс обо всем, что связано с разработкой.
- https://colab.research.google.com/notebooks/ – Colab. ПО для написания кода Python непосредственно в браузере. Разработано для студентов, специалистов по работе с данными и исследователей ИИ.
Англоязычные блоги и сайты с новостями, кейсами, советами:
- https://www.kdnuggets.com/ — KD Nuggets.
- https://indico.io/blog/ — Indico.
- https://dataconomy.com/ — Dataconomy.
- https://deepmind.com/blog — Blog Deep Mind.
YouTube-каналы и плейлисты:
- видеозаписи лекций Константина Воронцова о машинном обучении.
- Плейлист с лекциями по машинному обучению Юрия Кашницкого.
- Ютуб канал с полезными видео по глубокому изучению и другим темам.
- Deep Learning на пальцах. Вводная лекция, которая рассказывает об основах.
- Anaconda, Inc. Хороший канал для тех, кто владеет английским. Много полезного контента.
- DeepMind. Англоязычный канал по глубокому изучению.
Лучшие Телеграмм-каналы:
Описание профессии
Обязанности специалиста
Data Scientist – это очень молодая профессия, которая сформировалась чуть более 10 лет назад. Ее появление стало ответом на возрастающее количество данных, невероятные объемы которых уже не поддавались обработке при помощи стандартных статистических методов. Задачей специалиста стало извлечение информации из этих больших массивов данных, различных источников, и их анализ для принятия эффективных бизнес-решений.
Основные обязанности специалиста:
- Использование разнообразных источников для сбора и оперативной обработки данных, структурирование данных, умение визуализировать информацию.
- Работа над бизнес-проектами, связанными с использованием продвинутых методов работы с данными: анализ потребительского поведения, персонализация продуктов и создание рекомендательных сервисов, анализ рисков и эффективности внутренних процессов; написание скриптов для автоматизации этих задач.
- Поиск закономерностей и неочевидных связей между разными данными.
- Создание отчётов по результатам работы, презентация своих исследований, построение прогнозов на основе прошлого опыта.
Зарплата и востребованность
В последние несколько лет профессия Data Scientist уверенно занимала позицию лидера среди лучших профессий в США, и в России ее востребованность стремительно возрастала. Только в 2020-м году она спустилась на 3-ю позицию (в исследовании, проведенном GlassDoor). И специалисты связывают это с пандемией, которая сильно изменила поведение и привычки пользователей, из-за чего прогнозирование на основе данных из прошлого временно снизилось в своей эффективности. В целом, эта профессия остается одной из самых востребованных перспективных и высокооплачиваемых. И в будущем специалисты ожидают рост индустрии в геометрической прогрессии. По данным исследования Frost & Sullivan к 2025-му году рынок аналитики больших данных увеличится в 4,5 раза. И, конечно, это вызовет еще больший спрос на специалистов в этой сфере.
А теперь о самом интересном – сколько зарабатывают специалисты в дата сайенс. По результатам исследования Хабра, зарплата молодых специалистов с минимальным опытом упирается в потолок 100 тысяч рублей. Но уже соискатели с опытом работы около 2 лет могут претендовать на зарплату около 200 тысяч рублей. Самые опытные сайентисты с богатым опытом от 5 лет и хорошим портфолио – зарабатывают до 500 тыс. рублей в месяц.
Если планируете работать на западный рынок, то стоит узнать, что средняя зарплата специалиста в США достигает более 115 тысяч долларов в год по данным GlassDoor:
Как освоить профессию?
Наука о данных – это сложная специальность, которая требует разносторонней подготовки из разных областей знаний – математики, статистики, программирования, бизнеса. Эта профессия с высоким порогом входа. Чаще всего специалистами становятся:
Люди с хорошими математическими знаниями: понимание теории вероятностей, а также хотя бы средний уровень высшей математики, математическое моделирование.
Аналитики данных или продуктовые аналитики. Эти специалисты имеют больше половина необходимых знаний и навыков для работы дата сайентистом, обычно им необходимо дополнительно подтянуть машинное и глубокое обучение, а также математику.
Python-разработчики. Знания языка программирования Python – необходимость для работы по специальности, соответственно разработчики также часто готовы сменить свою профессию на более перспективную.
Обучение профессии с нуля – более редкий вариант, поскольку такому новичку придется освоить огромный массив информации, на это потребуется гораздо больше времени. И сделать это самостоятельно – реально тяжело. Поэтому, если вы не хотите потратить несколько лет на ковыряние в сложных материях, лучше все-таки выбрать платное образование на курсах. Главное – проверить программу обучения, чтобы она включала полный перечень необходимых компетенций и давала математическую базу.
