Программа 1 блок: математика, Python, БД, высшая математика, менеджмент. 2 блок: машинное / глубокое обучение, внедрение ML моделей, А/В-тестирование, статистика. Комплексная программа по науке о данных, в которой сочетается академический подход МИФИ и практические знания практиков индустрии из преподавательского состава Skillfactory. Во время обучения сможете полноценно освоить Python, начнете применять его для задач аналитики, освоите необходимую базу по математике, а также основные алгоритмы машинного обучения. Изучите целый набор профессиональных инструментов: Matplotlib, Plotly, Keras, Scikit-learn, SQL, Pandas, NumPy, Airflow, PyTorch, Catboost, Docker. Особенности В качестве бонуса студенты получают доступ к курсу по техническому английскому языку. Учебный процесс будет занимать до 12 часов еженедельно, расписание гибкое. Практические задания с обратной связью. Преимущества 8 недель обучения посвящено практике под руководством куратора от компании-партнера. Выпускники получают сразу 2 диплома о переподготовке: от платформы Skillfactory и от МИФИ. Включена поддержка карьерного центра: помощь с резюме, портфолио, консультации, сопровождение. Лояльные условия оплаты: рассрочка, скидки, можно получить налоговый вычет.
Программа Введение в программирование. Контроль версий. Математика. Информатика. Python. Теория вероятностей, мат. статистика. Математический анализ. Линейная алгебра. Искусственный интеллект. Базы данных. Операционные системы. Сбор, разметка данных. Transfer learning. Big Data. ETL. Apache Spark. Платформа предлагает гибкую траекторию обучения, позволяет изучить полный спектр востребованных технологий науки о данных, а также выбрать специализацию, которая будет вам интересна. Сможете приобрести ценный практический опыт во время обучения, получите разностороннюю помощь на этапе поиска первой работы по специальности, а также официальный диплом. Особенности Обучение будет занимать около 12 часов еженедельно. Программа регулярно обновляется, предлагает знания, которые будут актуальны в 2024 году. Бонусный курс по работе с нейросетями. Студентов поддерживают наставники, комьюнити-менеджеры. Преимущества Платформа предлагает комплексное сопровождение на этапе трудоустройства: от помощи с составлением резюме до доступа к вакансиям от компаний-партнеров. Выдается официальный диплом. Выгодные условия оплаты: помимо скидок и рассрочки, доступна оплата материнским капиталом, налоговый вычет.
Программа Аналитическое мышление. Практическая статистика. Визуализация данных. Получение данных, SQL. Аналитика больших данных. Python. Математика. Признаки, построение моделей. Сильная образовательная траектория, которая дает возможность изучить не только базовые концепции, но также продвинутые компетенции аналитика. Научитесь взаимодействовать с БД, функциями, писать код на Пайтон, выявлять скрытые закономерности, проверять свои гипотезы, сможете создавать нейросети, строить модели ML, временные ряды, рекомендательные системы. Особенности Студенты могут участвовать в соревнованиях Kaggle. Учебный процесс будет занимать 10-15 часов еженедельно. В рамках продвинутого тарифа получите доступ к дополнительным модулям по применению науки о данных в медицине, промышленности. Включены модули по развитию Soft Skills, менеджменту. Преимущества Платформа предлагает отличные возможности для трудоустройства: сотрудничает с ведущими компаниями и организует в них стажировки. По окончанию программы, в портфолио выпускника будет около 20 проектов. Выгодная рассрочка, скидки. Официальный диплом.
Программа Введение. Специализация: Machine Learning / дата-аналитика. Повышение квалификации: Machine Learning / Data Analyst. Дополнительные курсы: теория вероятностей, статистика, основы математики, контроль версий. Комплексная программа, после прохождения которой слушатель сможет претендовать на вакансии аналитика данных или специалиста по машинному обучению. Гибкий учебный план с возможностью выбора специализации позволяет получать концентрированные знания по интересующей вас теме. Особенности Курс содержит разнообразные практические задачи: проекты с данными, командные задания, соревнования в Kaggle. Включена поддержка куратора, развернутая обратная связь по ДЗ. Партнер курса Yandex Cloud дает бесплатный доступ к своим сервисам на время обучения. Предлагается бонусный курс по английскому. Преимущества Выгодные условия оплаты с отсроченным на 3 мес. первым платежом, также действуют скидки, рассрочка. Полноценное сопровождение на этапе трудоустройства. За время обучения реализуете 4 больших проекта для портфолио. Недостатки Курс без выдачи официального диплома, вместо него – сертификат.
