Где обучиться Data Science и анализу данных платно в 2023 году: подборка мощных онлайн школ с выдачей сертификата

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 курсаКому подойдетПродолжительностьПройти обучение
1Профессия Data Scientist: машинное обучение от SkillboxНачинающим аналитикам. Программистам. Новичкам.13 месяцевПерейти
2Профессия Data Analyst от SkillFactoryРаботникам в сфере IT или в банке. Аналитикам. Новичкам.18 месяцевПерейти
3Курс SQL и получение данных от НетологииНовичкам в аналитике. Маркетологам. Менеджерам проектов и продуктов. Финансистам, бухгалтерам и научным сотрудникам.1 месяцПерейти
4Профессия Data Scientist от SkillFactory Новичкам в программировании и аналитике.24 месяцаПерейти
5Профессия 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 неделю8 месяцевПерейти
6Факультет Аналитики Big Data от GeekBrainsНачинающим аналитикам. Практикующим
IT-специалистам.
18 месяцевПерейти
7Профессия Data Scientist от SkillboxПрограммистам и начинающим аналитикам.18 месяцевПерейти

5 Лучших онлайн школы Data Science и анализу данных с бесплатными/платными курсами в 2023 году

1. 🥝 Skillbox

1. 🥝 Skillbox
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

  1. Строить модели машинного обучения.Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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

2. 🍉 SkillFactory - онлайн школы Data Science
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

3. 🍍 Нетология
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

4. Гикбреинс
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

5. Яндекс Практикум
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

Заключение

Евгений Волик

¡Hola amigos! Здесь я выкладываю подборки с курсами для обучения разным профессиям с нуля. Проект существует с 2021 года и постоянно развивается.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Evgenev.ru