Вот необходимый набор скиллов для работы по специальности:
- Про математика (высшая математика, теория вероятностей, математическая/прикладная статистика, байесовские методы, Bayesian inference).
- Python.
- Машинное, глубокое обучение.
- Data mining.
- SQL, СУБД.
- Визуализация (Tableau, Metabase, Power BI).
- Облачные вычисления.
- Английский язык.
- Ведение отчетности в Excel или другой программе.
Плюсы и минусы профессии
Читайте также: Обучение SMM-менеджеров. ТОП-15 Онлайн-курсов + 3 БесплатныхFAQ
Если у вас нет навыков в программировании, а математику знаете на уровне школьной программы – освоить профессию будет сложно. Прежде чем решиться на полноценный курс, советуем обязательно пройти бесплатные вводные уроки, которые рассказывают о специфике профессии, знакомят с базой. Так вы сможете понять общую планку, и сможете ли вы до нее дотянутся.
Сейчас большинство вакансий в нашей стране предлагают ИТ-компании, но в целом эта профессия может использоваться практически в любой индустрии: медицине, технологическом производстве, торговых сетях, финансовых учреждениях – любой достаточно крупной компании.
Самому выстроить комплексную подготовку довольно сложно, но возможно. Мы рекомендуем ориентироваться на советы Ребекки Викери, которая сама освоила профессию и успешно работает в ней уже 10 лет. Для начала изучите язык Python и его возможности в анализе данных, следующий шаг – машинное обучение, затем SQL, язык R, разработка программного обеспечения, глубокое обучение. Уже после этого стоит потратить время на изучение теории и математики
Обязательно – Derivatives, то есть производные, Geometric definition, Calculating the derivative of a function, Nonlinear functions, Chain rule, Composite functions, Composite function derivatives, Multiple functions, градиенты, theory of probability (теория вероятности). Не менее важно прокачать знания в линейной алгебре. Начните с изучения матриц, которые используются во многих популярных инструментах машинного обучения, например, XGBOOST. Сюда же – векторные пространства и линейные уравнения, матричные преобразования (Matrix transformations), умножение матриц — Matrix multiplication. После этого, стоит уделить время изучению статистики и приступать к практике.
Как мы отбирали курсы?
При выборе мы руководствовались такими критериями:
- Польза и актуальность знаний. Изучали программу курса, чтобы понять, насколько полные и актуальные знания по профессии она дает.
- Ценовая политика. В этой сфере стоят достаточно дорого, поэтому нам было особенно важно выделить школы, которые предлагают рассрочку, скидки, программы лояльности.
- Политика в отношении трудоустройства. Мы понимаем, что потратить несколько лет и большой бюджет на образование и потом не найти работу – это серьезное разочарование, поэтому уделяем внимание тому, как школы содействуют трудоустройству выпускников.
- Отзывы студентов. Обязательно учитываем опыт предыдущих учеников.
- Дополнительные возможности: бонусные курсы, работа над гибкими навыками.
- Диплом. Насколько ценен документ об окончании курса, имеет ли он государственную лицензию.
- Квалификация лекторов. Для нас важно, чтобы преподаватели не просто пересказывали теорию, а понимали, как работает индустрия изнутри и давали студентам реальные знания и навыки, которые пригодятся в профессии.
Курсы или халява?
Выбор между платными курсами и самостоятельным обучением – это индивидуальное решение для каждого. В случае с наукой о данных, есть очень весомые аргументы «за» и «против» каждого варианта. Так, курсы стоят дорого – выше средней цены по современным профессиям, но вместе с тем, они дают возможность учится у практикующих специалистов, которые смогут на понятных примерах объяснить сложные темы.
С другой стороны, много профессиональной информации есть в открытом доступе, и чтобы ее изучить не нужно тратить сотни тысяч рублей. Но остается вопрос – а сможете ли вы разобраться самостоятельно? Чтобы принять взвешенное решение, советуем изучить нашу статью о плюсах и минусах каждого формата обучения: Дистанционное обучение: плюсы и минусы, возможности и преимущества онлайн-обучения
Отзывы о курсах Нетология
Когда проходит все ровно как запланировал, без проблем, то и слов то не находится написать отзыв. О школе Нетологии можно много хорошего и интересного написать. Закончил курс маркетолога, процесс обучения очень понравился и запомнился. Преподавательский состав, это команда профессионалом. Программа обучения сбалансирована и рассчитана на студента любого уровня. Связь с преподавателями всегда стабильная, отвечают на любые возникшие вопросы в процессе обучения. Все это мне очень понравилось и хочу выразить огромную благодарность!