Логотип КурсесТоп

Курсы по Data Science в Курске с нуля

добавить курс
по рейтингу

Онлайн курсы

Профессия data scientist   -15%
ProductStar
-15  %
Рейтинг
4.91
Длительность
10 месяцев
Цена
110 160 ₽
129 600 ₽
?
Рассрочка
6 000 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Трудоустроим в процессе обучения или вернем деньги
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
Стажировки в компаниях-партнерах
Специалист Data Science  -10%
Eduson Academy
-10  %
Рейтинг
4.90
Длительность
9 месяцев
Цена
94 716 ₽
105 240 ₽
?
Рассрочка
4 385 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Акцент на практике
Поддержка куратора на год
Гарантия трудоустройства
Официальный диплом
Data science : быстрый старт  -15%
ProductStar
-15  %
Рейтинг
4.88
Длительность
2 месяца
Цена
39 397 ₽
46 350 ₽
?
Рассрочка
2 146 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Поможем с работой
Сами выбираете темп
Практика, а не теория
Доступ навсегда
Основы Data Science  -10%
SF Education
-10  %
Рейтинг
4.85
Длительность
5 месяцев
Цена
25 987 ₽
28 875 ₽
?
Рассрочка
1 203 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Эксперты курса - действущие профессионалы
Отработка языковых навыков для работы
Гранты на дальнейшее обучение
Профессия Data Scientist  
Skillfactory
Рейтинг
4.82
Длительность
24 месяца
Цена
197 676 ₽
Рассрочка
5 491 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Помощь в трудоустройстве
Центр карьеры
Сообщество экспертов
Стажировки
Профессия Data Scientist PRO  
Skillbox
Рейтинг
4.80
Длительность
12 месяцев
Цена
231 012 ₽
Рассрочка
7 452 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Трудоустройство после обучения
3 специализации на выбор
Стажировка через 6 месяцев
Data Scientist  -15%
ProductStar
-15  %
Рейтинг
4.72
Длительность
6 месяцев
Цена
80 898 ₽
95 175 ₽
?
Рассрочка
4 406 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Помощь с трудоустройством
Поддержка ментором
Акцент на практику
Аналитик Big Data  -15%
GeekBrains
-15  %
Рейтинг
4.70
Длительность
12 месяцев
Цена
114 658 ₽
134 892 ₽
?
Рассрочка
3 747 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Трудоустройство через 9 месяцев
Доступ к сообществу GeekBrains
Профессия Machine Learning Engineer  
Skillbox
Рейтинг
4.67
Длительность
12 месяцев
Цена
181 505 ₽
Рассрочка
5 855 ₽
Выборы1 за январь
Выборы1 за январь
Курс-профессия из 3 уровней
Стажировка через 6 месяцев
Год английского языка
Data Scientist: с нуля до middle  -7%
Нетология
-7  %
Рейтинг
4.60
Длительность
20 месяцев
Цена
167 028 ₽
179 600 ₽
?
Рассрочка
5 250 ₽
Выборы1 за январь
Выборы1 за январь
Гарантия возврата денег
Помощь в трудоустройстве
Python, BI и BigData  -15%
ProductStar
-15  %
Рейтинг
4.60
Длительность
6 месяцев
Цена
80 898 ₽
95 175 ₽
?
Рассрочка
4 406 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Онлайн в удобное время
Обучение на практике
Data Scientist  -7%
Нетология
-7  %
Рейтинг
4.58
Длительность
16 месяцев
Цена
102 300 ₽
110 000 ₽
?
Рассрочка
3 216 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
10 кейсов в портфолио
Помощь в трудоустройстве
Доступ в профессиональные сообщества
Профессия Data Analyst  
Skillbox
Рейтинг
4.55
Длительность
12 месяцев
Цена
181 505 ₽
Рассрочка
5 855 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Обучение на реальных данных
Гарантия трудоустройства
Стажировка через 6 месяцев
Выгодный
Математика для Data Science  
Skillbox
Рейтинг
4.50
Длительность
3 месяца
Цена
25 776 ₽
Рассрочка
2 148 ₽
ВыборыНовый курс!
ВыборыНовый курс!
Практические задания
Доступ к курсу навсегда
Онлайн в удобное время
Профессия Data Scientist  -15%
Бруноям
-15  %
Рейтинг
4.50
Длительность
8 месяцев
Цена
92 565 ₽
108 900 ₽
?
Рассрочка
9 075 ₽
Выборы1 за январь
Выборы1 за январь
1 год поддержки наставника после обучения
В курсе будет много практики и заданий с разным уровнем сложности
Менеджеры помогут выбрать курс, который вам действительно нужен
Обратная связь от преподавателя и наставника поможет выполнить задачу на 100%

