ТОП-10 лучших курсов по Data Science - рейтинг обучения 2024

Профессию data scientist (в других вариациях data engineer или analyst) неоднократно называли самой заманчивой профессией 21-го века. Data Science является одним из наиболее перспективных и востребованных направлений в 2023 году, но эта должность требует от специалиста серьезной технической подготовки и большой базы знаний.

И по последней статистике Linkedin она по-прежнему входит в подборку наиболее востребованных и высокооплачиваемых специальностей в мире.

Проанализировав отзывы, мы составили рейтинг лучших онлайн-курсов по Data Science, которые помогут освоить профессию новичку.

1) Data Scientist – Нетология. Один из лучших.
Рейтинг - 4.98. 1057 отзывов

2) Профессия Data Scientist - Skillbox. Один из лучших.
Рейтинг - 4.96 - 917 отзывов

3) Факультет искусственного интеллекта – GeekBrains
Рейтинг - 4.93. 1 976 отзывов

4) Профессия Data Scientist – SkillFactory.
613 отзывов

5) Специалист по Data Science - Яндекс Практикум.
773 отзыва

6) Профессия: Data Scientist – ProductStar.
260 отзывов

Сайт школы

Краткая информация

· Длительность: 11 месяцев;

· Формат: вебинары + очные лекции;

· Документ об окончании: государственного образца.

Программа

· Работа с данными: где их искать, и как находить между ними взаимосвязи.

· Python, основы описательной статистики, статистический анализ.

· Feature Engineering, а также предобработка данных.

· Построение моделей (с учителем и без, ансамбли). Подбор метрик, оценка качества модели.

· Машинное зрение, распознавание изображений.

· Машинное обучение и его основные сферы применения.

Советуем изучить подробную программу на странице описания курса.

Чему научитесь

· Профессионально работать с БД

· Понимать синтаксис и кодить на Пайтоне.

· Строить модели.

· Использовать математику по специальности.

· Освоите основные техники машинного зрения, такие как извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование.

· Использовать machine learning для оптимизации бизнеса и потребностей заказчика.

Преимущества

· Программа трудоустройства.

· Диплом о переподготовке.

· Больше 10 кейсов в портфолио.

· Сопровождение кураторов.

· Скидки, рассрочка.

· Дипломный проект, а также итоговый хакатон для подтверждения знаний.

Сайт школы

Краткая информация

· Длительность: 2 года;

· Формат: онлайн-лекции + практические ДЗ;

· Документ об окончании: только диплом образовательной платформы.

· Кому: для тех кто хочет стать профи.

Программа

· Вводный курс: изучение Python, необходимая математическая база, базовый уровень аналитики, ML, основы статистики, теория вероятностей, deep learning.

· Специализация: мидл уровень аналитики/ML.

· Бонусы: английский, а также универсальные знания для разработчика.

Чему научитесь

· Программировать на Python / R.

· Профессионально работать с визуализацией.

· Применять БД и библиотеки.

· Нейросетям (Tensorflow, Keras), будете применять их на конкретных задачах.

· Делать рекомендательные системы.

Преимущества

· Включена программа трудоустройства, помощь в составлении резюме.

· Программа обучения разработана при поддержке ivi.ru, NVIDIA, EPAM, QIWI.

· Рассрочки от известных российских банков, первый платёж за обучение – через полгода после старта курса.

· Бонусные курсы для расширения компетенций.

· Обратная связь от преподавателей.

Недостатки

· Стоимость.

· Не выдается диплом государственного образца.

сайт школы

Краткая информация

· Длительность: 2 года;

· Формат: вебинары, видео лекции в записи, практика;

· Документ об окончании: диплом о переподготовке (гособразца).

Программа

· Программирование: Линукс и серверы, Python, библиотеки, БД.

· Статистические исследования, сбор данных, матанализ, выборочная статистика, дисперсионный анализ.

· Углубленная математика.

· Machine learning, рекомендательные системы.

· Нейронные сети, PyTorch.