Программа Вводный модуль. База по программированию. Язык Python. ОС Linux. Программирование на продвинутом уровне. Контроль версий. Статистика, теория вероятностей: случайные события, распределение случайных величин, гипотезы, зависимости. Обработка данных. Применение аналитики для бизнеса. Работа с базами данных. Разведочный анализ данных. Аналитический сторителлинг. Математика: линейная алгебра, линейная регрессия, векторы, матрицы, математическое моделирование. Вводный модуль по ML. Модели ML. Создание рекомендательных систем. Feature Engineering. Повышение качества, внедрение, мониторинг моделей. Data Science в бизнесе. В программе рассмотрены основные темы, которые позволят успешно стартовать в карьере и начать работать с бизнесом. Студентов поддерживают кураторы, помогают разобраться со сложными темами, указывают на ошибки и помогают их исправить. Формируете портфолио в процессе обучения. Особенности За время обучения можно реализовать до 11 проектов. Предлагается индивидуальная поддержка куратора. Бессрочный доступ ко всем материалам, обновлениям. Преимущества Выпускники получают официальный документ: удостоверение. Включена программа трудоустройства. Можно бесплатно посмотреть первые несколько уроков. Недостатки Получаете удостоверение, а не диплом.
Программа Python. Библиотеки. Машинное обучение. Основные модели: линейная регрессия. Бинарная классификация. Валидация. Решающие деревья. Feature Engineering. Предсказание оттока клиентов, прогноз продаж товаров. Базовая программа обучения, в рамках которой вы сможете освоить основы, ключевые приемы, инструменты дата-сайентиста. Научитесь писать код на Пайтон, познакомитесь с машинным обучением, а также рекомендательными системами, Hadoop. Сможете закрепить знания на примерах конкретных кейсов. Особенности Нет временных ограничений по доступу к материалам. Интенсивная программа с гибким расписанием. Преимущества Есть помощь на этапе трудоустройства. Выгодные условия оплаты: большая скидка на оплату одним платежом, акции, рассрочка. Недостатки Выдается цифровой сертификат, без официального диплома.
Программа Python и анализ данных. Python на базовом уровне. Предобработка данных. Исследовательский / Статистический анализ данных. Линейные модели. Обучение с учителем. Машинное обучение в бизнесе. SQL. Численные методы. Временные ряды. Машинное обучение для текстов. Компьютерное зрение. Обучение без учителя. Фундаментальная программа от топовых экспертов Яндекса позволяет на практике разобраться с основными концепциями и технологиями науки о данных. Студентам предлагается интенсивный формат обучения с упором на практику. Сможете сформировать хорошее стартовое портфолио, получить ценные рекомендации наставников-практиков. Особенности Программа актуализируется каждые 3 месяца. Гибкое расписание с дедлайнами по проектам. Платформа обеспечивает разностороннюю поддержку студентов, с вами будут работать кураторы, преподаватели, ревьюеры, наставники. Интенсивный формат обучения – на уроки нужно выделять около 20 часов в неделю. Преимущества Выдается официальный диплом. После окончания курса, в портфолио выпускника может быть около 15 проектов. Платформа помогает выпускникам с трудоустройством. Недостатки Нужно много времени уделять учебе, это подходит не всем.
Программа Индустрия, карьерные возможности. SQL, обработка / анализ данных. Python. API. Общая математика. Наука о данных. Корпоративные финансы. Фьючерсы, опционы. Стохастика в финансах. Структурированные финансы. Платформа предлагает курс с акцентом на работу в сфере финансов. Помимо стандартных тем (машинного обучения, математики, статистики), студенты получат профильные знания по работе с финансовыми инструментами: научатся торговать опционами, хеджировать торговые позиции при помощи форвардов и фьючерсов, освоят моделирование акций и портфелей. Особенности На учебный процесс рекомендуется выделять до 10 часов в неделю. Много практики на симуляторах, в сквозных проектах. Доступ к образовательным материалам выдается навсегда. Преимущества Можно получить бесплатный демо-доступ к материалам на 3 дня. Знания выпускников подтверждает официальный документ – удостоверение о повыш. квалификации или диплом. Рассрочка, привлекательные скидки. Недостатки Помощь с трудоустройством – только для лучших студентов.
