Курси Data Science: огляд курсів з аналітики даних

Twitter
Linkedin
Facebook
Telegram

За словами ексвіцепрезидента Гугл Еріка Шмідта, зараз за 2 дні людство виробляє стільки ж інформації, скільки накопичило від зародження цивілізації до 2003 року. У такому масиві даних мало просто вміти орієнтуватися на постфактум. Для бізнесу життєво потрібна можливість аналізувати big data та приймати передиктивні рішення на підставі цифр. І у цьому компаніях допомагають представники професії data scientist.

Пошук роботи Кандидатам Професії Розвиток

За словами ексвіцепрезидента Google Еріка Шмідта, тепер за два дні людство виробляє стільки ж інформації, скільки накопичило від зародження цивілізації до 2003 року. У такому масиві даних мало просто вміти орієнтуватися постфактум. Для бізнесу життєво потрібна можливість аналізувати Big Data й ухвалювати предикативні рішення на основі цифр. І в цьому компаніям допомагають представники професії Data Scientist.

Це відносно нова, але вже потрібна спеціалізація на ринку IT-послуг. За AIN, середня зарплата цієї категорії фахівців — 112 тисяч гривень. Примітно, що для 76% претендентів це або перша робота в IT, або їхній досвід у сфері менш як 6 років, — тобто поріг входження в цю спеціальність невисокий і не потребує глибоких технічних знань.

Де аналітик даних може пройти навчання та які скіли потрібні для роботи в цій професії — розбираємося.

Навчання аналізу даних Аналіз даних — важливий процес для продуктивної роботи компанії

Хто такий Data Scientist?

Data Scientist, або дослідник даних — це фахівець, який працює з аналітикою великих масивів даних. Переважно до зони його відповідальності входять:

  • пошук певних параметрів чи закономірностей у наборах даних;
  • робота з сирими даними, їх вибірка, очищення, форматування, пошук загальних ознак;
  • візуалізація інформації у вигляді звітів і дашбордів;
  • створення й розвиток моделі машинного навчання.

Простими словами, робота цього фахівця — аналізувати великі масиви даних і витягувати звідти інформацію, яка потрібна бізнесу.

Data Scientist: з чого почати

Must have навичок для тих, кому цікаво, як стати Data Scientist:

  • програмування. Фахівець у галузі цифрових наук повинен орієнтуватися в чужому коді й уміти створювати власний;
  • математика. Без гарного математичного бекграунду та знань у галузі математичного аналізу, статистики й лінійної алгебри складати прогнози та знаходити закономірності в наборах даних буде нелегко;
  • машинне навчання — один з ключових інструментів у роботі;
  • англійська мова. Як і для багатьох вакансій у сфері ІТ, без англійської не обійтися.

Хочете дізнатися, як стати Data Scientist з нуля й де вчити Big Data? Наступна вибірка курсів Data Science для вас.

Курси Data Science для початківців

Data science курси для початківців Почати вивчати професію Data Science може кожен

Формат навчання: онлайн.

Кому підходить: новачкам, що хочуть розібратися й розпочати кар’єру в Data Science.

Вартість: є можливість приєднатися безплатно.

Тривалість навчання: 4 місяці

Є можливість отримати сертифікат про завершення курсу від Coursera й цифровий значок від IBM, який підтверджує, що ви є фахівцем з основ науки про дані. Проходження курсу може бути прирівняне до професійного сертифіката IBM Data Science Professional.

Підтримка під час працевлаштування: немає.

Програма курсу

Курс дає базові навички в галузі науки про дані. Студенти вивчать:

  • що таке наука про дані;
  • що таке машинне навчання;
  • інструменти для роботи з масивами даних (JupyterLab, R Studio, GitHub і Watson Studio);
  • специфіку роботи й завдання фахівців з даних;
  • що таке Big Data;
  • статистичний аналіз.

Після закінчення курсу з аналітики даних студенти отримують теоретичну базу, потрібну для подальшого розвитку в галузі аналітики даних, і практичний досвід на реальних кейсах і завданнях, які можна додати до портфоліо.

Особливості: це перший з чотирьох курсів з навчання роботі у сфері Data Science від Coursera та IBM.

Формат навчання: онлайновий курс, розрахований на 15 уроків.

Кому підійде: тим, хто хоче почати кар’єру в Data Science або почав її нещодавно.

Вартість: безплатно.

Тривалість навчання: 20 годин теорії та практики.

Сертифікат: ні.

Підтримка під час працевлаштування: немає.

