ТОП-10 курсов Data Science – рейтинг обучения 2024

1 место. Курс Профессия Data Scientist PRO от Skillbox

Цена курса: Рассрочка – от 6 158 ₽ / мес Сайт школы: https://skillbox.ru/course/profession-data-scientist/

• Специалист по Machine Learning
• Дата-инженер
• Аналитик данных.

1. Первый уровень: базовая подготовка
2. Второй уровень: специализация и трудоустройство
3. Третий уровень: повышение квалификации
4. Итоговые проекты
5. Бонусные курсы.

2 место. Курс Data Scientist: с нуля до middle от Нетология

Цена курса: 169 800 ₽ или рассрочка на 24 месяца – 7 075 ₽ / мес Сайт школы: https://netology.ru/programs/prodatascience

• Работать с SQL
• Использовать Python и библиотеки
• Проверять данные и определять проблемы
• Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
• Применять математику в алгоритмах
• Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.

1. Погружение
2. SQL, Python и Big Data
3. Машинное обучение, Deep Learning и нейронные сети
4. Soft Skills и управление проектами.

3 место. Курс Профессия Data Scientist от SkillFactory

Цена курса: Рассрочка на 24 месяца – от 7 990 ₽ / мес Сайт школы: https://skillfactory.ru/data-scientist-pro

• Использование основных алгоритмических конструкций и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
• Умение получать данные из веб-источников или по API
• Умение визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
• Умение создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science
• Умение оценивать качество модели вне зависимости от задачи
• Применение методов математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
• Построение математических и ML-моделей с использованием временных рядов
• Применение алгоритмов для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)
• Умение конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот
• Умение выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации
• Дополнительные компетенции, в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering).

• Основы программирования на Python + Python для анализа данных
• Подгрузка данных
• Разведывательный анализ данных

• Введение в машинное обучение
• Математика и углубленное машинное обучение
• ML в бизнесе

• Специализация ML-разработчик
• Специализация CV-разработчик
• Специализация NLP-разработчик.

4. Курс Факультет Искусственного интеллекта от GeekBrains

Цена курса: Рассрочка до 36 месяцев – от 4 194 ₽ / мес Сайт школы: https://gb.ru/geek_university/data-science

1. Подготовительный блок
2. Программирование
3. Сбор данных и статистическое исследование
4. Математика для Data Scientist
5. Машинное обучение
6. Нейронные сети
7. Задачи искусственного интеллекта
8. Предметы с индивидуальным выбором даты старта.

5. Курс Профессия Data Scientist от OTUS

Цена курса: 144 000 ₽ Сайт школы: https://otus.ru/lessons/prof-ds/

• Ступень 1. Освоите математическую базу и работу с Python; разберете основы машинного обучения и сможете претендовать на стажерские позиции
• Ступень 2. Освоите продвинутые методы машинного обучения, основы работы с нейросетями, выберете траекторию развития и сможете претендовать на позиции Junior Data Science.

1. Математика для DS: Алгебра
2. Введение в программирование на Python
3. Математика для DS: матан и матстат
4. Python для ML
5. Основы машинного обучения
6. Продвинутые методы классического ML
7. Deep Learning I. Знакомство с нейронными сетями

8. Deep Learning II. Сверточные нейронные сети и компьютерное зрение
9. Анализ временных рядов
10. Рекомендательные системы
11. Natural Language Processing
12. Reinforcement Learning

6. Курс Специалист по Data Science от НИУ ВШЭ

Цена курса: 465 000 ₽ Сайт школы: https://cs.hse.ru/dpo/datascientist

1. Python для автоматизации и анализа данных
2. Математика для анализа данных
3. Прикладная статистика для машинного обучения
4. Алгоритмы и структуры данных
5. Машинное обучение
6. Промышленное машинное обучение на Spark
7. Глубинное обучение
8. Прикладные задачи анализа данных.

7. Курс Профессия Data Scientist от ФПМИ МФТИ

Цена курса: 220 000 ₽ Сайт школы: https://fpmi-edu.ru/datascience

1. Python и инструменты машинного обучения

• Основы языка Python
• Модули для первичного анализа данных
• Функции и ООП в Python
• Введение в Linux и Git
• Знакомство с модулями для машинного обучения

2. Математика для анализа данных

• Дискретную математику
• Математический анализ
• Линейную алгебру и аналитическую геометрию
• Теорию вероятностей
• Математическую статистику и элементы аналитики

3. Методы анализа данных и машинного обучения

• Принципы математических алгоритмов
• Современные библиотеки
• Оценка моделей
• Основы нейронных сетей.

8. Курс Основы Data Science от SF Education

Цена курса: 125 000 ₽ Сайт школы: https://sf.education/ds

• Работе с данными
• Программированию
• Математическим расчетам
• Методам машинного обучения.

