Как стать Data Scientist с нуля, стоимость обучения и лучшие курсы по Data Science в 2024 году
Привет, меня зовут Александр Иванов, я сооснователь агрегатора онлайн-курсов Skill2Go. На основании наших данных и общением с выпускниками онлайн-школ составили рейтинг платных онлайн-курсов по Data Science для обучения с нуля
Статья получилась очень объемной, для того чтобы вам было удобно по ней ориентироваться, оставил ссылки на основные разделы:
Что делает Data Scientist?
Data Science, или наука о данных, представляет собой захватывающую область, в которой специалисты, известные как Data Scientists, выступают в роли виртуозов анализа информации. Эти профессионалы используют свой уникальный арсенал навыков для извлечения ценных знаний из больших объемов данных, что позволяет компаниям принимать обоснованные решения и формулировать стратегии.
Основные задачи Data Scientist:
1. Сбор данных:
Data Scientists начинают свою работу с сбора разнообразных данных из различных источников, таких как базы данных, сенсоры, веб-страницы и многие другие. Этот этап требует навыков работы с SQL, NoSQL и другими технологиями для эффективного извлечения нужной информации.
2. Очистка данных:
После сбора данных, Data Scientists проводят процесс очистки, устраняя ошибки, пропущенные значения и аномалии. Цель – подготовить данные для более точного и надежного анализа.
3. Исследовательский анализ данных (EDA):
Data Scientists используют методы визуализации и статистические техники для изучения структуры данных, выявления закономерностей и выделения ключевых параметров. Этот этап позволяет лучше понять данные и предположить возможные направления исследования.
4. Моделирование данных:
Важная часть работы Data Scientist – построение моделей для предсказания будущих событий или классификации данных. Это включает в себя использование различных алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и др.
5. Оценка моделей:
Data Scientists проверяют эффективность своих моделей с использованием различных метрик и статистических методов. Оценка производительности моделей позволяет уточнить алгоритмы и повысить точность прогнозов.
6. Развитие бизнес-стратегий:
На основе результатов анализа данных, Data Scientists помогают принимать обоснованные бизнес-решения. Это может включать в себя рекомендации по оптимизации процессов, выявлению новых возможностей для роста или улучшению взаимодействия с клиентами.
7. Коммуникация результатов:
Одним из ключевых аспектов работы Data Scientist является способность ясно и понятно объяснять свои выводы бизнес-лидерам, не имеющим технического образования. Это включает в себя подготовку отчетов, презентаций и взаимодействие с коллегами из разных областей компании.
Data Scientist – это своего рода «детектив данных», раскрывающий тайны информации и преобразующий их в ценные стратегические решения. Сочетание технических навыков, творческого мышления и бизнес-ориентированности делает эту профессию неотъемлемой частью современного бизнеса, открывая двери в увлекательный мир анализа данных.
Какая средняя зарплата у Data Scientist?
Данные о средней заработной плате могут показаться не слишком информативными. Поэтому я решил собрать статистику о медианной зарплате в различных грейдах: Джун (начинающий специалист), Мидл (опытный специалист) и Сеньор (старший специалист).
Это позволит вам более точно определить, стоит ли вообще задумываться о карьере Data Scientist или лучше направить свои усилия в сторону Python-разработки или QA тестирования (Мы уже писали статьи про подборку курсов по Python-разработке и QA тестированию, можете ознакомится для сравнения)
106552
Data Scientist (Джун) получает 106 552 ₽, это медианная зарплата новичков, у которых опыт работы около года. Чтобы устроится на работу с такой ЗП то нужно обладать определенными навыками и уметь работать с различными задачами, вот часть из самых популярных: Нужно знать основы хранения и предобработки данных в хранилищах данных и в системах управления базами данных. На среднем уровне владеть инструментами Python и SQL. Под руководством наставника выполнять конкретно поставленные задачи: готовить витрины данных, собирать их из разных источников в общее хранилище, структурировать и очищать
186272
Data Scientist (Мидл) получает 186 272 ₽, это медианная зарплата уже более опытного специалиста, с опытом работы примерно 2-3 года. Чтобы устроится на работу с такой ЗП то нужно обладать определенными навыками и уметь работать с различными задачами, вот часть из самых популярных: Кроме всего перечисленного выше, специалист должен уметь самостоятельно анализировать требования к потокам данных в компании, разрабатывать и поддерживать системы сбора, хранения и обработки данных. Улучшать процессы работы с данными и обеспечивать их качество. Кроме Python и SQL владеть инструментами для работы с большими данными: Hadoop, Apache Spark и Apache AirFlow
241881
Data Scientist (Сеньор) получает 241 881 ₽, это медианная зарплата уже опытного профессионала, с опытом работы от 4-х лет. Чтобы устроится на работу с такой ЗП то нужно обладать определенными навыками и уметь работать с различными задачами, вот часть из самых популярных: Кроме всего перечисленного выше, специалист должен обладать глубокими знаниями и опытом работы с инфраструктурой данных. Знать модели данных и принципы управления хранилищами данных: ETL, DWH. Разрабатывать и поддерживает сложные архитектуры данных, обеспечивать их производительность, безопасность и качество. Может руководить командой и обучать молодых специалистов
Общий вывод по зарплате и работе
Рост на вакансии Data Scientist постоянно растет, впрочем как и на все ИТ профессии, но вместе с ростом вакансий и ростом ЗП также растет и конкуренция, в основном ценятся специалисты с опытом работы, поэтому при выборе курса рекомендую обратить на это внимание, есть ли помощь или гарантия трудоустройства, самостоятельно без опыта работы, конечно, можно найти какие-то вакансии, но это очень сложно, к тому же ЗП будет не такая которую бы хотелось. Возможно есть исключения и вы сможете найти работу с зарплатой от 100К не имея никакого опыта работы, но для этого нужно обладать хорошими знаниями и мощным портфолио.
