40+ лучших курсов по Data Science 2022 года: топ платных и бесплатных программ обучения

• Главная
• Аналитика
• Data Science

Фильтры

Список

Бесплатные

Вакансии

Большой выбор курсов по Data Science для начинающих и не только. Сравнивайте 43 лучших курсов по любым параметрам и выбирайте подходящую программу, которая поможет вам получить профессию мечты. Данные предоставлены партнером coursator.online.

Вы хотите курс в рассрочку?

Вы хотите начать учиться в ближайшее время?

Вы хотите пройти курс быстро?

Фильтруем

Курсы с фильтрами

Все категорииПрограммированиеWeb-разработкаPython-разработкаJavaScript-разработкаМобильная разработкаFrontend-разработкаСистемное администрированиеРазработка игрJava-разработкаВерстка на HTML/CSSPHP-разработкаQA-тестированиеAndroid-разработкаIOS-разработкаРазработка игр на UnityФреймворк React.JSDevOpsРазработка на C#Информационная безопасностьРазработка игр на Unreal EngineФреймворк DjangoФреймворк SpringРазработка на SwiftРазработка на C++Фреймворк Node. JSФреймворк Laravel1C-разработкаKotlin-разработкаVR/AR разработкаGolang-разработкаАлгоритмы и структуры данныхРабота с GITFlutter-разработкаООПУправлениеФинансовый менеджментProduct-менеджментУправление бизнесомHR и управление персоналомФинансы для руководителейProject-менеджментРуководство маркетингомЛичностный ростДеловые коммуникацииБренд-менеджментУправление разработкой и ITУправление продажамиЗапуск стартаповЮридические аспекты бизнесаУправление образовательными проектамиУправление по Agile и ScrumОраторское мастерствоEvent-менеджментТайм-менеджментУправление в e-commerceАрт-менеджментIT-рекрутментМенеджмент в индустрии красотыУправление SMMПродюсированиеБухгалтерияЛичные финансыПсихологияБюджетированиеДокументооборотИнвестицииЛогистикаДизайнWeb-дизайнГрафический дизайн3D-моделированиеUX/UI дизайнДизайн интерьеровОтрисовка иллюстрацийГеймдизайнMotion-дизайнAdobe Photoshop3D MAXЛандшафтный дизайнДизайн мобильных приложенийСкетчингArchiCADFigmaAdobe IllustratorСоздание лендинговAutoCADТипографикаHoudiniИзобразительное искусствоКомпозицияМаркетингSMM-продвижениеКонтент-маркетингИнтернет-маркетингТаргетированная рекламаSEO-продвижениеПродвижение в InstagramКонтекстная рекламаPR-менеджментПродвижение видеоSERM и репутацияCRM и email-маркетингМессенджер-маркетинг и чат-ботыРеклама у блогеровМаркетинг мобильных приложенийGoogle AdsЯндекс. ДиректTikTok-продвижениеКреативное мышлениеАналитикаBig DataData ScienceБизнес-аналитикаМаркетинговая аналитикаПродуктовая аналитикаФинансовая аналитикаWeb-аналитикаСистемная аналитикаРабота с Excel и Google-таблицамиМашинное обучениеИскусственный интеллектАналитика для руководителейАналитика на Power BIАналитика на PythonАналитика на TableauРабота с презентациямиSQL для анализа данныхНейронные сетиМатематика для Data ScienceData EngineeringDeep LearningАналитика на RСоздание контентаКонтент-маркетингКопирайтингСоздание и монтаж видеоСъемка и обработка фото3D-анимацияSound-дизайн и звукорежиссураInfluence-маркетингРедактура текстовСоздание электронной музыкиAdobe After EffectsCinema 4DAbleton LiveСторителлингБез рубрики

Отображаются 1-10 из 43 результатов

Сортировать поДатаЗаголовокСтоимость ↑Стоимость ↓Рассрочка ↑Рассрочка ↓Дата начала ↑Дата начала ↓Продолжительность ↑Продолжительность ↓