Програма курсу

Crash Course — можливість вивчити й застосувати фундаментальні концепції машинного навчання та отримати реальний досвід роботи з Kaggle — системою організації конкурсів з дослідження даних.

На виході студенти отримують теоретичну базу й перші навички роботи з масивами даних у форматі Data Science.

Особливості курсів: робота з інструментами Tensorflow.

Формат навчання: онлайновий курс, розрахований на 8 тижнів навчання.

Кому підійде: новачкам у сфері Data Science.

Вартість: безплатно без іспиту або 149 доларів у розширеній версії з іспитом і зворотним зв’язком.

Тривалість навчання: 16 годин теорії та практики.

Сертифікат: професійний сертифікат у галузі науки про дані.

Підтримка під час працевлаштування: немає.

Ментор: Рафаєль Ірізаррі, професор біостатистики в Гарварді.

Програма курсу:

  • робота з основами програмування R;
  • функції та типи даних R;
  • як працювати з векторами й коли використовувати розширені функції, такі як сортування;
  • як застосовувати загальні функції програмування: команди if-else та for loop;
  • як аналізувати й візуалізувати дані за допомогою ggplot2;
  • робота з dplyr;
  • організування файлів за допомогою UNIX / Linux;
  • контроль версій за допомогою Git і GitHub;
  • готування документів за допомогою RStudio.

Особливість курсу: практичні заняття відбуваються з урахуванням реальних даних про злочинність у США.

Професія data scientist Вивчаючи професію, що має попит, ви інвестуєте у своє майбутнє

Формат навчання: онлайновий курс із 30 уроків.

Кому підійде: новачкам у сфері Data Science.

Вартість: безплатно.

Тривалість навчання: 30 уроків, 9 годин відео, 54 тести, 21 інтерактивне завдання.

Сертифікат: сертифікат Інституту біоінформатики.

Підтримка під час працевлаштування: немає.

Програма курсу:

  • методи машинного навчання: дерева рішень і нейронні мережі;
  • бібліотеки для аналізу даних мовами Python — Pandas і Scikit-learn;
  • робота з кодом, https://stepik.org/course/2614/syllabusбазами даних;
  • робота з Big Data;
  • робота з Linux, віддаленими серверами, Git.

Особливість курсу: підготовлений на основі програми Інституту біоінформатики.

Формат навчання: онлайновий курс із живими вебінарами й лекціями в записі. Курс розрахований на півтора року.

Кому підійде: новачкам у сфері Data Science.

Вартість: 1699 грн / місяць.

Тривалість навчання: 30 уроків, 9 годин відео, 54 тести, 21 інтерактивне завдання.

Сертифікат: сертифікат Geek University.

Підтримка під час працевлаштування: команда Geek University допоможе скласти резюме й підбере вакансії з пулу тих, що є у вільному доступі.

Програма курсу

380 годин навчального контенту та 2 вебінари на тиждень.

Студенти вивчають:

  • основи математики;
  • основи програмування;
  • основи мови Python;
  • Git;
  • створення робочої станції в Linux;
  • створення серверів у хмарних сервісах AWS;
  • пошук інформації та основні операції з файлами;
  • моніторинг роботи сервера;
  • мову запитів SQL;
  • створення й оптимізацію складних запитів;
  • бібліотеки мови Python, призначені для Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.

Особливості курсу: 14 практичних проєктів у портфоліо.

Data Science від Skillbox

Формат навчання: живий онлайновий курс із практичними завданнями.

Кому підійде: новачкам, розробникам та аналітикам-початківцям.

Вартість: 2445 грн / місяць.

Тривалість навчання: 24 місяці.

Сертифікат: сертифікат Skillbox.

Підтримка під час працевлаштування: немає.

Програма курсу охоплює отримання базових знань за спеціальністю (основи статистики й теорії імовірності, основи математики) та поглиблене вивчення матеріалу за однією з вибраних спеціальностей: Machine Learning, Data Engineering або Data Analytics.

Особливості курсу: бонусні безплатні курси «Англійська для розробників», «Система контролю версій», поради з працевлаштування і 3 проєкти з вибраної спеціальності для портфоліо — вступного, Junior- та Middle-рівня.

Формат навчання: онлайновий курс із практичними завданнями та записом лекцій.

Кому підійде: бізнес-аналітикам і новачкам у сфері Data Science.

Вартість: 9200 грн.

Тривалість навчання: 7 занять по 3 години.

Сертифікат: сертифікат ITEA.

Підтримка під час працевлаштування: є. Студентів з найвищими балами можуть порекомендувати компаніям-партнерам. Також навчальний центр допомагає скласти перше резюме.

