Курсы Data Scientist с нуля — 2024: плюсы, минусы и отзывы тех, кто уже обучался

В последние годы профессия Data Scientist становится все более востребованной на рынке труда. Компании осознали ценность работы с большими данными для принятия оптимальных бизнес-решений и начали активно нанимать специалистов в этой области. Однако подготовленных кадров катастрофически не хватает.

Чтобы восполнить этот пробел, появилось множество курсов, которые обещают за пару месяцев подготовить Data Scientist с нуля. Но можно ли действительно стать профессионалом в анализе данных за такой короткий срок? Давайте разберемся в плюсах и минусах подобных программ обучения, а также послушаем отзывы тех, кто уже прошел такие курсы. Это поможет объективно оценить их эффективность.

Профессия Data Scientist от SkillBox

Компания Skillbox была основана в 2016 году Игорем Короповым и Дмитрием Крутовым как онлайн-платформа для обучения цифровым навыкам и профессиям, в 2019 году 60% компании выкупила Mail.Ru Group, в 2021 Skillbox вошла в состав международного EdTech холдинга Skillbox Holding Limited.

Курс «Профессия Data Scientist» на образовательной платформе Skillbox нацелен на подготовку специалистов, владеющих методами машинного обучения, статистики, работы с большими данными на уровне, необходимом для работы в должности Data Scientist. Вы изучите языки Python, R и SQL, освоите algoritmy обработки, анализа и моделирования данных, научитесь использовать облачные решения для Data Science.

На курсе «Профессия Data Scientist» от SkillBox вы научитесь:

Первый уровень: базовая подготовка

• Введение в Data Science:
  • Освоение основ и концепций Data Science.
  • Понимание роли и задач Data Scientist.
  • Развитие базовых навыков в работе с данными.

Второй уровень: специализация и трудоустройство

• Специализация 1: Machine Learning — машинное обучение:
  • Глубокое изучение машинного обучения.
  • Построение и обучение моделей.
  • Работа с различными алгоритмами машинного обучения.
• Специализация 2: Data Engineer — дата-инженер:
  • Приобретение навыков работы с данными и базами данных.
  • Освоение инструментов для обработки и хранения данных.
  • Проектирование и разработка систем для обработки больших объемов данных.
• Специализация 3: Data Analyst — дата-аналитик:
  • Обучение анализу данных с использованием различных инструментов.
  • Разработка навыков визуализации данных.
  • Работа с отчетами и принятие данных решений на основе анализа.
• Трудоустройство с помощью Центра карьеры:
  • Подготовка к трудоустройству в сфере Data Science.
  • Сопровождение и поддержка в поиске работы.

Третий уровень: повышение квалификации

• Специализация 1: Machine Learning PRO:
  • Расширенное изучение методов и техник машинного обучения.
  • Работа с продвинутыми моделями и алгоритмами.
• Специализация 2: Data Engineer PRO:
  • Вглубленное изучение технологий и инструментов дата-инжиниринга.
  • Разработка сложных систем обработки данных.
• Специализация 3: Data Analyst PRO:
  • Продвинутый анализ данных и визуализация.
  • Работа с большими объемами данных и сложными запросами.

Дополнительные курсы

• Основы статистики и теории вероятностей:
  • Овладение базовыми принципами статистики и теории вероятностей.
• Основы математики для data science:
  • Приобретение необходимых математических знаний для работы в области Data Science.
• Система контроля версий Git:
  • Освоение системы контроля версий Git для эффективной работы с кодом и проектами.

Пройдя полноценную подготовку на курсе Skillbox «Профессия Data Scientist» и закрепив хардкорные навыки Data Science в прикладных проектах, вы сможете претендовать на требуемые вакансии в IT-компаниях, банках, e-commerce и других передовых отраслях цифровой экономики.

Получи скидку до 40% на этот курс >> 

Курс Data Scientist с нуля от Eduson Academy

Eduson Academy (ООО «ЭДЮСОН») была основана в 2013 году как онлайн-платформа для корпоративного обучения сотрудников российских и американских компаний. Среди клиентов Eduson такие крупные бренды как Coca-Cola, Газпром, Ростелеком и др. В 2020 году Eduson начал предлагать образовательные программы широкой аудитории. Сегодня в Eduson доступно более 70 онлайн-курсов по 9 основным направлениям: аналитика, бухгалтерия, IT, менеджмент, HR, образование, бизнес, маркетинг и продажи.