Программа Основы работы с большими данными Введение в статистику. Программирование, базы данных. Python. Анализ данных на SQL. Математический анализ, линейная алгебра. Теория вероятностей, математическая статистика. Методы оптимизации, алгоритмы анализа данных. Инструменты, технологии. Применение машинного обучения. Курс дает основательные и комплексные знания о науке данных, которые пригодятся всем специалистам, работа которых предполагает взаимодействие с большими массивами информации. Освоите ключевые инструменты и технологии, подтвердите свои знания официальным дипломом. Особенности Программа с персональным куратором. Доступ к учебным материалам – бессрочный, доступ к записям вебинаров / семинаров – на 6 мес. Преимущества Официальный диплом о переподготовке. Есть консультации по трудоустройству. Недостатки Дорогой курс. Нужна предварительная подготовка.
Программа Вводный модуль. Синтаксис Python. Линейная алгебра. Основные библиотеки. Базы данных. Линейная алгебра (методы оптимизации). Математическая статистика. ML с учителем. Неразмеченные данные. Временные ряды. Обработка текстов. Нейронные сети. Успех Data Science. Командная работа (Scrum, Agile). Карьерный модуль. Программа рассчитана на новичков и дает возможность освоить полный комплекс профессиональных знаний / навыков, необходимых для старта в карьере. В интенсивном формате сможете освоить ключевые методы, инструменты, технологии для обработки данных, прокачаете soft skills для эффективной командной работы и получите ценные рекомендации по карьерному развитию. Особенности Обучение в группах до 12 человек. Можно общаться с сокурсниками и преподавателем в закрытом чате. Интенсивный курс. Преимущества Поддержка наставника сохраняется на протяжении года после прохождения курса. Есть содействие в трудоустройстве. Привлекательные скидки, есть рассрочка. Недостатки Выпускникам выдается сертификат, а не официальный диплом, хотя по запросу можно получить удостоверение.
«День открытых дверей» в онлайн-формате, на котором вы узнаете о реалиях карьеры, ожиданиях работодателей, необходимых навыках. Познакомитесь с экспертами индустрии, а также выпускником Нетологии и его профессиональным путем.
Программа для тех, кто только заинтересовался сферой аналитики. На курсе студенты смогут изучить наиболее востребованные направления в аналитике, понять, чем они отличаются, какое из направление подойдет именно вам.
Вебинар, посвященный объяснению сложных математических концепций, которые используются в Data Science, таких как Grid Search, кросс-валидация, алгоритмы градиентного спуска, алгоритмы на деревьях решений, ансамбли.
Короткий ознакомительный курс, в рамках которого студенты смогут познакомиться с основными понятиями аналитики, поймут, какие в этой сфере существуют профессии, какие инструменты нужно изучать будущему специалисту.
Программа дает полный обзор сферы анализа данных для новичков. Вы сможете кратко изучить основные концепции науки о данных, разберетесь с основами языка Python, библиотекой pandas, научитесь строить и читать графики. Получите стартовый практический опыт в работе над 4 кейсами.
Курс состоит из 30 уроков и дает возможность познакомиться с основными теоретическими понятиями машинного обучения, языком Python, а также библиотеками Pandas и Scikit-learn. Платформа также предлагает тексты, интерактивные задания для проверки знаний.
Практический курс, в рамках которого слушатели смогут немного познакомиться с реальными задачами и буднями специалистов в науке о данных. Решите несколько типовых задач на примере реального магазина.
Платформа является одной из ведущих в онлайн-сегменте образования и предлагает своим студентам отличный выбор образовательных траекторий. Здесь есть несколько программ для изучения науки о данных, в том числе – мощные коллаборации с известными традиционными университетами.
Платформа предлагает хорошую стартовую программу от практикующих экспертов для тех, кто хочет разобраться с основами Data Science и получить достаточный практический опыт для старта в карьере. Удобный формат обучения с упором на практику и официальные документы помогают достичь желаемого результата.
Один из топовых онлайн-университетов страны – Нетология – предлагает своим абитуриентам целую подборку образовательных программ в сфере аналитики и работы с большими данными. Здесь есть курсы разного уровня подготовки, которые дают как базовые, так и продвинутые навыки. В любом случае, школа уделяет особое внимание практике, содействию в трудоустройстве своих выпускников.
Skillbox предлагает курсы по аналитике данных и Data Science, которые помогут студентам освоить основы и продвинутые методы, инструменты, технологии. Курсы ориентированы на практическое применение знаний и навыков в реальных проектах, а платформа обеспечивает выпускникам поддержку на этапе трудоустройства.
Платформа предлагает интенсивную образовательную траекторию в формате буткемпа: студентам предстоит заниматься по 8 часов в будние дни, что позволяет освоить профессию в максимально сжатые сроки. Программа предполагает решение множества практических заданий, реальных рабочих проектов с обратной связью от экспертов. Выпускники могут рассчитывать на содействие в трудоустройстве.
