Привет всем, друзья! 🏆 Сегодня рассмотрим онлайн школы Data Science, которые можно пройти абсолютно без нервов. Вы получите полную информацию о обучении и выдаче сертификата.
ВНИЗУ будет таблица с школами обучения, а чуть ниже описание платформ.
Все цены уточняем на сайте:) Всем профита!
| № | Название курса | Кому подойдет | Продолжительность | Пройти обучение |
| 1 | Профессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox | Начинающим аналитикам. Программистам. Новичкам. | 13 месяцев | Перейти |
| 2 | Профессия Data Analyst от SkillFactory | Работникам в сфере IT или в банке. Аналитикам. Новичкам. | 18 месяцев | Перейти |
| 3 | Курс SQL и получение данных от Нетологии | Новичкам в аналитике. Маркетологам. Менеджерам проектов и продуктов. Финансистам, бухгалтерам и научным сотрудникам. | 1 месяц | Перейти |
| 4 | Профессия Data Scientist от SkillFactory | Новичкам в программировании и аналитике. | 24 месяца | Перейти |
| 5 | Профессия специалист по Data Science от Яндекс.Практикум | Если вы никогда не работали в IT и у вас нет технического образования. У вас есть опыт работы с данными, но не хватает крепкой базы по машинному обучению. Вы готовы уделять учебе минимум 15 часов в неделю | 8 месяцев | Перейти |
| 6 | Факультет Аналитики Big Data от GeekBrains | Начинающим аналитикам. Практикующим IT-специалистам. | 18 месяцев | Перейти |
| 7 | Профессия Data Scientist от Skillbox | Программистам и начинающим аналитикам. | 18 месяцев | Перейти |
5 Лучших онлайн школы Data Science и анализу данных с бесплатными/платными курсами в 2023 году
1. 🥝 Skillbox
Язык платформы: русский
Где можно изучать: сидя дома онлайн
Что изучается в школе: что заявлено в обучении
Оценка платформы: 5/5
Стоимость: цены меняются, лучше заранее смотреть на сайте
С выдачей сертификата!
Описание сайта
Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision.
Через 9 месяцев сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности.
Задача ML-инженера — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.
Кому подойдёт этот курс
- Новичкам.С нуля освоите Python и SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Получите необходимый минимум знаний по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов.
- Программистам.Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения и будете решать задачи с данными с помощью Python. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
- Начинающим аналитикам.Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию, понимать математику и основы статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость работы и добьётесь повышения.
Чему вы научитесь
- Строить модели машинного обучения.Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
- Обучать нейронные сети.Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.
- Использовать ML-алгоритмы.Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы. Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.
- Работать с инструментами анализа данных.Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.
- Извлекать данные из различных источников.Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.
- Настраивать инфраструктуру.Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.
2. 🍉 SkillFactory
Язык платформы: русский
Где можно изучать: сидя дома онлайн
Что изучается в школе: что заявлено в обучении
Оценка платформы: 5/5
Стоимость: цены меняются, лучше заранее смотреть на сайте
С выдачей сертификата!
Описание сайта
Освойте аналитику данных с нуля
- → Получите востребованную специальность
- → Работайте удаленно из любой точки мира
- → Зарабатывайте от 130 000 ₽
- → Специализируйтесь в маркетинге или продукте продвинутого уровня
- → Получите доступ ко всем льготам для айтишников
Аналитик данных — это специалист по анализу больших данных: он их собирает, обрабатывает и делает выводы.
Аналитик помогает увидеть точки роста бизнеса.
На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.
Вы получите крепкий фундамент профессии Data Analyst: разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты (Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрику, Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику).
В авиации компании используют прогнозную аналитику, чтобы вовремя осуществить предиктивное обслуживание и минимизировать количество ситуаций, когда самолет не был допущен к полету из-за выявленной неисправности, и спрогнозировать сроки замены деталей.
