25 бесплатных курсов по Data Science и аналитике данных с нуля до уровня PRO

Один из курсов по data science

🤫Привет, друзья! Рассмотрим 17 лучших и бесплатных курсов по Data Science и аналитике данных для новичков. Кликаем на бонусы и получаем подарки!

1. «Обучение Data Science: будущее для каждого»

Один из курсов по Data Science и аналитике данных

Длительность курса составляет 3 урока в формате записей вебинаров и текстовых материалов.

Обратная связи нет,зато есть сертификат.

Начинка:

  1. Data Science: будущее для каждого. Разберёмся, почему работа с данным настолько актуальна. Какие направления и профессии есть в сфере Data Science, чем они отличаются и как определить направление для себя.
  2. Базовые навыки: с чего начать. Расскажем об обязательных навыках каждого аналитика и его инструментарии. Напишем первый код с помощью языка запросов SQL.
  3. Как найти работу: первые шаги. Кого ищут работодатели. Пошаговый план для старта карьеры в сфере Data Science. Как составить карту ваших компетенций.

«Профессия Data Scientist»

Профессия Data Scientist

Что ты получишь? За два года обучения по 10 часов в неделю ты освоишь востребованные навыки в Data Science и соберёшь портфолио проектов. Начнёшь практиковаться на реальных бизнес-кейсах, подтянешь soft skills (коммуникация с бизнесом и др).

Формат учёбы: короткие видео и вебинары с разбором заданий + тесты и интерактивные задания + практике на тренажере + общий чат с 6000 студентами для решения вопросов + личный наставник в решении проблем.

Изюминка курса: помощь в трудоустройстве, общение с экспертами и решение сложных вопросов с ментором.

Получаешь в итоге:

  • Персонального тьютора, который следит за вашим прогрессом и остается с вами на связи весь курс
  • Личные консультации с менторами и постоянная обратная связь по проделанной работе
  • Дружное сообщество, которое общается в Slack и на вебинарах
  • Поддержку по всем учебным вопросам в течение 1 часа в рабочее время
  • Групповые проекты и работа в командах

2. «Введение в Data Science‎ и машинное обучение»

Степик обучение

Длительность курса составляет 30 уроков с выдачей сертификата. Формат как обычно проходит в виде видеоуроков с тестами и выполнением домашней работы.

Начинка

  1. О чём курс?
  2. Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
  3. Модель, начнём с дерева.
  4. Pandas, Dataframes.
  5. Фильтрация данных
  6. Группировка и агрегация.
  7. Визуализация, seaborn.
  8. Практические задания: Pandas.
  9. Секретный гость.
  10. Stepik ML contest — это ещё что такое?
  11. Stepik ML contest — data preprocessing.
  12. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
  13. Немного теории и энтропии.
  14. Titanic: Machine Learning from Disaster.
  15. Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
  16. Последний джедай или метрики качества модели.
  17. Подбор параметров и ROC and Roll.
  18. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
  19. ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
  20. Секретный гость.
  21. Stepik ML contest.
  22. Снова возвращаемся к деревьям.
  23. Random forest.
  24. Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
  25. Секретный гость.
  26. И на Марсе будут яблони цвести.
  27. Нейроэволюция.
  28. Трюки в Pandas.
  29. Вот и всё, а что дальше?
  30. Stepik ML contest.

Что усвоишь

  • Основные понятия Data Science и Machine Learning
  • Наиболее популярные Python-библиотеки для анализа данных — Pandas и Scikit-learn

Преимущества

  • Начать обучение можно сразу после регистрации
  • Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики
  • Современная программа обучения
  • Изложение материала простым языком
  • Можно бесплатно получить сертификат по окончании обучения

3. «Нейронные сети‎»

Обучение нейронным сетям

Формат уроков представляет собой видео с выполнением тестов и заданий, а длительность курса из 24 уроков. Есть обратная связь.

Нет сертификата

Начинка

  1. Основы линейной алгебры.
  2. Перцептрон и градиентный спуск.
  3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
  4. Мониторинг состояния сети.
  5. Заключение.