Курс «Data Scientist с нуля» от онлайн-университета Eduson Academy нацелен на получение слушателями фундаментальных знаний и практических навыков в сфере анализа данных. В рамках курса вы познакомитесь с основными инструментами работы Data Scientist, изучите статистический и математический аппарат машинного обучения, освоите языки программирования Python и SQL, научитесь создавать и оптимизировать модели машинного обучения. По окончании курса вы сможете решать реальные бизнес-задачи компаний с использованием передовых технологий искусственного интеллекта.

На курсе Data Scientist с нуля от Eduson Academy вы научитесь:

• Введение в Data Science:
  • Понимать, как стать Data Scientist и ожидания от профессии.
  • Решать задачи в области Data Science и развиваться в этой сфере.
  • Разрабатывать свою карьеру в Data Science.
• Работа с системой контроля версий Git:
  • Эффективно использовать Git для управления версиями.
  • Работать с GitHub и получать доступ к учебным репозиториям.
• Основы статистики и анализ данных:
  • Рассчитывать вероятность случайных событий и понимать распределения случайных величин.
  • Проверять гипотезы с использованием статистики.
  • Анализировать зависимости между случайными величинами через регрессионный и корреляционный анализ.
• Работа с данными:
  • Сформулировать требования к данным.
  • Собирать данные из различных источников.
  • Структурировать и предобрабатывать данные.
• Бизнес-анализ данных:
  • Понимать значимость анализа данных для бизнеса.
  • Формулировать проблемы для анализа данных.
• Проектирование баз данных и SQL:
  • Проектировать базы данных.
  • Анализировать данные с использованием SQL.
• Разведочный анализ данных (EDA):
  • Понимать, что такое разведочный анализ данных и какие структуры данных существуют.
  • Рассчитывать корреляцию между данными и строить диаграммы рассеяния.
  • Делать выводы на основе EDA.
• Строительство убедительных историй на основе данных:
  • Использовать ключевые элементы сторителлинга.
• Введение в линейную алгебру и математическое моделирование:
  • Понимание векторов, матриц и линейной регрессии.
  • Обзор дискриминантного анализа.
• Машинное обучение:
  • Задачи и модели машинного обучения.
  • Подбор предикторов для модели.
  • Тестирование модели.
• Продвинутые методы машинного обучения:
  • Линейная регрессия, классификация, байесовский классификатор, кластеризация, деревья решений и случайный лес.
  • Прогнозирование временных рядов.
• Рекомендательные системы:
  • Устройство рекомендательных систем.
  • Построение коллаборативных рекомендательных систем.
• Feature Engineering и валидация модели:
  • Цели Feature Engineering.
  • Анализ главных компонентов (PCA).
  • Валидация модели.
• Этапы внедрения модели:
  • Как передавать ML-решения в производство.
  • Стратегии доставки модели конечному пользователю.
• Мониторинг модели и работа в Airflow:
  • Основы мониторинга модели.
  • Работа с Airflow.
• Практические задачи Data Science в разных сферах:
  • Задачи, решаемые с помощью Data Science в различных отраслях.
• Подготовка к трудоустройству:
  • Составление резюме на русском и английском языках.
  • Оформление портфолио и подготовка к собеседованию.
• Финальный проект и диплом:
  • Решение большого бизнес-проекта, включая сбор данных, создание и обучение модели машинного обучения, интерпретацию результатов.

Пройдя обучение по программе «Data Scientist с нуля» в Eduson Academy, вы не только получите фундаментальные знания в области анализа данных, но и сможете закрепить их на практике, решая реальные кейсы и работая в специализированных симуляторах. Такой комплексный подход позволит вам выработать hard и soft skills, необходимые для успешной карьеры Data Scientist, и уверенно применять свои умения в реальных проектах.