· Искусственный интеллект: компьютерное зрение, а также обработка естественного языка.

Чему научитесь

· Соревноваться в Data Mining – интеллектуальный анализ данных (Kaggle).

· Прогностическое моделирование спроса и цен.

· Что такие сегментация, классификация, а также кластеризация клиентских баз.

· Строить скоринговые модели.

· Формировать и автоматизировать отчеты, а также рутинные задачи по data analytics.

· Делать рекомендательные системы.

· Освоите обширный инструментарий (Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, Scrapy, MongoDB, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, Hadoop, spaCy, Jupyter, SQL, Linux, PyCharm, Beautiful soup, OpenCV, Docker, Git, GitHub.

Преимущества

· Лояльная оплата: рассрочки, выгодные скидки, отсроченный платеж.

· Карьерная помощь.

· Много дополнительных курсов для расширения компетенций выпускника, повышения его эффективности и прокачки гибких навыков.

· Диплом государственного образца.

· Поддержка менторов во время обучения, общение с одногруппниками в чате.

Недостатки

· Цена.

сайт школы

Краткая информация

· Длительность: 2 года;

· Формат: лекции, интерактивные задачи, проверочные тесты, тренажеры, наглядные кейсы;

· Документ об окончании: сертификат.

Программа

· Основы. Python, БД, предварительная обработка данных, очистка данных, а также развертывательный анализ. Выгрузка из разных источников данных. Визуализация. Проверка статистических гипотез.

· Математика / машинное обучение.

· Специализация на выбор слушателей: ML, NLP, CV.

Чему научитесь

· Использовать Пайтон для работы с алгоритмами.

· Получать и анализировать данные из API / WEB-источников.

· Визуализировать данные (Tableau).

· Делать модели при помощи deep или machine learning для решения конкретных задач.

· Строить ML- или математические модели.

· Использовать алгоритмы для создания рекомендательных сетей.

Преимущества

· Обучаться можно с нуля – курс рассчитан на новичков без глубоких познаний в математике.

· Развитие Soft Skills.

· Разнообразные форматы обучения, которые не позволят заскучать, акцент на прикладных навыках.

· Консультации с экспертами, которые помогут разобраться со сложными вопросами, провести работу над ошибками.

· Карьерная поддержка в конце обучения, помощь в подготовке к собеседованию от HR-специалистов, возможность попасть на стажировку в компанию партнеров.

· Скидки и рассрочки.

· Дружное профессиональное сообщество в Slack.

Недостатки

· Не выдается диплом государственного образца.

сайт школы

Краткая информация

· Стоимость: от 112 000 ₽;

· Длительность: 8,5 мес.;

· Наставник: Станислав Стрельцов, Александр Ольферук, Глеб Михайлов;

· Документ об окончании: диплом о переподготовке;

· Домашние задания: практика в тренажёре + учебные проекты.

Программа

· Введение: основы анализа данных, языка Python.

· Знакомство с профессией.

· Python на базовом уровне.

· Предобработка данных.

· Исследовательский анализ.

· Статистический анализ.

· Теория вероятностей.

· Машинное обучение.

· Обучение с учителем.

· Применение машинного обучения в бизнесе.

· Линейная алгебра.

· Численные методы.

· Временные ряды.

· Машинное обучение в работе с текстами.

· SQL.

· Технологии компьютерного зрения.

· Обучение без учителя.

Чему научитесь

· Освоите обширный стек технологий: Python, Jupyter Notebook, SQL, GITHub, Keras, Pandas и другие.

· Анализировать большие массивы данных, сроить модели.

· Использовать популярные методики машинного обучения.

Особенности

· Предстоит заниматься по 15 часов в неделю.

· За 8,5 месяцев на курсе реализуете 16 проектов.

· Всестороння поддержка: наставники, кураторы, ревьюеры.

· Можно уйти в академический отпуск.

Преимущества

· Предлагается помощь в поиске работы.

· Выдается официальный диплом.