Онлайн-школы по Data Scientist
- Яндекс Практикум — 212 отзывов
- Geekbrains — 49 отзывов
- Skillfactory — 172 отзыва
- Eduson Academy — 123 отзыва
- ProductStar — 70 отзывов
- Нетология — 46 отзывов
- SF Education — 33 отзывов
- Skillbox — 50 отзывов
Топ-8 лучших курсов по обучению Data science
Начать стоит с того, что рейтинг курсов — живой и постоянно меняется, актуальную версию вы всегда можете посмотреть на нашем сайте Skill2Go, также у нас есть специальные промокоды для наших пользователей на покупку курсов со скидкой.
Данный рейтинг не претендует на единственно-правильный вариант, скорее это насмотренность плюс собранная информация от студентов с которыми мы часто общаемся. Все рейтинги — лишь условные места и субъективное мнение. Поэтому я постарался коротко описать преимущества и недостатки каждого курса.
1 место, «Специалист по Data Science» от «Яндекс Практикум»
За 8 месяцев вы освоите ключевые навыки профессии благодаря актуальной программе, постоянно обновляемой – последнее обновление было в июне 2023 года. С фокусом на практике (78% программы составляет практика) вы создадите портфолио, включающее более 15 проектов. Получите поддержку с трудоустройством и диплом о профессиональной переподготовке. Освоите востребованные технологии: Python, Jupyter Notebook, CatBoost, SQL. Новый взгляд на IT и Data Science ждет тех, кто готов уделять учебе минимум 20 часов в неделю. Завершив курс, вы станете готовым к старту в Data Science с junior-позиции и перспективами карьерного роста.
Курс включает в себя изучение различных навыков и инструментов, а именно: Базы данных, Анализ данных, Сбор данных, Визуализация данных, Срезы данных, Анализ алгоритмов, Диаграмма размаха, Диаграмма рассеяния, Гистограммы, Подготовка данных для машинного обучения, Логистическая регрессия, Линейная регрессия, Линейная алгебра, ER-диаграмма, RDD-датафреймы, А/B-тест, PostgreSQL, Python, Jupyter Notebook, Pandas, Catboost, Scikit-learn, SciPy, NumPy, Matplotlib, SVM, kNN, SQL, PySpark, Keras, LeNet, ResNet, Adam
Длительность курса:
- Специалист по Data Science — 8 месяцев
- Специалист по Data Science плюс — 16 месяцев
- Data Science буткемп — 5 месяцев
Стоимость курса:
- Специалист по Data Science — 112 000 ₽
- Специалист по Data Science плюс — 228 000 ₽
- Data Science буткемп — 168 000 ₽
Стоимость курса в рассрочку:
- На 8 месяцев — Специалист по Data Science — 15 000 ₽/мес
- На 16 месяцев — Специалист по Data Science плюс — 16 000 ₽/мес
- На 5 месяцев — Data Science буткемп — 34 000 ₽/мес
Плюсы курса:
- Портфолио из 15+ проектов
- Диплом о профессиональной подготовке
- Сертификат об успешном прохождении курса
- Помощь в трудоустройстве
Минусы курса:
- Переплата от 8000₽, если брать в рассрочку
- Нет гарантии трудоустройства
Отзыв про курс:
Нужно иметь ввиду, что курс рассчитан на тех, кто совмещает с работой. На некоторых спринтах я, конечно, чуть не погибала, пытаясь успеть все за выходные, и готова была сдаться, но затем, когда начало удаваться уделять намного больше времени, осознала, что нагрузка (достаточная для прохождения на след-ий спринт) не такая уж и большая и позже ее стало даже не хватать
В общем, курс дата саентиста мне помог именно «въехать» в тему и построить картинку в голове, начать копаться в форумах и документациях (изначально было полное их отторжение и вряд ли бы удалось его перебороть, если бы информация копировалась в тренажер из первоисточников) . Но, как говорил Сократ: «Чем больше я узнаю, тем больше я понимаю как много я не знаю»))
Сейчас есть понимание какие предметы нужно подтянуть и буду изучать их отдельно, так как уже не кажутся страшными слова как градиентный бустинг или стохастическое моделирование. Опять же, по моему мнению роль Практикума — максимально разжевать базу (именно ее) и подвести за ручку к сфере, по пути конечно придется нехило попотеть, выполняя домашние проекты и, после ознакомлениями, уже за более глубокими знаниями стоит брать академические курсы профессоров (или брать их по ходу программы, если дается все легко или имеется ресурс времени), ну и само собой практиковаться!