Твои навыки после обучения

  • Основы линейной алгебры (векторы и матрицы)
  • Принципы работы нейронных сетей
  • Применение нейронных сетей для решения практических задач

Преимущества

  • Большая обучающая программа
  • Интерактивные тесты и задачи

4. «Знакомство с R ‎и базовая статистика»

Обучение статистике

Длительность курса составляет 20 часов, формат материала видеообучение с выполнением тестов + текстовые пометки.

Сертификат выдаётся после покупки подписки.

В этом из бесплатных курсов по Data Science разберёшь основы статистики и познакомишься с основами языка статистического программирования R.

Будешь использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Научишься рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение..

Твои науки

  • Основы языка программирования R
  • Статистическая обработка данных
  • Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и Knitr
  • Тестирование гипотез
  • Визуализация результатов анализа

Преимущества

  • Обратная связь с преподавателями на форуме
  • Гибкие сроки изучения материала
  • Опытные преподаватели
  • Интересная подача материала
  • Хорошие примеры
  • Можно получить сертификат

5. «Эконометрика‎»

Экономическая метрика

Длительность курса составляет 30 часов в формате видеоуроков с выполнением тестов.

Выдача сертификата предусмотрена.

Ты будешь подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотришь наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии.

Изучишь базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой ты будешь работать с реальными данными, используя статистический пакет R.

Твои навыки после обучения

  • Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия
  • Исследование закономерности в реальных данных
  • Работа со случайными величинами в R
  • Прогнозирование переменной y
  • Проверка гипотез о коэффициентах в R
  • Понимание взаимодействия переменных

Преимущества

  • Насыщенная программа обучения
  • Работа с материалами в удобное время
  • Опытный преподаватель
  • Много прикладных задач
  • Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике
  • Общение на форуме с преподавателем

6. «Математическая статистика‎»

Аналитика данных

Длительность курса составляет 29 уроков в формате видео. Выполняешь домашку и тесты.

Выдаётся сертификат после обучения.

Начинка учёбы

  1. Выборка. Описательная статистика.
  2. Точечные оценки. Свойства и методы построения.
  3. Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки.
  4. Статистические гипотезы. Параметрические критерии.
  5. Критерии однородности.
  6. Критерии согласия. Таблицы сопряжённости.
  7. Регрессионный анализ.
  8. Заключительный модуль.

Какие знания и навыки получите:

  • Общее понимание теории вероятности
  • Понимание описательной статистики
  • Корреляционный анализ
  • Интервальная оценка
  • Методы построения точечных оценок
  • Доверительные интервалы
  • Регрессионный анализ

Преимущества

  • Обучение возможно в любое время
  • Много полезной информации в свободном доступе
  • Опытный спикер
  • Материалы подкреплены примерами
  • Лёгкая подача информации

7. «Машинное обучение‎»

Машинное обучение

Слушатели курса узнают, как выглядят большие данные, научатся их обрабатывать: восстанавливать пропущенные значения, удалять аномалии, предсказывать значения признаков.

Также слушатели научатся анализировать модели искусственного интеллекта, находить их сильные и слабые стороны, аргументировать свою точку зрения в вопросах, связанных с искусственным интеллектом.

Продолжительность обучения составляет 71 урок в формате видео + тесты с текстовыми материалами.

Обучающая программа

  1. Введение в машинное обучение и основные понятия статистики.
  2. Восстановление пропущенных значений.
  3. Поиск выбросов и аномалий.
  4. Кластеризация.
  5. Задача предсказания, линейная регрессия.
  6. Классификация, kNN, кросс-валидация.
  7. Деревья в машинном обучении.
  8. Линейные классификаторы.
  9. Вероятностные алгоритмы. Наивный Байес.
  10. Ансамбли алгоритмов.
  11. Отбор признаков и объектов.

