Курсы по data science

Курсы по Data Science и аналитике
Название курса / программы
Школа
Стоимость
Рассрочка
Дата начала
Длительность
4.65
129 600 от 6 000 ₽
16 Марта 6 мес.
4.08
3 841 от 6 000 ₽
29 Марта 4 мес.
4.28
0₽ Рассрочки нет
16 Марта 7 дней
4.51
3 841 от 4 991 ₽
23 Марта 4 мес.
4.08
52 500 от 7 140 ₽
27 Марта 5 мес.
4.24
3 841 от 69 833 841 ₽
20 Марта 13 мес.
4.17
47 180 Рассрочки нет
22 Марта 2 недели
4.39
80 500 от 3 354 ₽
16 Марта 5 мес.
4.65
106 560 от 4 933 ₽
17 Марта 9 мес.
4.25
35 640 от 15 000 ₽
28 Марта 8 мес.
130 000₽ от 3 611 ₽
16 Марта 6 мес.
4.28
123 904 от 5 163 ₽
17 Марта 9 мес.
4.25
4 483 от 27 200 ₽
11 Апреля 5 мес.
4.75
55 000 от 11 666 ₽
03 Апреля 4 мес.
4.70
51 870 от 28 500 ₽
25 июня 9 мес.
4.17
47 180 от 2 621 ₽
25 июня 5 мес.
4.70
3 291 от 3 580 ₽
25 июня 3 мес.

Поможем выбрать курс со скидкой

У нас в партнерах более 300 школ и мы можем получить для вас скидку на выбранный вами курс.

    Извините,

    Что-то пошло не так, и ваше сообщение не было отправлено
    Попробуйте заполнить форму ещё раз

    Спасибо!

    Ваш запрос на подбор обучения был успешно отправлен. Через некоторое время мы отправим несколько отличных вариантов.

    Бесплатные курсы

    Бесплатные курсы будут полезны для начального обучения и ознакомления с направлением, но они не настолько эффективны, как платные.

    Название курса / программы
    Школа курса
    Стоимость
    Длительность
    Формат
    4.17
    Бесплатно
    3 занятия
    Онлайн-вебинары
    4.17
    Бесплатно
    7 занятий
    Видеозанятия в записи

    Курсы Курсы по Data Science детально

    Подробная информация о курсах от популярных школ с информацией по трудоустройству, сертификатам и форме прохождения.

    ProductStar
    4.65
    405 отзывов
    288 000 ₽
    129 600 ₽
    экономия 158 400 ₽
    от 6 000 ₽/мес

    6 мес. месяцев
    OTUS
    4.08
    197 отзывов
    60 000 ₽
    3 841 ₽
    экономия 56 159 ₽
    от 6 000 ₽/мес
    от 69 833 841 ₽/мес

    4 мес. месяца
    Eduson Academy
    4.28
    367 отзывов
    0 ₽
    от 0 ₽/мес

    7 дней месяцев
    Бруноям
    4.51
    182 отзыва
    59 900 ₽
    3 841 ₽
    экономия 56 059 ₽
    от 4 991 ₽/мес
    от 69 833 841 ₽/мес

    4 мес. месяца
    OTUS
    4.08
    197 отзывов
    71 400 ₽
    52 500 ₽
    экономия 18 900 ₽
    от 7 140 ₽/мес

    5 мес. месяцев
    SkillFactory
    4.24
    894 отзыва
    6 983 ₽
    3 841 ₽
    экономия 3 142 ₽
    от 69 833 841 ₽/мес
    от 69 833 841 ₽/мес

    13 мес. месяцев
    Нетология
    4.17
    812 отзывов
    1 490 ₽
    47 180 ₽
    экономия -45 690 ₽
    от 0 ₽/мес

    2 недели месяца
    SF Education
    4.39
    231 отзыв
    230 000 ₽
    80 500 ₽
    экономия 149 500 ₽
    от 3 354 ₽/мес
    от 99 835 491 ₽/мес

    5 мес. месяцев
    ProductStar
    4.65
    405 отзывов
    288 000 ₽
    106 560 ₽
    экономия 181 440 ₽
    от 4 933 ₽/мес
    от 81 504 483 ₽/мес

    9 мес. месяцев
    Яндекс Практикум
    4.25
    1434 отзыва
    112 000 ₽
    35 640 ₽
    экономия 76 360 ₽
    от 15 000 ₽/мес
    от 96 505 308 ₽/мес

