Автор: Александр Д.Обновлено: 01.09.2025

Курсы по направлению «Data Science»

80 курсов
Средняя зарплата120 000 ₽
Вакансий32000+12%+
Азбука Курсов — это платформа, которая помогает разобраться в мире онлайн-образования. Наша цель — собрать в одном месте самые актуальные онлайн-курсы, рейтинги школ и отзывы студентов. Мы даём свежую и проверенную информацию о дистанционном обучении, чтобы вы могли сравнивать образовательные площадки и выбрать для себя лучшие программы и учебные заведения.

Курсы

1088
4,9
48 отзывов
Полный курс по Data Science
  • 6 месяцев
  • Смешанный
  • Диплом / Сертификат
148 500 ₽270 000 ₽
7 500 ₽/мес рассрочка
-45%
Перейти на сайт
107871
5,0
30 отзывов
Data Science программист Онлайн
  • c Invalid Date
  • 4 месяца
  • в группе с наставником
  • диплом
165 400 ₽335 000 ₽
-51%
Перейти на сайт
4231
4,8
21 отзыв
Data Scientist с нуля до Junior
  • 4 месяца
  • Смешанный
  • Диплом / Сертификат
110 160 ₽200 291 ₽
-45%
Перейти на сайт
9540
4,2
13 отзывов
Специалист по Data Science
  • 1 месяц
  • Смешанный
  • Диплом / Сертификат
168 500 ₽
Перейти на сайт
5758
5,0
6 отзывов
Data Science с нуля
  • 4 месяца
  • Смешанный
  • Диплом / Сертификат
27 620 ₽42 500 ₽
-35%
Перейти на сайт
427
5,0
5 отзывов
Data Science + ИИ
  • c 12 февраля
  • 0 месяцев
109 900 ₽274 750 ₽
109 900 ₽/мес рассрочка
-60%
Перейти на сайт
3547
5,0
3 отзыва
Data Scientist: расширенный курс
  • 11 месяцев
  • Смешанный
  • Диплом / Сертификат
156 200 ₽367 530 ₽
-58%
Перейти на сайт
12392
5,0
3 отзыва
Онлайн-курс Data Scientist
  • 1 месяц
  • Смешанный
  • Диплом / Сертификат
108 900 ₽
Перейти на сайт
15891
5,0
3 отзыва
Риск-менеджмент / Управление рисками Повышение квалификации
1019
5,0
2 отзыва
Mini-MBA Аналитик данных
  • c Invalid Date
  • 7 месяцев
  • Смешанный
  • Диплом / Сертификат
149 975 ₽428 500 ₽
8 331 ₽/мес рассрочка
-65%
Перейти на сайт
4649
3,0
2 отзыва
Магистратура «Инженерия данных» с НИУ ВШЭ
  • 22 месяца
  • Смешанный
  • Диплом / Сертификат
305 000 ₽
Перейти на сайт
15106
5,0
2 отзыва
Профессия Data scientist + ИИ
  • 9 месяцев
  • Смешанный
  • Диплом / Сертификат
195 271 ₽433 935 ₽
-55%
Перейти на сайт
626
5,0
1 отзыв
Data scientist: тариф PRO
  • 0 месяцев
136 395 ₽340 988 ₽
136 395 ₽/мес рассрочка
-60%
Перейти на сайт
774
0,0
0 отзывов
Продвинутая аналитика данных
  • 0 месяцев
129 000 ₽168 400 ₽
7 017 ₽/мес рассрочка
-23%
Перейти на сайт
Полный курс по Data Science
Полный курс по Data Science
4,9
48 отзывов
6 месяцев
Диплом / Сертификат
Смешанный
148 500 ₽270 000 ₽
7 500 ₽/мес рассрочка
-45%
После окончания курса вы получите документ об образовании — его тип зависит от программы. — Если это программа дополнительного образования для детей или взрослых, вы получите сертификат об окончании курса. — Если это дополнительная профессиональная программа, вы получите диплом о профессиональной переподготовке. Data Science подойдет людям с аналитическим мышлением, интересом к цифрам и технологиям. Особенно комфортно себя чувствуют в профессии те, кто любит решать сложные задачи, учиться новому и применять данные для улучшения процессов. Также это отличный выбор для карьерной смены из смежных сфер: маркетинга, экономики, инженерии. Кто лучше: аналитик данных или Data Scientist? Лицензия ЦБ РФ №2673 от 24.03.15 ОТП банк. Лицензия ЦБ РФ №2766 от 27.11.14 Сбербанк. Лицензия ЦБ РФ №1481 от 11.05.15 МТС Банк. Лицензия ЦБ РФ №2268 от 17.12.14