Твои навыки:

  • Построение моделей машинного обучения
  • Обработка таблиц с данными
  • Восстановление данных с помощью искусственного интеллекта
  • Освоение необходимых терминов на тему машинного обучения для общения с будущими заказчиками
  • Понимание того, какие задачи можно доверить ЭВМ

8. «Машинное обучение в финансах‎»

Машинное обучение

Узнаешь о внедрении и применении ML (машинного обучения) на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов и др., а также пройдёшь несколько практических заданий с использованием языка программирования Python.

Длительность курса – аж 21 часов с применением материала.

Выдаётся сертификат платно + нет обратной связь.

Твои навыки после обучения

  • Понимание основ и принципов машинного обучения.
  • Применение языков программирования Python и Stan.
  • Применение машинного обучения на практике.
  • Основы банковского дела и финансов.

9. «Анализ данных в R‎»

Обучение языку R

Обучение длится 19 уроков, в которых ты смотришь видеоуроки и выполняешь задания с тестами. Выдача сертификата предусмотрена.

В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов.

Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.

Твои навыки после обучения

  • Считывание и предварительная обработка данных
  • Выполнение статистического анализа с помощью R
  • Написание собственных функций в R
  • Визуализация результатов

Плюсы:

  • Курс находится в свободном доступе — начать проходить его можно сразу после регистрации
  • Интерактивные задачи для практического закрепления полученных знаний
  • Лёгкая подача информации для первого знакомства с R
  • По окончании обучения можно получить сертификат

10. «Анализ данных в Google Analytics‎»

Анализ от гугол Адс

Длительность учёбы длится 29 уроков с возможность просмотра курса в формате видео и выполнению тестов.

Без выдачи сертификата.

Начинка программы: курс посвящен методам и инструментам в Google Analytics, с помощью которых вы можете анализировать данные и принимать решения.

Твои навыки

  • Работа с таблицами и сегментами
  • Определение KPI
  • Анализ электронной торговли
  • Подготовка кастомных отчётов
  • Выгрузка данных
  • Работа в Google Data Studio

Преимущества

  • Гибкий график обучения в свободное время
  • Тесты для закрепления пройденного материала
  • Можно сдать итоговый экзамен
  • Лектор имеет большой опыт в веб-аналитике

11. «Теория игр‎»

Длительность курса составляет 27 часов в формате видео + возможность выполнения тестов + текстовые пометки.

Твои навыки

  • Понимание основных концепций теории игр
  • Знакомство с равновесием Нэша
  • Понимание корпоративной теории игр
  • Моделирование и поиск концепции в играх
  • Понимание применения теории игр в экономике

Преимущества

  • Обратная связь от преподавателей на форуме
  • Возможность получить сертификат
  • Гибкий график обучения
  • Полезная информация в бесплатном доступе
  • Яркие и живые примеры

12. «Теория вероятностей для начинающих‎»

Длительность обучения составляет 23 часа + текстовые пометки + тестовые задания. Формат учёбы представлен в виде видео.

Сертификат выдаётся платно.

С помощью методов теории вероятности можно оценивать классические вероятности выигрышных стратегий в азартных играх, так и решать весьма серьезные прикладные задачи, возникающие буквально в каждой области науки. В этом курсе ты познакомишься слушателей прежде всего с самыми основами предмета.


Каждую неделю тебе ждут видеолекции и проверочные задания, которые нужно выполнять в срок. В конце – итоговая проверочная работа. Студенты, которые набрали достаточное количество баллов, смогут получить сертификат.

Твои навыки

  • Владение азами комбинаторики
  • Решение прикладных задач
  • Понимание конечных и бесконечных вероятностей пространства
  • Работа с теоремами для суммы случайных величин

Преимущества

  • Свободный график обучения
  • Возможность повысить квалификацию
  • Лёгкая подача материала
  • После прохождения можно получить сертификат
  • Возможность начать новую карьеру

13. «‎Введение в информационный поиск»

Длительность обучения – 33 часа с форматом учёбы в виде видео. Возможно выполнить тесты и получить материалы уроков.

В этом курсе ты узнаешь как устроена поисковая система изнутри, узнаешь, какие приемы обработки естественного языка и машинного обучения используются при построении поискового индекса.