    8 мес. месяцев
    Университет Синергия
    отзывов
    130 000 ₽
    от 3 611 ₽/мес
    от 579 111 581 ₽/мес

    6 мес. месяцев
    Eduson Academy
    4.28
    367 отзывов
    309 761 ₽
    123 904 ₽
    экономия 185 857 ₽
    от 5 163 ₽/мес
    от 113 176 224 ₽/мес

    9 мес. месяцев
    Яндекс Практикум
    4.25
    1434 отзыва
    134 400 ₽
    4 483 ₽
    экономия 129 917 ₽
    от 27 200 ₽/мес
    от 81 504 483 ₽/мес

    5 мес. месяцев
    ИнженеркаТех
    4.75
    4 отзыва
    70 000 ₽
    55 000 ₽
    экономия 15 000 ₽
    от 11 666 ₽/мес

    4 мес. месяца
    KARPOV.COURSES
    4.70
    69 отзывов
    250 000 ₽
    51 870 ₽
    экономия 198 130 ₽
    от 28 500 ₽/мес
    от 69 833 841 ₽/мес

    9 мес. месяцев
    Нетология
    4.17
    812 отзывов
    67 400 ₽
    47 180 ₽
    экономия 20 220 ₽
    от 2 621 ₽/мес
    от 579 111 581 ₽/мес

    5 мес. месяцев
    KARPOV.COURSES
    4.70
    69 отзывов
    22 000 ₽
    3 291 ₽
    экономия 18 709 ₽
    от 3 580 ₽/мес
    от 59 833 291 ₽/мес

    3 мес. месяца

    Часто задаваемые вопросы по курсам Data science

    FAQ

    Что такое Data Science?

    Data Science (наука о данных) представляет собой междисциплинарную область, которая использует научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и инсайтов из структурированных и неструктурированных данных. Она сочетает в себе аспекты математики, статистики, информатики и доменной экспертизы для анализа данных. Специалисты по Data Science используют программирование, машинное обучение и визуализацию данных для решения сложных задач в различных областях, включая маркетинг, финансы, медицину и социальные науки.

    Что должен знать специалист по Data Science?

    Специалист по Data Science должен обладать широким спектром знаний и навыков:

    1. Программирование: Владение языками программирования, такими как Python, R, SQL, и иногда Java или Scala.
    2. Статистика и математика: Знание статистических методов, вероятностных моделей и линейной алгебры.
    3. Машинное обучение: Понимание алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и нейронные сети.
    4. Обработка данных: Навыки в области ETL (извлечение, трансформация и загрузка данных), работа с большими данными (Big Data) и базами данных.
    5. Визуализация данных: Умение использовать инструменты визуализации, такие как Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI.
    6. Коммуникационные навыки: Способность интерпретировать результаты анализа и представлять их в понятной форме для различных аудиторий.

    Чему обучают на курсах Data Science?

    Курсы по Data Science обычно охватывают следующие темы:

    1. Основы программирования: Python, R, SQL.
    2. Статистика и математика: Дискретная математика, вероятность, статистические методы.
    3. Машинное обучение: Алгоритмы, библиотеки (Scikit-Learn, TensorFlow, Keras).
    4. Обработка данных: Pandas, NumPy, работа с базами данных, Hadoop, Spark.
    5. Визуализация данных: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI.
    6. Практические проекты: Реальные задачи из бизнеса, создание и развертывание моделей.

    Какую зарплату получает специалист по Data Science в России?

    Зарплата специалиста по Data Science в России может варьироваться в зависимости от опыта, квалификации и региона:

    1. Начинающие специалисты (Junior): 70,000 – 120,000 рублей в месяц.
    2. Специалисты среднего уровня (Middle): 120,000 – 200,000 рублей в месяц.
    3. Опытные специалисты (Senior): 200,000 – 300,000 рублей в месяц и выше.

    Также важную роль играют дополнительные бонусы, условия труда и возможности карьерного роста.

    В чем плюсы платных курсов по Data Science?

    Бесплатные курсы по Data Science также имеют свои недостатки:

    1. Ограниченное содержание: Могут не охватывать все необходимые темы и детали.
    2. Отсутствие поддержки: Чаще всего нет доступа к наставникам и сообществу для получения помощи.
    3. Отсутствие сертификата: Многие бесплатные курсы не предоставляют сертификатов по окончании.
    4. Самостоятельное обучение: Требуют высокой степени самодисциплины и мотивации, так как структура и контроль за учебным процессом минимальны.
    5. Качество преподавания: Не всегда гарантирован высокий уровень преподавателей и учебных материалов.
    6. Ограниченные возможности для практики: Меньше практических заданий и реальных проектов для отработки навыков.