2 место, «Data Science» от Geekbrains
Курс «Data Scientist: быстрый старт в профессии» от GeekBrains — это онлайн обучение на уровне Junior, охватывающее основы программирования и компьютерных наук, включая цифровые технологии, языки программирования, базы данных, аналитику. Специализация в области аналитики подготавливает специалистов Data Science. Продолжительность обучения — 9 месяцев с недельной нагрузкой в 12 часов.
Курс включает в себя изучение различных навыков и инструментов, а именно: Теория вероятностей и математическая статистика, Математический анализ, Линейная алгебра, Искусственный интеллект, Базы данных, Сбор и разметка данных, Введение в Big Data, Transfer Learning, Python, TensorFlow, VS Code, Matplotlib, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, Keras, Jupyter Notebook, Git, GitHub, SQL, Power BI, Matplotlib, Seaborn, MS Excel, Linux, Apache Spark, Cassandra, Scrapy, MongoDB, Airflow, Hadoop
Длительность курса — 9 месяцев
Стоимость курса — 109 716 ₽
Рассрочка на 36 месяцев — 3048 ₽/мес
Промокод «geekpromo» дает 7% скидку, его нужно назвать менеджеру.
Плюсы курса:
- Беспроцентная рассрочка
- Диплом о профессиональной подготовке
- Сертификат об успешном прохождении курса
- Курс “Год английского языка” в подарок
- Курс “Курс по нейросетям” в подарок
- Индивидуальная поддержка по трудоустройству
- Подготовка к работе — 1 месяц (Стратегия поиска работы, Как и где искать вакансии, Подготовка резюме, Подготовка к собеседованию). Помогают до тех пор, пока ваш работодатель не подтвердит, что вы у него работаете
Минусы курса:
- Не найдены
Отзыв про школу:
Занятия проходят в интересной форме, преподаватели дают много информации и примеров для разбора. Студенты могут получить помощь и объяснения по несколько раз, чтобы все дошло до них. Также предоставляется проверка домашних заданий с обратным откликом и оценками. Для студентов доступны чаты с кураторами и преподавателями, где они могут задавать вопросы и получать ответы.
3 место, «Профессия Data Scientist» от Skillfactory
Курс дает возможность освоить профессию Data Scientist с абсолютного нуля. Ключевые преимущества включают в себя профессиональное обучение без предварительных знаний, практический опыт решения бизнес-задач под руководством ментора, разнообразие проектов, таких как системы распознавания жестов и анализ данных, а также обучение от опытных экспертов в области Data Science. Курс также фокусируется на применении Data Science в реальной жизни, включая создание систем распознавания лиц, улучшение рекомендательных систем и оптимизацию транспортного движения. Длительность курса в 24 месяца обеспечивает глубокое погружение в материал и достаточно времени для получения практического опыта.