Узнаешь тему объективной оценки качества поисковой системы. В результате слушатели курса смогут опробовать все вышеперечисленные техники на практике и построить работающую модель поисковой системы.

Твои навыки после учёбы

  • Общее понимание устройства поисковой системы
  • Классификация поисковых систем
  • Исправление опечаток в запросах рядовых пользователей
  • Ссылочное и поведенческое ранжирование
  • Оценка качества поиска
  • Создание работающей модели поисковой системы

Преимущества:

  • Обучение по собственному удобному графику
  • Опытные лекторы
  • Современный подход к обучению
  • Общение с преподавателями на форуме
  • Можно сдать экзамен и получить сертификат

14. «‎Анализ данных просто и доступно»

Степик - анализ данных

Ты познакомишься с исследованиями и примерами из жизни в которых использовался анализ данных. Научишься решать самостоятельно задачи анализа данных  с помощью бесплатной программы Orange. Обучение data science проходит доступной форме с объяснением всех практических задач в этой сфере.

Длительность учёбы составляет 106 уроков. Ты смотришь уроки в формате видео и выполняешь тесты.

Без выдачи сертификата.

Начинка обучалки

  1. Знакомство с миром анализа данных.
  2. Данные — что за зверь? Истина в вине!
  3. Больные данные. Статистика на кончиках пальцев.
  4. Болезни сердца и аналитика. Типы задач машинного обучения.
  5. НЛП — анализ текстовой информации.
  6. Обучение без учителя. Кластеры. Статистика против машин.
  7. Анализ изображений. Нейронные сети. Глубокое обучение.
  8. Правосудие и анализ данных. Нейронные сети для текста.
  9. Анализ временных рядов.
  10. Предварительная обработка данных.
  11. Социальные сети: графы на помощь.
  12. Этика. Метод соседей. Как продолжать?

15. «Математические методы в психологии. Основы применения‎»

Курс направлен на овладение статистическими методами и моделями, необходимыми для самостоятельного анализа данных количественных исследований в психологии и смежных областях, на формирование умений пользоваться простыми методами анализа данных.

59 часов онлайн-курса направлены на получения практических навыков для начинающим аналитикам.

Без выдачи сертификата.

Твои навыки после учёбы

  • Использование простых методов анализа данных
  • Интерпретация измерений и результатов их статистического анализа
  • Использование математических моделей исследования
  • Применение одномерных и двумерных методов анализа данных
  • Понимание системы статистических понятий

16. «Базовые навыки Excel‎»

Степик - базовые навыки Excel

Длительность курса составляет 29 уроков + домашка из 18 тестов.

Курс посвящён основам работы в программе Excel. Excel – самая используемая программа для визуализации и анализа данных, калькуляций и построения отчетов. Обучалка будет полезна менеджерам, предпринимателям, бухгалтерам и всем кто работает с цифрами.

Обучение поможет ускорить выполнение рутинных задач, связанных с отчётами и аналитикой.

Твои навыки после обучения

  • Создание и сохранение таблиц
  • Ввод данных и выполнение базовых расчётов
  • Работа с ячейками, шрифтами и границами
  • Заливка и форматирование ячеек
  • Печать файлов и данных
  • Сортировка, поиск и выделение данных

17. «Квантовые вычисления»

Сертификат выдаётся только в платной версии продукта.

Формат учёбы – видео с выполнением тестов. Доступны текстовые материалы.

В рамках данного курса слушатели познакомятся с математической моделью квантовых вычислений и примерами квантовых алгоритмов. Студенты построят простейший квантовый компьютер Курс даёт базовые навыки в области проектирования и анализа квантовых алгоритмов.

Твои навыки послу учёбы

  • Понимание прототипов квантового компьютера
  • Использование алгоритмов Шора и Гровера
  • Работа с простыми квантовыми алгоритмами
  • Понимание границ квантовых вычислений
  • Начальный уровень проектирования алгоритмов

Преимущества

  • Полезная информация в свободном доступе
  • Занятия в удобное время
  • Обратная связь на форуме курса
  • Можно получить сертификат

18. «Анализ данных‎»

Степик - обучение анализу данных

Длительность курса: 20 уроков. Формат оналйн-обучения предусматривает просмотр роликов с выполнением тестов.

