Тест: подходит ли тебе фриланс?

Пройти тест
Агрегатор онлайн-курсов Checkroi.ru Блог Подборки курсов по аналитике Обучение Data Science: курсы, бесплатные вебинары и другие материалы для изучения

Обучение Data Science: курсы, бесплатные вебинары и другие материалы для изучения

от Саша Берлизева
Опубликовано: Страница обновлена: 490 просмотров Время прочтения: 26 минут
Одобрено экспертом Ксения Плесовских
Руководитель направления ML и анализа данных, лидер гильдии Data Science IT-компании Lad

Чат-боты, голосовые помощники, сервисы музыкальных рекомендаций, программы для распознавания лиц и поисковые системы — в основе всего этого лежат алгоритмы, созданные специалистами по Data Science. На мировом и российском рынке труда с каждым годом всё больше ценятся IT-специалисты, которые умеют работать с большими данными, знают математическую статистику и разбираются в нейронных сетях и машинном обучении.

Поэтому, если вы решили освоить эту востребованную профессию и сейчас в поисках полезных материалов по data-science-обучению, эта статья как раз для вас. Мы расскажем, какие есть онлайн-курсы по data science, что останется в портфолио после обучения и сколько нужно потратить времени на учёбу, чтобы стать профессионалом в big data. Также вы найдёте подборку бесплатных ресурсов для самообучения и ответы на популярные вопросы начинающих специалистов.

Где и кем вы сможете работать после изучения Data Science

Пройдя data-science-курсы, вы сможете анализировать большие объёмы данных и переводить рандомные цифры в полезную информацию для бизнеса. Вы также научитесь применять машинное обучение для предсказания закономерностей и событий.

После обучения вы сможете претендовать сразу на несколько позиций:

  • дата-сайентист — этот специалист обрабатывает и анализирует массивы данных, ищет закономерности в бессистемном море информации и создаёт аналитические алгоритмы, которые помогают прогнозировать события и влиять на их ход развития;
  • специалист по машинному обучению — эксперт по искусственному интеллекту знает, как обучать нейросети, создавать модели для прогнозов и разрабатывать алгоритмы для обработки больших объёмов данных;
  • аналитик данных — обрабатывает и анализирует информацию, выстраивает гипотезы, визуализирует данные и помогает компаниям принимать решения на основе цифр;
  • cv-разработчик — специалист, который разрабатывает системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения, отслеживания и сегментации объектов;
  • nlp-разработчик — специалист по обработке естественного языка создаёт алгоритмы и программы для работы с текстами: чат-боты, детекция спама в почте, голосовые помощники и др.

Сфер, где требуются знания по data science — множество: бизнес, банковская сфера, транспортные компании, медицина, инновации, промышленность, биоинформатика, сельское хозяйство и др.

Чтобы не быть голословными, мы спросили у нашего эксперта кандидата технических наук в области обработки данных Ксении Плесовских насколько востребованы сегодня знания по data science и какие навыки точно пригодятся в работе.

Ксения руководитель направления ML и анализа данных, лидер гильдии Data Science IT-компании Lad . Она реализовала более 10 проектов по машинному обучению, NLP, Deep Learning, графовой аналитики, а также разработала и реализовала методологию рекомендательных систем проекта по обучению и трудоустройству начинающих специалистов в сфере ИТ.

#комментирует_эксперт
Руководитель направления ML и анализа данных, лидер гильдии Data Science IT-компании Lad

Уровень развития технологий привёл нас к этапу, когда человек уже не в состоянии самостоятельно переработать поступающие к нему потоки информации и остро нуждается в её предварительной фильтрации на основе личных интересов, поэтому data science и другие направления работы с данными так активно лидируют в трендах.

Рынок таких проектов переживает взрывной рост. По исследованиям крупных маркетинговых агентств, всего лишь 3–4 года назад объём рынка data science проектов был в 30 раз меньше его текущего уровня и он не собирается сбавлять темпы роста. Но число специалистов в этой области не успевает за таким кратным ростом, поэтому в ближайшие годы мы будем наблюдать их очень высокую востребованность. И это относится не только к IT-компаниям — всё чаще можно увидеть вакансии data scientist в крупном ретейле или производственных компаниях, где имеются большие объёмы данных для анализа. Например, в ретейле — это информация о проданном товаре, анализ чеков и др.

