На этой странице представлен обзор топовых курсов "data science" в Улан-Удэ в 2024 году. Мы тщательно отобрали и составили рейтинг из 15 самых востребованных образовательных программ. Каждый из курсов оценён по многим параметрам, включая отзывы учащихся и качество обучения. Цены на курсы варьируются от 25776 до 215996 рублей, что позволяет выбрать оптимальный вариант в зависимости от ваших финансовых возможностей и образовательных целей.
Онлайн курсы
Популярный
Профессия data scientist
ProductStar
Рейтинг
4.91
Длительность
10 месяцев
Цена
129 600 ₽
Рассрочка
6 000 ₽
1 за март
1 за март
Трудоустроим в процессе обучения или вернем деньги
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
Стажировки в компаниях-партнерах
Специалист Data Science
Eduson Academy
Рейтинг
4.90
Длительность
9 месяцев
Цена
123 888 ₽
Рассрочка
5 162 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Акцент на практике
Поддержка куратора на год
Гарантия трудоустройства
Официальный диплом
Data science : быстрый старт
ProductStar
Рейтинг
4.88
Длительность
2 месяца
Цена
46 350 ₽
Рассрочка
2 146 ₽
1 за март
1 за март
Поможем с работой
Сами выбираете темп
Практика, а не теория
Доступ навсегда
Основы Data Science
SF Education
Рейтинг
4.85
Длительность
5 месяцев
Цена
33 000 ₽
Рассрочка
1 375 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Эксперты курса - действущие профессионалы
Отработка языковых навыков для работы
Гранты на дальнейшее обучение
Профессия Data Scientist
Skillfactory
Рейтинг
4.82
Длительность
24 месяца
Цена
215 640 ₽
Рассрочка
5 990 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Помощь в трудоустройстве
Центр карьеры
Сообщество экспертов
Стажировки
Профессия Data Scientist PRO
Skillbox
Рейтинг
4.80
Длительность
12 месяцев
Цена
215 996 ₽
Рассрочка
9 818 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Трудоустройство после обучения
3 специализации на выбор
Стажировка через 6 месяцев
Data Scientist
ProductStar
Рейтинг
4.72
Длительность
6 месяцев
Цена
95 175 ₽
Рассрочка
4 406 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Помощь с трудоустройством
Поддержка ментором
Акцент на практику
Аналитик Big Data
GeekBrains
Рейтинг
4.70
Длительность
12 месяцев
Цена
131 544 ₽
Рассрочка
3 654 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Трудоустройство через 9 месяцев
Доступ к сообществу GeekBrains
Профессия Machine Learning Engineer
Skillbox
Рейтинг
4.67
Длительность
12 месяцев
Цена
166 470 ₽
Рассрочка
5 370 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Курс-профессия из 3 уровней
Стажировка через 6 месяцев
Год английского языка
Data Scientist: с нуля до middle
Нетология
Рейтинг
4.60
Длительность
20 месяцев
Цена
179 600 ₽
Рассрочка
5 250 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Гарантия возврата денег
Помощь в трудоустройстве
Python, BI и BigData
ProductStar
Рейтинг
4.60
Длительность
6 месяцев
Цена
95 175 ₽
Рассрочка
4 406 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Онлайн в удобное время
Обучение на практике
Data Scientist
Нетология
Рейтинг
4.58
Длительность
16 месяцев
Цена
110 000 ₽
Рассрочка
3 216 ₽
Новый курс!
Новый курс!
10 кейсов в портфолио
Помощь в трудоустройстве
Доступ в профессиональные сообщества
Профессия Data Analyst
Skillbox
Рейтинг
4.55
Длительность
12 месяцев
Цена
166 470 ₽
Рассрочка
5 370 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Обучение на реальных данных
Гарантия трудоустройства
Стажировка через 6 месяцев
Выгодный
Математика для Data Science
Skillbox
Рейтинг
4.50
Длительность
3 месяца
Цена
25 776 ₽
Рассрочка
2 148 ₽
Новый курс!
Новый курс!
Практические задания
Доступ к курсу навсегда
Онлайн в удобное время
Профессия Data Scientist
Бруноям
Рейтинг
4.50
Длительность
8 месяцев
Цена
108 900 ₽
Рассрочка
9 075 ₽
Новый курс!
Новый курс!
