Обучение Data Science с Нуля | ТОП-51 Курсы — Включая Бесплатные

Согласно мировым исследованиям рынка вакансий, профессия дата-сайентиста входит в топ-3 лучших карьер Америки, но огромный спрос на таких специалистов сейчас наблюдается во всех странах, ведь в 2021-м году добиться успеха в бизнесе практически невозможно без анализа данных. В этой статье мы не только поделимся с вами подборкой курсов , но и дадим ссылки на полезные материалы для самообучения, сделаем обзор возможностей в карьере дата-сайентиста.

28.07.2021 Обновлено
Мы обновили наш рейтинг и актуализировали всю информацию на 2021 год. Мы обновляем всю информацию раз в неделю.

ТОП-5 Лучших курсов по Data Science

СТОИМОСТЬ
ПЛЮСЫ
МИНУСЫ
SkillBox
SkillBox
Профессия Data Scientist
Записаться на курс
СТОИМОСТЬ
Цена сегодня: 5 574 ₽\мес.
Цена до скидки: 9 291 ₽\мес.
Длительность: 24 мес.
ПЛЮСЫ
Большая учебная программа и несколько готовых проектов в портфолио
МИНУСЫ
Не выдается диплом государственного образца
SkillFactory
SkillFactory
Профессия Data Scientist
Записаться на курс
СТОИМОСТЬ
Цена сегодня: от 6 900 ₽\мес.
Цена до скидки: от 11 500 ₽\мес.
Длительность: 24 мес.
ПЛЮСЫ
После обучения студенты смогут претендовать на вакансии уровня миддл
МИНУСЫ
Высокая цена обучения
GeekBrains
GeekBrains
Факультет искусственного интеллекта
Записаться на курс
СТОИМОСТЬ
Цена сегодня от 4 861 ₽/мес.
Цена без скидки от 6 944 ₽/мес.
Длительность: 18 мес.
ПЛЮСЫ
Бонусные курсы в подарок
МИНУСЫ
Стоимость обучения
Нетология
Нетология
Data Scientist
Записаться на курс
СТОИМОСТЬ
Цена сегодня: 126 000 ₽\мес.
Цена до скидки: 210 000 ₽\мес.
ПЛЮСЫ
Пополнение портфолио студентов 10 кейсами
МИНУСЫ
Рекомендуется иметь базовые знания
OTUS
OTUS
Математика для Data Science
Записаться на курс
СТОИМОСТЬ
Цена сегодня: 70 000 ₽
Цена до скидки: 75 000 ₽
Длительность: 6 мес.
ПЛЮСЫ
Возможность прояснять вопросы через Slack
МИНУСЫ
Встречаются небольшие технические недочеты
1

Профессия Data Scientist в SkillBox

Финальный проект сделан совместно с компанией «МегаФон».
КНОПКА
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.
ПЕРЕЙТИ НА САЙТ ШКОЛЫ

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.

  1. Базовый уровень в аналитике.
  2. Теория вероятностей, основы статистики.
  3. Подтягивание знаний в математике для работы по профессии.
  4. Machine Learning.
  5. Уровень мидл в аналитике.
  6. Мидл в машинном обучении.
  7. 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.

Плюсы:
  • Помощь с трудоустройством включена: студенты получают карьерные консультации и доступ к стажировкам, вакансиям.
  • Лояльная оплата – первый год студенты учатся бесплатно, можно оплачивать в рассрочку.
  • Поддержка наставников и обратная связь от преподавателей по домашним заданиям.
  • Большая учебная программа и несколько готовых проектов в портфолио.
Минусы:
  • Не выдается диплом государственного образца.
  • Достаточно дорогое обучение.

Преподаватели

Skillbox 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

Особенности Skillbox
  • 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.
Отзывы 💖
Ознакомиться с отзывами студентов и выпускников этой образовательной площадке можно на сайте OtzyvMarketing.
9Средняя оценка
Лучший курс

Выбор редакции GeekHacker ⭐

Вот еще подборка по работе с данными от университета SkillBox:

«Профессия Data Scientist: анализ данных»

Немного укороченный курс по дата-сайенс, длительностью 14 месяцев.

