Курсы по Data Science
9
Сортировка
- Профессия Data Scientist: анализ данныхЦена:95 040 ₽Скидка:-63 360 ₽Кредит:3 960 ₽/месСтаньте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.ШколаSkillboxДокумент об окончанииДипломСложностьС нуляДлительность12 месяцевПреимуществаКурс прекрасно подходит для тех, кто хочет войти в новую для себя профессию. За 12 месяцев вы получите не только базовые знания в аналитике данных, но и изучите материал для продвинутых аналитиков.
- Data Scientist: с нуля до middleЦена:156 000 ₽Скидка:-104 000 ₽Кредит:4 333 ₽/месПостройте карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей. Начните работать по специальности уже через полгода обученияШколаНетологияДокумент об окончанииДипломСложностьС нуляДлительность17 месяцевПреимуществаПреподаватели – ведущие аналитики и специалисты в области Data Science в компаниях: Яндекс, Google, Сбербанк, KPMG и др.
- Факультет аналитики Big DataЦена:200 000 ₽Скидка:-98 000 ₽Кредит:5 556 ₽/месВы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения. Хочу учитьсяШколаGeekBrainsДокумент об окончанииДипломСложностьС нуляДлительность18 месяцевПреимуществаПолноценный, насыщенный курс по Big Data. Обучение проводят топовые эксперты из компаний: Mail, Мегафон, Delivery Club и др. Много студентов, достигших успеха в Data Science после обучения.
- Профессия Data ScientistЦена:165 600 ₽Скидка:-110 400 ₽Кредит:6 900 ₽/месЗа 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 skillsШколаSkillFactoryДокумент об окончанииДипломСложностьС нуляДлительность24 месяцаПреимуществаПерсональный тьютор, который следит за вашим прогрессом и помогает в течение всего курса. Групповые проекты и работа в команде. Курс успешно прошли уже более 6000 студентов
- Профессия Data ScientistЦена:139 350 ₽Скидка:-30 650 ₽Кредит:5 574 ₽/месВы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.ШколаSkillboxДокумент об окончанииДипломСложностьС нуляДлительность18 месяцевПреимуществаОтлично подходит для тех, у кого нет опыта в IT, так как обучение включает в себя базовые знания. Также в курсе вас ждет 2 специальности: аналитика и машинное обучение
- Data ScientistЦена:126 000 ₽Скидка:-84 000 ₽Кредит:3 500 ₽/месНаучитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решенийШколаНетологияДокумент об окончанииДипломСложностьС нуляДлительность12 месяцев
- Профессия Data Scientist: машинное обучениеЦена:95 040 ₽Скидка:-63 360 ₽Кредит:3 960 ₽/месВы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.ШколаSkillboxДокумент об окончанииДипломСложностьС нуляДлительность19 месяцевПреимуществаОтлично подойдет тем, кто хочет обучиться навыкам машинного обучения. В курсе 82 модуля и 288 онлайн-уроков. В курсе детальная информация по нейросетям от А до Я.
- Основы математики для Data ScienceЦена:28 700 ₽Скидка:-12 300 ₽Кредит:2 392 ₽/месВы 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.ШколаSkillboxДокумент об окончанииДипломСложностьС нуляДлительность4 месяцаПреимуществаПрекрасно подойдет для тех, кто хочет разбираться в основах машинного обучения. После изучения курса вы сможете формулировать практические задачи с помощью математических формул.
- Факультет Data EngineeringЦена:157 500 ₽Скидка:-40 500 ₽Кредит:4 375 ₽/месВы научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и работать с инфраструктурой.ШколаGeekBrainsДокумент об окончанииДипломСложностьС нуляДлительность12 месяцевПреимуществаПрограмма заточена на практические знания
Вакансии - Data Science
hh.ru
Всего вакансий
1643
Начальный
145 000 ₽
Средний
385 000 ₽
Профессионал
620 000 ₽
Профессия будущего: как стать Data Scientist
Data Science — это самая перспективная специальность для дополнительного образования или смены профессии. Давайте рассмотрим, что из себя представляет Data Science и как в сфере работы с данными построить карьеру.Чем занимается Data Scientist?
Дата-сайентист обрабатывает большие объемы информации, используя методы науки о данных. Специалист выстраивает, тестирует математические модели поведения данных, чтобы найти закономерность или дать прогноз. Модели строят с применением алгоритмов машинного обучения, а с базами данных, как правило, работают через SQL.Где востребован Data Scientist и какие задачи решает?
Специалисты работают там, где есть большие объемы информации: крупные компании, стартапы и научные организации. Выпускникам открыты любые сферы, ведь методы работы с данными универсальны. Это может быть розничная торговля, банк, метеорология, химия, наука. Специалисты реализуют долгосрочные проекты совместно с бизнес-аналитиками, аналитиками данных, разработчиками, администраторами, программистами, дизайнерами и менеджерами. Поэтому в крупных компаниях дата-сайентист будет нужен всем отделам:- маркетологам проанализирует данные карт лояльности и поможет понять, каким клиентам, что рекламировать;
- логистам поможет оптимизировать маршрут перевозок с помощью изучения данных с GPS-трекеров;
- HR-отделу поможет запланировать, кто из сотрудников скоро уволится. Для этого специалист проанализирует активность работников в течение рабочего дня;
- продажникам поможет спрогнозировать спрос на сезонный товар;
- юристам подскажет, что написано на документах, используя технологию оптического распознавания текста;
- на производстве проверит данные с датчиков и спрогнозирует ремонт оборудования.