Программа курса
  1. Основы программирования на Python. Введение в программирование на Python Основные типы данных в Python Условные операторы Циклы Функции — базовое и продвинутое использование Стандарты оформления кода в Python" order="1">Подробное описание блока программы смот…
  2. Python для анализа данных. Инструменты для Data Science Анализ данных на основе библиотек NumPy и Pandas Визуализация данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly Очистка данных и Feature Engineering Объектно-ориентированное программирование и отладка кода в…
  3. Подгрузка данных. Выгрузка данных из разных источников с помощью Python Парсинг HTML-страниц из Интернета и API Основы языка SQL для работы с базами данных Выгрузка информации из баз данных с помощью SQL и Python Проект. Анализ вакансий из базы данных HeadHun…
  4. Разведывательный анализ данных. Введение в разведывательный анализ данных на Python Основы математической статистики и проверка статистических гипотез Основы A/B-тестирования Проектирование признаков (Feature Engineering) Проектирование и управление экспериме…
  5. Введение в машинное обучение. Теория машинного обучения Обучение с учителем: классификация и регрессия Обучение без учителя: кластеризации и понижения размерности Валидация данных и оценка качества моделей Отбор и селекция признаков Оптимизация гиперпараметро…
  6. Математика в машинном обучении. Часть I. Линейная алгебра в контексте линейных методов Математический анализ и методы оптимизации в контексте задачи оптимизации Проект. Прогнозирование длительности поездки в такси" order="6">Подробное описание блока программы…
  7. Математика в машинном обучении. Часть II. Теория вероятности в контексте методов машинного обучения Математика в контексте алгоритма деревьев решений Математика в контексте ансамблевых методов Математика в контексте обучения без учителя: кластеризация и техни…
  8. ML в бизнесе. Прогнозирование временных рядов Построение рекомендательных систем Подготовка модели к production и deploy Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах Воспроизводимость и контейнеризация приложений Сервисная архитектура и оркестрация…
  9. Финальный проект. По итогам вашего обучения вам предстоит самостоятельно выполнить дипломный проект на выбранную тематику, показав все, чему вы научились в процессе обучения. В конце дипломного проекта вам предстоит подготовить свое решение и презентацию, а т…
  10. Введение в Deep Learning (бонусный раздел). Введение в нейронные сети Фреймворки для глубокого обучения Математика для нейронных сетей Введение в CV. Сверточные нейронные сети Fine-tuning & Transfer Learning Введение в NLP. Рекуррентные нейронные сети" order=…
  11. Введение в Deep Learning (бонусный раздел). Современные хранилища данных Экосистема Hadoop" order="11">Подробное описание блока программы смотрите на странице курса.
  12. Введение в Data Engineering (бонусный раздел). Современные хранилища данных Экосистема Hadoop" order="14">Подробное описание блока программы смотрите на странице курса.
  13. Введение в профессию. Введение в онлайн обучение Обзор профессии Data Scientist" order="0">Подробное описание блока программы смотрите на странице курса.