1. Обработка и анализ данных в SQL
2. Программирование в Python
3. Общая математика
4. Data Science
5. Корпоративные финансы
6. Производные инструменты
7. Стохастика в финансах
8. Структурированные финансы
9. Бонусный модуль: Карьера в вычислительных финансах.

9. Курс Специалист по Data Science, машинному обучению и искусственному интеллекту от Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана

Цена курса: 117 890 ₽ – 163 390 ₽ Сайт школы: https://www.specialist.ru/track/t-datascience

• применять на практике знания по математической статистике, необходимые для статистического анализа;
• превращать разнородные данные в стройные отчеты, понятные диаграммы и графики;
• пользоваться современными базами данных, использовать язык запросов SQL для анализа данных и построения отчетов;
• проводить анализ и визуализацию данных с помощью языка статистической обработки данных R;
• применять технологии Big Data и машинного обучения для анализа;
• масштабировать аналитические решения (облако, вычислительный кластер) в корпоративной среде.

1. Основы работы с большими данными (Data Science) (тестирование по курсу)
2. Введение в статистику
3. Microsoft Excel 2019/2016. Уровень 3. Анализ и визуализация данных (тестирование по курсу)
4. Анализ данных на языке SQL
5. Программирование на языке R. Уровень 1. Базовые знания (тестирование по курсу)
6. Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курс (тестирование по курсу)
7. Data Science. Уровень1. Инструменты и технологии
8. Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения
9. Итоговая аттестация (дипломные программы).

10. Курс Data Science. Уровень 1: Основные технологии. Python для анализа данных от Образовательный центр МГТУ им. Н.Э. Баумана

Цена курса: 36 090 руб. Сайт школы: http://edu.bmstu.ru/napravleniya-obucheniya/biznes-analitika/datascience1

• основам Big Data и Data Science
• основам работы с SQL — самым популярным языком структурированных запросов
• использовать язык программирования Python для анализа данных
• работать с данными, основы визуализации и описательного анализа
• пространственному, статистическому и функциональному мышлению
• взаимодействию с базами данных.

1. Введение в Data Science
2. Основы SQL
3. Python для анализа данных
4. Работа с данными
5. Визуализация
6. Описательный анализ
7. Итоговая аттестация.

11. Курс Data Science и Machine Learning на Python от BigDataSchool

Цена курса: 45 000 руб. – 75 000 руб. Сайт школы: https://www.bigdataschool.ru/data-science-and-machine-learning

1. Разработка и внедрение ML-решений
2. Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
3. Подготовка данных для Data Mining на Python
4. Машинное обучение на Python
5. Визуализация данных на языке Python
6. Нейронные сети на Python
7. NLP с Python
8. Computer vision на Python.

12. Курс Специалист по Data Science от Школа анализа данных

Цена курса: 112 000 ₽ Сайт школы: https://practicum.yandex.ru/data-scientist/

• Анализировать большие объёмы данных.
• Применять машинное обучение, чтобы предсказывать события, прогнозировать значения и искать неочевидные закономерности в данных.
• Помогать создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке.

1. Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс
2. Введение в профессию «Специалист по Data Science»
3. Базовый Python
4. Предобработка данных
5. Исследовательский анализ данных
6. Статистический анализ данных
7. Теория вероятностей. Дополнительный курс
8. Итоговый проект первого модуля
9. Каникулы
10. Введение в машинное обучение
11. Обучение с учителем
12. Машинное обучение в бизнесе
13. Итоговый проект второго модуля
14. Линейная алгебра
15. Численные методы
16. Временные ряды
17. Машинное обучение для текстов
18. Каникулы
19. Базовый SQL
20. Компьютерное зрение
21. Обучение без учителя
22. Каникулы
23. Выпускной проект.

13. Курс Data Science от Бруноям

Цена курса: 34 900 ₽ Сайт школы: https://brunoyam.com/kursy-analitika-dannyh/data-science

• Основам Python-программирования
• Построению моделей машинного обучения
• Работать с библиотекой NumPy
• Работать с библиотекой pandas
• Визуализировать данных с помощью matplotlib
• Работать с базами данных и SQL
• Использовать математику для обработки данных
• Работать с нейронными сетями
• Использовать machine learning в работе
• Проводить A/B-тестирования.

1. Основы Python
2. Библиотеки для анализа данных
3. База данных и SQL
4. Математическая статистика и теория вероятностей
5. Основные модели Machine Learning
6. Работа с неразмеченными данными
7. Работа с разными типами данных
8. Нейронные сети
9. Хорошие практики Data Science.

14. Курс Data Science / Machine Learning Fundamentals от ITEA

Цена курса: 305 EUR Сайт школы: https://onlineitea.com/course/ds-and-ml/

• Разбираться в основных понятиях и задачах Data Science
• Использовать в работе современные методы машинного обучения
• Применять ключевые концепции сбора, подготовки, исследования и визуализации данных
• Обрабатывать и анализировать большие данные.