    Какие курсы по Data Science являются наиболее популярными?

    Существует множество курсов по Data Science, которые пользуются популярностью:

    1. Coursera: Специализации от университетов (например, Deep Learning от Andrew Ng).
    2. edX: Курсы от Harvard, MIT и других ведущих университетов.
    3. Udacity: Нанодегри программы по Data Science.
    4. DataCamp: Интерактивные курсы по Data Science и анализу данных.
    5. Pluralsight: Курсы по Python, R, SQL и машинному обучению.
    6. Kaggle: Бесплатные курсы и соревнования по Data Science.

    Какие языки программирования наиболее важны для Data Science?

    В области Data Science существует несколько языков программирования, которые особенно востребованы и широко используются. Наиболее важные из них включают:

    1. Python:
      • Преимущества: Python является одним из самых популярных языков программирования в Data Science благодаря своей простоте и читаемости. Он имеет богатую экосистему библиотек, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow и Keras, которые облегчают выполнение сложных вычислений, обработку данных, визуализацию и машинное обучение.
      • Применение: Анализ данных, разработка моделей машинного обучения, визуализация данных, автоматизация задач.
    2. R:
      • Преимущества: R – это язык, специально разработанный для статистического анализа и визуализации данных. Он предоставляет множество пакетов и библиотек, таких как ggplot2, dplyr, tidyr, которые идеально подходят для сложного статистического анализа и графиков.
      • Применение: Статистический анализ, визуализация данных, обработка данных, разработка моделей.
    3. SQL:
      • Преимущества: SQL (Structured Query Language) является стандартом для работы с базами данных. Знание SQL позволяет эффективно извлекать, манипулировать и анализировать данные, хранящиеся в реляционных базах данных.
      • Применение: Извлечение данных из баз данных, создание запросов, манипуляция данными, работа с большими наборами данных.
    4. Julia:
      • Преимущества: Julia – это высокопроизводительный язык программирования, который сочетает в себе простоту Python и скорость C++. Он особенно полезен для численных и научных вычислений, а также для разработки сложных алгоритмов.
      • Применение: Численные вычисления, научные исследования, разработка высокопроизводительных алгоритмов.
    5. Java:
      • Преимущества: Java – это язык, который часто используется в корпоративных средах для разработки масштабируемых и надежных приложений. Он также имеет библиотеки для анализа данных и машинного обучения, такие как Weka и Deeplearning4j.
      • Применение: Разработка корпоративных приложений, машинное обучение, интеграция с большими системами.
    6. Scala:
      • Преимущества: Scala часто используется в сочетании с платформой Apache Spark для обработки больших данных. Он сочетает в себе объектно-ориентированное и функциональное программирование, что делает его мощным инструментом для анализа данных.
      • Применение: Обработка больших данных, работа с Apache Spark, параллельные вычисления.

    Каждый из этих языков программирования имеет свои сильные стороны и применяется в разных аспектах Data Science. Знание нескольких из них позволяет специалистам эффективно решать разнообразные задачи, начиная от извлечения и обработки данных до разработки и внедрения сложных моделей машинного обучения.

    4o

    Какие карьерные возможности открываются после завершения курсов по Data Science?

    После завершения курсов по Data Science перед выпускниками открывается широкий спектр карьерных возможностей. Специалисты в этой области востребованы во многих секторах экономики, включая финансы, здравоохранение, маркетинг, розничную торговлю, технологии и другие. Возможные позиции включают:

    • Data Scientist: Анализ данных и создание моделей для решения бизнес-задач.
    • Data Analyst: Обработка и интерпретация данных для отчетов и рекомендаций.
    • Machine Learning Engineer: Разработка и внедрение моделей машинного обучения.
    • Business Intelligence Analyst: Использование данных для стратегического планирования и принятия решений.
    • Big Data Engineer: Работа с большими объемами данных и инфраструктурой для их обработки.
    • Research Scientist: Проведение исследований и разработка новых методов анализа данных.

    Эти позиции не только предлагают высокие зарплаты, но и возможность профессионального роста, включая переход на руководящие должности или работу над инновационными проектами. Компании, такие как Google, Amazon, Facebook, а также крупные российские корпорации активно нанимают специалистов по Data Science.