Чему научитесь
  • Освоите основы: основы программирования на python. введение в программирование на python основные типы данных в python условные операторы циклы функции базовое и продвинутое использование стандарты оформления кода в p…
  • Разведывательный анализ данных. Введение в разведывательный анализ данных на Python Основы математической статистики и проверка статистических гипотез Основы A/B тестирования Проектирование признаков (Feature Engineer…
  • Разберётесь в основах deep learning . введение в нейронные сети фреймворки для глубокого обучения математика для нейронных сетей введение в cv. сверточные нейронные сети fine tuning & transfer learning введение…
Data Science программист Онлайн
Data Science программист Онлайн
5,0
30 отзывов
c Invalid Date
4 месяца
диплом
в группе с наставником
165 400 ₽335 000 ₽
-51%
Курс в формате буткемпа в московском кампусе Эльбрус Буткемп сделает из вас настоящего Data Scientist. Вы изучите теорию на практике - создаете реальные проекты, начнете мыслить и работать как разработчик. Начнете заниматься интеллектуальной обработкой больших массивов данных для поиска полезных инсайтов для бизнеса.
Программа курса
  1. Фаза 0 - 120 часов. Онлайн пре-курс. Можно совместить с работой/учебой, задания можно выполнять в удобное для вас время в течение дня. Пре-курс занимает примерно 4 часа в день и даст вам базовые знания по основным инструментам разработки: Git, GitHub, Jupyter…
  2. Фаза 1 - 120 часов. Линейная алгебра, элементы анализа, теория вероятностей и статистика. Изучаем numpy, scipy, statsmodels. Модели классификации и регрессии. Линейный методы, деревья, ансамблирование моделей, метрики. Применяем scikit-learn, catboost, xgboos…
  3. Фаза 2 - 120 часов. Введение в нейронные сети. Компьютерное зрение. Обработка естественного языка.
  4. Фаза 3 - 120 часов. Повтороение материала и реализация финального проекта.
  5. Карьерная неделя - 40 часов. Написание резюме, редактирование портфолио, обучение прохождению собеседований, помощь в поиске работы.
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: онлайн пре курс. можно совместить с работой/учебой, задания можно выполнять в удобное для вас время в течение дня. пре курс занимает примерно 4 часа в день и даст вам базовые знания по осн…
  • Освоите и сможете применять: повтороение материала и реализация финального проекта.
  • Линейная алгебра, элементы анализа, теория вероятностей и статистика. Изучаем numpy, scipy, statsmodels. Модели классификации и регрессии. Линейный методы, деревья, ансамблирование моделей, метрики…
  • Разберётесь в основах нейронные сети. компьютерное зрение. обработка естественного языка.
Data Scientist с нуля до Junior
Data Scientist с нуля до Junior
4,8
21 отзыв
4 месяца
Диплом / Сертификат
Смешанный
110 160 ₽200 291 ₽
-45%
Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.
Программа курса
  1. Введение в Data Science. Введение в курс - Business understanding. С чего начинается работа с данными - Data understanding. Excel - Введение в Python - Переменные и типы данных - Условия - Циклы - Алгоритмы и структуры данных - Функции - Коллекции в Python -…
  2. Основы статистики и теории вероятностей. Введение в теорию вероятностей - Случайные события - Случайная величина - Непрерывные распределения. Общие сведения - Основные виды непрерывных распределений - Статистические тесты.
  3. Основы математики для Data Science. Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования - Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты - Аналитика и ML. Функции одной…
  4. Специализация 1: Machine Learning. Постановка задачи машинного обучения - Основные термины машинного обучения - Выгрузка данных с помощью SQL - Линейная регрессия - Регуляризация линейной регрессии - Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его ра…
  5. Специализация 2: Data Analyst. Введение - Доступные источники данных - Аналитика на метриках - Подходы к оценке качества данных - Введение в формулирование гипотез - Визуализация в Excel - Проанализируете текущие продажи компании, выявите лидеров и аутсайдеро…
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: аналитика и ml. базовые математические объекты и sympy. необходимые функции и некоторые дополнительн…
  • Научитесь уверенно работать с темой: business understanding. с чего начинается работа с данными.