Если говорить о необходимых навыках, то data science — это в первую очередь глубокое знание математики. Можно не иметь глубоких навыков программирования, но нужно знать основы статистики, теории вероятности и дискретной математики.

В последнее время большую популярность приобретает анализ графов. Эти базовые навыки дают на всех математических специальностях. Из IT-навыков потребуется знание методов анализа данных, алгоритмы машинного обучения и языки программирования. Самый популярный язык в Data Science — это Python, но также применяются R, Java и иногда другие специализированные языки

Мы собрали подборку курсов для тех, кто хочет освоить data-science-обучение с нуля, и тех, кто уже знаком с этой сферой, но хочет ещё лучше прокачать свои скилы.

Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться

Лучшие онлайн-курсы по Data Science

В сети представлено немало онлайн-курсов по обработке больших данных, выбрать лучший — непростая задача. Чтобы упростить вам поиск подходящего data-science-курса, мы проанализировали 20 дистанционных учебных программ и отобрали семь наиболее интересных.

Команда Checkroi изучает рынок онлайн-образования с 2016 года, поэтому мы точно знаем, какие курсы нужно рекомендовать своим читателям. В наших подборках проверенные программы обучения с сильной теоретической частью, большой базой практических заданий и гарантированным получением диплома после прохождения курса. Также мы обращаем внимание на преподавательский состав, условия обучения и бонусы, которые обещают образовательные платформы своим студентам.

Мы составили краткий обзор на каждый курс, чтобы вы смогли выбрать ту программу обучения, которая полностью подходит под ваши запросы. Поехали!

Выбор редакции
Лучший вводный курс по Data Science
Новичкам
О курсе Всего за два месяца вы узнаете, как применять ключевые инструменты машинного обучения и работать с рекомендательными системами. Вы поймёте, как создавать и применять функции на языке программирования Python и переносить проекты на платформу для обработки больших наборов данных Hadoop. Вы научитесь предсказывать отток клиентов и прогнозировать продажи

Какие освоите технологии. Python, Hadoop, Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.

Что ждать от курса. Практика на реальных кейсах, сильное портфолио и цифровой сертификат об успешном прохождении курса.

Какие будут фишки. Корпоративное обучение, помощь в трудоустройстве, воркшопы от лекторов и поддержка ментора.

Выбор редакции
Лучший прикладной курс по Data Science
Новичкам
О курсе За восемь месяцев вы изучите основные концепции машинного обучения, теорию вероятности и статистику, чтобы исследовать данные и выискивать закономерности. Вы научитесь программировать на Python, создавать запросы на языке SQL, чистить данные от ошибок и дубликатов, анализировать полученную информацию и преобразовывать её в разные форматы. Вы также поймёте, как привлекать нейронные сети для решения задачи компьютерного зрения

Какие освоите технологии. Python, Jupyter Notebook, GitHub, SQL, Keras, Catboost, Scikit-learn, Pandas

Что ждать от курса. Практические задания, кейсы реальных компаний, работа на онлайн-тренажёре и выпускной проект.

Какие будут фишки. Два академических отпуска в случае необходимости, возврат денег, если передумаете учиться и помощь в трудоустройстве.

#комментирует_эксперт
Руководитель направления ML и анализа данных, лидер гильдии Data Science IT-компании Lad
Я бы порекомендовала «Яндекс Практикум». Это полноценные образовательные программы, которые хорошо систематизированы и дают глубокую математическую и практическую базу. Есть опыт успешного приёма в команду уже нескольких человек без опыта работы, но окончивших или ещё изучающих курсы этой платформы. Студенты «Яндекс Практикума» достаточно легко влились в рабочий процесс уже на испытательном сроке и показали дальнейший активный рост после его окончания
Выбор редакции
Лучший курс для освоения профессии Data Scientist
Новичкам
О курсе За год обучения вы из новичка в программировании вырастите в data scientist уровня мидл. Вы поймёте, как применять язык программирования Python для сбора и анализа данных, как проводить разведывательный анализ и выгружать базы данных посредством языка SQL. Вы узнаете, как обучать машины, решать задачи и прогнозировать исход событий с помощью искусственного интеллекта

Какие освоите технологии. Python, Pandas, NumPy, SQL.