1 год поддержки наставника после обучения
В курсе будет много практики и заданий с разным уровнем сложности
Менеджеры помогут выбрать курс, который вам действительно нужен
Обратная связь от преподавателя и наставника поможет выполнить задачу на 100%
Описание
Профессия будущего: как стать Data Scientist
Data Science — это самая перспективная специальность для дополнительного образования или смены профессии. Давайте рассмотрим, что из себя представляет Data Science и как в сфере работы с данными построить карьеру.
Чем занимается Data Scientist?
Дата-сайентист обрабатывает большие объемы информации, используя методы науки о данных. Специалист выстраивает, тестирует математические модели поведения данных, чтобы найти закономерность или дать прогноз. Модели строят с применением алгоритмов машинного обучения, а с базами данных, как правило, работают через SQL.
Где востребован Data Scientist и какие задачи решает?
Специалисты работают там, где есть большие объемы информации: крупные компании, стартапы и научные организации. Например, такие специалисты нужны для аналитики маркетплейсов, таких как OZON и WildBerries. Если же вам интересны сервисы для аналитики WildBerries, и вы не хотите сами пытаться обработать все данные по товарам и продажам, то эта подборка сервисов вам точно поможет. Выпускникам открыты любые сферы, ведь методы работы с данными универсальны. Это может быть розничная торговля, банк, метеорология, химия, наука. Специалисты реализуют долгосрочные проекты совместно с бизнес-аналитиками, аналитиками данных, разработчиками, администраторами, программистами, дизайнерами и менеджерами. Поэтому в крупных компаниях дата-сайентист будет нужен всем отделам:
маркетологам проанализирует данные карт лояльности и поможет понять, каким клиентам, что рекламировать;
логистам поможет оптимизировать маршрут перевозок с помощью изучения данных с GPS-трекеров;
HR-отделу поможет запланировать, кто из сотрудников скоро уволится. Для этого специалист проанализирует активность работников в течение рабочего дня;
продажникам поможет спрогнозировать спрос на сезонный товар;
юристам подскажет, что написано на документах, используя технологию оптического распознавания текста;
на производстве проверит данные с датчиков и спрогнозирует ремонт оборудования.
В стартапах специалисты участвуют в разработке технологий, выводящих продукт на новый уровень.
Что нужно знать?
Дата-сайентист должен хорошо знать математику, а именно теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, математический анализ. Чтобы применять математические модели на практике, нужно владеть языками программирования Python или R, уметь работать с библиотеками и SQL и фреймворками для machine learning. Для выполнения сложных заданий специалистам стоит изучить язык С или C++. Результаты анализа данных нужно уметь визуализировать, например, с помощью доступных библиотек Seaborn, Plotly или Matplotlib.
Плюсы профессии
Профессия чрезвычайно востребована и даже существует острый дефицит специалистов такого уровня. Высокие доходы. Влияние на бизнес — от созданных моделей будет зависеть развитие компании и выручка.
Где и как зарабатывать на данных
Социальные сети, поисковые системы, медиа — сбор и продажа данных. Софтверные компании Google, Amazon, Яндекс — обслуживание данных. Компании, которые производят инновационную технику — разработка продуктов с data-решениями. Рекомендательные системы, сервисы прогноза погоды и другие полезные для пользователей сферы — извлечение из данных пользы. Самая обширная область последняя из перечисленных, ведь включает:
обнаружение аномалий — мошенничество, аномальное поведение клиентов;
скоринговые системы — обработка больших объемов данных и помощь в принятии решения;
базовое взаимодействие с клиентом — стандартное общение в чатах, сортировка по папкам писем.
Вопросы-ответы об обучении Data Science
Как стать Data Science и специалистом по искусственному интеллекту с нуля?
Сейчас самое время для входа в профессию, пока конкуренция невысока. Если владеете техническим бэкграундом пригодятся знания математики, останется освоить языки программирования и машинное обучение. Если интересны big data, готовы много учиться и работать, то в профессию можно войти с нулевыми знаниями. Первоначально пройдите курсы, а затем — участвуйте в соревнованиях на Kaggle и на мероприятиях. Не во всех компаниях надо знать все на отлично, достаточно хорошего понимания математики, знания языка программирования и машинного обучения.
С чего начать обучение?
Выберите специализацию, например, станьте специалистом по визуализации данных, машинному обучению или обработке данных. Делайте выбор направления учитывая навыки, образование, опыт и личный интерес.