- В стартапах специалисты участвуют в разработке технологий, выводящих продукт на новый уровень.
Что нужно знать?
Дата-сайентист должен хорошо знать математику, а именно теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, математический анализ. Чтобы применять математические модели на практике, нужно владеть языками программирования Python или R, уметь работать с библиотеками и SQL и фреймворками для machine learning. Для выполнения сложных заданий специалистам стоит изучить язык С или C++. Результаты анализа данных нужно уметь визуализировать, например, с помощью доступных библиотек Seaborn, Plotly или Matplotlib.Плюсы профессии
- Профессия чрезвычайно востребована и даже существует острый дефицит специалистов такого уровня.
Высокие доходы.
Влияние на бизнес — от созданных моделей будет зависеть развитие компании и выручка.
Где и как зарабатывать на данных
Социальные сети, поисковые системы, медиа — сбор и продажа данных. Софтверные компании Google, Amazon, Яндекс — обслуживание данных. Компании, которые производят инновационную технику — разработка продуктов с data-решениями. Рекомендательные системы, сервисы прогноза погоды и другие полезные для пользователей сферы — извлечение из данных пользы. Самая обширная область последняя из перечисленных, ведь включает:- обнаружение аномалий — мошенничество, аномальное поведение клиентов;
- маркетинг — персональные email-рассылки, ретаргетинг, рекомендательные системы;
- прогноз метрик — эффективность рекламных кампаний;
- скоринговые системы — обработка больших объемов данных и помощь в принятии решения;
- базовое взаимодействие с клиентом — стандартное общение в чатах, сортировка по папкам писем.
Вопросы-ответы об обучении Data Science
Как стать Data Science и специалистом по искусственному интеллекту с нуля?
Сейчас самое время для входа в профессию, пока конкуренция невысока. Если владеете техническим бэкграундом пригодятся знания математики, останется освоить языки программирования и машинное обучение. Если интересны big data, готовы много учиться и работать, то в профессию можно войти с нулевыми знаниями. Первоначально пройдите курсы, а затем — участвуйте в соревнованиях на Kaggle и на мероприятиях. Не во всех компаниях надо знать все на отлично, достаточно хорошего понимания математики, знания языка программирования и машинного обучения.С чего начать обучение?
- Выберите специализацию, например, станьте специалистом по визуализации данных, машинному обучению или обработке данных. Делайте выбор направления учитывая навыки, образование, опыт и личный интерес.
- Далее выбираем инструменты и языки программирования.
- Пройдите платные или бесплатные курсы для начинающих. Систематизированная программа позволит овладеть ключевыми навыками: статистика, основы прикладной математики и программирования, работа с алгоритмами.
- Применяйте полученные знания на практике. Во время прохождения курсов сосредоточьтесь на практическом применении изученного. Самые лучшие работы разместите в портфолио. А также закрепить знания поможет участие в конкурсах, соревнованиях и хакатонах по Data Science. Там ждет изучение машинного обучения, нейронных сетей и другие методы. Однако большую часть работы над проектом составляет очистка и подготовка данных к анализу. Участвуя в соревнованиях, научишься работать с несколькими типами данных и хорошо подготовишься к реальным проектам.
- Вступите в сообщество Data Science.
- Развивайте коммуникативные навыки. Самое основное в профессии — умение донести идею и сложную концепцию простым языком до широкой аудитории. Это важно в бизнесе, где заказчики проекта не владеют техническими навыками и терминологией.
- Не переставайте учиться. Работа предполагает регулярное изучение новых методов и технологий. Информацию можете черпать из постов, блогов в соцсетях, которые ведут влиятельные спикеры.
- Найдите наставника, который будет готов ответить на ваши вопросы об особенностях работы в команде Data Science. Ведь новичку так важна поддержка и советы успешного специалиста.
- Займитесь трудоустройством, составьте резюме и приготовьтесь строить карьеру.
Сложно ли найти работу?
Специалист по Data Science может найти себе работу в любой отрасли: от розничной торговли до астрофизики. В любой организации специалист с серьезными теоретическими знаниями и практическим опытом в сфере данных является ключевой фигурой. Чтобы достичь высот, следует упорно и целенаправленно работать, постоянно совершенствоваться и изучать новые методы.Data Scientist востребован в:
- технологических отраслях (система автонавигации, производство лекарств);
- IT-сфере (оптимизация поисковой выдачи, фильтрация спама, систематизация новостей, автоматические переводы текста);
- медицине (автоматическая диагностика болезней);
- финансовых структурах (принятие решения о выдаче кредита);
- телекомпаниях;
- крупных торговых сетях;
- избирательных кампаниях.
- Есть весь необходимый материал, поэтому освоить профессию получится быстрее;
- Выстроена траектория обучения;
- На курсах изучают реальные кейсы. Поэтому начинаешь моментально применять полученные знания на практике;
- После завершения студентам выдают сертификат.
Что выбрать комплексные курсы или самостоятельное обучение?
Большинство литературы по профессии на английском языке, поэтому при самостоятельном обучении придется тратить время не только на поиск, но и на перевод. А можно пройти полную подготовку, выбрав курс из нашей подборки. Комплексные курсы по data science имею следующие плюсы:
Получаемые навыки
Data Science
Big Data
Машинное обучение
SQL
Python
Machine learning
Аналитика
Математическая статистика
Анализ данных
Pandas
Numpy
Linux
Data Engineering
AI
Нейронные сети
Deep Learning
Компьютерное зрение