  • Освоите и сможете применять: выгрузка данных с помощью sql.
  • Разберётесь в основах формулирование гипотез.
  • Разберётесь в теме: data understanding. excel.
Бесплатный онлайн-практикум МФТИ И SKILLFACTORY. Из медицины в Data Science. Из Data Science в медицину
Бесплатный онлайн-практикум МФТИ И SKILLFACTORY. Из медицины в Data Science. Из Data Science в медицину
4,9
17 отзывов
c Invalid Date
1 день
сертификат
самостоятельно
Разбираемся, что общего у медика и айтишника. Знаете ли вы, что эти специальности можно объединить в одну профессию и стать востребованным специалистом? Но для этого нужно освоить анализ данных. С помощью искусственного интеллекта медики делают работу быстрее и эффективнее, а люди живут дольше и лучше.
Программа курса
  1. Какой будет медицина будущего и что происходит на рынке биотехнологий. Какой будет медицина будущего и что происходит на рынке биотехнологий.
  2. С чего начать карьеру в HealthTech. С чего начать карьеру в HealthTech.
  3. Какие возможности развития открывает онлайн-магистратура. Какие возможности развития открывает онлайн-магистратура.
  4. Что такое прикладной анализ данных и как он помогает диагностировать болезни. Что такое прикладной анализ данных и как он помогает диагностировать болезни.
Чему научитесь
  • Научитесь анализировать и применять: что такое прикладной анализ данных и как он помогает диагностировать болезни.
  • Освоите и сможете применять: какой будет медицина будущего и что происходит на рынке биотехнологий.
  • Освоите и сможете применять: какие возможности развития открывает онлайн магистратура.
Специалист по Data Science
Специалист по Data Science
4,2
13 отзывов
1 месяц
Диплом / Сертификат
Смешанный
Исследует данные и строит модели машинного обучения на Python
Программа курса
  1. Базовый Python. Сравните данные пользователей Яндекс Музыки по городам и дням недели.
  2. Предобработка данных. Проанализируете данные о клиентах банка, определите долю кредитоспособных.
  3. Исследовательский анализ данных. Исследуете архив объявлений о продаже объектов недвижимости в Петербурге и Ленобласти.
  4. Статистический анализ данных. Проверите гипотезы сервиса аренды самокатов, чтобы помочь вырастить бизнес.
  5. Первый большой проект. Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы. Найдёте закономерности в данных о продаже игры.
  6. Линейные модели в машинном обучении. Разработаете модель машинного обучения, которая поможет владельцам молочной фермы принимать эффективные решения.
  7. Обучение с учителем: качество модели. Проанализируете покупки клиентов в ретейл-сети. Разработаете модель, которая поможет маркетологам запускать эффективные акции.
  8. Второй большой проект. Разработаете 2 модели машинного обучения и оцените их качество. Упакуете работу в пайплайн. Смоделируете коэффициент удовлетворённости сотрудников, чтобы помочь HR-отделу компании спрогнозировать текучку кадров.
  9. Машинное обучение в бизнесе. Обучите модель и предскажете, в каком месторождении добыча нефти принесёт наибольшую прибыль.
  10. Базовый SQL. Напишете ряд запросов разной сложности к базе данных, в которой хранится информация о венчурных инвесторах, стартапах и инвестициях в них.
  11. Численные методы. Разработаете модель для определения стоимости автомобиля с пробегом.
  12. Временные ряды. Построите модель и спрогнозируете пиковые нагрузки в такси.
  13. Машинное обучение для текстов. Ускорите модерацию комментариев в сообществе, автоматизировав оценку их токсичности.
  14. Компьютерное зрение. Построите модель для определения приблизительного возраста человека по фотографии.
  15. Обучение без учителя. Освоите ещё один способ машинного обучения, при котором система решает задачу без размеченных заранее данных, на основе их особенностей и структуры. Познакомитесь с задачами кластеризации и поиска аномалий.