Получи скидку до 65% на этот курс >>

Data Scientist с нуля до PRO от SkillFactory

Компания Skillfactory была основана в 2016 году Александром Турилиным и Александром Ерошкиным как российская онлайн-школа, специализирующаяся на курсах по Data Science, аналитике данных, программированию и смежным дисциплинам. На сегодняшний день Skillfactory является ведущей образовательной платформой в этой сфере с аудиторией порядка 75 тыс. слушателей в месяц.

Курс «Data Scientist с нуля до PRO» в Skillfactory нацелен на получение слушателями углубленных знаний и навыков в области анализа данных, достаточных для успешной работы в роли Data Scientist. На курсе вы изучите весь необходимый теоретический материал, отработаете hardcore skills в ведущих инструментах анализа данных, выполните реальные проекты, пройдете стажировку и сможете уверенно претендовать на вакансию Data Scientist.

На курсе «Data Scientist с нуля до PRO» от SkillFactory вы научитесь следующему:

• Введение:
  • Ознакомление с общим контекстом Data Science и его ролью в современном мире.
• Проектирование разработки:
  • Освоение основных принципов и этапов проектирования разработки.
• Основы математики:
  • Разбор основных математических концепций, необходимых для работы в области Data Science.
• Работа с данными:
  • Овладение навыками работы с данными и их обработки.
• Подгрузка данных:
  • Изучение методов загрузки данных для последующего анализа.
• Статистический анализ данных:
  • Приобретение навыков статистического анализа данных для получения информации из них.
• Введение в машинное обучение:
  • Ознакомление с основами машинного обучения и его применением.
• Основной блок (Линейная алгебра, математический анализ, дискретная математика):
  • Погружение в основы линейной алгебры, математического анализа и дискретной математики, необходимые для работы в Data Science.
• Математика и машинное обучение. Часть 1 и Часть 2:
  • Подробное изучение математики и ее связи с машинным обучением.
• Дискретная математика:
  • Углубленное изучение дискретной математики и ее применение в анализе данных.
• ML в бизнесе:
  • Рассмотрение методов применения машинного обучения в бизнесе.
• Уровень PRO:
  • Знакомство с глубоким обучением (Deep Learning).
  • Выбор специализации между треком ML-Engineer и CV-Engineer.
• Профориентация:
  • Изучение профессиональных направлений и выбор трека обучения на втором году.
• Трек ML-Engineer и CV-Engineer:
  • Глубокое обучение методам машинного обучения с акцентом на инженерные навыки.
• Deep Learning и нейронные сети:
  • Изучение глубокого обучения и работы с нейронными сетями.
• Бонус: Введение в Data Engineering:
  • Ознакомление с основами Data Engineering.
• Бонус: Не важно, сколько вам лет и какой у вас опыт:
  • Уверенность в том, что курс доступен для всех, независимо от возраста и опыта.

Пройдя полный путь от новичка до профессионала в области Data Science на курсе «Data Scientist с нуля до PRO» от Skillfactory, вы не только получите обширные знания, но и отработаете навыки работы в реальных проектах и пройдете стажировку, что позволит вам успешно конкурировать за лучшие вакансии Data Scientist на рынке.

Получи скидку до 60% на этот курс >> 

Профессия Data Scientist от ProductStar

Компания ProductStar была основана в 2018 году Михаилом Карповым (бывший CPO Skyeng) и Романом Абрамовым (бывший Product Director Tinkoff) как российский онлайн-университет, специализирующийся на продуктовом менеджменте, аналитике данных и программировании. В мае 2023 года 87% доли ProductStar были приобретены медиахолдингом РБК.

Курс «Профессия Data Scientist» от онлайн-университета ProductStar нацелен на подготовку специалистов в области анализа данных, обладающих hardcore skills в построении и оптимизации моделей машинного обучения. На курсе вы освоите языки Python, SQL и R, изучите математические основы Data Science, поработаете с реальными данными в Jupyter Notebook и сможете решать актуальные бизнес-задачи с применением передовых методов искусственного интеллекта.