«Профессия Data Scientist: машинное обучение»

Углубленный курс по машинному обучению, длительностью 19 месяцев.

Основы математики для Data Science»

Короткая 4-месячная программа, которая позволит подтянуть математические скиллы для работы по профессии.

2

Профессия Data Scientist в SkillFactory

После обучения вы будете обладать знаниями и навыками специалиста уровня Middle.
КНОПКА
SkillFactory

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.
ПЕРЕЙТИ НА САЙТ ШКОЛЫ

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.

Плюсы:
  • После обучения на курсе студенты смогут претендовать на вакансии уровня миддл.
  • Работа над реальными кейсами, которые можно добавить в портфолио.
  • Прокачка не только профессиональных компетенций, но и гибких навыков.
  • Поддержка кураторов и тьюторов, которые помогут разобрать все аспекты профессии, карьерные консультации.
  • Можно оплачивать в рассрочку, действуют скидки на обучение.
Минусы:
  • Цена обучения.
  • Не выдается диплом государственного образца.

Преподаватели

Преподаватели skillfactory

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.

Отзывы 💖
Почитать отзывы учеников о онлайн университете SkillFactory вы можете на сайте OtzyvMarketing. Средняя оценка – 4,63.
8.5Средняя оценка
Второе место в рейтинге

Выбор редакции GeekHacker 👌

Больше программ по теме науки о данных:

«Полный курс по Data Science»

Годовая программа обучения, которая включает 10 проектов в портфолио. Позволяет изучить data science с нуля.

«Курс по математике для Data Science»

Короткий 8-недельный курс обучения, который позволит подтянуть знания в математике и статистике.

«Курс Machine Learning и Deep Learning»

Продвинутая программа, охватывает классические модели и нейронные сети.

«Python для анализа данных»

2 -месячный курс обучения, который научит использовать этот язык программирования в работе с данными.

«Математика и Machine Learning для Data Science»

Программа обучения длительностью 5,5 месяцев, которая охватывает основные моменты Дата Сайенс.

«Курс по Data Engineering»

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.

«Курс по нейронным сетям»

Изучение алгоритмов глубокого обучения для решения задач бизнеса, участие в соревнованиях Kaggle, а также обучение 7 нейронных сетей.

3

Data Scientist в Нетологии

С нуля овладеете знаниями и навыками, необходимыми для работы D.S.
КНОПКА
Нетология

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.
ПЕРЕЙТИ НА САЙТ ШКОЛЫ

Программа

  1. Работа с базами данных
  2. Python, математика, статистика.
  3. Feature engineering, предобработка данных.
  4. Моделирование.
  5. Менеджмент проектов.
  6. Рекомендательные системы.
  7. Распознавание изображений, машинное зрение
  8. NLP.
  9. Хакатон, дипломный проект.
Плюсы:
  • По итогу обучения студенты получают диплом государственного образца.
  • Пополнение портфолио студентов 10 кейсами.
  • Консультационная поддержка в трудоустройстве.
  • Если на первых 3 занятиях студент понимает, что курс ему не подходит, учебный центр – возвращает деньги.
  • Есть рассрочка и возможность дополнительно сэкономить на налоговом вычете, действуют скидки.
Минусы:
  • Курс стоит недешево.
  • Не организованы стажировки.

Преподаватели

Алексей Кузьмин – работает техническим директором и дата-сайентистом в Дом.Клик.ру.

Особенности

Нетология Особенности

В партнёрах этой учебной программы числится DoDo Brands.

Новичкам без опыта, разработчикам и аналитикам.

Отзывы 💖
Изучить отзывы студентов о прохождении курсов на Нетологии можно здесь. Средняя оценка школы на сайте OtzyvMarketing – 4,56.
8Средняя оценка
Третье место в рейтинге

Выбор редакции GeekHacker 👍

Дополнительные программы по теме от Нетология:

«Data Scientist: с нуля до middle»

Большой курс, длительностью полтора года, который включает программу трудоустройства.

«Deep Learning»

Узкоспециализированный курс по глубокому изучению с 20 проектами в портфолио.

«Машинное обучение»

Программа разработана для тех, кто хочет научиться реально работать с нейронными сетями.

«Старт в аналитике»

Короткая вводная программа, которая расскажет о требованиях к профессии, заложит основные навыки.