Чему научитесь
  • Научитесь анализировать и применять: исследовательский анализ данных. исследуете архив объявлений о продаже объектов недвижимости в петербурге и ленобласти.
  • Научитесь анализировать и применять: статистический анализ данных. проверите гипотезы сервиса аренды самокатов, чтобы помочь вырастить бизнес.
  • Освоите и сможете применять: базовый python. сравните данные пользователей яндекс музыки по городам и дням недели.
  • Освоите и сможете применять: предобработка данных. проанализируете данные о клиентах банка, определите долю кредитоспособных.
  • Первый большой проект. Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы. Найдёте закономерности в данных о продаже игры.
Data Science с нуля
Data Science с нуля
5,0
6 отзывов
4 месяца
Диплом / Сертификат
Смешанный
Освой анализ данных и машинное обучение на Python: 4 месяца онлайн, практика на датасетах и сертификат. Смотри программу.
Программа курса
  1. Блок 1. Введение.
  2. Блок 2. Анализ данных на Python.
  3. Блок 3. Классическое машинное обучение. Обучение с учителем.
  4. Блок 4. Классическое машинное обучение. Обучение без учителя.
  5. Блок 5. Введение в глубокое обучение.
  6. Блок 6. Введение в компьютерное зрение.
  7. Блок 7. Тестирование.
  8. Блок 8. Базовые типы и структуры данных, переменные. Условные операторы, работа с функциями.
  9. Блок 9. Основы ООП, работа с классами и исключениями.
  10. Блок 10. Знакомство с Web разработкой, HTTP, Rest API, протокол WSGI, работа с датаклассами, первое веб-приложение. Знакомство с git.
  11. Блок 11. Знакомство с реляционными базами данных.
  12. Блок 12. Автотесты на Python, фабрики.
  13. Блок 13. Асинхронная работа в Python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с API и БД.
  14. Блок 14. Веб-фреймворк Flask.
  15. Блок 15. Веб-фреймворк Django.
Чему научитесь
  • Научитесь уверенно работать с темой: асинхронная работа в python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с api и бд.
  • Научитесь уверенно работать с темой: базовые типы и структуры данных, переменные. условные операторы, работа с функциями.
  • Научитесь анализировать и применять: анализ данных на python.
  • Познакомитесь с web разработкой, http, rest api, протокол wsgi, работа с датаклассами, первое веб приложение. знакомство с git.
  • Освоите основы: основы ооп, работа с классами и исключениями.
Data Science + ИИ
Data Science + ИИ
5,0
5 отзывов
c 12 февраля
0 месяцев
109 900 ₽274 750 ₽
109 900 ₽/мес рассрочка
-60%
Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
Чему научитесь
  • Освоите и сможете применять: работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных it компаний. специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.
  • Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.
  • Освоите и сможете применять: кейсы и конспекты по ключевым алгоритмам ml классификация, регрессия, кластеризация методами k средних, dbscan и hdbscan, k ближайших соседей.
  • Освоите и сможете применять: и другие полезные материалы, включая разбор матриц, теории вероятностей и подборку кейсов по работе с нейросетями в повседневных задачах.
  • Научитесь настраивать и организовывать: конспекты по инженерной части разворачивание приложений через виртуализацию, настройка цепочки процессов, организованный код.
  • Освоите и сможете применять: более 3 лет опыта в ds/ml. участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с nvidia.
  • Освоите и сможете применять: лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная департаментом образования и науки города москвы.
  • Освоите и сможете применять: специалист по большим данным, «сбер». специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в b2c направлении.
  • Освоите и сможете применять: предсказывает кредитоспособность клиентов, предотвращает мошенничество и оптимизирует управление рисками.
  • Прогнозирует спрос, управляет ассортиментом, анализирует покупательские привычки и помогает персонализировать клиентские предложения.