    Какие компании активно нанимают специалистов по Data Science?

    Специалисты по Data Science востребованы в самых разных отраслях, и многие крупные компании активно ищут таких специалистов. Вот некоторые из них:

    • Технологические гиганты: Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Apple.
    • Финансовые институты: Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Сбербанк, ВТБ.
    • Здравоохранение: Pfizer, Johnson & Johnson, Roche, Медси.
    • Ритейл и e-commerce: Walmart, Alibaba, Ozon, Wildberries.
    • Консалтинговые компании: McKinsey, Boston Consulting Group, Deloitte.
    • Производственные компании: General Electric, Siemens, Ростех.
    • Телекоммуникации: AT&T, Verizon, МТС, МегаФон. Эти компании предлагают широкий спектр ролей в области анализа данных, машинного обучения, разработке аналитических решений и исследовательских проектов.

    Каковы перспективы карьерного роста для специалистов по Data Science?

    Карьерные перспективы для специалистов по Data Science очень привлекательны и разнообразны. Вот основные этапы и направления карьерного роста:

    • Начальный уровень: Data Analyst, Junior Data Scientist, где специалист занимается сбором и анализом данных, созданием отчетов и простых моделей.
    • Средний уровень: Data Scientist, Machine Learning Engineer, где специалист уже разрабатывает и внедряет более сложные модели, участвует в междисциплинарных проектах.
    • Продвинутый уровень: Senior Data Scientist, Lead Data Scientist, где специалист руководит командами, принимает стратегические решения, разрабатывает новые методы и алгоритмы.
    • Управленческий уровень: Data Science Manager, Chief Data Officer (CDO), где специалист управляет крупными проектами, определяет направления развития и интеграции аналитических решений в бизнес.

    Какие учебные материалы включены в курсы по Data Science?

    Курсы по Data Science часто включают следующие учебные материалы:

    • Лекции и видеозаписи: Основные концепции и практические примеры.
    • Практические задания и проекты: Реальные задачи, требующие анализа данных и построения моделей.
    • Интерактивные упражнения: Онлайн-тесты, квизы и лабораторные работы.
    • Книги и статьи: Рекомендуемая литература и научные статьи по теме.
    • Доступ к платформам: Среды разработки и специализированные инструменты, такие как Jupyter Notebook, Google Colab, AWS.
    • Кейсы: Примеры из практики, разбор реальных бизнес-задач и решений.

    Эти материалы помогают студентам глубже понять теорию и применять знания на практике, обеспечивая всестороннее обучение.

    Какой уровень поддержки и помощи можно ожидать от преподавателей на курсах по Data Science?

    На курсах по Data Science можно рассчитывать на высокий уровень поддержки и помощи от преподавателей и наставников. В большинстве программ включены:

    • Персональные консультации: Встречи один на один с преподавателями для обсуждения сложных тем и вопросов.
    • Групповые обсуждения: Регулярные сессии с преподавателями и другими студентами для обмена опытом и совместного решения задач.
    • Менторство: Назначение личного наставника, который помогает ориентироваться в программе, дает советы по карьере и помогает с проектами.
    • Обратная связь: Детализированные комментарии и рекомендации по выполненным заданиям и проектам.
    • Онлайн-ресурсы: Доступ к форумам, чатам и другим платформам для общения с преподавателями и однокурсниками.
    • Вебинары и мастер-классы: Дополнительные лекции и практические занятия от ведущих экспертов в области Data Science.

    Эти виды поддержки помогают студентам успешно осваивать материал и развивать необходимые навыки для работы в области Data Science.

    Привет, друзья! Мы собрали одни из лучших курсов Курсы по Data Science онлайн, с помощью которых сможете сделать первый шаг в этот мир. В списке учебных программ с разной стоимостью, длительностью и интенсивностью обучения.

    Преимущества выбора курсов в CLASSBE.RU

    1. Агрегатор онлайн-курсов

    2. Отзывы учеников о школах

    • Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
    • Дата начала: 2024-06-01
    • Дата окончания: 2024-06-30
    • Отзывы о школах

    3. Актуальные акции и скидки

    • Выбирайте курс или школу с возможностью сэкономить сегодня
    • Дата начала: 2024-06-01
    • Дата окончания: 2024-06-30
    • Акции от школ

    Популярные по обучению аналитике

    Маркетплейс онлайн-курсов