• 4brain
• City Business School
• Contented
• Convert Monster
• EdPro
• Fashion Factory
• GeekBrains
• Go Practice Simulator
• Hedu (Irs. academy)
• HTML Academy
• IMBA
• Interra
• Laba
• Level One
• LoftSchool
• MaEd
• Otus
• Product Live
• ProductStar
• ProfileSchool
• QMARKETING ACADEMY
• SF Education
• Skillbox
• SkillFactory
• SKVOT
• Skypro
• Talentsy
• Teachline
• WayUp
• XYZ School
• Бруноям
• Контур школа
• Международная школа профессий
• Нетология
• Русская Школа Управления
• Среда Обучения
• Уроки Легенд
• Хекслет
• Хохлов Сабатовский
• Яндекс Практикум

• Домашние задания c проверкой
• Консультации с наставником
• Лекции в записи
• Онлайн-лекции
• Практические интерактивные задания в формате тренажеров
• Работа над проектами
• Сессии вопросов и ответов
• Теория в формате текста
• Тесты на закрепление материала
• Удаленная стажировка

• Бессрочный доступ к учебным материалам
• Высокоинтенсивный формат обучения
• Защита итогового проекта
• Консультации с экспертами
• Наполнение портфолио проектами
• Первая оплата через 3 месяца
• Первая оплата через 6 месяцев
• Поддержка кураторов и координаторов учебного процесса
• Подходит новичкам
• Помощь со стажировкой и трудоустройством
• Проверка и разбор домашних заданий
• Сертификат или диплом об окончании обучения
• Чат с одногруппниками, кураторами и преподавателями

Профессия Data Scientist от Otus

4. 2 (37)

189 000 ₽/курс

От 0 ₽/мес

Дата начала: В любой момент

Продолжительность: 13 мес.

Занятия: 2 раза в неделю

Формат: вебинары

Преимущества: помощь с трудоустройством, персональный ментор, диплом о профессиональной переподготовке

Полный курс по Data Science от SkillFactory

SkillFactory

3.9 (56)

121 788 ₽/курс

От 3 383 ₽/мес

Дата начала: 16.11.2022

Продолжительность: 14 мес.

Занятия: в любое удобное время

Формат: онлайн занятия

Преимущества: команда наставников проверяет и комментирует работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам, помощь тьютора, центр карьеры поможет вам оформить резюме и начать проходить собеседования, сертификат о прохождении курса

Data Scientist с нуля до Junior от Skillbox

Skillbox

3. 9 (74)

119 658 ₽/курс

От 5 439 ₽/мес

Дата начала: 05.11.2022

Продолжительность: 6 мес.

Занятия: в любое удобное время

Формат: видеоматериалы

Преимущества: авторы курса эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa, работа с с проверяющим экспертом, итоговый проект, сертификат о прохождении курса

Data Analyst с нуля до Junior от Skillbox

Skillbox

3.9 (74)

112 728 ₽/курс

От 5 124 ₽/мес

Дата начала: 05.11.2022

Продолжительность: 6 мес.

Занятия: в любое удобное время

Формат: видеоматериалы

Преимущества: авторы курса эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa, работа с с проверяющим экспертом, итоговый проект, сертификат о прохождении курса

Введение в data science от Skillbox

Skillbox

3. 9 (74)

70 572 ₽/курс

От 5 881 ₽/мес

Дата начала: 05.11.2022

Продолжительность: 5 мес.

Занятия: в любое удобное время

Формат: видеоматериалы

Преимущества: авторы курса эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa, работа с проверяющим экспертом, итоговый проект, сертификат о прохождении курса

Python для анализа данных от Skypro

Skypro

4.2 (38)

24 000 ₽/курс

От 2 000 ₽/мес

Дата начала: В любой момент

Продолжительность: 3 мес.

Занятия: 6 модулей

Формат: видеоматериалы

Преимущества: командный мастер-класс и итоговый проект

Профессия Аналитик данных от Skypro

Skypro

4.2 (38)

117 720 ₽/курс

От 3 270 ₽/мес

Дата начала: В любой момент

Продолжительность: 8 мес.

Занятия: 10 часов в неделю

Формат: видеоуроки + практические задания

Преимущества: диплом об окончании обучения

Профессия Data Analyst от Skillbox

Skillbox

3.9 (74)

36 924 ₽/курс

От 6 154 ₽/мес

Дата начала: 05.11.2022

Продолжительность: 9 мес.