Что ждать от курса. Большое портфолио с реальными кейсами и сертификат об окончании обучения.

Какие будут фишки. Несколько тарифов обучения, индивидуальные встречи с экспертами, помощь в трудоустройстве и возможность выбора для углублённого изучения одну из трёх специализаций: специалист по машинному обучению, разработчик систем компьютерного зрения или специалист по обработке естественного языка.

Выбор редакции
Лучший курс для новичков в Data Science
Новичкам
О курсе Курс длится 8 месяцев, за это время вы научитесь создавать запросы, обрабатывать и сохранять данные посредством языка SQL, применять статистику для создания алгоритмов и оптимизировать работу с большим объёмом информации. Вы поймёте, как обучать машины и нейронные сети, создавать системы по обработке естественного языка, проверять данные и находить в них ошибки. Вы также прокачаете софт-скилы для управления проектами

Какие освоите технологии. Python, SQL, Apache Spark, Keras, PySpark, OpenCV, Tensorflow, Kaggle и др.

Что ждать от курса. Практические, лабораторные и проектные работы. Итоговый проект — реальный кейс от Dodo Brands и сертификат, подтверждающий вашу квалификацию.

Какие будут фишки. Сопровождение ментора, участие в хакатоне и конкурсах и гарантия трудоустройства.

Выбор редакции
Лучший курс для полного погружения в Data Science
О курсе Освоить data science с нуля можно на расширенном курсе, который длится 16 месяцев. За это время вы из новичка в больших данных превратитесь в настоящего профи. Вы научитесь программировать на Python, работать с библиотекой Pandas и утилитой Git, обрабатывать данные, находить в них закономерности и предсказывать события. Вы поймёте, как устроены модели и алгоритмы машинного обучения, каким образом проверяют гипотезы и как с помощью данных решать бизнес-задачи

Какие освоите технологии. Python, Jupyter Notebook, GitHub, Seaborn,SQL, Keras, Catboost, Scikit-learn, Pandas, Kaggle и др. 

Что ждать от курса. Полтора года практики, 23 проекта в портфолио, включая реальный кейсы и диплом, подтверждающий квалификацию. 

Какие будут фишки. Помощь с трудоустройством, поддержка код-ревьюеров, наставников, преподавателей и  кураторов, еженедельные групповые встречи с наставником, элективы и участие в онлайн-мероприятиях.

Выбор редакции
Лучший практический курс для Data Scientist
Новичкам
О курсе На двухгодичном курсе вы научитесь читать файлы различных форматов, обрабатывать и анализировать большие массивы данных. Вы поймёте, как Python и SQL помогают в решении задач с данными, и как использовать алгоритмы машинного обучения для создания систем аналитики и рекомендательных сервисов

Какие освоите технологии. Python, SymPy, SQL, Kaggle, Git и др.

Что ждать от курса. Полное погружение в Data Science, три проекта в портфолио и диплом.

Какие будут фишки. Бонусные курсы, стажировки, помощь в трудоустройстве и год английского языка в подарок. Также вы выберете одну из трёх специализации: специалист по машинному обучению, дата-инженер или аналитик данных.

Выбор редакции
Лучший курс для получения высшего образования по Data Science и Machine Learning
Новичкам
О курсе Это четырёхлетняя программа онлайн-бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению. Вы освоите язык программирования Python, библиотеки и фреймы для работы с ним и подтяните английский язык, чтобы работать с профильными ресурсами. Вы научитесь писать SQL-запросы к базам данных, прогнозировать события и создавать рекомендательные системы, используя технологию машинного обучения

Какие освоите технологии. Python, SymPy, SQL, Kaggle, Git и др.

Что ждать от курса. Сессии, семинары, портфолио из реальных кейсов и защита дипломного проекта под руководством научного руководителя.

Какие будут фишки. Студенческие льготы, отсрочка от армии, стажировки, помощь в трудоустройстве и возможность получить второй европейский диплом университета Гренобль Альпы.