Курс включает в себя изучение различных навыков и инструментов, а именно: Принципы ООП в Python, Разведывательный анализ данных, Статистический анализ данных, Введение в машинное обучение, Обучение с учителем: регрессия, Обучение с учителем: классификация, Обучение без учителя: кластеризация и техники снижения размерности, Линейная алгебра, Математический анализ, Теория вероятностей, Бустинг & Стекинг, Основы SQL, ML Cookbook, Python, NumPy, Pandas, SQL, Plotly, Seaborn, Matplotlib, GitHub, Kaggle, Hadoop
Длительность курса: 24 месяца
Стоимость курса:
- Базовый — 194 076 ₽
- Оптимальный — 288 036 ₽
- VIP — 628 236 ₽
В рассрочку на 36 месяцев:
- Базовый — 5990 ₽/мес (215 640 ₽)
- Оптимальны — 8890 ₽/мес (320 040 ₽)
- VIP — 19390 ₽/мес (698 040 ₽)
Промокод «partner» дает дополнительную скидку 5% ко всем курсам.
Плюсы курса:
- Сертификат об успешном прохождении курса
- Диплом о профессиональной переподготовке
- Гарантия трудоустройства (или возврат средств)
- Рассрочка без процентов (Но если оплачивать сразу будет скидка 10%)
- Помогут выйти на работу в зарубежную компанию
Минусы курса:
- Для некоторых может показаться то что цена за курс слишком большая, но тут нужно учитывать то что длительность курса 2 года, также Skillfactory гарантируют трудоустройство, так что скорее всего все вложения окупятся за 2-3 месяца когда вы найдете работу в этой сфере (в зависимости от того какой тариф вы выберете)
Отзыв про школу:
Skillfactory предлагает профессиональные курсы для людей без профессиональных знаний. Они предоставляют подробное объяснение и помощь менторов и студентов старших курсов. Команда проявляет большой интерес к обучению, что вдохновляет. Они работают на всех уровнях, предоставляя знания, практику, профессиональные навыки и даже английский язык как факультатив. Регулярно проводятся вебинары, которые доступны в записи. В курсах принимают участие люди разных возрастов и с разным бэкграундом, что дает возможность всем достичь успеха. Компания предлагает гибкие варианты оплаты и предоставляет возможность рассрочки. Однако, чтобы достичь результата, необходимо потратить достаточно времени на обучение — около 10-15 часов в неделю. Skillfactory предоставляет все необходимые ресурсы и поддержку, но использовать их можно только самостоятельно.
4 место, «Data Scientist» от Eduson Academy
Основа курса — теория и практика по алгоритмам, математике, структуре данных, машинному обучению. Выпускник становится продвинутым специалистом, готовым решать реальные задачи. Авторы курса — практикующие разработчики, специалисты по машинному обучению и Data Science. Вы разберете практические кейсы, которые моделируют задачи дата-сайентистов. Сможете потренировать полученные навыки, стать уверенней, наработать портфолио. Вы решите реальные тестовые и подготовите резюме с учетом специфики индустрии вместе с HR-отделом Eduson. Вернём деньги, если не устроитесь на работу после всех этапов.
Курс включает в себя изучение различных навыков и инструментов, а именно: Основы статистики и теории вероятности, Обработка данных, Анализ данных, Базы данных, Разведочный анализ данных, Аналитический сторителлинг, Математика для Data Science, Машинное обучение, Feature Engineering, Python, Работа с Linux, Python в рамках ООП, Git, GitHub, SQL
Длительность курса — 9 месяцев (3-5 часов в неделю)
Стоимость курса — 120 288 ₽
Рассрочка на 24 месяцев — 5012 ₽/мес
Промокод «Skill2Go» дает дополнительную скидку 5% ко всем курсам
Плюсы курса:
- Гарантия трудоустройства (или возврат средств)
- Удостоверение о повышении квалификации
- Диплом о прохождении обучения
- Английский для IT-специалистов
- Доступ навсегда — к курсу и обновлениям
Минусы курса:
- Не найдены
Отзыв про школу:
На сайте все продумано до мелочей, все по порядку, без лишних надписей и кнопок. Видео записаны четко и по делу, без лишней «воды». Кураторы всегда готовы помочь и объяснить все непонятные моменты. Домашние задания проверяются до 2-ух недель, при этом преподаватели дают подробные рекомендации по улучшению работы. Также есть возможность рассрочки. Я очень рада, что нашла такое обучение и получила желаемый результат.
5 место, «Профессия: Data-Scientist» от ProductStar
Курс, который предлагает обучение Data Science с нуля до трудоустройства. Он включает в себя все необходимые навыки в программировании, математике и машинном обучении, что позволяет студентам быстро начать работу в этой профессии. Курс также предлагает гарантию трудоустройства при успешном завершении всех модулей программы, выполнении не менее 80% домашних заданий в срок и защите дипломной работы. Большая часть курса (70%) состоит из стажировок в компаниях-партнерах, что позволяет студентам получить практический опыт. Курс также предлагает индивидуальные видеовстречи с ментором и поддержку на всех этапах обучения. Если профессия не подойдет, студенты могут перейти на любой другой курс без доплат.