Далее выбираем инструменты и языки программирования.
Пройдите платные или бесплатные курсы для начинающих. Систематизированная программа позволит овладеть ключевыми навыками: статистика, основы прикладной математики и программирования, работа с алгоритмами.
Применяйте полученные знания на практике. Во время прохождения курсов сосредоточьтесь на практическом применении изученного. Самые лучшие работы разместите в портфолио. А также закрепить знания поможет участие в конкурсах, соревнованиях и хакатонах по Data Science. Там ждет изучение машинного обучения, нейронных сетей и другие методы. Однако большую часть работы над проектом составляет очистка и подготовка данных к анализу. Участвуя в соревнованиях, научишься работать с несколькими типами данных и хорошо подготовишься к реальным проектам.
Вступите в сообщество Data Science.
Развивайте коммуникативные навыки. Самое основное в профессии — умение донести идею и сложную концепцию простым языком до широкой аудитории. Это важно в бизнесе, где заказчики проекта не владеют техническими навыками и терминологией.
Не переставайте учиться. Работа предполагает регулярное изучение новых методов и технологий. Информацию можете черпать из постов, блогов в соцсетях, которые ведут влиятельные спикеры.
Найдите наставника, который будет готов ответить на ваши вопросы об особенностях работы в команде Data Science. Ведь новичку так важна поддержка и советы успешного специалиста.
Займитесь трудоустройством, составьте резюме и приготовьтесь строить карьеру.
Сложно ли найти работу?
Специалист по Data Science может найти себе работу в любой отрасли: от розничной торговли до астрофизики. В любой организации специалист с серьезными теоретическими знаниями и практическим опытом в сфере данных является ключевой фигурой. Чтобы достичь высот, следует упорно и целенаправленно работать, постоянно совершенствоваться и изучать новые методы.
Data Scientist востребован в:
технологических отраслях (система автонавигации, производство лекарств);
финансовых структурах (принятие решения о выдаче кредита);
телекомпаниях;
крупных торговых сетях;
избирательных кампаниях.
Что выбрать комплексные курсы или самостоятельное обучение?
Большинство литературы по профессии на английском языке, поэтому при самостоятельном обучении придется тратить время не только на поиск, но и на перевод. А можно пройти полную подготовку, выбрав курс из нашей подборки. Комплексные курсы по data science имею следующие плюсы:
Есть весь необходимый материал, поэтому освоить профессию получится быстрее;
Выстроена траектория обучения;
На курсах изучают реальные кейсы. Поэтому начинаешь моментально применять полученные знания на практике;
После завершения студентам выдают сертификат.
Частые вопросы
Среди основных инструментов можно выделить Python, библиотеки для анализа данных как Pandas, NumPy, и средства для машинного обучения, такие как scikit-learn и TensorFlow.
Хотя высшее образование может быть полезным, многие компании все больше смотрят на навыки и портфолио. Сильный опыт и проекты могут заменить диплом.
Создайте свое портфолио, работая над персональными проектами или участвуя в соревнованиях по анализу данных и машинному обучению, например, на Kaggle.
"Мягкие навыки", такие как коммуникация и работа в команде, очень важны, поскольку Data Scientists часто работают в мультидисциплинарных командах и должны объяснять сложные концепции непрофессионалам.
Задачи могут быть очень разнообразными: от анализа пользовательского поведения до оптимизации логистических маршрутов. Всё зависит от сферы и специфики компании.
Избегайте переобучения моделей и недооценки значимости "мягких навыков". Также не зацикливайтесь только на одном типе задач или инструментах.
Устроиться без опыта сложнее, но не невозможно. Наличие хорошего портфолио и активное участие в профессиональных сообществах может значительно упростить этот процесс.
Онлайн-курсы по Data Science обычно предлагают гибкий график, позволяющий изучать материал в удобное время. Формат включает видео лекции, интерактивные практикумы под руководством опытных инженеров и домашние задания для закрепления материала. Продолжительность курсов варьируется от нескольких недель до нескольких месяцев, в зависимости от сложности и объема программы.
Курсы по Data Science охватывают широкий спектр тем, начиная от введения в основы данных и программирования до продвинутых техник машинного обучения (ML), анализа данных с использованием Excel и Python, создания нейросетей и системной аналитики. Курс также может включать разработку и тестирование приложений под руководством опытных руководителей.