Data Scientist: расширенный курс
Data Scientist: расширенный курс
5,0
3 отзыва
11 месяцев
Диплом / Сертификат
Смешанный
156 200 ₽367 530 ₽
-58%
Расширенный курс «Data Scientist» от Нетологии: персональные консультации, специализация в медицине или промышленности, 20+ проектов, работа с ИИ и помощь в поиске работы
Программа курса
  1. Аналитическое мышление - 61 час. Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
  2. Основы визуализации данных - 17 часов. Поймёте, как создавать наглядные визуализации, откуда берутся данные для визуализации и как с ними работать. Узнаете, как создавать истории с помощью данных.
  3. SQL и получение данных - 52 часа. В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир неидеален. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.
  4. Аналитика больших данных - 51 час. Узнаете, как собрать и управлять командой Big Data-проекта. Освоите подход CRISP-DM, определите компетенции и состав команды. Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под Big Data в своей…
  5. Python для анализа данных - 155 часов. Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, ста…
  6. Математика для анализа данных - 46 часов. Изучите основные операции с векторами, матричными операциями. Рассмотрите генетические алгоритмы, алгоритм дифференциальной эволюции. Узнаете, что такое математическое ожидание, дисперсия и моменты старших порядков. И…
  7. Машинное обучение - 88 часов. Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и pandas, как сокращать размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF. Научитесь строит…
  8. Рекомендательные системы - 19 часов. В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также ком…
  9. Временные ряды - 34 часа. Вы изучите элементарные алгоритмы обработки временных рядов, модели ARIMA и GARCH, прогнозирование значений на их основе. Узнаете, что такое марковские случайные процессы и марковские модели для временных рядов.
  10. Нейронные сети - 16 часов. Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования НС в блоках CV и NLP.
  11. Компьютерное зрение - 34 часа. Вы освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов.
  12. Обработка естественного языка - 33 часа. Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.
  13. Deep Learning - 105 часов. Научитесь работать с многомерными свёртками, овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam-Search и Teacher Forcing, сможете реализовывать NLP с нуля. Сможете отличать дескриминатор от генератора и обучать ген…
  14. Менеджмент data-проектов - 12 часов. Овладеете методологиями управления Data Science-проектами. Научитесь формулировать идеи и гипотезы, выбирать подходящие методы и алгоритмы, планировать решение задачи.
  15. Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект - 3 часа. Научитесь понимать картину мира окружающих и на основе этого строить коммуникацию. Разберётесь, как управлять своими эмоциями, как реагировать на эмоции окружающих в процессе общения и развивать эмо…
Чему научитесь
  • Научитесь работать с многомерными свёртками, овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam Search и Teacher Forcing, сможете реализовывать NLP с нуля. Сможете отличать…
  • Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и pandas, как сокращать размерности данных а…
  • Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования НС в блоках CV и NLP.
  • Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в…
  • Научитесь понимать картину мира окружающих и на основе этого строить коммуникацию. Разберётесь, как управлять своими эмоциями, как реагировать на эмоции окр…
Онлайн-курс Data Scientist
Онлайн-курс Data Scientist
5,0
3 отзыва
1 месяц
Диплом / Сертификат
Смешанный
Поможем построить карьеру в Data Science. За 8 месяцев изучите все инструменты, методы и технологии, которые помогают обрабатывать данные
Программа курса
  1. Введение. Подготовка к работе - 4 часа. Профессия Data Scientist и смежные роли Востребованность и карьера в данных Обзор курса и правила работы Настройка окружения: Anaconda, Jupyter Основы Git и GitHub для сдачи заданий В этом модуле вы познакомитесь с проф…