Курс включает в себя изучение различных навыков и инструментов, а именно: Математика, статистика и теория вероятности, Создание BigData-продуктов, Machine Learning, Python, Tableau, Power BI, Flask, Chat GPT, SQL, Git, GitLab,
Длительность курса: 8 месяцев
Стоимость курса:
- Стандартный — 129 600 ₽
- Продвинутый — 157 212 ₽
- Премиум — 266 643 ₽
Стоимость курса в рассрочку:
- Стандартный — на 24 месяца — 6000 ₽/мес (144 000 ₽)
- Продвинутый — на 24 месяца — 7278 ₽/мес (174 672 ₽)
- Премиум — на 26 месяцев — 8230 ₽/мес (296 280 ₽)
Плюсы курса:
- Диплом о профессиональной переподготовке
- Гарантия трудоустройства (или возврат средств)
- Бонусный курс «Бизнес английский от AgileFluent»
- Рассрочка без процентов (Но если оплачивать сразу будет скидка 10%)
- Переводят на другой курс, если сфера не подойдет (в течение 2 месяцев)
Минусы курса:
- Не найдены
Отзыв про курс:
Во-первых, здесь можно найти много полезной информации и новых знаний. Во-вторых, прогресс засчитывается после выполнения и проверки ДЗ, что позволяет получить больше практических навыков. Также здесь есть лояльная и клиентоориентированная поддержка и сопровождение. Кроме того, в компании есть собственный Карьерный Центр, который помогает в составлении резюме и подготовке к собеседованиям. Наконец, предоставляется поддержка менторов при разборе сложных и непонятных кейсов.
6 место, «Data Scientist» от Нетологии
Курс который предлагает обучение с нуля для становления специалистом в области Data Science, включая освоение навыков анализа данных и обучения нейронных сетей, возможность трудоустройства уже через 8 месяцев обучения, гибкий график обучения, получение диплома о профессиональной переподготовке по окончании курса, освоение глубокого обучения нейросетей и продвинутых методов работы с Big Data, а также много практической работы и актуальные навыки, соответствующие государственным образовательным стандартам и запросам рынка труда.
Курс включает в себя изучение различных навыков и инструментов, а именно: Google Таблицы, Основы статистики, Основы вебскрапинга, Машинное обучение, A/B тесты, Продвинутая линейная алгебра, Математический анализ, Теория вероятностей, Теория оптимизации, Продвинутая оптимизация, Работа с переменными, Регрессионный анализ, Логистическая регрессия, Линейная регрессия, Полиномиальная регрессия, Логарифмическая регрессия, Ансамблирование, Алгоритмы кластеризации, Деревья решений, Нейронные сети, Python, PyTorch, NumPy, Pandas, Jupyter Notebook, SQL, PostgreSQL, scikit-learn, Tensorflow, DBeaver, Keras, Numpy, OpenCV, NLTK, Вs4, Docker, Git
Длительность курса:
- Базовый тариф — 10 месяцев
- Продвинутый тариф — 12–15 месяцев
Стоимость курса:
- Базовый тариф — 110 000 ₽
- Продвинутый тариф — 159 600 ₽
Рассрочка на 36 месяцев:
- Базовый тариф — 3216 ₽/мес (115 776 ₽)
- Продвинутый тариф — 4666 ₽/мес (167 976 ₽)
Скидка 10% на все курсы по промокоду «advcake», если не сработает попробуйте «studika» на 5%.
Плюсы курса:
- Диплом о профессиональной переподготовке
- От 10 проектов в портфолио
- Помощь с поиском работы
- Вернут деньги, если обучение не подойдет (В течение первых трех занятий вернут вам полную сумму, а начиная с четвертого — рассчитают сумму возврата)
Минусы курса:
- Переплата от 5776 ₽, если брать в рассрочку
Отзыв про курс:
Забудьте о дорогостоящих образовательных программах: Нетология предлагает доступное дистанционное образование! На платформе представлены как специализированные курсы, так и общие программы. Вы можете получить подробное представление о вашей специальности, а также проработать тонкости и специфические моменты. Преподаватели Нетологии – профессионалы своего дела, которые помогут вам понять информацию быстро и легко.
