Data Science
Data Science (Наука о данных) — это многогранная область, которая объединяет статистику, машинное обучение, анализ данных и программирование для извлечения ценной информации из больших объемов данных. Эта область является одной из самых востребованных и перспективных в современном мире, и поэтому обучение Data Science может стать отличным вложением в вашу карьеру. В этом обзоре мы представляем различные курсы, бесплатные вебинары и другие материалы для изучения Data Science.
Отображаются 1-15 из 37
Data Scientist + ИИ
Обучайтесь с господдержкой за 300 ₽ в месяц и получите два IT-диплома за 10 месяцев
- Обучение работе с ИИ
Data-инженер
Вы научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры, разберетесь в инструментах для управления данными.
Аналитик Data Science
Программа для входа в профессию без подготовки: правовые основы профессиональной деятельности, профессиональные стандарты и компетенции, введение в data analytics, ms excel как инструмент data analyst. 18 тем с практикой на каждом шаге, домашние задания проверяет преподаватель. Учиться можно в своём темпе, совмещая с работой.
- 520 ак. часов — ≈7 мес.
- Персональный наставник
- Обучение работе с ИИ
ДО Профессия Data Scientist с нуля до Junior
Онлайн курс «Data Scientist» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 9 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение Data Science с нуля онлайн.
Аналитик Data Science
Курс охватывает 18 тем, среди них: правовые основы профессиональной деятельности, профессиональные стандарты и компетенции, введение в data analytics, ms excel как инструмент data analyst. Материал подан так, чтобы применять его сразу в работе, а не откладывать до конца обучения. Завершается дипломом о профессиональной переподготовке.
- 520 ак. часов — ≈7 мес.
- Персональный наставник
Инженер данных
Пройти дистанционный курс профпереподготовки по специальности «Инженер данных» в Москве без отрыва от работы. По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке с доставкой в ваш город ✓
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Комплект курсов Python Advanced. Продвинутый курс и Data Science с нуля
«Python Advanced. Продвинутый курс»: Углубись в Python: модули, API, обработка ошибок и структура кода. Все темы отрабатываются на практике, чтобы ты писал сложные и надёжные программы. «Data Science с нуля»: Data Science сейчас очень востребованное направление. Будешь обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, а также строить модели машинного обучения и может быть именно ты создашь следующего убийцу ChatGPT. Много практики в Jupiter c numpy, Pandas и реальными датасетами.
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
Инженер данных - курс переподготовки
Инженер данных разрабатывает и обслуживает инфраструктуру получения, хранения и первоначальной обработки данных. Data engineer - специальность технического характера, необходимая для обеспечения аналитиков и ML-инженеров необходимыми инструментами. Лицензированный центр ДПО «АПОК» предлагает курсы профессиональной переподготовки «Инженер данных». Мы предлагаем: освоение программы по актуальным учебным пособиям; получение диплома установленного образца; регистрацию выдаваемого диплома в федеральном реестре.
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Аналитик данных (Data Scientist) - курс переподготовки
Программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных (Data Scientist)» разработана для тех, кто хочет освоить современные методы анализа данных и получить диплом установленного образца. Курс сочетает теоретические основы и практические навыки, необходимые для эффективной работы с большими массивами информации, построения моделей машинного обучения и подготовки аналитических отчетов. Обучение направлено на формирование ключевых компетенций в области Data Science. В рамках программы рассматриваются инструменты анализа данных, принципы статистического моделирования, алгоритмы прогнозирования и технологии визуализации данных. Особое внимание уделено практическому применению знаний с использованием современных библиотек и платформ.
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Data-инженер
Вы научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры, разберетесь в инструментах для управления данными.
Аналитик данных (Data Scientist)
Пройти дистанционный курс профпереподготовки по специальности «Аналитик данных (Data Scientist)» в Москве без отрыва от работы. По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке с доставкой в ваш город ✓
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Комплект курсов Data Science с нуля и Python программист
«Data Science с нуля»: Data Science сейчас очень востребованное направление. Будешь обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, а также строить модели машинного обучения и может быть именно ты создашь следующего убийцу ChatGPT. Много практики в Jupiter c numpy, Pandas и реальными датасетами. «Python программист с нуля»: Скажем честно - в Data Science без Python нельзя, он там везде. Начнем с основ: переменные, циклы, функции, работа с файлами. Практика с первого урока, чтобы не просто смотреть, а сразу писать код.
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
Бесплатные курсы
| Курс | Школа | Стоимость | Ссылка |
|---|---|---|---|
| Практикум Английский | Бесплатно | Подробнее |
Расширенный фильтр
Обучение Data Science: курсы, бесплатные вебинары и другие материалы для изучения
Data Science (Наука о данных) — это многогранная область, которая объединяет статистику, машинное обучение, анализ данных и программирование для извлечения ценной информации из больших объемов данных. Эта область является одной из самых востребованных и перспективных в современном мире, и поэтому обучение Data Science может стать отличным вложением в вашу карьеру. В этом обзоре мы представляем различные курсы, бесплатные вебинары и другие материалы для изучения Data Science.
Онлайн-курсы по Data Science:
- Coursera - Data Science Specialization от Johns Hopkins UniversityЭтот специализированный курс предлагает введение в основы Data Science, включая обработку данных, визуализацию, статистический анализ и машинное обучение.
- edX - Data Science MicroMasters Program от UC San DiegoПрограмма MicroMasters включает в себя серию курсов по статистике, программированию на Python, машинному обучению и глубокому обучению.
- Udacity - Data Analyst NanodegreeНанодипломный курс Data Analyst от Udacity предоставляет практические навыки работы с данными, включая SQL, Python, статистику и визуализацию данных.
- DataCampDataCamp предлагает широкий выбор курсов по Data Science, включая программирование на Python и R, машинное обучение, анализ данных и другие темы.
- Kaggle CoursesKaggle, популярная платформа для соревнований по Data Science, предлагает бесплатные курсы по основам машинного обучения, визуализации данных и работы с данными.
Бесплатные вебинары и ресурсы:
- Coursera - Data Science AcademyБесплатные вебинары и лекции от ведущих экспертов в области Data Science на платформе Coursera.
- edX - Data Science for EveryoneСерия бесплатных вебинаров и ресурсов для начинающих в области Data Science на платформе edX.
- Kaggle WebinarsРегулярные бесплатные вебинары от Kaggle, включая темы по машинному обучению, анализу данных и работы с реальными проектами.
- YouTube ChannelsМножество YouTube-каналов по Data Science, где опытные специалисты делятся своими знаниями, советами и практическими навыками.
- Medium - Data ScienceСтатьи, руководства и кейсы по Data Science на платформе Medium от ведущих экспертов и практиков в области.
Заключение
Обучение Data Science требует системного и комплексного подхода, включая изучение теории, практических навыков, инструментов и методов работы с данными. Выбрав подходящие курсы, вебинары и ресурсы для изучения, вы сможете развивать свои навыки, углублять знания и применять полученные знания на практике в реальных проектах и задачах. Необходимо постоянно обновлять свои знания, следить за последними тенденциями и инновациями в области Data Science, а также активно применять полученные навыки, участвуя в соревнованиях, проектах и задачах для постоянного развития и совершенствования своего мастерства в этой перспективной и востребованной области.
Направления: Data Science, Machine Learning
Школы: Нетология, Slurm, Skillbox, Яндекс Практикум, Merion Academy, SkillFactory, Eduson Academy, Karpov Courses, АПОК, КИДПО, GeekBrains, Бруноям