На курсе «Профессия Data Scientist» от ProductStar вы научитесь:

• Введение в программирование:
  • Ознакомление с основами программирования и его роли в современном мире.
• Базовые навыки:
  • Приобретение базовых навыков, необходимых для успешной работы в области Data Science.
• Основы языков программирования для DS:
  • Изучение языков программирования, специфичных для Data Science.
• База BigData-инструментария:
  • Овладение основами работы с инструментарием BigData.
• Python для анализа данных:
  • Изучение Python с фокусом на анализе данных и проведении необходимых вычислений.
• Технические нюансы и работа с Git:
  • Освоение технических аспектов работы с Git и понимание его роли в разработке.
• Математика, статистика и теория вероятности для Data Science:
  • Погружение в математику, статистику и теорию вероятности, необходимые для работы в Data Science.
• Работа с инструментами:
  • Обучение использованию различных инструментов, таких как Lean Analytics, Google Sheets, Google Analytics, SQL, Яндекс.Метрика, GTM, Owox BI.
• Классические модели Machine Learning:
  • Построение базовых моделей машинного обучения.
• Построение рекомендательных систем:
  • Изучение методов построения рекомендательных систем.
• Построение прогнозных моделей, моделей для скоринга и создание BigData-продуктов:
  • Развитие навыков построения различных моделей и продуктов в области BigData.
• Подготовка портфолио и участие в соревнованиях на Kaggle:
  • Создание и демонстрация своего портфолио с участием в соревнованиях Kaggle.
• Специализации и погружение в прикладные задачи:
  • Углубленное изучение трех специализаций: AI & Deep Learning Engineer, Cloud Data Engineer, NLP-разработчик.
• Курс «Бизнес английский от AgileFluent» в подарок:
  • Дополнительный курс по бизнес-английскому от AgileFluent в подарок для более полного образования и подготовки к профессиональной деятельности.

Пройдя полный курс «Профессия Data Scientist» и закрепив знания на практических кейсах в ProductStar, вы сможете уверенно претендовать на вакансии Data Scientist и Machine Learning Engineer в ведущих технологических компаниях. Полученный опыт работы над реальными проектами станет серьезным конкурентным преимуществом на рынке труда.

Получи скидку до 65% на этот курс >> 

Курс «Аналитик данных с нуля» от SkyPro

Компания SkyPro была основана в апреле 2021 года на базе популярной онлайн-школы английского языка Skyeng. SkyPro позиционирует себя как онлайн-университет, специализирующийся на обучении цифровым навыкам и профессиям, в первую очередь связанным с информационными технологиями и маркетингом. За первые полтора года работы SkyPro привлек инвестиции в 350 млн рублей и заявил цель занять 20% рынка дополнительного профобразования в России в течение 5 лет.

Курс «Аналитик данных с нуля» в онлайн-университете SkyPro рассчитан на получение слушателями базовых компетенций в сфере работы с данными — их сбора, обработки, анализа и визуализации для решения конкретных бизнес-задач и подготовки отчётности. В рамках 4-месячного обучения вы изучите языки программирования Python и SQL, пакеты Pandas, Matplotlib, Seaborn, освоите основы статистики и машинного обучения, научитесь строить и оптимизировать модели данных, а также поработаете над реальными кейсами из практики аналитика.

На курсе «Аналитик данных с нуля» от SkyPro вы научитесь:

• Гибкий график и записи уроков:
  • Обучение организовано по гибкому графику с уроками, которые выходят 2 раза в неделю. Расписание живых встреч известно заранее, и все уроки записываются для доступа в любое удобное время.
• Совмещение учебы с работой:
  • Студенты успешно совмещают учебу с работой, хобби и другими занятиями. Учеба занимает в среднем 12-15 часов в неделю.
• Помощь при отставании:
  • В случае трудностей или отставания от группы предоставляются опции:
    • Факультативные занятия со студентом-наставником.
    • Консультация с куратором для составления индивидуального плана.
    • Возможность заморозки обучения с последующим восстановлением в другом потоке.
• Гарантия трудоустройства:
  • Гарантия трудоустройства может сгореть, если студент не выполняет обязательства по учебе и домашним заданиям.
• Поддержка и сопровождение:
  • Предоставление дополнительных консультаций и факультативов для нагнания темпа обучения.
• Навыки для трудоустройства:
  • Обучение ориентировано на получение практических навыков, необходимых для успешного трудоустройства в сфере аналитики данных.
• Онлайн обучение:
  • Обучение проводится исключительно онлайн, что позволяет студентам изучать материал в удобном месте и времени.
• Доступ к материалам:
  • Материалы курса доступны навсегда, и студенты имеют доступ к обновлениям уроков.
• Преподаватели и опыт:
  • Информации о преподавателях не предоставлена в вашем запросе.
• Заморозка обучения:
  • Возможность заморозки обучения с последующим восстановлением в том же или другом потоке при существенных изменениях в жизни студента.