1. Введение в Data Science и Machine Learning
2. Data Science process and frameworks
3. Предварительная обработка данных
4. Прогнозирование и классификация
5. Кластеризация и рекомендационные алгоритмы
6. Имплементация моделей машинного обучения
7. Защита курсового проекта.

15. Курс Data Science с нуля от Skillbox Программирование

Бесплатно Сайт школы: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmEQTfkM_pfkVyU8BGamAPSdYYYe1e6PZ

1. Как стать Python-программистом с нуля
2. Чем занимаются на обучении Data Science
3. Обучение ML-модели
4. Подведение итогов
5. Программирование на Python. Изучаем основы
6. Основы
7. Работа с сетью
8. Как после курсов программирования устроиться в Facebook
9. Обучение по Data Science. Ревью работ и подведение итогов
10. Как стать программистом. Финал онлайн-конференции «Найди себя в Digital»
11. Программирование на Python.
12. Обучение по аналитике данных.
13. Обучение программированию на Python: экспресс-введение.
14. Обучение программированию на Python: пишем модель машинного обучения.
15. Обучение программированию на Python: как оценить качество модели.
16. Обучение программированию на Python: аналитика данных.
17. Обучение программированию на Python: исследуем данные.
18. Интенсив от Skillbox: знакомимся с Data Science и разбираемся в основах моделей машинного обучения
19. Знакомимся с Python и Data Science
20. Обучение программированию на Python: разбор кейсов.
21. Обучение программированию на Python: техники исследования данных.
22. Обучение аналитике данных на Python. Знакомимся с языком.
23. Обучение аналитике данных на Python: техники исследования.
24. Аналитика в Data Science с помощью Python.
25. Анализ данных в Data Science.

16. Курс Data Science с нуля от DataWorkshop

Цена курса: 298 EUR – 850 EUR Сайт школы: https://dataworkshop.ru/kurs/data-science

1. Основы машинного обучения
2. Погружение в машинное обучение
3. Gradient Boosting
4. Feature Engineering.

17. Курс Машинное обучение и анализ данных от ООО “ФРОО”

Цена курса: 13 000 ₽ – 65 000 ₽ Сайт школы: https://datasciencecourse.ru/

1. Математика и Python для анализа данных
2. Обучение на размеченных данных
3. Поиск структуры в данных
4. Построение выводов по данным
5. Прикладные задачи анализа данных
6. Анализ данных: финальный проект.

18. Курс Математика для Data Science от Stepik

Цена курса: 22 000 руб. – 80 000 руб. Сайт школы: https://academy.stepik.org/math-for-data-science

• Одномерный математический анализ
• Многомерный математический анализ

• Векторы и линейные отображения
• Свойства матриц

• Дискретная теория вероятностей
• Непрерывная теория вероятностей

• Теория оценивания
• Статистические тесты.

19. Курс Data Scientist от Level UP

Цена курса: 48 990 руб. Сайт школы: https://levelp.ru/courses/data-science/data-scientist/

1. Введение. Терминология.
2. Python + Git
3. Математика для DS
4. Data Engineering
5. Modeling
6. Deep Learning
7. Infrastructure & Deployment
8. Разбор классических вопросов на собеседовании.

20. Курс Интенсив по BigData: быстрый старт в Data Science от Академия АйТи

Цена курса: 24 900 ₽ Сайт школы: https://academyit.ru/courses/bigdata/

• знать методы анализа больших данных на всех этапах жизненного цикла методологической и технологической инфраструктуры в организации;
• уметь загружать данные из разных источников;
• собирать, очищать, подготавливать и объединять полученные данные;
• производить сцепление и наложение данных, слияние и замену значений;
• работать с пропущенными значениями, повторами, объединением и переформированием данных;
• осуществлять фильтрацию, группировку, агрегацию и выполнять описательную статистики
• вычислять центральную тенденции, среднее, медиану и моду;
• выполнять разведывательный анализ, вычислять дисперсию, стандартное отклонение, ковариации, корреляции, строить распределение и заниматься постановкой гипотез
• применять методы и технологии исследования больших данных;
• владеть навыками разработки продуктов, услуг и решений на основе больших данных;
• анализировать большие данные с использованием существующей в организации методологической и технологической инфраструктуры.