Стоимость курсов по Data Science может сильно варьироваться в зависимости от образовательной платформы, длительности и уровня курса. Многие платформы предлагают скидки для студентов, новых пользователей или групповые скидки. Для получения актуальной информации о стоимости и скидках рекомендуется посетить официальный сайт образовательной платформы.
Обучение под руководством опытных специалистов IT и Data Science обеспечивает высокое качество образования, актуальность преподаваемых знаний и практических навыков. Студенты имеют возможность учиться на реальных примерах, получать индивидуальную обратную связь и консультации, что значительно ускоряет процесс обучения и повышает его эффективность.
Знания, полученные на курсах по Data Science, особенно в аналитических методах, машинном обучении и обработке больших данных, могут быть эффективно применены для анализа финансовых данных, прогнозирования трендов и принятия обоснованных финансовых решений.
После успешного завершения курсов по Data Science вы можете искать вакансии такие как Data Scientist, аналитик данных, инженер по машинному обучению (ML Engineer), специалист по нейросетям и NLP, системный аналитик и многие другие. Рынок труда постоянно расширяется и предлагает множество возможностей для квалифицированных специалистов.
Для оценки качества и актуальности курса по Data Science рекомендуется исследовать информационные материалы на официальном сайте платформы, прочитать отзывы выпускников, оценить квалификацию преподавателей и анализировать предлагаемые учебные материалы и проекты.
Да, многие курсы по Data Science включают в себя работу над реальными проектами под руководством опытных специалистов. Это дает студентам ценный опыт решения практических задач, создания портфолио и применения теоретических знаний на практике.
В рамках курсов по Data Science студенты обучаются работе с современными инструментами и технологиями, включая программирование на Python, анализ данных с помощью Excel и специализированных библиотек, создание и тестирование моделей машинного обучения, использование нейросетей и многое другое.
Для самостоятельного изучения Data Science можно искать образовательные материалы на специализированных платформах онлайн-образования, вебинары, научные статьи и руководства в интернете. Также многие университеты и образовательные платформы предоставляют бесплатный доступ к учебным курсам и лекциям.
Купила курс год назад, материал подается хаотично, курс еще не записан до конца, те кто идет быстрее в обучении вынуждены ждать. Пока твое ДЗ не проверят следующее ДЗ не откроется, если куратор в отпуске твое ДЗ никто не проверит.
Деньги за курс не возвращают, даже частично.
Не рекомендую, зря потраченные деньги.
Анна Танасова
19 апреля 2021
Проверен
Для тех, кто хочет научиться с нуля
Проходила курс по дизайну, а опыт у меня в этой области отсутствует, поэтому страшно было начинать. Впрочем, подошла ответственно к учебе и практическим заданиям, поэтому результатом полностью довольна.
Очень понравились педагоги, умеют донести информацию по максимуму понятным, простым языком.
Хочется отметить следующие преимущества курса:
- информация актуальная и от реальных специалистов в сфере дизайна;
- удобный формат в онлайне;
- с середины курса начала выполнять небольшие заказы на фрилансе.
После прохождения курса стала получать хорошие заказы, собираю портфолио и нарабатываю опыт. В целом от курса получила массу знаний, впечатлений, а главное — поняла, в каком направлении хочу развиваться.
Отзывы Нетология
Отзывы GeekBrains
vikanovikova81
20 декабря 2022
Проверен
Лучший онлайн-университет для программистов
Учусь на Geekbrains чуть меньше года. Ни разу не пожалела о том, что решила сюда поступить, несмотря на то, что стоимость курса - очень высокая, и не все смогут себе это позволить. Огромная благодарность Александру Волчеку и Александру Сагуну за то, что реализовали полноценное и качественное обучение программированию в дистанционном формате. И за то, как интересно, открыто и с душой они проводят вебинары и другие мероприятия. В процессе обучения чувствуется, как много руководители университета вложили в организацию учебного процесса, поэтому однозначно рекомендую всем учиться в Geekbrains!