Пройдя курс «Аналитик данных с нуля» и закрепив полученные знания на практических заданиях и проектах, вы сможете претендовать на рабочие места данных специалистов в крупных и небольших компаниях в сферах ритейла, финансов, производства и других областях. Команда SkyPro выступит вашим партнёром в поиске работы, поможет составить резюме, подготовит к собеседованиям, рассмотрит варианты стажировок, что значительно повысит ваши шансы на скорейшее трудоустройство по специальности.

Получи скидку на тарифы с трудоустройством, уроки английского и +1 курс в подарок>> 

Data Scientist: расширенный курс от Нетология

Компания «Нетология» была основана Максимом Спиридоновым и Юлией Спиридоновой-Микедой в 2011 году как онлайн-платформа для обучения взрослых цифровым профессиям, в 2014 году объединилась со стартапом «Фоксфорд» и сформировала группу компаний «Нетология-групп» в сфере EdTech.

Расширенный курс «Data Scientist» в онлайн-школе Нетология нацелен на углубленное изучение методов машинного обучения и лучших практик анализа данных, достаточных для работы в должности Data Scientist. На курсе вы освоите библиотеки Pandas, Numpy, Scikit-Learn, реализуете алгоритмы классификации и кластеризации, изучите нейронные сети, отработаете навыки подготовки, визуализации и презентации данных.

На курсе «Data Scientist: расширенный курс» от Нетологии вы научитесь:

• Работать с базами данных:
  • Получать данные с использованием SQL из различных источников.
  • Выгружать данные в нужном формате.
  • Создавать собственные базы данных.
  • Работать с хранимыми процедурами и функциями.
• Использовать Python и библиотеки:
  • Очищать и преобразовывать данные с использованием Python.
  • Проверять гипотезы и находить скрытые закономерности.
  • Визуализировать результаты анализа данных.
• Применять математику и статистику:
  • Освоить необходимый математический аппарат для решения задач машинного обучения.
  • Применять статистические методы в анализе данных.
• Строить модели машинного обучения:
  • Конструировать признаки для построения моделей.
  • Строить классические модели машинного обучения.
  • Работать с временными рядами.
  • Создавать рекомендательные системы.
• Обучать многослойные нейронные сети:
  • Проверять гипотезы и выявлять скрытые аномалии в данных с использованием многослойных нейронных сетей.
• Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком:
  • Формулировать гипотезы и выявлять потребности заказчика.
  • Структурировать и визуализировать результаты анализа данных.
  • Работать в команде и лидировать проекты в области Data Science.

Пройдя расширенный курс Data Scientist и закрепив знания на практических проектах, вы получите уверенность и компетенции для работы в должности младшего Data Scientist. Команда Нетологии поможет вам с поиском вакансий, составлением резюме и подготовкой к собеседованиям.

Получи скидку до 45% на этот курс >>  

В заключение хотелось бы отметить, что курсы Data Scientist с нуля действительно могут дать хорошую базу и перспективу освоить востребованную профессию. Однако для успешной карьеры Data Scientist важно не только пройти начальное обучение, но и постоянно развивать свои навыки – изучать новые методы моделирования, оттачивать hardcore skills.

Поэтому после базовых курсов рекомендуется продолжать обучение на специализированных программах, посвященных углубленному изучению статистики, нейросетей, оптимизации моделей и т.д. А также обязательно накапливать практический опыт решения реальных задач в рабочих проектах. Это позволит вам вырасти в настоящего профессионального Data Scientist.

*В статье содержаться рекламные материалы по ссылкам на сайты компаний.