Вернем деньги за обучение, если не найдете работу после окончания курса.
Почему мы так говорим?
Потому что уверены в навыках, которые даем, и в их востребованности на рынке.
Наш Центр карьеры работает со студентами с первого дня обучения — и до первого оффера. И даже дольше. Подготовим к трудоустройству: дадим много практики, реальные проекты для портфолио, поможем с резюме и познакомим с будущими работодателями.
После курса вы сможете
- Проводить анализ рекламных кампаний, чтобы оптимизировать расходы на рекламу
- Считать юнит-экономику, чтобы у компании было ясное представление обо всех расходах и доходах на каждого клиента
- Работать с сегментацией и проводить когортный анализ, чтобы лучше понимать клиентов и их предпочтения
- Анализировать поведение пользователей в продукте для дальнейшего его улучшения
- Формировать и тестировать гипотезы, чтобы улучшить различные показатели компании
- Запускать A/B-тестирования и анализировать их итоги, чтобы повысить эффективность элементов продукта или маркетинга
3. 🍍 Нетология
Язык платформы: русский
Где можно изучать: сидя дома онлайн
Что изучается в школе: что заявлено в обучении
Оценка платформы: 5/5
Стоимость: цены меняются, лучше заранее смотреть на сайте
С выдачей сертификата!
Описание сайта
SQL и получение данных
- Освоите один из основных инструментов работы
с данными - Научитесь получать данные без помощи
разработчиков - Сделаете шаг к профессии аналитика
SQL используют для работы с базами данных
Когда мы покупаем что-то в интернет-магазинах, переводим деньги или запрашиваем выписки из банка — мы обращаемся к базам данных. С помощью SQL можно создавать такие базы и получать из них информацию для анализа. Вы научитесь работать с системой управления БД PostgreSQL и узнаете, чем она отличается от других.
SQL — один из основных инструментов в арсенале дата-сайентистов и аналитиков. Со знанием SQL можно работать во многих сферах: телекоме, финтехе, ритейле и создании мобильных сервисов
За 2 месяца вы освоите язык запросов SQL и узнаете
Где и как получать данные
Познакомитесь с разными источниками данных. Научитесь самостоятельно выгружать данные в нужном виде и формате
Как создавать базы данных
Научитесь создавать собственные базы данных и разберётесь, как работать с хранимыми процедурами и функциями
Что делают разработчики
Поймёте, как выглядит процесс работы с данными — сможете конкретизировать задачи и оценивать работу разработчиков
Примеры практических задач
- Соединить таблицы с помощью разных типов JOIN
- Получить результат агрегаций
- Использовать подзапросы для разделения логики
- Получить данные с помощью аналитических функций
- Создать таблицы и заполнить их данными
- Проанализировать план запроса
Программа курса
- Введение в SQL. Установка ПО
- Работа с базами данных
- Основы SQL
- Углубление в SQL
- Работа с PostgresSQL. Часть 1
- Работа с PostgresSQL. Часть 2
- Итоговая работа
4. Гикбреинс
Язык платформы: русский
Где можно изучать: сидя дома онлайн
Что изучается в школе: что заявлено в обучении
Оценка платформы: 5/5
Стоимость: цены меняются, лучше заранее смотреть на сайте
С выдачей сертификата!
Описание сайта
Станьте профессиональным аналитиком больших данных (Big Data) и получите одну из самых востребованных профессий в IT.На программе Вы научитесь собирать, обрабатывать и визуализировать данные. Получите знания по основам программирования, архитектуры, алгоритмов, структур данных.
Аналитик больших данных — это специалист, работающий по направлению обработки объемных массивов данных (структурированных и неструктурированных), выявляющий закономерности и связи в них по определенным критериям и извлекающий из массивов информации сведения, используемые в бизнесе и имеющие ценность для принятия управленческих решений.