· Есть несколько тарифных планов на выбор студентов, можно оплачивать учёбу в рассрочку или воспользоваться налоговым вычетом.

сайт школы

ProductStar

Краткая информация

· Длительность: полгода;

· Формат: видео уроки и ДЗ;

· Документ об окончании: цифровой сертификат.

Программа

· Данные.

· Python.

· Machine Learning – основные модели.

· Нейронные сети, NLP.

· Рекомендательные системы.

Чему научитесь

· Работать с БД, библиотеками.

· Использовать Пайтон для качественного анализа.

· Выстраивать модели машинного обучения.

· Применять математику для потребностей дата сайенс.

Преимущества

· Карьерная поддержка.

· Поддержка наставников.

· Индивидуальный график обучения.

· Рассрочка.

Недостатки

· Курс длится всего полгода.

· Не выдается диплом государственного образца.

сайт школы

Краткая информация

· Длительность: год;

· Формат: вебинары и практика;

· Документ об окончании: диплом гособразца.

Программа

· Python, математика, основные модели машинного обучения.

· Изучение продвинутых моделей ML, выполнение полного пайплайна работ, создание портфолио.

· Интенсив AWS.

Чему научитесь

· Сможете использовать Пайтон для потребностей data science.

· Сможете освежить знания по математике и будете использовать ее для создания моделей.

· Построите основные статистические модели ML.

· Научитесь выполнять полный спектр работ от подготовки датасета до подготовки к продакшену.

Преимущества

· Помощь на этапе трудоустройства.

· Консультации персонального наставника.

· Диплом государственного образца.

· Акцент на практических знаниях.

Недостатки

· Нет информации о рассрочках и скидках.

сайт школы

SF Education

Краткая информация

· Длительность: 6 мес.;

· Формат: видеоуроки, вебинары, тренажеры, симуляторы;

· Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации.

Программа

· Python;

· SQL;

· Data Science.

Чему научитесь

· Писать код на самых актуальных для дата сайнс языках – Python, R.

· Разберетесь, как использовать инструменты анализа для потребностей бизнеса.

· Презентовать результаты своих исследований при помощи современных методов визуализации.

Преимущества

· Акцент на практических навыках, тренировка студентов в работе над реальными рабочими ситуациями.

· Диплом государственного образца.

· Лояльная оплата: скидки, рассрочка, кешбек от банков-партнеров.

Недостатки

· Достаточно высокая цена без скидки.

· Короткий курс для такой сложной специальности.

Специалист.ру

Краткая информация

· Длительность: около 6 месяцев;

· Формат: онлайн или очно;

· Документ об окончании: гособразца.

Программа

· Основы работы с Big Data.

· Введение в статистику.

· Microsoft Excel.

· Анализ и визуализация данных.

· Анализ данных на SQL.

· Программирование R.

· Программирование Python.

· Data Science: Инструменты и технологии.

· Data Science: Применение машинного обучения.

Чему научитесь

· Находить практическое применение для знаний по описательной статистике.

· Делать из разнородных данных понятные отчеты, графики и диаграммы.

· Использовать базы данных для анализа и создания отчетов.

· Использовать big data и ML для анализа.

Преимущества

· Диплом государственного образца.

· Рассрочка.

· Можно проходить курс по частям.

· Карьерные консультации в ходе обучения.

Недостатки

· Дорого.

· Нет проектов для портфолио.

сайт школы

Краткая информация

· Длительность: 8 недель;

· Формат: лекции и практика;

· Документ об окончании: сертификат.

Программа

· Линейная алгебра.

· Математический анализ.

· Статистические методы и теория вероятностей, основные типы распределений, корреляции.

· Временные ряды и другие математические методы.

Чему научитесь

Подтянете свою математическую базу, которая необходима для полноценного освоения машинного обучения, сможете глубже погрузиться в специализацию.

Преимущества

· Рассрочка, скидки.

· Можно учиться в удобное время.