Занятия: 3-5 часов в неделю

Формат: лекции в записи и практика

Преимущества: возможна отсрочка оплаты на 6 месяцев, помощь с трудоустройством

Факультет Аналитики Big Data от GeekBrains

GeekBrains

3.8 (64)

175 032 ₽/курс

От 4 862 ₽/мес

Дата начала: 12.11.2022

Продолжительность: 18 мес.

Занятия: 2-3 занятия в неделю

Формат: лекции онлайн, домашние задания с проверкой

Преимущества: домашние задания, чат, помощь с трудоустройством

Data Scientist: с нуля до middle от Нетология

Нетология

3. 7 (61)

169 800 ₽/курс

От 7 075 ₽/мес

Дата начала: 16.11.2022

Продолжительность: 17 мес.

Занятия: 2-3 занятия в неделю

Формат: лекции онлайн, домашние задания с проверкой

Преимущества: работа над проектами, помощь с трудоустройством

Другие категории курсов по аналитике

Все категории

лучшие учебные курсы и программы сертификации / Хабр

Можно получить два-три десятка Data Science-сертификатов, но по-настоящему стоящих программ сертификации из сферы науки о данных, по моему мнению, не так уж и много. Я хочу рассказать о нескольких таких программах, поддерживаемых авторитетными организациями. Эти программы я оцениваю по разным признакам. В частности — по объёму рассматриваемых в их рамках тем, по их «весу» в глазах потенциального работодателя, по репутации организации, реализующей программу. В последние несколько лет я являюсь и специалистом по анализу данных, и дата-сайентистом. Всё это время у меня формировалось понимание того, что сильнее всего влияет на успех человека в сфере Data Science (DS).

Здесь я рассмотрю ведущие программы Data Science-сертификации, входящие в список, собранный ресурсом Indeed. Из этого списка я выбрал четыре, которые кажутся мне наиболее достойными. Им и посвящён этот материал.

Google Certified Professional Data Engineer

→ Google Certified Professional Data Engineer

Возможно, эта программа сертификации, которую я рассматриваю первой, кого-то удивит, так как она относится к сфере, отличной от Data Science. Но, несмотря на это, я уверен в том, что навыки и обязанности дата-инженера похожи на те, что характерны для дата-сайентистов. Ещё я думаю, что прохождение подобной сертификации может стать конкурентным преимуществом на рынке труда, так как дата-сайентист, получивший подобный сертификат, сможет эффективно работать не только в сфере науки о данных, но и в сфере инжиниринга данных.

Вот некоторые темы, знание которых проверяется на экзамене:

• Проектирование систем обработки данных.
  • Технологии хранения данных, построение конвейеров данных. Специализированные инструменты — BigQuery, Dataflow, Apache Spark и Cloud Composer. Миграция хранилищ данных.

• Создание и ввод в эксплуатацию систем обработки данных.
  • Инструменты наподобие Cloud Bigtable и Cloud SQL, анализ стоимости и производительности различных решений, очистка данных, трансформация и интеграция источников данных.

• Ввод в эксплуатацию моделей машинного обучения.
  • Использование предварительно построенных моделей, вроде Vision API и AutoML Vision, применение DialogFlow. Переобучение моделей с помощью AI Platform Prediction. Использование GPU, особенности задач регрессии и классификации, особенности обучения с учителем и без учителя, способы оценки качества моделей.

• Обеспечение качества решений.
  • Безопасность, соответствие требованиям, связанным с шифрованием данных, переносимость приложений, использование Data Loss Prevention API и Cloud Monitoring.

В целом, наличие у работника такого сертификата скажет работодателю о том, что перед ним — всесторонне подготовленный дата-сайентист. Я изучал Data Science на различных образовательных платформах и могу сказать, что в рамках данной программы сертификации проверяются знания и навыки, которым мало где учат. В результате такой сертификат позволит вам представить себя на рынке труда в выгодном свете. И, наконец, данный сертификат выдаёт компания Google, а она более чем известна в IT-индустрии.

Общие сведения об экзамене:

• Длительность: 2 часа.
• Стоимость: $200.
• Язык: английский или японский.
• Тип вопросов: вопросы с несколькими вариантами ответа.
• Способ проведения: онлайн-экзамен или обычный экзамен с контролем хода экзамена.
• Рекомендации: опыт работы с Google Cloud.

Google Data Machine Learning Engineer

→ Google Data Machine Learning Engineer

Это — ещё одна программа сертификации, которую тоже нельзя назвать программой, нацеленной исключительно на Data Science. Она, скорее, направлена на достаточно узкую тему, находящуюся в пределах науки о данных. Речь идёт о машинном обучении. Многие дата-сайентисты могут настолько привыкнуть к работе в Jupyter Notebook (ведь именно этому учат на большинстве DS-курсов), что необходимость вывода моделей в продакшн, необходимость их развёртывания на веб-сайте или в мобильной среде может вызвать у них серьёзные сложности. Поэтому тем, кто работает в сфере Data Science, весьма полезно будет ознакомиться и с вопросами практического применения моделей, что расширит их кругозор и сделает их работу эффективнее.

Вот темы, которые поднимаются на экзамене:

• Формулировка задач машинного обучения.
  • Преобразование задач бизнеса в задачи машинного обучения с использованием инструментов наподобие AutoML. Определение типа задачи (например — задача классификации или кластеризации), выявление ключевых метрик качества модели.

• Разработка архитектурных решений в сфере машинного обучения.
  • Масштабирование решений с использованием инструментов наподобие Kubeflow, конструирование признаков, автоматизация, оркестрация, мониторинг.

• Проектирование систем для подготовки и обработки данных.
  • Разведочный анализ данных, визуализация данных и получение статистических сведений о них, очистка и проверка наборов данных, создание учебных наборов данных, работа с отсутствующими значениями, со значениями, значительно отличающимися от других, с утечками данных.

• Разработка моделей машинного обучения.
  • Использование различных форматов данных для обучения моделей, в том числе — CSV, JSON, Apache Parquet. Применение баз данных. Знание специфических концепций наподобие настройки гиперпараметров и распределённого обучения моделей.

• Автоматизация и оркестрация конвейеров машинного обучения.
  • Проектирование обучающих конвейеров, использование платформ наподобие Cloud Compose и Apache Airflow.

• Мониторинг, оптимизация и поддержка решений в сфере машинного обучения.
  • Стратегии логирования моделей, переобучение моделей, оптимизация производительности моделей, оптимизация конвейеров машинного обучения.

В целом — эта сертификация похожа на классические сертификации из сферы Data Science. Её прохождение, определённо, продемонстрирует работодателю, да и самому сотруднику, то, что сотрудник умеет не только создавать модели, но и разворачивать их в продакшн-окружениях.

Общие сведения об экзамене:

• Длительность: 2 часа.
• Стоимость: $200.
• Язык: английский.
• Тип вопросов: вопросы с несколькими вариантами ответа.
• Способ проведения: онлайн-экзамен или обычный экзамен с контролем хода экзамена.

IBM Data Science Professional Certificate

→ IBM Data Science Professional Certificate

Это — уже не просто программа сертификации. Тут речь идёт о наборе учебных курсов, на которых можно изучить то, что проверяется во время прохождения испытаний. Эта программа сертификации, в отличие от предыдущих, ориентирована исключительно на саму науку о данных. А это, безусловно, именно та тема, которая нам особенно интересна. Ещё одной ценной особенностью этой программы является тот факт, что она подготовлена IBM, а пройти её можно на платформе Coursera. Обе эти компании известны и имеют хорошую репутацию.

Вот — 10 курсов, которые входят в состав учебной программы:

• Что такое наука о данных?
• Инструменты науки о данных.
• Методология науки о данных.
• Использование Python в рамках науки о данных для искусственного интеллекта и разработки.
• Python-проект из сферы науки о данных.
• Применение баз данных и SQL с использованием Python для целей науки о данных.
• Анализ данных с использованием Python.
• Визуализация данных с использованием Python.
• Машинное обучение с использованием Python.
• Заключительный курс по теме «Прикладная наука о данных».

Как видите, в этих курсах большое внимание уделяется Python. Я предпочитаю пользоваться именно этим языком, но кто-то, возможно, выберет R. Поэтому, если вы из их числа, и R нужен вам для работы, вам лучше будет поискать учебную программу, где используется именно этот язык.

Общие сведения о программе учебных курсов:

• Способ проведения курсов: полностью дистанционно.
• Уровень слушателей: начальный.
• Расписание занятий: гибкое.
• Длительность: обычно — 11 месяцев (это долго, но речь идёт не только о сертификации, но и об обучении).
• Язык: английский — с субтитрами на английском, арабском, французском, португальском (европейский вариант), итальянском, вьетнамском, немецком, русском, испанском, персидском, турецком.

Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

→ Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

Как видите, в этом обзоре представлены программы сертификации от ведущих игроков IT-рынка. В их число входит и Microsoft. Если поучиться, поработать, пройти тестирование в любой из подобных компаний — это может пойти на пользу карьере дата-сайентиста. Представленная здесь программа напоминает смесь тех программ, о которых мы говорили выше. Это, с одной стороны, сертификация, но с другой — перед сертификацией тут же можно и подучиться, либо самостоятельно и бесплатно, либо — с инструктором и за деньги.

Вот темы, которые поднимаются на экзамене:

• Управление ресурсами Azure для машинного обучения.
  • Создание рабочей области Azure Machine Learning, управление данными, возможность выполнять вычисления для экспериментов, безопасность, управление доступом, настройка окружения разработки.

• Выполнение экспериментов и обучение моделей.
  • Создание моделей с помощью визуальных средств, запуск скриптов обучения моделей, создание метрик, работа с моделями.

• Развёртывание решений машинного обучения и ввод их в эксплуатацию.
  • Выбор модели развёртывания, развёртывание моделей как сервисов, управление моделями, создание конвейеров, публикация конвейеров в виде веб-сервисов, применение практик MLOps.

• Реализация ответственного машинного обучения.
  • Использование средств интерпретации моделей, оценка справедливости моделей, учёт соображений приватности при работе с моделями.

Я полагаю, что эта сертификация, в хорошем смысле, является самой простой из рассмотренных здесь. Она хорошо охватывает основные вопросы создания и использования моделей машинного обучения. И, несмотря на то, что в её названии есть слова «Data Scientist», она в значительной мере ориентирована на машинное обучение.

Итоги

В итоге скажу, что если вы сможете пройти все вышеописанные программы сертификации — полагаю, что вы будете более чем готовы к работе дата-сайентиста. Эти сертификации направлены на проверку знаний по популярным платформам и инструментам, а также — на проверку навыков, связанных с практическим использованием моделей. В частности, речь идёт о работе с бизнес-задачами, об анализе данных, о моделировании, о создании и развёртывании моделей. Конечно, если вы попробуете найти работу в компании, проводящей сертификацию, наличие сертификата повысит ваши шансы на успех. Подбирая себе программу сертификации учитывайте то, что те, о которых шла тут речь, я, руководствуясь собственным видением ситуации, выбрал из списка программ с ресурса Indeed. Есть ещё множество подобных программ. Вам, вполне возможно, подойдёт что-то совсем другое.

Как вы посоветовали бы учиться и сертифицироваться тому, кто хочет работать в сфере Data Science?

лучших онлайн-курсов по науке о данных [2022]

Наука о данных Специализации и курсы обучают основам интерпретации данных, проведения анализа, понимания и передачи практических идей. Темы обучения для начинающих и продвинутых учащихся включают качественный и количественный анализ данных, инструменты и методы обработки данных и алгоритмы машинного обучения.

Анализ данных

Машинное обучение

Probability and Statistics

Earn Your Degree

Popular Topics

Python

SQL

Statistics

Data Engineering

Business Intelligence

Database

Biostatistics

Apache Spark

R Programming

Database Менеджмент

Самые популярные курсы по науке о данных

Ознакомьтесь с сертификатами MasterTrack®

Самые популярные курсы по науке о данных

Часто задаваемые вопросы о науке о данных

• Наука о данных находит критически важное применение в большинстве отраслей и является одной из самых востребованных профессий в области информатики. Специалисты по обработке и анализу данных — это детективы эпохи больших данных, отвечающие за получение ценной информации посредством анализа массивных наборов данных. И точно так же, как детектив отвечает за поиск улик, их интерпретацию и, в конечном итоге, отстаивание своего дела в суде, область науки о данных охватывает весь жизненный цикл данных.

  Это начинается с сбора большого количества необработанных данных с использованием методов сбора данных, а затем создания и обслуживания конвейеров данных и хранилищ данных, которые эффективно «очищают» данные и делают их доступными для анализа в масштабе. Эта инфраструктура данных позволяет специалистам по данным эффективно обрабатывать наборы данных, используя навыки интеллектуального анализа данных и моделирования данных, а также анализировать эти выходные данные с помощью сложных методов, таких как прогнозный анализ и качественный анализ. Наконец, эти результаты должны быть представлены с использованием навыков визуализации данных и отчетности, чтобы помочь лицам, принимающим бизнес-решения.

  В зависимости от размера компании специалисты по обработке и анализу данных могут отвечать за весь жизненный цикл данных или специализироваться на определенной части жизненного цикла в рамках более крупной группы специалистов по данным.‎

• Информатика является одним из наиболее распространенных предметов, которые изучают онлайн-учащиеся, и наука о данных не является исключением. В то время как некоторые учащиеся могут захотеть изучать науку о данных в рамках традиционной программы обучения на кампусе или интенсивного класса или школы «буткемп», стоимость этих вариантов может быстро возрасти после обучения, а также стоимость книг и транспорта, а иногда даже проживание включено.

  В качестве альтернативы вы можете воспользоваться онлайн-планом обучения науке о данных, что может быть гибким и доступным вариантом. Существует широкий спектр популярных онлайн-курсов по различным предметам, от основ, таких как программирование на Python, до продвинутых приложений для глубокого обучения и искусственного интеллекта. Студенты могут выбрать получение сертификатов по отдельным курсам или специализациям или даже пройти целые программы получения степени в области компьютерных наук и данных в Интернете.

  Лучше всего то, что эти онлайн-курсы включают в себя видеолекции, сеансы в режиме реального времени и возможность сотрудничать с другими учащимися со всего мира, что дает вам возможность задавать вопросы и развивать навыки командной работы, как в кампусе.‎

• В сегодняшнюю эпоху «больших данных» наука о данных находит критически важное применение в большинстве отраслей. Это дает студентам с опытом работы с данными широкий спектр карьерных возможностей, от общих до узкоспециализированных. Некоторые компании могут нанимать специалистов по данным для работы над всем жизненным циклом данных, в то время как более крупные организации могут нанимать целую команду специалистов по данным с более специализированными позициями, такими как инженеры данных для создания инфраструктуры данных или аналитики данных, аналитики бизнес-аналитики, специалисты по принятию решений для интерпретации и использовать эти данные.

  Некоторые технологические компании могут нанимать гораздо более специализированных специалистов по данным. Например, компаниям, создающим устройства Интернета вещей (IoT) с использованием распознавания речи, нужны инженеры по обработке естественного языка. Организациям общественного здравоохранения могут понадобиться картографы заболеваний для построения прогностических эпидемиологических моделей для прогнозирования распространения инфекционных заболеваний. А фирмы, разрабатывающие приложения искусственного интеллекта (ИИ), скорее всего, будут полагаться на инженеров по машинному обучению.‎

• Coursera предлагает профессиональные сертификаты, сертификаты MasterTrack, специализации, управляемые проекты и курсы по науке о данных от ведущих университетов, таких как Университет Джона Хопкинса, Университет Пенсильвания и такие компании, как IBM. Популярные онлайн-курсы по науке о данных включают введение в науку о данных, науку о данных в R, Python, SQL и других языках программирования, базовые методы интеллектуального анализа данных и использование науки о данных в приложениях машинного обучения. ‎

• Все больше и больше студентов хотят получить степень в области науки о данных онлайн. Этому есть несколько причин, начиная с стоимости: благодаря программам на получение степени Coursera вы можете получить такое же высококачественное образование и тот же диплом, что и ваши коллеги в кампусе, за небольшую плату. Гибкость — еще одна важная причина; особенно если вы уже работаете полный рабочий день, возможность продолжить свое образование в области науки о данных в свободное время вместо того, чтобы брать отпуск с работы, является огромным преимуществом.

  Популярность курсов по науке о данных в кампусе также повышает привлекательность онлайн-курсов. Многие студенты, которые хотят пройти эти курсы в кампусе, обнаруживают, что их слишком много, или они настолько переполнены, что лекции трудно слушать, а доступ к преподавателям отсутствует. Благодаря видеозаписям занятий онлайн-студенты могут смотреть лекции в свободное время в целенаправленной среде, а виртуальные рабочие часы обеспечивают регулярный доступ к преподавателям. Таким образом, онлайн-курсы могут сделать обучение более доступным для начинающих специалистов по данным.

  Онлайн-обучение также не означает жертвовать именем в дипломе. В настоящее время Coursera предлагает дипломы по науке о данных от ведущих колледжей, таких как Иллинойский университет, Имперский колледж Лондона, Мичиганский университет, Университет Колорадо в Боулдере и Высшая школа экономики Национального исследовательского университета.‎

• Люди, которые начинают изучать данные наука должна иметь базовое представление о статистике и кодировании. Для начала не требуется предварительный опыт, но учащиеся должны иметь хорошие навыки работы с компьютером и интерес к сбору, интерпретации и представлению данных.‎

• Аналитики, которым нравится программировать и работать с данными, являются первыми кандидатами на изучение науки о данных. Специалисты по данным проводят большую часть своего времени, работая за компьютером, поэтому важно, чтобы учащиеся чувствовали себя комфортно при изучении различных языков программирования. Люди, интересующиеся машинным обучением, глубоким обучением и искусственным интеллектом, также хорошо подходят для изучения науки о данных. Специалисты по данным должны обладать сильными коммуникативными навыками и чувствовать себя комфортно, работая в установленные сроки. Команды специалистов по данным часто работают над одним проектом, поэтому люди, лучше всего подходящие для изучения науки о данных, должны хорошо работать с коллегами и обладать превосходными организационными навыками.‎

• Самый распространенный карьерный путь для человека, занимающегося наукой о данных, — это работа младшим или младшим специалистом по данным. После получения некоторого опыта работы следующий путь для специалиста по данным — получить степень магистра или доктора философии и стать старшим специалистом по данным или инженером по машинному обучению. После этого вы можете получить докторскую степень и стать главным специалистом по данным или архитектором данных.‎

• Учащимся, интересующимся программированием беспилотных автомобилей, распознаванием речи и поиском в Интернете, следует рассмотреть темы, посвященные машинному обучению и глубокому обучению. Темы, которые объясняют языки программирования, включая Python, идеально подходят для людей, которые хотят сосредоточиться на разработке данных. Искусственный интеллект для начинающих — отличный способ изучить темы, объединяющие машинное обучение и науку о данных. Учащиеся, которые хотят освежить свои математические навыки, должны рассмотреть темы, объясняющие теорию вероятностей, функции и графики.‎

Этот FAQ был доступен только в информационных целях. Учащимся рекомендуется провести дополнительные исследования, чтобы убедиться, что курсы и другие полномочия соответствуют их личным, профессиональным и финансовым целям.

Искусства и гуманитарные науки

338 курсов

Бизнес

1095 курсов

Информатика

668 курсов

Информационные технологии

0211 9003 курсы 1450003

471 Курсы

Математическая и логика

70 Курсы

Личное развитие

137 Курсы

Физические науки и инженерия

413 Курсы

Social Sciences

401.

. Онлайн-курсы по анализу данных [2022]

Курсы по анализу данных посвящены методам управления и анализа больших наборов данных. Начните свою карьеру специалиста по данным, изучая интеллектуальный анализ данных, приложения для работы с большими данными и разработку продуктов на основе данных….

Machine Learning

Probability and Statistics

Earn Your Degree

Most Popular Data Analysis Courses

Popular Topics

Excel

Power BI

Tableau

Data Visualization

SPSS

VBA

MATLAB

Моделирование данных

Статистический анализ

Ознакомьтесь с сертификатами MasterTrack®

Наиболее популярные сертификаты в анализе данных

Наука данных для не практикующих

Курсы анализа данных с высшим номиналом

.

анализ — это процесс применения статистического анализа и логических методов для извлечения информации из данных. При тщательном и систематическом выполнении результаты анализа данных могут стать бесценным дополнением к качественным исследованиям в получении практических идей для принятия решений.

Если это похоже на науку о данных, вы правы! Это тесно связанная область, но есть важные различия. Специалисты по данным обычно имеют опыт работы в области компьютерных наук и программирования и полагаются на навыки кодирования для создания алгоритмов и аналитических моделей для автоматизации обработки данных в масштабе. Аналитики данных обычно имеют опыт работы в области математики и статистики и часто применяют эти аналитические методы для решения конкретных бизнес-задач — например, финансовый аналитик в инвестиционном банке.‎