Каждый месяц мы общаемся с экспертами и руководителями компаний на предмет новых требований к вакансиям и обязанностям внутри них.
Мы регулярно обновляем нашу программу обучения. Даже после вашего выпуска программа обучения продолжит обновление, вы всегда сможете вернуться и увидеть обновленные материалы.
В ходе подготовительного этапа мы будем направлять вам актуальные материалы для планомерной подготовки и мягкого входа в программу: видеоуроки, учебные статьи, подкасты, интервью экспертов и действующих профессионалов рынка ИТ, прикладной инструментарий и специализированная литература. Библиотека данных постоянно пополняется. Будьте в теме уже на самом старте программы.
Программа
- Введение в программирование
- Введение в контроль версий + Практикум
- Знакомство с языками программирования + Практикум
- Знакомство с базами данных
- Итоги блока. Выбор специализации
- Математика и информатика для программистов. Видеокурс
- Знакомство с языком Python
- Знакомство с веб-технологиями
- Основы анализа данных в Excel
- Основы языка Python для аналитиков
- База данных и SQL
- Введение в BI
- Промежуточная аттестация
- Введение в продуктовую аналитику
- Теория вероятностей и математическая статистика
- А/В тестирование
- Основы моделирования бизнес процессов. Введение в бизнес-модель
- Итоговая аттестация
- Финансовая математика
- Юнит-экономика
- Гибкие методологии (Agile, SCRUM, Kanban и другие)
- Конфликтология
Только выполняя реальные задачи можно стать настоящим профессионалом. Мы помогаем студентам устроиться на стажировку, чтобы уже во время учебы попробовать свои знания на практике. Вы продолжаете обучение и параллельно выходите на работу в реальную компанию, где выполняете настоящие задачи совместно с продвинутыми специалистами.
5. Яндекс Практикум
Язык платформы: русский
Где можно изучать: сидя дома онлайн
Что изучается в школе: что заявлено в обучении
Оценка платформы: 5/5
Стоимость: цены меняются, лучше заранее смотреть на сайте
С выдачей сертификата!
Описание сайта
Поможем обрести новую профессию с нуля за 8,5 месяцев
Такие специалисты анализируют данные и на их основе строят модели, которые помогают принимать решения в науке, бизнесе и обычной жизни.
Data Science — это применение научных методов в работе с данными.
В целом естественные науки основаны на Data Science. Например, биолог проводит эксперименты, чтобы проверить гипотезы. Он должен обобщать частные наблюдения, исключать случайности и делать верные выводы.
Здесь трудно, но интересно. Учёба занимает 8,5 месяцев. Много теории, ещё больше практики, люди и методология — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию специалиста по Data Science.
Программа курса
- Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс
- Введение в профессию «Специалист по Data Science»
- 2 спринт 2 недели
- Базовый Python
- 3 спринт 2 недели
- Предобработка данных
- 4 спринт 2 недели
- Исследовательский анализ данных
- 5 спринт 2 недели
- Статистический анализ данных
- Теория вероятностей. Дополнительный курс
- 6 спринт 1 неделя
- Итоговый проект первого модуля
- 1 неделя
- Каникулы
- 7 спринт 2 недели
- Введение в машинное обучение
- 8 спринт 2 недели
- Обучение с учителем
- 9 спринт 2 недели
- Машинное обучение в бизнесе
- 10 спринт1 неделя
- Итоговый проект второго модуля
- 11 спринт 2 недели
- Линейная алгебра
- 12 спринт 2 недели
- Численные методы
- 13 спринт 1 неделя
- Временные ряды
- 14 спринт 2 недели
- Машинное обучение для текстов
- 1 неделя
- Каникулы
- 15 спринт2 недели
- Базовый SQL
- 16 спринт 2 недели
- Компьютерное зрение
- 17 спринт 1 неделя
- Обучение без учителя
- 1 неделя
- Каникулы
- 18 спринт 2 недели
- Выпускной проект