4

Факультет искусственного интеллекта в GeekBrains

Мы поможем стать таким специалистом с нуля и найдем вам работу.
КНОПКА
GeekBrains

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.
ПЕРЕЙТИ НА САЙТ ШКОЛЫ

Программа

  1. Программирование. Пайтон, SQl, математическая база.
  2. Статистические исследования, сбор данных. библиотеки Python, Linux, а также облачные вычисления.
  3. Матанализ, линейная алгебра, теория вероятности, математическая статистика.
  4. Machine Learning.
  5. Нейронные сети.
  6. Выбор специализации. Компьютерное зрение, фреймворк PyTorch, обработка естественного языка.
  7. 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.

Плюсы:
  • Бонусные курсы в подарок;
  • Помощь в поиске первой работы, стажировки;
  • 70% обучения – вебинары с преподавателями;
  • 12 готовых проектов для портфолио;
  • Документ об окончании гособразца.
  • Бонусные курсы по изучению английского языка.
  • Оплата в рассрочку с возможностью отсрочить первый платеж.
Минусы:
  • Достаточно дорогой курс.

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

партнеры GeekBrains

Программа обучения разработана при поддержке Nvidia, Мегафон.

Отзывы 💖
Узнать мнение учеников об обучении в университете GeekBrains можно на сайте OtzyvMarketing. Оценка школы – 4,35 из 5.
8Средняя оценка
Четвёртое место в рейтинге

Выбор редакции GeekHacker 👍

В университете GeekBrains есть еще несколько курсов по специальности:

«Факультет Data Science в медицине»

Основательная образовательная программа, продолжительностью 2 года, 6 месяцев из которых занимает медицинская специализация.

«Факультет Data Engineering»

Программа по сбору и обработке данных, смежная область с Data Science

«Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn»

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:

«Data Science» от OTUS

серия курсов на Otus. 15 учебных программ от базового до продвинутого уровня.

«3Профессия: Data Scientist»

в ProductStar. Еще одна полугодовая учебная программа по основным профессиональным навыкам. В конце обучения студенты делают дипломный проект, который можно добавить в портфолио.

«Data Science: быстрый старт»

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

«Профессиональная сертификация «Наука о данных IBM» на Coursera

Бесплатная программа обучения на английском языке, разработанная при поддержке специалистов IBM.

«Специализация Введение в науку о данных» на Coursera

Еще один бесплатный англоязычный курс, который знакомит с основами профессии.

«Специализация Data Science Fundamentals with Python and SQL»

Курс на Coursera, который знакомит с основополагающими знаниями в профессии, программировании на Python и работе с базами данных совершенно бесплатно.

«Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля» в Udemy

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/welcome.ipynb?hl=ru – 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:

YouTube-каналы и плейлисты:

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

Преимущества:
  • Высокая востребованность профессии и даже дефицит специалистов на рынке. И в ближайшие годы эта ситуация не изменится кардинально даже на фоне большого спроса, поскольку освоить профессию достаточно сложно.
  • Отличный заработок даже у специалистов с небольшим опытом.
  • Современное и перспективное направление – профессия будущего.
  • Возможность работать удаленно.
Недостатки:
  • Сложный путь в карьеру, освоить эту специальность сможет не каждый.
  • Сидячая работа, которая требует концентрации внимания. Может быть очень утомительной. Напряженный график работы.
  • Нельзя расслабляться. Индустрия развивается стремительно, нужно постоянно улучшать свои скиллы.

FAQ

Стоит ли идти в профессию, не имея никакой предварительной подготовки?

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.

В каких сферах работает дата сайентист?

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.

Как правильно выстраивать учебу в дата сайнс самостоятельно?

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

На что стоит обратить внимание?

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

Анастасия Карпенко

Копирайтер/Журналист/SMM-специалист Более 7 лет опыта создания контента для web. Пишет о программировании и диджитал. Разбирается со сложными профессиональными терминами и объясняет их простыми словами для новичков. Хотите разобраться в теме и не ломать голову над каждым заумным словом, - читайте материалы автора на сайте.

Мы будем рады и вашему мнению

      Оставить отзыв

      GeekHacker.Ru
      Logo
      Shopping cart