7 место, «Основы Data Science» от SF Education
Курс, который предлагает обучение науке о данных с нуля, включая работу с базами данных, программирование на Python и углубленное изучение вычислительных финансов. Курс включает 10 модулей от экспертов с обратной связью и предлагает практический опыт через реальные проекты и кейсы. Учащиеся имеют доступ к чату с преподавателями 24/7 и после окончания курса получают доступ в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников. Курс подойдет как новичкам без опыта, так и бизнес-аналитикам и начинающим аналитикам. Кроме того, учащиеся имеют безлимитный доступ к материалам курса и к учебной литературе.
Курс включает в себя изучение различных навыков и инструментов, а именно: Структуры и типы данных, Базовые знания по ООП, Работа с API, Теория вероятностей, Математическая статистика, Математический анализ, Линейная алгебра, Машинное обучение, NLP, SQL, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly
Длительность курса — 5 месяцев
Стоимость курса — 33 000 ₽
Рассрочка на 24 месяцев — 1375 ₽/мес
Промокод «advcake60» дает дополнительную скидку 10% на курсы со скидкой и 60% на курсы без скидок
Плюсы курса:
- Беспроцентная рассрочка
- Помощь с трудоустройством
- Диплом о профессиональной переподготовке
- Международный диплом совместно с histes
- Относительно небольшая стоимость курса
Минусы курса:
- Не найдены
Отзыв про школу:
Я получил навыки и знания, которые помогли мне в понимании финансового анализа и базовых финансов. Также я успешно трудоустроился практически сразу после завершения курса. Особенно хочу отметить упор на практические задания, кейсы и проекты, а также быструю и ценную поддержку преподавателей и студентов в чатах. Даже после трудоустройства преподаватели продолжают помогать мне по разным вопросам.
8 место, «Data Scientist с нуля до Junior» от Skillbox
Курс идеально подходит для тех, кто хочет погрузиться в мир Data Science без предварительного опыта. Ключевые особенности включают обучение «с нуля», практический опыт на реальных проектах, перспективу трудоустройства в течение 9 месяцев, а также высокий рейтинг. Авторы — эксперты из крупных компаний, таких как Сбер, Visa и VK. Студенты выбирают из трех специализаций, выполняют до 9 проектов.
Курс включает в себя изучение различных навыков и инструментов, а именно: Основы математики для Data Science, Основы статистики и теории вероятностей, Machine Learning, Data Engineer, Data Analyst, Excel, Python, PyCharm, Jupyter Notebook, pandas, GitLab, SQL, Power BI, numpy, FastAPI, Docker, Grafana, Airflow, Kafka, Spark
Длительность курса:
- Data Scientist с нуля до Junior — 6 месяцев (3 до 5 часов в неделю)
- Профессия «Data Scientist PRO» — 9 месяцев (3 до 5 часов в неделю)
Стоимость курса:
- Data Scientist с нуля до Junior — 120 780 ₽
- Профессия «Data Scientist PRO» — 215 977 ₽
Стоимость курса в рассрочку:
- Data Scientist с нуля до Junior — На 22 месяца — 5490 ₽/мес
- Профессия «Data Scientist PRO» — На 31 месяц- 6967 ₽/мес
Промокод «advcake» дает скидку 62% на профессии и 52% на курсы
Плюсы курса:
- Гарантия трудоустройства (или возврат средств)
- Доступ навсегда — к курсу и чату в Telegram
- Сертификат об успешном прохождении курса
- Бонусный курс «Карьера разработчика»
- Бонусный курс «Система контроля версий Git»
- Год английского языка
Минусы курса:
- Не найдены
Отзыв про школу:
Являясь студенткой онлайн-университета Skillbox, я поняла, что дистанционный формат обучения подходит мне идеально. Он позволяет получать новые знания и одновременно не отвлекаться от работы. На курсе я поняла, что мои знания просто находятся на первоначальном уровне, а премудрости профессии нужно изучать и изучать. Однако, меня удивляет обилие негативных отзывов об университете. Видимо, люди не понимали, что дистанционный формат обучения требует от студентов самодисциплины и усердия.
Как вернуть деньги, если курс не соответствует ожиданиям?
Может возникнуть ситуация, когда качество обучения вас не удовлетворяет, или по каким-то причинам вы не желаете или не можете продолжить обучение. В большинстве случаев школы готовы пойти на уступки и вернуть всю сумму или часть денег за то время которое не успели доучится, в течение нескольких дней. Тем не менее, иногда возникают ситуации, когда школа отказывается возвращать деньги.
В таких случаях наилучшим решением будет обратиться к профессионалам своего дела. Существует большая вероятность того, что вы не только не вернете свои деньги, но также затратите много времени и дополнительных ресурсов на судебные разбирательства. Одной из компаний, предоставляющих услуги по возврату средств за обучение, является Destra. Они помогут вам не только вернуть деньги за курс, но и включат стоимость своих услуг в общую сумму требования. Таким образом, школа будет обязана компенсировать вам все расходы, связанные с решением этого вопроса.