· Курс дает не просто структурированную математическую базу с абстрактными примерами, а рассказывает, как использовать эти знания в дата сайнс.

Недостатки

· Не выдается диплом государственного образца.

· Узконаправленный курс, который не дает комплексные знания в профессии.

Сайт школы

Краткая информация

· Длительность: 4 месяца;

· Формат: видеоуроки и ДЗ;

· Документ об окончании: диплом центра.

Программа

· Базовые математические объекты, байесовские методы.

· Функции переменных.

· Векторы, матрицы, градиент.

· Интерполяция, полиномы.

· Функции нескольких переменных.

· Линейные уравнения.

Чему научитесь

· Разбираться в математических терминах и понимать сложные статьи по Дата Сайнс.

· Научитесь работать с функциями и переменными, будете использовать их в решении практических задач.

· Узнаете математические основы машинного обучения для эффективного прогнозирования.

· Научитесь использовать Пайтон для решения сложных математических задач.

Преимущества

· Можно учиться в удобное время.

· Основательная программа обучения, которая позволит заполнить пробелы в математике.

· Проверки, разбор домашних заданий от лекторов.

· Рассрочка, скидки на обучение.

Недостатки

· Не выдается диплом государственного образца.

· Курс не дает комплексных знаний по профессии.

Сайт школы

Краткая информация

· Длительность: 3 дня;

· Формат: онлайн;

· Документ об окончании: нет.

Программа

· DS – будущее для каждого.

· Базовые навыки.

· Как найти работу.

Чему научитесь

· Узнаете основные направления в сфере работы с данными.

· Поймете, какими навыками и инструментами должен владеть специалист, что должен уметь.

· Как начать карьеру в профессии и сколько времени нужно потратить на обучение.

Преимущества

· Бесплатно.

· Отличный курс знакомство, который расскажет о специальности и поможет понять, подходит ли она вам.

Недостатки

· Не дает профильных профессиональных знаний.

· Нет документов о повышении квалификации.

Вся информация

Краткая информация

· Длительность: 30 уроков и 9 часов video;

· Формат: лекции, тестирование, интерактивные задачи;

· Документ об окончании: сертификат института биоинформатики.

Программа

· Вводный модуль.

· Решающие деревья.

· Random Forest, нейронные сети.

· Stepik ML contest.

Чему научитесь

· Основным терминам и инструментам дата сайнс.

· Узнаете, как работать с деревьями решений и нейронными сетями.

· Познакомитесь с популярными библиотеками и базами данных (Pandas и Scikit-learn).

Преимущества

· Бесплатно.

· Дает хорошую базу для новичков и понимание профессии.

· Длительность курса без ограничений: можно учиться в своем темпе, доступ к курсу по запросу – сразу после регистрации.

Недостатки

· Недостаточно знаний, чтобы претендовать на вакансию.

· Нет документа государственного образца.

Вся информация

Краткая информация

· Длительность: около 11 месяцев;

· Формат: онлайн;

· Документ об окончании: сертификат.

Программа

· Основы науки о данных.

· Основные инструменты Дата Сайнс.

· Методология.

· Python для анализа данных.

· Базы данных.

· Анализ данных.

· Визуализация, Tableau, Power Bi.

· Машинное обучение.

Чему научитесь

· Что такое наука о данных, различные виды деятельности специалиста по данным.

· Развивать практические навыки с помощью инструментов, языков и библиотек, используемых профессиональными специалистами по данным.

· Импортировать и очищать наборы данных, анализировать и визуализировать данные.

· Использовать инструменты: Jupyter, GitHub, R Studio.

Преимущества

· Бесплатно.

· Курс создан при поддержке IBM.

· Дает хорошую базу знаний для начинающего специалиста.

Недостатки

· Нет помощи с трудоустройством.

· Нужно знать английский для прохождения курса.

Data Scientist — это специалист, который создаёт инструменты для решения задач бизнеса. Для этого он использует навыки анализа данных и построения моделей машинного обучения (англ. Machine Learning). Data Scientist работает на стыке трёх областей знания: статистики, машинного обучения и программирования.