  2. Основы синтаксиса Python - 5 часов. Переменные, типы данных Арифметические операции Стандартный ввод и вывод Условные конструкции и ветвления Циклы Структуры данных Функции Работа с файлами В этом модуле вы освоите основы Python: работу с данными, переменными…
  3. Линейная алгебра для исследователей данных - 3 часа. Векторы Матрицы Система линейных уравнений В этом модуле вы освоите математический фундамент для анализа данных: работу с векторами и матрицами, их основные операции и применение для решения систем линейных…
  4. Основные библиотеки для анализа данных - 6 часов. Введение в библиотеки Библиотека numpy Библиотека pandas Библиотека matplotlib В этом модуле вы освоите ключевые библиотеки Python для анализа данных: NumPy для вычислений с массивами, Pandas для обработки таб…
  5. Базы данных и SQL - 3 часа. Основы баз данных, СУБД и SQL Обзор SQLite, PostgreSQL, MySQL Работа с БД из Python В этом модуле вы познакомитесь с реляционными базами данных и SQL. Научитесь проектировать структуру БД, писать базовые запросы и работать с данным…
  6. Линейная алгебра, методы оптимизации - 4 часа. Функция Производная функции Градиентный и стохастический спуск (SGD) В этом модуле вы освоите математическую основу ML: научитесь использовать производные и градиенты для анализа и оптимизации моделей с помощью г…
  7. Математическая статистика - 4 часа. Случайные величины Условная вероятность Формула Байеса Основы статистики Доверительные интервалы Проверка статистических гипотез ЦПТ и закон больших чисел Подведение итогов В этом модуле вы освоите фундаментальные понятия т…
  8. Основные модели Machine Learning с учителем - 4 часа. Введение в Machine Learning Задача регрессии Задача классификации Валидация результатов Модели классификации Бустинг и стекинг Библиотеки xgboost, lightgbm, catboost В этом модуле вы освоите ключевые алгор…
  9. Работа с неразмеченными данными - 2 часа. Задача обучения без учителя Задача понижения размерности В этом модуле вы освоите основные методы обучения без учителя: научитесь группировать данные с помощью алгоритмов кластеризации и сокращать размерность признако…
  10. Обработка временных рядов - 3 часа. Задача прогнозирования временных рядов Преобразование Фурье Классификация временных рядов В этом модуле вы научитесь прогнозировать, анализировать и классифицировать данные, зависящие от времени. Освоите модели ARIMA, часто…
  11. Обработка текстов - 2 часа. Общий принцип работы с текстами Стемминг и лемматизация Способы векторизации текстов В этом модуле вы научитесь превращать неструктурированный текст в данные для анализа, освоите ключевые методы предобработки и векторизации текста,…
  12. Нейронные сети - 4 часа. Введение в нейросети Обработка изображений, CNN Рекуррентные нейросети Генеративные нейронные сети Подведение итогов В этом модуле вы разберетесь в принципах работы нейронных сетей, их возможностях и ключевых ограничениях. Вы изучите…
  13. Секреты успеха Data Science - 4 часа. Проблема воспроизводимости вычислений Введение в Snakemake Docker Как презентовать исследование В этом модуле вы научитесь создавать воспроизводимые исследования, автоматизировать конвейеры данных с помощью Snakemake, раб…
  14. Взаимодействие с командой. Scrum. Agile - 5 часов. Основные этапы жизненного цикла ПО Методологии управления проектами Роли, события и артефакты в Scrum Терминология и процессы Scrum Принципы и инструменты методологии Kanban В этом модуле вы изучите жизненный…
  15. Карьера и развитие - 1 час. Где искать работу С чего начать / Что выбрать Собеседование. Тестовые задания Развитие В этом модуле вы узнаете, как правильно презентовать себя на этапе отбора, проходить собеседования и выстраивать грамотную работу с тестовыми за…
Чему научитесь
  • Основы баз данных, СУБД и SQL Обзор SQLite, PostgreSQL, MySQL Работа с БД из Python В этом модуле вы познакомитесь с реляционными базами данных и SQL. Научитесь проектировать структуру БД,…
  • Введение в библиотеки Библиотека numpy Библиотека pandas Библиотека matplotlib В этом модуле вы освоите ключевые библиотеки Python для анализа данных NumPy для вычисл…