Промокоды на курсы
- GeekBrains— Промокод «geekpromo» дает 7% скидку, его нужно назвать менеджеру.
- Skillfactory — Промокод «partner» дает дополнительную скидку 5% ко всем курсам.
- Eduson Academy — Промокод «Skill2Go» дает дополнительную скидку 5% ко всем курсам.
- Нетология — Скидка 10% на все курсы по промокоду «advcake», если не сработает попробуйте «studika» на 5%.
- SF Education — Промокод «advcake60» дает дополнительную скидку 10% на курсы со скидкой и 60% на курсы без скидок
- Skillbox — Промокод «advcake» дает скидку 62% на профессии и 52% на курсы.
Чем отличаются Data Analytics и Data Scientist?
В эпоху цифровой революции, данные стали ключевым ресурсом для компаний, их используется для принятия стратегических решений, оптимизации бизнес-процессов и создания инновационных продуктов. Два важных направления, связанных с обработкой и анализом данных, — Data Analytics и Data Science, играют важную роль в этом процессе, но при этом имеют свои уникальные особенности.
Data Analytics: Основы и Приложения
Что такое Data Analytics?
Data Analytics, или анализ данных, — это процесс обработки, интерпретации и визуализации данных для выявления трендов, паттернов и отклонений. Этот подход часто используется для создания отчетов, дашбордов и предоставления бизнес-аналитики.
Роль Data Analyst:
Data Analyst — это специалист, который работает с различными типами данных, используя статистические методы и инструменты. Он фокусируется на понимании прошлых тенденций и текущего состояния бизнеса.
Приложения Data Analytics:
Data Analytics широко используется в маркетинге, финансах, логистике и других отраслях. Этот процесс позволяет оптимизировать стратегии продаж, предсказывать потребительские тенденции и принимать оперативные решения.
Data Scientist: Искусство Предсказания
Что такое Data Scientist?
Data Scientist — это более широкий термин, объединяющий навыки анализа данных, статистики, машинного обучения и программирования. Data Scientist работает с данными различных форматов и источников, стремясь извлечь полезные знания и создать прогностические модели.
Роль Data Scientist:
Data Scientist не только анализирует данные, но и строит прогностические модели, предсказывающие будущие события. Он работает с большими объемами данных, использует алгоритмы машинного обучения и создает системы искусственного интеллекта.
Приложения Data Science:
Data Science применяется в разработке продуктов, медицине, финансах и других областях, где необходимо предсказывать тренды и оптимизировать процессы.
Схожесть и Отличия
Общие черты:
Обе профессии связаны с обработкой данных и использованием их для принятия решений. И Data Analyst, и Data Scientist используют статистические методы, программирование и визуализацию данных в своей работе.
Отличия:
Основное отличие между ними заключается в глубине анализа и целях работы. Data Analyst сконцентрирован на прошлых и текущих данных для поддержки оперативных решений, в то время как Data Scientist стремится к предсказанию будущих событий и созданию интеллектуальных систем.
Заключение:
В мире, где объемы данных растут в геометрической прогрессии, Data Analytics и Data Science становятся неотъемлемой частью бизнес-стратегии. Специалисты в этих областях играют важную роль в превращении данных в ценную информацию, что способствует инновациям, эффективности и конкурентоспособности компаний. Важно понимать, что Data Analytics и Data Science — это не статичные понятия, и их развитие будет продолжаться, открывая новые горизонты для тех, кто стремится развиваться в этой увлекательной области.
Что учить самостоятельно по Data Scientist?
Data Scientist – исследователь данных, который владеет множеством навыков для эффективного анализа, интерпретации и использования информации. Ниже подробно описал, какие области знаний являются самыми важными в самостоятельной подготовке.
1. Языки программирования:
- Python — Основной язык для анализа данных и машинного обучения.
- R — Используется для статистического анализа и визуализации данных.
- SQL - Для работы с базами данных.
- Scala — Часто с Apache Spark для обработки больших данных.
- Java — В системах данных и веб-приложениях.
- matlab — Для инженерии и научных расчетов.
- Julia — Производительный язык для научных вычислений.
2. Библиотеки и фреймворки:
- NumPy и Pandas — Обработка и анализ табличных данных.
- Matplotlib и Seaborn — Визуализация данных и создание графиков.
- Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch — Машинное и глубокое обучение.