Без выдачи сертификата.

Курс будет полезен тем, кто хочет понять статистику, познать суть методов статистического анализа данных и возможности из прикладного применения для решения конкретных прикладных задач.

Подойдёт обучалка тем, кто хочет погрузиться в статистику и понять принципы анализа данных с дальнейшей возможностью применения навыков на практике.

Твои навыки после прохождения курса

  • Понимание абсолютных и относительных статистических показателей
  • Анализ взаимосвязи признаков
  • Понимание динамики и структуры социально-экономических явлений
  • Построение прогнозных оценок

Преимущества

  • Свободное прохождение курса в удобное время
  • Современная программа обучения
  • Опытные преподаватели
  • Подача информации простым языком

19. «Практики оперативной аналитики в MS Excel‎»

Длительность обучалки: 12 часов с форматом просмотра роликов и выполнения тестовых заданий.

Без выдачи сертификата + нет обратной связи.

Курс предназначен для пользователей, которым необходимо проводить анализ экономических данных и подойдёт всем. В ходе обучения студенты научатся работать с базовыми инструментами MS Excel для решения задач бизнеса.

Твои навыки после учёбы

  • Проведение анализа экономических данных
  • Выбор инструментов для решения задач
  • Расчет показателей деятельности компании
  • Владение инструментами фильтрации данных
  • Графический анализ данных
  • Решение аналитических задач с помощью MS Excel

Преимущества

  • Гибкий график обучения
  • Приобретение актуальных навыков для продвижения по карьерной лестнице
  • Сильные преподаватели
  • Возможность подтянуть имеющиеся знания по Excel
  • Обратная связь на форуме курса

20. «Hadoop. Система для обработки больших объёмов данных‎»

Степик - обработка данных

Длительность обучалки: 33 урока с форматом просмотра роликов и выполнения заданий и тестов.

Без выдачи сертификата.

Начинка учёбы: Курс посвящен методам обработки больших объемов данных (BigData) с помощью системы Hadoop.

После прохождения обучения ты получишь знания основных способов хранения и методов обработки больших объемов данных, поймешь принципы работы распределенных систем в контексте фреймворка Hadoop и освоишь практические навыки разработки приложений, используя программную модель MapReduce.

Твои навыки после учёбы

  • Хранение и обработка больших объёмов данных
  • Основы разработки приложений
  • Использование фреймворков
  • Решение задач с помощью MapReduce
  • Использование языка Pig Latin
  • Работа с базами HBase и Cassandra

Преимущества

  • Можно начать обучение в любое время
  • Доходчивое объяснение материала
  • Полезные знания для дальнейшего обучения
  • Много примеров применения теории
  • Есть практические задания

21. «Исследование статистических взаимосвязей‎»

Длительность курса составляет 21 час. Формат обучения предусматривает просмотр роликов на освоение материала.

Без выдачи сертификата.

Начинка учёбы

  1. Введение в статистические критерии.
  2. Критерии согласия.
  3. Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости.
  4. Линейная регрессия.

Что получишь

  • Чем статистическая гипотеза отличается от «обычного предположения»
  • Какие бывают статистические гипотезы и какие статистические критерии разработаны для их проверки
  • Как делать проверку статистических гипотез (как формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки)

22. «‎Основы статистики»

Степик - обучение основ статистики

Длительность обучалки составляет 29 уроков. Формат учёбы – просмотр тестов с получением текстовых материалов.

Начинка обучения: Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики. В течение трех недель рассмотришь наиболее широко используемые статистические методы и принципы, стоящие за ними.

Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы. Акцент сделан на математические идеи, интуицию и логику. Курс рекомендован старшеклассникам, студентам, научным сотрудникам.