Karpov Courses предоставляет качественные онлайн-курсы по аналитике данных. Курсы охватывают различные аспекты анализа данных, включая программирование на Python, работу с библиотеками, статистические методы, машинное / глубокое обучение. Основное внимание уделяется практическим навыкам и решению реальных задач, что помогает студентам получить реальный опыт работы с данными. Курсы Karpov Courses отличаются доступным и понятным изложением материала, что делает их подходящими как для начинающих, так и для более опытных специалистов, желающих углубить свои знания.
Яндекс.Практикум предлагает интенсивные онлайн-курсы и программы обучения по аналитике данных и Data Science, разработанные совместно с ведущими специалистами в области. Курсы включают в себя как базовые, так и продвинутые темы, от основ программирования и работы с данными до машинного / глубокого обучения. Особенностью обучения в Яндекс.Практикуме является акцент на практическом применении знаний и навыков: студенты решают реальные кейсы, создают проекты, что помогает им получить ценный опыт работы с данными. Кроме того, здесь предоставляются персональные рекомендации от опытных наставников и менторов, что способствует эффективному обучению, достижению поставленных целей.
МФТИ предлагает программы обучения по аналитике данных и Data Science на базе своего факультета прикладной математики и информатики. Курсы и программы разработаны опытными преподавателями, специалистами в области, что обеспечивает высокий уровень обучения и актуальность знаний. Обучение в МФТИ включает в себя как теоретические основы, так и практические навыки работы с данными, включая программирование, статистику, машинное / глубокое обучение.
Один из топовых технических вузов страны предлагает основательную программу профессиональной переподготовки, рассчитанную на 18 мес. Студенты будут обучаться в очном формате в группах до 30 человек. Программа охватывает широкий спектр тем: от основ науки о данных до реальных практик ее применения в бизнесе, производстве и других областях.
Обучение аналитике данных и Data Science
Составили для вас пошаговый гид по изучению аналитики данных, Data Science:
1. Основы математики, статистики:
Изучите базовые понятия линейной алгебры, дифференциального, интегрального исчисления.
Погрузитесь в статистику: вероятности, распределения, основы статистического вывода.
2. Программирование:
Изучите Python. Это основной язык для работы в Data Science.
Освойте библиотеки Python для работы с данными, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib (или Seaborn).
Погрузитесь в обработку данных, анализ, визуализацию.
3. Машинное обучение:
Изучите основы машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация.
Освойте библиотеки машинного обучения в Python, такие как Scikit-Learn.
4. Глубокое обучение (опционально):
Познакомьтесь с основами глубокого обучения, такими как нейронные сети, сверточные нейронные сети.
Освойте фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow или PyTorch.
5. Практика и проекты:
Решайте задачи на платформах для соревнований по анализу данных, таких как Kaggle.
Создавайте собственные проекты с использованием реальных данных.
Участвуйте в открытых исследовательских задачах или проблемах вашей области.
6. Обучение, совершенствование:
Продолжайте изучение новых методов, техник анализа данных и машинного обучения. Читайте профильные книги (например «Data Science from Scratch» Джоэл Грас).
Следите за новостями в области Data Science, участвуйте в онлайн-курсах, вебинарах, конференциях.
Не забывайте регулярно практиковаться, обмениваться опытом с сообществом.
Изучите вопросы этики в применении больших данных.
7. Специализация (по желанию):
Углубляйте знания в определенной области: обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV) или обработка звука.
Получите сертификации в интересующих вас областях, если это соответствует вашим карьерным целям.
8. Становление профессионала:
Стройте свое портфолио проектов и участия в соревнованиях.
Рассматривайте возможность стажировки или работы в компании, где Data Science является ключевым компонентом бизнеса.
Развивайте навыки коммуникации и представления результатов вашей работы.
Следуйте этому пошаговому руководству, и вы сможете приобрести необходимые навыки и знания для успешной карьеры в области аналитики данных и Data Science. Удачи!
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
Сколько стоят курсы для аналитиков данных и Data Scientist?
Наука о данных – это очень перспективное и востребованное карьерное направление с высокой оплатой труда, поэтому профильные курсы также стоят недешево. Цены могут варьироваться в зависимости от длительности программы, уровня квалификации преподавателей, формата обучения, престижа образовательной платформы. В среднем, они стартуют от 100 тыс. рублей и достигают 300-400 тыс. Можно найти программы дешевле, но обычно они предлагают своим студентам меньше возможностей для практики, ограничения в коммуникации с экспертами или не такой уважаемый документ об обучении. Если вы не можете купить такой дорогой курс сразу, не стоит отчаиваться – большинство онлайн-платформ предлагает лояльные рассрочки, акции.