  • Освоите основы: случайные величины условная вероятность формула байеса основы статистики доверительные интервалы проверка статистических гипотез цпт и закон больших чисел подведение итогов в этом м…
  • Общий принцип работы с текстами Стемминг и лемматизация Способы векторизации текстов В этом модуле вы научитесь превращать неструктурированный текст в данные для анализа, освоите ключевые м…
  • Переменные, типы данных Арифметические операции Стандартный ввод и вывод Условные конструкции и ветвления Циклы Структуры данных Функции Работа с файлами В этом модуле вы освоите ос…
Риск-менеджмент / Управление рисками Повышение квалификации
Риск-менеджмент / Управление рисками Повышение квалификации
5,0
3 отзыва
0 месяцев
Диплом / Сертификат
Онлайн
<p> <strong>Внимание! Вы можете посетить полный курс <a href="http://mbschool.ru/seminars/128523/" target="_blank">Стратегическое управление компанией с построением надежной системы риск-менеджмента</a>.</strong> </p> <p> Значительная часть современных бизнес-решений характеризуется тем, что будущие доходы и расходы не могут быть определены однозначно, а значит возникает риск отклонения от запланированных результатов. Именно поэтому риск-менеджмент рассматривается как инструмент достижения максимальной доходности в условиях неопределенности внешней среды. </p> <p> Цель семинара — научить на практике выявлять, оценивать и эффективно управлять рисками, а также показать алгоритм построения надежной системы риск-менеджмента. </p>
Программа курса
  1. Сервис подбора консультантов.
  2. Календарь курсов.
  3. Главная страница.
  4. Бизнес-клуб МБШ.
  5. О бизнес-школе.
  6. Преподаватели.
  7. Бизнес-школа.
Чему научитесь
  • Разберётесь в теме: сервис подбора консультантов.
  • Разберётесь в теме: календарь курсов.
  • Разберётесь в теме: бизнес клуб мбш.
  • Разберётесь в теме: о бизнес школе.
  • Разберётесь в теме: преподаватели.

Отзывы о курсах категории "Data Science"

4,8
156 отзывов
149
3
4

Часто задаваемые вопросы

Да, многие курсы по Data Science рассчитаны на начинающих и не требуют предварительного опыта. Они предлагают обучение с нуля, включая изучение основных инструментов и методов анализа данных. Практические проекты и поддержка менторов помогут вам освоить необходимые навыки и начать карьеру в этой области.
Для успешной карьеры в Data Science важны навыки программирования (например, Python), знание статистики и математики, умение работать с большими данными и визуализировать их. Также полезны навыки машинного обучения и понимание бизнес-процессов. Курсы помогут развить эти навыки через практические задания и проекты.
При выборе курса по Data Science обратите внимание на его содержание, длительность, стоимость и отзывы студентов. Важно, чтобы курс предлагал практические задания и проекты, поддержку менторов и актуальные материалы. Сравните несколько программ, чтобы найти ту, которая лучше всего соответствует вашим целям и уровню подготовки.
На курсах Data Science обычно изучают такие инструменты, как Python, SQL, Power BI, а также библиотеки для анализа данных и машинного обучения, такие как NumPy и pandas. Эти инструменты помогают в обработке, анализе и визуализации данных, что является ключевым в работе аналитика данных.
Длительность обучения Data Science зависит от выбранной программы. Некоторые курсы можно пройти за несколько месяцев, в то время как более углубленные программы могут занять до года. Важно учитывать ваш уровень подготовки и цели, чтобы выбрать курс с подходящей длительностью.
Data Science открывает двери к таким профессиям, как аналитик данных, дата-сайентист, специалист по машинному обучению и инженер данных. Эти роли востребованы в различных отраслях, включая финансы, маркетинг, здравоохранение и технологии, и предлагают широкие возможности для карьерного роста.
Начать карьеру в Data Science без технического образования возможно, если вы готовы изучать новые навыки и технологии. Курсы по Data Science предлагают обучение с нуля, включая основы программирования и анализа данных. Практические проекты и поддержка менторов помогут вам освоить необходимые навыки и начать карьеру в этой области.