Выбор редакции
Лучший курс по Data Science в медицине
Новичкам
О курсе Вы научитесь использовать машинное обучение, искусственный интеллект и нейронные сети для решения сложных медицинских задач: сбор данных по рентгеновским изображениям, проведение клинических исследований, анализ сигналов ЭЭГ и др. Вы узнаете, как писать код на языке программирования Python, проектировать базы данных на SQL, извлекать из рандомных цифр важную информацию и анализировать её

Какие освоите технологии. Python, SQL, Kaggle, Git, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и Pandas.

Что ждать от курса. 15 работ в портфолио и диплом после обучения.

Какие будут фишки. Практические занятия, онлайн-встречи с экспертами, гарантия трудоустройства и рассрочка.

FAQ, или что волнует начинающих дата-сайентистов

Собрали наиболее актуальные вопросы для тех, кто искал курсы data science, учиться на которых можно с нуля и не выходя из дома.

Data Scientist и бизнес-аналитик — это одна и та же профессия?

Вы правильно поняли, что оба этих специалиста работают с данными, но задачи, инструменты и конечный результат у них разный. Дата-сайентист работает с большим объёмом информации, ищет связи и закономерности, чтобы создать модель или алгоритм, которые помогут спрогнозировать события и предсказать результат. К тому же такой специалист технически подходит к решению задач.

Бизнес-аналитик сосредоточен не на технической стороне задачи, а на финансовых показателях бизнеса. Он работает со статистикой и может, например, оценить эффективность продаж, но если данных будет слишком много и потребуются алгоритмы или техническое решение задачи, придётся обращаться к data scientist.

Зачем специалисту по Data Science знать Python?

Python универсальный язык программирования, к тому же он довольно прост в освоении. Поэтому этот язык используют разные специалисты, которые работают с массивами данных, чтобы автоматизировать сбор информации, оптимизировать её сбор и анализ.

Смогу ли я стать Data Scientist без технического образования?

Специалистам по data science не обойтись без знаний математики, статистики и программирования. Гуманитарию с нуля освоить эти сферы будет непросто, но если вы немного подтянете эти дисциплины, то всё получится.

Нет профессий, противопоказанных технарям или гуманитариям — это деление весьма спорно и условно. Всё зависит от вашего упорства и желания. Стать data scientist можно с любым опытом и в разном возрасте, необходимые ресурсы для карьерного старта в этой сфере мы привели в статье.

Какие программы необходимо освоить начинающему data scientist?

На этот вопрос отвечает наш эксперт — руководитель направления ML и анализа данных, лидер гильдии Data Science IT-компании Lad, Ксения Плесовских

#комментирует_эксперт
Руководитель направления ML и анализа данных, лидер гильдии Data Science IT-компании Lad
Среди дата-сайентистов популярен Jupyter Notebook, который позволяет легко начать работу без глубоких знаний программирования. Важно также уметь пользоваться репозиторием кода и системой контроля версий, самая популярная — это Git и построенные на его основе Github, Gitlab и др.

 

Как подготовиться к обучению Data Science: подборка бесплатных уроков и курсов

Чтобы обучение на платных курсах было более продуктивным, и вам легче давались уроки, мы советуем пройти подготовку, изучив материалы, доступные в сети. Рассказываем про бесплатные курсы, которые помогут вам изучить статистику, освоить Python и разобраться в основах data science.

Неделя пробных занятий по работе с данными. Семидневный курс от образовательной платформы «Нетология». Если вам интересны аналитика и Big Data, но вы пока не выбрали приоритетное направление, этот курс поможет расставить точки над i.

Основы статистики. Курс от Stepik позволит вам разобраться в основных понятиях и методах математической статистики.

Введение в науку о данных. Видеоуроки от Coursera пригодятся тем, кто хочет разобраться в методах сбора, обработки и анализа больших массивов данных.

Python-разработка для начинающих. Ещё один бесплатный курс от «Нетологии». За месяц вы узнаете возможности этого языка программирования, познакомитесь с синтаксисом и научитесь писать простой код и создавать базовые конструкции.

Адаптивный тренажёр Python. После того как вы познакомитесь с популярным языком программирования, предлагаем отточить полученные знания на тренажёре. Все задания будут подстраиваться под ваш уровень, поэтому заниматься будет интересно.

SQL для начинающих. Короткий, но ёмкий курс для новичков в программировании. Вы изучите синтаксис команд языка SQL и научитесь прописывать запросы для работы с базами данных.