Під час навчання студенти:

  • розберуться в таких базових поняттях, як Big Data, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence;
  • вивчать популярні фреймворки та інструменти для рішень Data Science;
  • дізнаються і застосують на практиці підходи й методики для візуалізації даних (Power BI та R).

Особливості курсу: практика на реальних проєктах.

Курси big data необхідні для підвищення кваліфікації Профі своєї справи також необхідно прокачувати свої навички

Курс Big Data Lab від Vodafone

Формат навчання: онлайнові вебінари та записи лекцій.

Кому підійде: фахівцям з досвідом у Data Science.

Вартість: 59 000 грн.

Тривалість навчання: 6 місяців.

Сертифікат: сертифікат Vodafone.

Підтримка під час працевлаштування: немає.

Програма курсу

Під час навчання студенти розберуться, як стати аналітиком Big Data, дізнаються про основні методи обчислень (лінійна алгебра, математичний аналіз, математична статистика, теорія імовірності), отримають базові навички у процесах машинного навчання та нейронних мережах, розберуться у специфіці Big Data аналізу даних.

Особливості: багато практики на реальних проєктах.

Стажування з Data Science від WinstarsTechnology

Формат навчання: онлайнові та офлайнові заняття у Вінниці.

Кому підійде: студентам або випускникам технічних університетів, IT-шкіл, спеціалістам-початківцям.

Вартість: безплатно, є можливість отримати оплачуване стажування.

Тривалість навчання: 3 місяці по 20 годин на тиждень.

Сертифікат: WinstaTechnology.

Підтримка під час працевлаштування: стажування й місця в компанії для найліпших випускників.

Програма стажування передбачає навчання аналізу даних, повне занурення в реальні проєкти й багато практики.

Особливості: вікові обмеження для учасників — 18—25 років.

Data Science Bootcamp від DEVrepublik

Формат навчання: онлайновий курс.

Кому підійде: спеціалістам-початківцям.

Вартість: безплатно.

Тривалість навчання: 6 місяців.

Сертифікат: ні.

Підтримка під час працевлаштування: немає.

Програма курсу:

  • Python і SQL для Data Science;
  • Математика та статистика для Data Science;
  • Machine Learning.

Особливості: захист реального проєкту у фіналі навчання.

Python for Data Science від robot dreams

Формат навчання: онлайновий курс.

Кому підійде: спеціалістам-початківцям, аналітикам і розробникам.

Вартість: 2200 грн / місяць.

Тривалість навчання: 16 онлайнових занять.

Сертифікат: є.

Підтримка під час працевлаштування: немає.

За час навчання студенти:

  • навчаться очищення даних і пошуку відсутніх значень;
  • розберуться в прогнозуванні та класифікації;
  • вивчать кластерний аналіз даних і пошук взаємозв’язків;
  • дізнаються про запуск a/b-тестувань і валідацію гіпотез, відбір ознак і
  • розберуть побудову моделей machine learning;
  • навчаться працювати з цифрами й математичними формулами в NumPy, з табличними даними — у Pandas, з візуалізаціями — у Matplotlib, Seaborn і Plotly;
  • освоять 6 бібліотек Python для Data Science.

Особливості: складні домашні завдання та фідбек від лектора щодо кожного з них.

Професія data scientist відкриє вам нові горизонти Ніколи не пізно поміняти професію і вирушити досліджувати новий світ

Machine Learning від Hillel

Формат навчання: онлайновий або офлайновий курс у Києві.

Кому підійде: IT-фахівцям та інженерам будь-якої спеціальності, які знають Python, лінійну алгебру, математичний аналіз і статистику на рівні першого курсу технічного вишу.

Вартість: уточнюємо.

Тривалість навчання: 20 занять.

Сертифікат: є, від Hillel.

Підтримка під час працевлаштування: немає.

Програма курсу

Студенти здобудуть базові знання про вибір і налаштування параметрів моделі, найпростіші, рекурентні та згорткові нейронні мережі та їх альтернативи, автокодувальники та кластеризацію.

Особливості: записи уроків після закінчення курсу залишаються у студентів.

Професія Data Scientist — можливість уже сьогодні «заглядати» в майбутнє й отримувати реалістичні чіткі прогнози, які дуже цінує бізнес. Якщо робота з великими масивами даних вам подобається, а вища математика викликає захоплення, а не жах, варто спробувати себе в новій спеціалізації. Хай щастить!

Info
Autor: Тетяна Демахіна
8793 Ansichten
16.11.2021