1. Установка и настройка программного обеспечения. Базовый инструментарий работы в Jupyter notebook. Импорт пакета. Важнейшие стандартные пакеты. Подсистема pip. Установка стороннего модуля. Обзор библиотек и инструментов. Необходимые пакеты Python: numpy, pandas, matplotlib, seaborn, Jupyter и другие. Дистрибутив Anaconda, его преимущества и недостатки. Установка пакетов в Linux. Установка пакетов в Windows. Возможные проблемы и методы их решения. Основные команды и методы работы в Jupyter notebook
2. Библиотека numpy. Вычислительные задачи. Структура библиотеки. Типы данных библиотеки numpy. Векторы и массивы, специальные типы данных. Понятие массива и его основные характеристики. Принципы вычислений. Универсальные функции. Важнейшие стандартные функции. Работа с массивами и матрицами
3. Библиотека pandas и анализ данных. Объект Series. Объект DataFrame. Загрузка данных. Выгрузка данных. Чтение и запись данных в формате Excel. Чтение и запись JSON-файлов. Загрузка данных из интернета и из базы данных SQL. Загрузка CSV-файлов из Интернета. Основы работы с датафреймами. Организация колонок и строчек. Создание срезов объекта Series. Выравнивание данных по меткам индекса. Выполнение логического отбора. Переиндексация объекта Series
4. Первичная обработка данных. Сбор данных. Очистка данных. Подготовка данных. Объединение данных. Сцепление и наложение. Слияние данных. Замена значений. Работа с пропущенными значениями и их заполнение. Повторы в данных. Объединение и переформирование данных
5. Статистика и анализ. Фильтрация. Группировка. Агрегация. Описательные статистики. Получение итоговых описательных статистик. Измерение центральной тенденции: среднее, медиана и мода. Вычисление дисперсии и стандартного отклонения. Вычисление ковариации и корреляции. Распределения. Разведывательный анализ. Постановка гипотезы
6. Библиотека matplotlib. Визуализация данных. Основные элементы диаграммы. Создание диаграммы. Виды графиков и диаграмм. Оформление и кастомизация графиков. Библиотека seaborn. Наглядная визуализация сложных данных. Виды графиков, их корректное использование и интерпретация. Принципы хорошей визуализации, основные ошибки при визуализации данных График функции. Гистограмма. Визуализации отфильтрованных и сгруппированных данных

21. Курс Аналитика больших данных для руководителей от Сетевая Академия “ЛАНИТ”

Цена курса: 60 000 руб. Сайт школы: https://academy.ru/catalog/big-data-science/BD-AM.html

1. Введение в Big Data (Большие данные)
2. Data Mining – извлечение знаний из больших данных
3. Машинное обучение для Data mining
4. Data mining в социальных сетях
5. Инструментарий для работы с Big Data
6. Интеграция Больших данных
7. Промышленный интернет Вещей (Industrial Internet of Things)
8. Правовые аспекты организации защиты персональных данных
9. С чего начать?

22. Курс Основы Data Science от IT-Academy

Цена курса: 3 599 BYN (75 861 ₽) Сайт школы: https://www.it-academy.by/course/osnovy-data-science/osnovy-data-science/

• осуществлять сбор, очистку и исследование исходных данных;
• находить инсайты и зависимости в структурированных и неструктурированных данных;
• доносить ключевые идеи с языка данных на язык бизнеса;
• графически интерпретировать данные;
• осуществлять постановку и решение задач машинного обучения согласно современному стандарту CRISP-DM;
• применять основные алгоритмы машинного обучения и математического программирования;
• пользоваться основными инструментами и фреймворками для решения задач в области Data Science;
• разбираться в современных архитектурах нейронных сетей и применять их на практике для решения задач;
• решать задачи Computer Vision / Natural Language Processing / Time Series;
• применять концепции и инструменты при работе с большими объемами данных;
• разрабатывать высококачественные рекомендательные системы;
• определять и выяснять требования для проектов у заказчика;
• определять качество построенных решений на реальных данных;
• разворачивать модели в production.

1. Введение в Data Science
2. Математические основы для Data Science
3. Введение в машинное обучение Часть 1
4. Введение в машинное обучение Часть 2
5. Рекомендательные Системы
6. Обработка естественного языка. Natural Language Processing
7. Основы глубокого обучения. Нейронные сети
8. Работа с большими данными
9. Машинное зрение в задачах машинного обучения
10. Временные ряды
11. Подготовка моделей для интеграции
12. Подведение итогов. Подход к реализации проектов в области Data Science
13. Защита итогового проекта.

23. Курс Data Science от PyMagic

Цена курса: 95 000 руб. Сайт школы: https://pymagic.ru/

1. Основы Python
2. SQL
3. Математический анализ
4. Линейная алгебра
5. Статистика
6. А/Б тестирование
7. Теория вероятностей
8. Методы оптимизации
9. Машинное обучение. Введение
10. Линейные алгоритмы
11. Способы борьбы с переобучением
12. Деревья
13. Метрические алгоритмы
14. Байесовские модели
15. Кластерный анализ
16. Ансамблирование, стекинг и блендинг
17. NLP
18. Deep Learning
19. Kaggle
20. Введение ML в production
21. Трудоустройство.