Обучаюсь несколько месяцев - приятное впечатление от самой платформы обучения, удобный интерфейс, профессиональные преподаватели, продуманная программа обучения. Сочетание видео уроков, онлайн занятий, общение с сокурсниками в общей группе позволяет освоить материал и задать все интересующие вопросы на различных уровнях, от преподавателей до продвинутых студентов)
На математика-программиста я поступал ещё в 2005 году в Якутии, но это было высшее неначатое:)... Отучился два месяца в СВФУ им. Аммосова и внезапные проблемы со здоровьем вынудили меня отложить планы. На курсы GeekBrains я пришел через проект «Цифровые профессии» от Госуслуг в августе 2022 года. Причем Правительство сделало льготу по инвалидности 100% – отличный пример безбарьерной среды. Поэтому я выбрал самую дорогую специальность, которая была на тот момент, к тому же она очень актуальна и тесно граничит с моей основной работой – инженер искусственного интеллекта (ИИИ).
Получать знания и практиковаться нас принуждает ответственность, которую GeekBrains очень неплохо задают своим расписанием. Поначалу это напрягает, когда и без того ответственное отношение к домашним заданиям (ДЗ) с желанием досконально разобраться в задачах перемножаются на таймлайны в ДЗ. Но потом я «вспомнил» две вещи:
1. Один ревьюер, проверявший ДЗ, говорил мне, что 75% ДЗ нужно сдать на «хорошо» или «отлично», чтобы GeekBrains гарантировал трудоустройство. Наверное, для тех, кому это необходимо, такой темп оправдан;
2. Мне и так повезло работать младшим научным сотрудником в Департаменте информационной безопасности Финансового университета при Правительстве Российской Федерации (окончил здесь аспирантуру), эта работа меня устраивает и менять её не планирую.
После чего я стал легче относится и тому, что указано в недостатках, но считаю, что лучше немного увеличить продолжительность обучения, не уменьшая количество материала. Учусь дальше в своем темпе. Лекции можно замедлить, где непонятно, а на семинарах по видеосвязи можно обсудить вопросы по учебе и проконсультироваться. Видеозаписи с интервью лишними не считаю и даже хотел бы предложить взять интервью у якутского программиста Арсена Томского – основателя агрегатора такси inDriver (конкурент Uber, «Яндекс Такси», Didi и др.), автора книги «InDriver: От Якутска до Кремниевой долины».
Было такое недоразумение. После нескольких недель обучения в общей группе «Разрабочик» нас разделили по группам и меня «закинули» в группу с совершенно не знакомыми мне студентами, оторвав от знакомых по факультету ИИИ. Казалось бы, нас ничего не связывает, кроме пары месяцев общего чата в Telegram и специальности. Даже не виделись в реальности. Но то ли я сентиментальный, то ли по другой причине такая тоска охватила, будто на другую планету попал:'(. Обратился с соответствующей просьбой, все исправили, узнал ещё один вид реальной радости от виртуального мира.
Добавлю, что диплом государственного образца, который обещают на выпуске – это здорово. Я сам окончил заочное отделение негосударственного университета с красным дипломом государственного образца. Сейчас этого вуза уже нет. С его дипломом мне удалось поступить в аспирантуру одного из ведущих ВУЗов России. Окончив аспирантуру, работаю на этом факультете.
У «Яндекс Практикум», насколько мне известно, вместо лекций и семинаров разработаны тренажёры для упражнений в написании кода, а дипломы выдают от имени АНО ДПО «ШАД» – это Школа анализа данных, основанная Яндексом. Ни в коем случае не заявляю, что одни лучше других; знакомые говорят, Яндекс тоже дает хорошую подготовку. Все познается в более глубоком сравнении.
По моей просьбе ребята (и девчата) из GeekBrains позволили мне воспользоваться после одной из больших лекций их шикарной презентацией для написания научных статей. Конечно, поставлю логотип GeekBrains на изображения, чтобы не было нарушения авторских прав (даже лучше, что сразу указан источник).
Вообще, научно-технологическое развитие страны приведет к конкурентоспособному импортозамещению в сфере цифровых технологий, и Россия прославится не только военной техникой, но и мирной электроникой (отечественные компьютеры, смартфоны, бытовая техника). Сам я пока что отучился полгода, грызть гранит компьютерных наук ещё полтора года. Мне обучение нравится, тем более это не первое мое образование. Пожалуй, не зря GeekBrains называют лидером на рынке обучения цифровым профессиям. Будем Geek'ать свои Brain'ы:)!
Наши курсы включают последние достижения в области образовательных технологий, позволяя вам изучать новые инструменты и методики. Более 2400 курсов предоставляют обширный выбор, а промокоды делают инвестиции в ваше образование еще более выгодными.