Для работы специалисту по Data Science нужно два вида навыков: технические и надпрофессиональные. Первые связаны с профильными дисциплинами, а вторые — с психологическими качествами и управлением и нужны любому специалисту вне зависимости от профессии.

Распределение навыков специалиста по Data Science сильно смещено в сторону технических, потому что большая часть его работы связана с данными, а не с людьми.

Технические навыки— Программирование на Python, SQL.

— Математика, статистика, машинное обучение.

— Работа с базами данных.

— Владение инструментами обработки больших данных: Apache Spark и Hadoop Mapreduce.

— Продуктивизация моделей.

— Английский уровня Advanced Proficiency для чтения технической литературы.

— Понимание специфики бизнеса и доменной области.

Джуниор ― от 70 000 до 120 000 ₽Мидл ― от 197 000 до 250 000 ₽Сеньор ― от 190 000 до 300 000 ₽Источник: исследование кадрового агентства bgstaff

Шаг 0: освоить математику и машинное обучениеОкончить профильный вуз и кафедру машинного обучения НИУ ВШЭ, МФТИ или МГУ. Отучиться прикладным математиком в непрофильном вузе тоже подойдёт.

Вариант для тех, кто хочет получить эти знания и навыки для профессии за 8 месяцев, — курс Яндекс Практикума «Специалист по Data Science» с полной поддержкой, менторами и структурированным материалом.

Решайте задачи с помощью машинного обученияПопробуйте себя в роли специалиста по Data Science: находите неочевидные закономерности в данных, стройте гипотезы, обучайте алгоритмы. Начните курс с бесплатной вводной части.ПопробоватьШаг 1: набраться опытаПосле обучения идти в компанию на стажировку или начальную позицию. Участвовать в соревнованиях по Data Science и машинному обучению, практиковаться в решении задач и построении моделей. Победы и опыт участия в соревнованиях будут плюсом при устройстве на работу.Шаг 2: устроиться на работуТеперь можно становиться дата-сайентистом в компании и развивать свои навыки в конкретной индустрии.

Новая интересная профессияПозволяет решать необычные задачи.

Последние годы спрос на дата-сайентистов только растёт. Все крупные компании открывают отделы Data Science. Специалисты нужны и стартапам, и небольшим коллективам разработчиков.

Постоянно появляются новые задачи, которые можно решать с помощью Data Science. Современные модели машинного обучения помогают иначе решать задачи даже годичной давности — и зарабатывать больше.

Путь дата-сайентиста — это путь постоянного совершенствования себя в профессии. Задачи для дата-сайентистов становятся сложнее и интереснее. Например, создание чат-ботов поддержки и голосовых помощников с помощью NLP (англ. Natural Language Processing) или машинного обучения на основании текстовых данных.

Профессию data scientist (в других вариациях data engineer или analyst) неоднократно называли самой заманчивой профессией 21-го века. И по последней статистике Linkedin она по-прежнему входит в подборку наиболее востребованных и высокооплачиваемых специальностей в мире.

Конечно, у нее есть свои плюсы и минусы, но нельзя отрицать, что это компетенция будущего, которая высоко ценится работодателями. Нейросети, ИИ (artificial intelligence), технологии машинного обучения сегодня используются всеми передовыми компаниями мира – такими как Google, Facebook, YouTube. Средние зарплаты таких специалистов в России достигают 200 тыс. рублей, а опытные senior специалисты (у которых около 5 лет опыта) могут зарабатывать и 500 тысяч в месяц.

К счастью, сегодня освоить эту профессию при должном упорстве может каждый, а даже необязательно быть программистом или работать в аналитике, хотя, как показывает практика, очень часто дата сайентистиами становятся именно айтишники и продуктовые аналитики. Если наш топ курсов не подходит вам по финансовым или другим соображениям, вы легко найдете полезные видеокурсы в открытом доступе на Ютуб или недорогие обучалки.