Сколько учиться на аналитика данных или дата-сайентиста?
Это довольно сложная специальность, требующая знаний не только в работе с большими данными, но также в программировании, математике, статистике. В среднем, освоение необходимых навыков занимает от 9 до 12 месяцев. При такой длительности курса, обучение вполне можно совмещать с работой или другой основной деятельностью студента. Если вы можете посвятить изучению новой профессии все свободное время, обращайте внимание на курсы в формате буткемпа – они предлагают более интенсивный формат и ежедневные занятия до 8 часов. В таком темпе вполне реально освоить профессию за 4-5 месяцев.
Где учиться?
Для начала, рекомендуем определиться, какой формат обучения вам интересен: традиционное вузовское образование или онлайн-университеты. Если вы хотите поступать в вуз, рекомендуем обратить внимание на следующие учебные заведения: Московский Физико-Технический Институт (МФТИ), Московский Государственный Университет (МГУ), Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики (НИУ ВШЭ), Санкт-Петербургский Государственный Университет (СПбГУ).
Если же вам больше подходит онлайн-образование, рекомендуем изучить программы на таких платформах как Нетология, Skillfactory, Skillbox, GeekBrains, Яндекс.Практикум, Бруноям и других из нашего списка.
Как проходит обучение?
Курсы по освоению профессии обычно включают теорию и практику. Теоретические материалы могут подаваться в формате живых вебинаров с экспертами, записанных видеолекций, текстовых или интерактивных цифровых материалов. Для получения практических навыков может использоваться индивидуальная или групповая работа над проектами, работа над кейсами, практика в тренажерах. Чаще всего, в процессе обучения и выполнения практических заданий студенты начинают формировать свое портфолио, которое в дальнейшем пригодится на этапе трудоустройства. Также, в зависимости от формата, образовательная платформа может предлагать тесты, итоговую аттестацию или защиту дипломного проекта для проверки знаний студента.
Смогу ли я трудоустроиться после обучения?
Учитывая высокую востребованность профильных специалистов и растущую популярность этой профессии, шансы на трудоустройство после прохождения курсов достаточно высоки. Кроме того, большинство платформ, которые занимаются обучением по специальности Data Science, предлагают своим выпускникам содействие на этапе трудоустройства. Это может быть как консультативная помощь, так и организация стажировок в компаниях, приглашение потенциальных работодателей на защиту дипломных проектов, доступ к закрытым вакансиям от партнеров. Если вы хотите максимально повысить свои шансы на успешный поиск работы, рекомендуем внимательно изучать политику онлайн-платформы в отношении трудоустройства и выбирать варианты с гарантиями.
Чему я научусь?
Специалист по анализу данных и Data Science должен обладать широким спектром знаний и навыков. Вот ключевые аспекты, которые вы сможете освоить в процессе обучения:
Программирование:
Владение языком программирования Python и/или R, которые широко используется в области анализа данных, машинного обучения.
Умение работать с библиотеками для анализа данных, такими как Pandas, NumPy, Matplotlib (или Seaborn), а также библиотеками для машинного обучения, такими как Scikit-Learn, TensorFlow или PyTorch.
Математика, статистика:
Понимание основных математических концепций, включая линейную алгебру, дифференциальное, интегральное исчисления.
Знание статистических методов и теории вероятностей, необходимых для анализа данных, принятия решений на основе данных.
Навыки работы с различными типами данных: табличные данные, текстовые данные, изображения, звук и т. д.
Понимание методов визуализации данных, создание информативных графиков и диаграмм.
Машинное / глубокое обучение:
Знание основных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений, метод опорных векторов, наивный Байес, кластеризация.
Понимание принципов глубокого обучения и нейронных сетей, а также умение использовать соответствующие библиотеки, фреймворки.
Бизнес-понимание:
Способность понимать бизнес-задачи и выявлять потенциальные возможности для анализа данных, применения машинного обучения для их решения.
Навыки коммуникации и представления результатов анализа данных в понятной форме для бизнес-заказчиков, заинтересованных сторон.
Непрерывное обучение, развитие:
Готовность постоянно обновлять свои знания и навыки в соответствии с развитием технологий и требований рынка.
Умение самостоятельно изучать новые методы, алгоритмы и инструменты, а также применять их на практике.
Общая картина ожидаемых знаний и навыков может различаться в зависимости от конкретной должности, индустрии и компании. Однако эти основные аспекты являются ключевыми для успешной карьеры в области анализа данных и Data Science