Твои навыки

  • Визуализация, анализ и разбор данных
  • Расчёт коэффициентов корреляции
  • Построение регрессионных уравнений
  • Проверка гипотез
  • Практическое применение языка R

23. «‎BI разработчик. Основы работы в Tableau»

Степик - обучение BI

Длительность курса составляет 10 уроков в формате просмотра роликов и выполнение тестов.

Без выдачи сертификата.

Начинка обучения: В этом курсе ты узнаешь, как подключаться к источникам данных, создавать дашборды и отдельные визуализации.

Созданные дашборды ты сможешь загрузить в интернет, чтобы показать своим друзьям и коллегам. включает базовые основы работы с программой Tableau Public. Спикер расскажет об особенностях работы BI-разработчика, востребованности и возможных перспективах.

Твои навыки после учёбы

  • Подключение к источникам данных
  • Работа с инструментами Tableau
  • Создание таблиц и графиков
  • Форматирование данных
  • Настройка интерактивных графиков
  • Создание дашбордов с возможностью выгрузки в Интернет

24. «Статистика для гуманитариев‎»

dat1234

Длительность курса составляет: 111 уроков. Формат: просмотр роликов с выполнением домашки (тесты и задания).

Без выдачи сертификата

Начинка обучения: программа посвящена освоению прикладных программ, которые могут пригодиться для выполнения анализа информации в сфере data science на практике.

Твои навыки после обучения

  • Основы языка программирования R
  • Предварительная обработка данных
  • Основы статистического анализа
  • Выбор адекватных методов для проведения анализа
  • Применение пакетов прикладных программ
  • Интерпретация полученных результатов

Преимущества

  • Гибкий график обучения
  • Сопровождение теории наглядными примерами
  • Общение на форуме курса
  • Рекомендация дополнительных ресурсов и литературы
  • Можно пройти итоговое тестирование

25. «‎Быстрый старт в искусственный интеллект»

Длительность обучалки составляет 23 урока. Формат роликов предусматривает просмотр роликов. Возможна связь с преподавателем.

С выдачей сертификата

Начинка обучения: курс поможет войти в мир искусственного интеллекта, станет тем самым «быстрым стартом», который позволит познакомиться со сферой ИИ, а в дальнейшем начать исследования и/или карьеру в этой области.

Твои навыки после учёбы

  • Понимание основ и алгоритмов машинного обучения
  • Основы нейронных сетей
  • Понимание задач компьютерного зрения
  • Выделение признаков
  • Применение нейронных сетей на практике
  • Основы нейролингвистического программирования

Преимущества

  • Гибкий график обучения
  • Интересные практические задачи
  • Сильные преподаватели
  • Хорошая база для развития в сфере ИИ

26. «Как стать аналитиком данных‎»

Аналитик данных

Продолжительность обучения – 20 часов. Это вводный модуль входит в полный платный курс длительностью 6 месяцев.

Сертификат выдаётся при покупки подписки.

Программа обучения: за 6 месяцев обучения по 15 часов в неделю ты освоишь востребованные навыки аналитика данных и соберёте портфолио проектов. Весь Аакцент сделан на изучение инструментов аналитики.

Что получишь после обучения?

  • Основные аналитические термины
  • В каких областях может работать аналитик
  • Основы подготовки данных для анализа
  • Азы программирования на языке Python
  • Обзор аналитической библиотеки Pandas
  • Работа в среде программирования Jupyter

Преимущества

  • Современный подход к обучению
  • Можно освоить профессию с нуля
  • Создание учебных проектов на основе реальных данных
  • Возможность пополнить портфолио
  • Перспективы продвижения в профессии
  • Опытные практикующие лекторы

Евгений Волик

Хэй! Занимаюсь написанием полезных статей на своём блоге. Выжимаю из темы максимум, поэтому оставайся со мной! Ведь тебя ждёт путешествие в мир онлайн-обучения, финансов и саморазвития.

Не забудь подписаться, для тебя есть подарок.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Евгенев.РУ - Лучшие и Бесплатные Курсы для обучения интернет-профессиям
Какой из курсов по Data Science ты проходил лично?