- SciPy и Statsmodels — Статистические расчеты и моделирование.
- Bokeh и Plotly — Интерактивная визуализация данных.
- Scrapy и Beautiful Soup — Веб-скрапинг и извлечение данных.
- Gensim — Тематическое моделирование текста.
- LightGBM и XGBoost — Градиентные бустинги для больших данных.
- H2O. ai — Автоматизация машинного обучения.
- OpenCV — Обработка изображений и видео.
3. Базы данных:
- SQL — Для структурированных данных и сложных запросов.
- NoSQL — Хранение разнообразных, неструктурированных данных.
- MongoDB — Документоориентированные данные, часто в веб-приложениях.
- PostgreSQL — Отношенные данные, сложные запросы и транзакции.
- MySQL — Управление реляционными базами данных, в веб-приложениях.
- SQLite — Легковесная встроенная база данных, в мобильных приложениях.
- Cassandra — Распределенное хранение и обработка больших объемов данных.
- Redis — Хранение ключ-значение в памяти, часто для кэширования.
- Neo4j — Графовая база данных для связанных данных.
- ElasticSearch — Поиск и анализ текстовых данных, в системах обработки логов и поиске.
4. Обработка данных:
- Pandas и NumPy — Табличные данные и эффективные операции с массивами.
- Dask — Распределенные вычисления для больших данных.
- Apache Spark — Параллельная обработка данных.
- SQL — Запросы к базам данных для фильтрации и объединения данных.
- Regex — Регулярные выражения для обработки текста.
- Beautiful Soup и Scrapy — Веб-скрапинг и извлечение данных.
- OpenCV — Обработка изображений и видео.
5. Визуализация данных:
- Matplotlib и Seaborn — Создание графиков и визуализация данных.
- Plotly и Bokeh — Интерактивные инструменты для визуализации.
- Tableau — Мощный инструмент для создания интерактивных дашбордов.
- Power BI — Интегрированная платформа для анализа и визуализации данных.
- D3.js — Библиотека JavaScript для создания интерактивных визуализаций на веб-страницах.
- Altair — Декларативная библиотека для создания простых и эффективных визуализаций.
6. Статистика и математика:
- SciPy, Statsmodels, и Scikit-learn — Статистические расчеты и машинное обучение.
- NumPy — Математические операции и работы с массивами.
- R и Julia — Статистический анализ и вычисления.
- Mathematics (модуль Python) — Встроенные математические функции.
- Wolfram Alpha — Ресурс для математических вычислений и статистики.
7. Машинное обучение:
- Scikit-learn — Алгоритмы для классификации, регрессии и кластеризации.
- TensorFlow и PyTorch — Фреймворки для глубокого обучения.
- XGBoost и LightGBM — Градиентные бустинги для эффективного обучения моделей.
- H2O. ai — Автоматизация машинного обучения.
- SciKit-Optimize — Оптимизация гиперпараметров моделей.
- NLTK и Gensim — Обработка текстов и тематическое моделирование.
- Keras — Высокоуровневый интерфейс для нейронных сетей (часто с TensorFlow).
- AutoML — Автоматизация выбора и обучения моделей.
8. Оптимизация моделей:
- SciKit-Optimize, Hyperopt, Optuna — Автоматизация оптимизации гиперпараметров.
- Bayesian Optimization — Эффективный метод поиска оптимальных параметров.
- AutoML — Автоматизированный выбор и обучение моделей.
- Random и Grid Search — Поиск оптимальных гиперпараметров.
- Evolutionary Algorithms — Генетические алгоритмы для оптимизации.
В роли Data Scientist ключевыми навыками являются умение работать с разнообразными инструментами и технологиями. От обработки данных и визуализации до машинного обучения и оптимизации моделей, этот профессионал должен охватывать широкий спектр знаний. Использование языков программирования, таких как Python и R, в сочетании с библиотеками и фреймворками, позволяет Data Scientist эффективно анализировать данные и создавать предсказательные модели.
Статистика и математика остаются фундаментальными компонентами в арсенале Data Scientist, обеспечивая надежные основы для принятия обоснованных решений. Важно отметить, что в современном мире с постоянно растущим объемом данных, профессионалы в области анализа данных играют ключевую роль в извлечении ценной информации и прогнозировании тенденций.
Оптимизация моделей и выбор наилучших подходов к решению задач становятся неотъемлемой частью работы Data Scientist. Инструменты для визуализации, обработки данных и машинного обучения обеспечивают не только масштабные исследования, но и эффективные решения бизнес-задач.
Также можете посмотреть другие наши статьи: