Data Science — Лучшие онлайн курсы

Программа

1. Введение: Python, математика, алгоритмы ML, включая продвинутое программирование.
2. Менеджмент, глубокое обучение, инжиниринг данных.
3. Выбор специализации. NLP, Big Data, Компьютерное зрение, Production.  

Чему научитесь

• Обрабатывать Big Data, делать выводы на основе данных.
• Обучать нейросети.
• Строить модели, чтобы предсказать события.

Программа

1. Основы программирования на Python.
2. Анализ данных в Pandas и NumPy.
3. Визуализация, очистка данных, Feature Engineering.
4. Работа c файлами, HTML страницами и API Python.
5. Методы подгрузки информации.
6. Выгрузка из разных источников.
7. SQL для решения задач.
8. Инструментарий аналитика.
9. Проверка статистических гипотез.
10. ML-Flow.
11. Введение в машинное обучение (классификации, регрессии, кластеризации).
12. Способы визуализации.
13. Улучшение качества модели.
14. Математика, линейная алгебра.
15. Методы оптимизации, математический анализ.
16. Основы теории вероятности.
17. Оценка качества алгоритмов Math & Machine Learning.
18. Разработка рекомендательных систем.
19. Machine Learning в production.
20. Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах.
21. Дополнительные модули по Deep Learning, Data Engineering.

Чему научитесь?

• Использованию алгоритмических конструкций, структурированию данных.
• Получению информации из разнообразных web источников.
• Визуализации посредством Pandas, Matplotlib.
• Работе с GitHub, Kaggle.
• Построению ML-моделей с использованием временных рядов.
• Созданию бизнес-моделей при помощи машинного обучения.
• Оценке качества продукции, независимо от поставленных задач.
• Составлению рекомендательных систем, интегрированию решений в продакшн.
• Применению методик матанализа,  линейной алгебры, статистики, теории вероятности.

Программа

1. Основной блок.

Студенты узнают, с какими задачами сталкивается специалист, каким образом их решать. Рассматривают базовые технологии, востребованные на рынке труда.

2. Профессиональные навыки. 

Разбирают ключевые ИТ-инструменты, стандарты кодирования, алгоритмы, структуры, базы данных, системы аналитики. Кроме того, вводят в особенности операционных систем, механизмы их работы, языки программирования, углубляются в информатику, математику.

3. Специализации.

Предлагают выбрать направление (изучить соответствующий инструментарий, получить практические навыки), включая:

• Программист — подготовка БД, разработка модели машинного обучения, внедрение проекта.
• Тестировщик — поиск ошибок, уязвимостей, багов в проектах, проверка качества, моделирование ситуаций, проведение тестирования.
• Аналитик — исследование больших объёмов информации, создание прогнозов на её основе, составление отчётов, графиков, диаграмм, планирование развития бизнеса.
• Project-менеджер — превращение идей заказчика в задачи для команды разработки, организация рабочих процессов, распределение обязанностей, проведение переговоров с клиентами, принятие решений по оптимизации проектов.
• Product-менеджер — продвижение всего проекта, создание сервисов для настройки таргетированной рекламы, расстановка приоритетов под задачи разработки, исследование рынка, поиск точек роста для продукта.

4. Технологическая специализации.

Предлагают усилить знания, полученные по конкретной специализации. Изучение узконаправленного технологического стека.

5. Выбор отрасли.

Подстраивают дальнейшую учебную программу под интересующую вас отрасль.

Чему научитесь?

• Прогнозировать цены на товары/услуги с учётом сезонности спроса.
• Искать потенциальных клиентов, создавать для них персонализированные предложения.
• Оптимизировать закупки, снижать расход производственного сырья, отслеживать закупки.
• Обеспечивать безопасность процесса производства, устранять возможные неполадки.
• Разрабатывать модель машинного обучения, проверять гипотезы, делать выводы об эффективности модели.
• Собирать базы данных, внедрять инструменты для автоматического получения, структурирования информации.
• Формировать технические задания для разработчиков, принимать метрики эффективности бизнес-модели.

Программа

1. Линейная алгебра.
2. Математический анализ.
3. Теория вероятностей.

Чему научитесь

• Сможете выполнять проверку векторов на линейную зависимость.
• Научитесь производить решение линейных уравнений, используя матричную форму.
• Сможете выполнять вычисления собственных векторов и их числа для матрицы.
• Обучитесь вычислению производной функции сразу нескольких аргументов.
• Научитесь правильно использовать формулу Байеса для вычисления апостериорной вероятности.

Особенности

• После обучения у каждого студента будет впечатляющее портфолио, полностью подтверждающее его опыт.
• На курсе также помогут правильно составить резюме, найти те вакансии, которые подойдут выпускнику и расскажут, как правильно пройти собеседование.
• Для максимально успешного обучения понадобится знание Python на базовом уровне, а также умение работать с библиотеками NumPy, SciPy, Matplotlib.

Программа

1. Базовый модуль – введение в Data Science.
2. Введение в дата-инженерию.
3. Основы статистики и теория вероятностей.
4. Разработка и внедрение ML-моделей.
5. Основы регрессионного тестирования.
6. SQL и Python для обработки данных.
7. Архитектура хранения данных и профессиональные средства мониторинга.
8. Дипломный проект.

Чему научитесь

• Использовать средства для аналитики данных.
• Программировать на Python с использованием фреймворков Spark, Airflow, Pandas.
• Работать с базами данных в SQL.
• Пользоваться PyCharm, Kafka, Docker, Prometheus, Logstash.
• Подключать и обрабатывать источники статистических данных.
• Выстраивать пайплайн проекта с учетом запросов заказчика.
• Управлять проектами через GIT, облачные сервисы для командной работы.
• Тестировать код и исправлять программные ошибки.

Особенности курса

• Тестовые проекты в Spark и Hadoop для портфолио.
• Более 80 практических заданий для закрепления теории.
• Индивидуальный карьерный план для каждого выпускника.
• Возможность оплаты частями с отсрочкой первого платежа.

Программа

1. Освоение SQL, получение данных.
2. Пайтон для анализирования.
3. Математические операции.
4. Машинное обучение.
5. Рекомендации.
6. Временные ряды.
7. Введение в нейронные сети.
8. Компьютерное зрение.
9. Обработка естественного языка.
10. Data Management.
11. Курсы английского языка для специалистов.
12. Бонусный модуль, финальный хакатон.
13. Проектная работа.

Чему научитесь?

• Использовать возможности искусственного интеллекта для продвижения бизнеса.
• Понимать синтаксис SQL, работать с БД, переносить таблицы, обрабатывать разные форматы файлов.
• Программировать на Python, пользоваться соответствующими библиотеками.
• Создавать рекомендательные системы для музыкальных/киносайтов.
• Выявлять пробелы в разрабатываемом проекте, будете находить минусы и уметь устранять их.
• Формировать понятные презентации, предоставлять детальные отчёты заказчикам.
• Сможете разобраться в PostgreSQL, Tensorflow, DBeaver, Keras, Keras, OpenCV.
• Обрабатывать текстовые данные, применять математические знания, проверять гипотезы.
• Анализировать уровень удовлетворённости сотрудников работой, строить LDA-модели.

Программа

Блок 1: «Получение/подготовка данных при помощи SQL».

Введение.

• Извлечение/фильтрация данных.
• Преобразование, сортировка, группировка.
• БД.
• Объединение таблиц.
• Вложенные запросы.
• Обновление, добавление, удаление информации.
• Создание, редактирование таблиц.
• Обзор распространенного софта.

Блок 2: «Пайтон».

• Погружение в язык программирования.
• Типы данных, функции, классы, ошибки.
• Строки, условия, циклы.
• Списки, словари.
• Пакеты/файлы.
• Pandas.
• Методы визуализирования.
• Получение статистики.
• Многопоточность.
• Web-сервер Flask, GIt-контроль.

Блок 3: «Построение ML-моделей».

• Начало работы.
• Линейная регрессия.
• Бинарная классификация.
• Построение надежных стратегий валидации.
• Бутстрап, Бэггинг.
• Feature Engineering, Feature Selection.
• А/B-тестирование.

Блок 4: «Нейронные сети, NLP».

• Обучение нейросетей.
• Распознавание поведения.
• Tensorflow/Keras.
• NLP, рекуррентные сети.
• Metric learning.

Блок 5: «Рекомендательные системы».

• Метрики.
• Матричное разложение.
• Гибридные рекомендательные системы.

Блок 6: «Дипломная работа, трудоустройство».

Чему научитесь?

• Написанию SQL-запросов, работе с БД, качественной обработке информации.
• Выявлению различных аномалий, неполадок, ошибок в данных.
• Построению моделей машинного обучения, проверке гипотез, построению рекомендательных систем.
• Использованию Пайтон, аналитических библиотек, получению нужных сведений из внешних источников.
• Применению сложных математических функций для работы с моделями данных, нейросетями, ML.

Отличный вариант для медработников, желающих освоить ИТ-специализацию в медицинской области. Вы обучитесь решению таких задач, как: обработка данных по сердечно-сосудистым заболеваниям, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям при помощи нейросетей, а также машинного обучения. Закрепляют знания на практике, улучшают ваше текущее резюме, рекомендуют вакансии, помогают подготовиться к собеседованию.

Интересные онлайн-курсы для тех, кто хочет попробовать свои силы в профессии Data Scientist Engineer, обеспечить для себя успешное будущее, дающее высокую заработную плату и возможность карьерного роста. Добавляют в портфолио 14 проектов, через 8 месяцев учёбы помогают с трудоустройством.

Программа

1. Линейная алгебра.
2. Основы матанализа.
3. Основы теории вероятности и статистики.
4. Временные ряды и прочие математические методы.

Чему научитесь

• Сможете программировать с использованием языка Python, а также использовать данный язык для выполнения анализа данных и обработки полученных сведений.
• Научитесь собирать данные из различных источников (например, из файлов, интернета или любых баз данных).
• Сможете использовать в работе разнообразные модели и алгоритмы машинного обучения, а также решать с их помощью различные практические задачи.

Особенности

• На платформе действуют программы лояльности, которые позволяют после оплаты одного курса получить весьма ощутимую скидку на другой.
• Есть возможность получить скидку до 20% просто пригласив друзей пройти тот же курс.
• В основном, этот курс предназначен для действующих специалистов по Data Science, которые хотят получить уровень Senior.

Программа

1. До старта.

• Знакомство с платформой.
• Общение с кураторами/преподавателям.
• Полезные советы по поддержанию здоровья аналитика.
• Soft Skills, эффективное управление временем.
• Английский язык.

2. Основной блок.

• Профессиональные навыки.
• Ключевые IT-инструменты.
• Языки программирования.
• Стандарты кодирования.
• Информатика.
• Операционные системы.
• Алгоритмы.
• Базы данных, системы аналитики.
• Математика.

3. Специализации. Выберите вашу роль в области аналитики.

• Программист.
• Тестировщик.
• Аналитик.
• Project-менеджер.
• Product-менеджер.

Чему научитесь?

• Эффективно управлять вашим временем.
• Пользоваться продвинутыми аналитическим инструментарием.
• Работать с БД, структурами, алгоритмами.
• Анализировать большие объёмы информации.
• Составлять грамотные отчёты.
• Владеть английским языком на уверенном уровне.

Программа

1.   Основы работы с SQL.
2.   Углубленное изучение SQL: зависимости, масштабирование функций, основы проектирование.
3.   Настройка и конфигурация ETL-процессов.
4.   Внедрение и настройка Business Intelligence.
5.   Программирование на Python для анализа данных.
6.   Основы Hadoop, Data Lake, Data Warehouse, MapReduce, Yarn.
7.   Продвинутые методы работы с данными.
8.   Обработка данных в облачных хранилищах.
9.   Основы машинного обучения.
10.   Бонусный модуль – английский язык для Data Scientist.
11.   Карьерное планирование и работа над итоговым проектом.

Чему научитесь

• Проектировать хранилища данных под конкретные задачи.
•  Настраивать ETL/ELT при помощи разных data-инструментов;
• Работать с Data Lakes в облачных хранилищах.
• Взаимодействовать с инфраструктурой ML моделей.
• Анализировать статистические данные с учетом поставленных бизнес целей.
• Писать приложения на Kafka Streams DSL.

Особенности курса

• Рассчитан для новичков и специалистов Data Scientist, системных администраторов.
• 6 тестовых проектов по мере прохождения курса – для портфолио.
• Интерактивный тренажер для написания и запуска кода.
• Бесплатный доступ к Yandex Cloud для работы с тестовыми проектами.
• Сопровождение куратора на всех этапах обучения.

Программа

1. Первый уровень: базовая подготовка.
2. Data Science – вводная часть.
3. Основы математических операций.
4. Статистический анализ, теории вероятностей.
5. Возможность стажировки.
6. Продвинутый уровень: погружение в data-аналитику.
7. Трудоустройство.
8. Junior Data Analyst.
9. Карьерный центр.
10. Экспертный уровень. Выбор специализации.
11. Продуктовая аналитика.
12. Маркетинговый анализ.
13. BI-аналитика.
14. Бонусные курсы на выбор: разработчик, Git, английский для ИТ-специалиста.
15. Подготовка вводного проекта.
16. Выбор интересующего вас направления.

Чему научитесь?

• Грамотному общению с заказчиками, проведению интервью, сбору/документированию требований.
• Трансформации актуальных бизнес-задач в исследовательские.
• Привлечению внимания аудитории к вашему проекту.
• Проведению исследований, когортного анализа, расчёту коэффициентов корреляции, построению прогнозов.
• Пониманию проблем бизнеса, быстрому выяснению причин их появления, эффективному устранению имеющихся проблем.
• Визуализированию результатов, качественной формулировке выводов, составлению резвернутой аналитической отчётности.
• Подготовке данных (извлечению из нескольких источников, нахождению аномалий, очистке лишней информации, чтению API и т.д).

Преподаватели из онлайн-академии GeekBrains мастерски введут вас в основы программирования, познакомят с концепциями компьютерных наук, расскажут про операционные системы, различный софт, нюансы работы с базами данных, аналитическими системами и т.д. Продолжительность курсов — 12 месяцев по 12 часов в неделю. После прохождения, вы получаете диплом о профпереподготовке.

Отличный курс длительностью в 5 месяцев, который позволит изучить все особенности математики для Data Science. Курс ведут специалисты по аналитике из Сбера и Visa, поэтому сомневаться в их компетентности не приходится. Курс научит пользователя не только правильно работать с инструментами дата-сайентиста, но также обучит мыслить аналитически. Программа курса состоит из 49 модулей и 262 видеоматериалов (но изучать их можно в любое удобное время). Есть возможность оплатить курс в рассрочку на 12 месяцев (5 881 ₽ со скидкой и 8 402 ₽ без скидки). Данный курс от Skillbox считается одним из лучших на рынке.

Выбирайте представленные ProductStar онлайн-курсы, если вы хотите быстро изучить Python до продвинутого уровня, начав применять его функции на практике. В течение двух месяцев, вас будут обучать работе с Machine Learning инструментами, рекомендательными системами. 

Программа

1. Базовая подготовка, Data Science.
2. Специализация на выбор: Machine Learning, Data Engineer, Data Analyst, уровень Junior.
3. Повышение квалификации до уровня PRO.
4. Доп. курсы: статистика, теория вероятности, математика, Git. 

Чему научитесь

• Собирать, анализировать данные, использовать SQL.
• Выявлять потребности бизнеса, используя алгоритмы прогнозирования ML. 
• Применять Python для решения задач с данными, писать эффективный код. 
• Поэтапно создавать ML-модели от сбора данных до деплоя.
• Выдвигать на основе данных гипотезы, делать inference. 
• Использовать методы машинного обучения в работе.

Программа

Краткая программа курса «Machine Learning PRO».

1. Введение в ML.
2. Методы предобработки данных.
3. Регрессия.
4. Кластеризация.
5. Tree based алгоритмы.
6. Оценка качества алгоритмов.
7. Временные ряды.
8. Рекомендательные системы.

Краткая программа курса «Deep Learning».

9. Введение в искусственные нейронные сети.
10. Фреймворки TensorFlow, Keras.
11. Сверточные нейронные сети.
12. Способы оптимизации.
13. Решение задач классификации изображений.
14. Сегментация изображений.
15. Объектное детектирование.
16. Что такое NLP и Word Embeddings?
17. Рекуррентные нейросети.
18. Создание GAN-нейросетей.

Чему научитесь?

• Программировать на Пайтон с использованием средств анализа/обработки информации.
• Работать с ML-моделями, алгоритмами, получать сведения из различных ресурсов.
• Обрабатывать базы данных, строить таблицы, графики, сетки, диаграммы.
• Применять навыки Data Science на профессиональном уровне.
• Разрабатывать модели предсказания кредитного рейтинга, продаж в розничном бизнесе.
• Делать системы рекомендаций подходящих товаров при покупке.
• Грамотно представлять свои идеи заказчику, выступать перед целевой аудиторией.

Программа

1. Построение моделей, работа с признаками.
2. Нейронные сети, основные классификации.
3. Рекомендательные системы.
4. Временные ряды.
5. Компьютерное зрение.
6. Natural Language Processing, обработка языка.
7. Разработка проектов data science, отчеты.
8. Хакатон, дипломный проект.

Чему научитесь

• Собирать и подготавливать данные для анализа.
• Очищать данные.
• Выбирать модели машинного обучения.
• Создавать нейросети.
• Генерировать тексты, изображения.
• Создавать рекомендательные системы, знать особенности прецедентов.
• Выбирать, реализовывать алгоритм под определенную задачу.
• Выбирать, создавать фичи для модели.

Особенности

На курсе освоите следующие инструменты — Scikit-learn, OpenCV, NLTK, Pandas, Keras. А также, добавите 6 проектов в портфолио, получите прикладной опыт построения ML-моделей и научитесь создавать нейронные сети.

Программа

1. Знакомство, основы Data Science.
2. Погружение в машинное обучение на продвинутом уровне.
3. Специализация на выбор: обработка естественного языка, Computer Vision.
4. Доп.курсы: математика, статистика, теория вероятностей, карьера разработчика, Git / Github.

Чему научитесь

• Строить модели ML с соблюдением базовых принципов.
• Использовать инструменты анализа данных.
• Настраивать инфраструктуру для ваших проектов. 
• Применять ML-алгоритмы.
• Извлекать из различных источников данные.

Особенности

Курс насыщен практикой, реальными кейсами, состоит из 3 уровней, все материалы обновлены в 2022 году. Кроме актуальных инструментов вы научитесь решать нестандартные задачи, подготовитесь к командной работе, сделаете 3 больших проекта для портфолио и сможете успешно пройти собеседование. 

На курсе научитесь выстраивать инфраструктуру для сбора, анализа, хранения, обработки, хранения и анализа Big Data. Во время обучения отточите навыки на реальных проектах VK /Сбера. Программа подойдет даже новичкам в IT, начинающим аналитикам и программистам. Плюсы: 9 проектов в портфолио, высокая оценка курса по оценке пользователей, свежее обновление информации.

Научитесь анализировать данные в Python, визуализировать их в Tableau. Обучение рассчитано на 9 месяцев, в процессе изучения вы заранее добавите 4 проекта в портфолио, получите диплом. Предусмотрена практика в тренажере, которая поможет развить навыки программирования, увеличить понимание темы.