Введение в Data Science и машинное обучение. Если вы ничего не знаете о big data и нейронных сетях, этот курс поможет разобраться в основах этих технологических направлений. Вас ждут не только лекции, но и практические задания.

Полезные телеграм-каналы о Data Science

Прокачать свои знания по data science можно в телеграм-каналах — собрали интересные ресурсы в одном месте, чтобы вы смогли найти инструкции, советы и полезные статьи по этой теме. Вот на что мы рекомендуем подписаться:

  • @devsp — на этом канале найдёте интересные статьи о data science, машинном обучении, программировании на python и математических алгоритмах. Также часто публикуются новости о митапах, вебинарах и хакатонах для программистов;
  • @ds_notes — здесь вы найдёте ссылки на полезные книги, статьи и ресурсы про data science;
  • @smalldatascience — канал ведёт российский математик Александр Дьяконов, он пишет интересные посты о машинном обучении, аналитике данных и big data;
  • @dsproglib — название канала «Библиотека data scientist’а» говорит само за себя, здесь вы найдёте много полезных материалов для учёбы и работы;
  • @UnderTheHood — этот канал называется «Под капотом Яндекс.Такси»: разработчики популярного приложения рассказывают про работу с массивами данных;
  • @renat_alimbekov — канал практикующего специалиста по data science Рената Алимбекова. Здесь вы найдёте интересные истории про карьеру, советы о том, как успешно проходить собеседования и построить свой карьерный путь в сфере больших цифр;
  • @tldr_arxiv — разработчик из «Яндекса» рассказывает про искусственный интеллект, нейронные сети, обработку больших массивов данных и стартапы в области data science. Если хотите быть в курсе технологичных трендов, стоит подписаться.

В программировании нередко возникают ситуации, когда известные решения не работают, найти ответы на сложные вопросы помогут коллеги. Если вы только начинаете свой карьерный путь, найти единомышленников можно в профессиональных чатах — например, в таких:

  • @datasciencechat — это сообщество практикующих аналитиков данных, дата-сайентистов и специалистов по машинному обучению;
  • @dsguy_chat — здесь можно задавать вопросы, делиться лайфхаками и следить за актуальными вакансиями для специалистов по data science;
  • @pydata_chat — чат о том, как применять Python для анализа данных.

Интересные твиттер-аккаунты о Data Science

Чтобы быть в курсе всех технологичных трендов и событий, стоит следить не только за российскими разработчиками. Много полезной информации о работе с большими данными можно почерпнуть от зарубежных коллег, которые делятся советами, лайфхаками и размышлениями в твиттере. Все страницы, про которые мы расскажем, англоязычные, но любому программисту и специалисту по data science без иностранного языка не добиться успеха в профессии. Поэтому читайте зарубежные твиты, прокачивайте английский язык и свои знания в области big data, машинного обучения и программирования.

Предлагаем подписаться на эти твиттер-аккаунты:

  • @fchollet — разработчик фреймворка Keras и инженер Франсуа Шалле рассказывает про программирование на Python, обработке больших массивов данных и работе с искусственным интеллектом;
  • @seb_ruder — у исследователя и разработчика Себастьяна Рудера найдёте много познавательных постов о системах по обработке естественного языка, машинном обучении и способах самообразования в этих сферах;
  • @hardmaru — на этот аккаунт советуем подписаться тем, кто интересуется искусственным интеллектом. Из первых уст научного сотрудника Google Brain Дэвида Ха узнаете последние новости из этой сферы;
  • @randal_olson — Рэндал Олсен, научный сотрудник FOXO BioScience, доступным языком рассказывает про машинное обучение, работу с нейронными сетями, искусственный интеллект и визуализацию данных.

Если вы дочитали эту статью до конца, значит пришло время освоить Data Science. Мы подобрали для вас интересные ресурсы для самообучения, но рекомендуем не терять время зря и выбрать один из лучших курсов по data science, чтобы получать систематические знания, оттачивать навыки на проверенных практических заданиях и учиться у профессионалов. Сохраняйте статью в закладки, выбирайте подходящую программу обучения дерзайте и осваивайте перспективную профессию.

0 Коментариев
2

Почитаем еще?

Оставьте комментарий

Мы иногда используем cookie-файлы, чтобы получше узнать вас и персонализировать контент :) Замечательно!