Описание

Профессия будущего: как стать Data Scientist

Data Science — это самая перспективная специальность для дополнительного образования или смены профессии. Давайте рассмотрим, что из себя представляет Data Science и как в сфере работы с данными построить карьеру.

Чем занимается Data Scientist?

Дата-сайентист обрабатывает большие объемы информации, используя методы науки о данных. Специалист выстраивает, тестирует математические модели поведения данных, чтобы найти закономерность или дать прогноз. Модели строят с применением алгоритмов машинного обучения, а с базами данных, как правило, работают через SQL.

Где востребован Data Scientist и какие задачи решает?

Специалисты работают там, где есть большие объемы информации: крупные компании, стартапы и научные организации. Например, такие специалисты нужны для аналитики маркетплейсов, таких как OZON и WildBerries. Если же вам интересны сервисы для аналитики WildBerries, и вы не хотите сами пытаться обработать все данные по товарам и продажам, то эта подборка сервисов вам точно поможет. Выпускникам открыты любые сферы, ведь методы работы с данными универсальны. Это может быть розничная торговля, банк, метеорология, химия, наука. Специалисты реализуют долгосрочные проекты совместно с бизнес-аналитиками, аналитиками данных, разработчиками, администраторами, программистами, дизайнерами и менеджерами. Поэтому в крупных компаниях дата-сайентист будет нужен всем отделам:

  • маркетологам проанализирует данные карт лояльности и поможет понять, каким клиентам, что рекламировать;
  • логистам поможет оптимизировать маршрут перевозок с помощью изучения данных с GPS-трекеров;
  • HR-отделу поможет запланировать, кто из сотрудников скоро уволится. Для этого специалист проанализирует активность работников в течение рабочего дня;
  • продажникам поможет спрогнозировать спрос на сезонный товар;
  • юристам подскажет, что написано на документах, используя технологию оптического распознавания текста;
  • на производстве проверит данные с датчиков и спрогнозирует ремонт оборудования.
  • В стартапах специалисты участвуют в разработке технологий, выводящих продукт на новый уровень.

Что нужно знать?

Дата-сайентист должен хорошо знать математику, а именно теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, математический анализ. Чтобы применять математические модели на практике, нужно владеть языками программирования Python или R, уметь работать с библиотеками и SQL и фреймворками для machine learning. Для выполнения сложных заданий специалистам стоит изучить язык С или C++. Результаты анализа данных нужно уметь визуализировать, например, с помощью доступных библиотек Seaborn, Plotly или Matplotlib.

Плюсы профессии

  • Профессия чрезвычайно востребована и даже существует острый дефицит специалистов такого уровня. Высокие доходы. Влияние на бизнес — от созданных моделей будет зависеть развитие компании и выручка.

Где и как зарабатывать на данных

  • Социальные сети, поисковые системы, медиа — сбор и продажа данных. Софтверные компании Google, Amazon, Яндекс — обслуживание данных. Компании, которые производят инновационную технику — разработка продуктов с data-решениями. Рекомендательные системы, сервисы прогноза погоды и другие полезные для пользователей сферы — извлечение из данных пользы. Самая обширная область последняя из перечисленных, ведь включает:
  • обнаружение аномалий — мошенничество, аномальное поведение клиентов;
  • маркетинг — персональные email-рассылки, ретаргетинг, рекомендательные системы;
  • прогноз метрик — эффективность рекламных кампаний;
  • скоринговые системы — обработка больших объемов данных и помощь в принятии решения;
  • базовое взаимодействие с клиентом — стандартное общение в чатах, сортировка по папкам писем.

Вопросы-ответы об обучении Data Science

Как стать Data Science и специалистом по искусственному интеллекту с нуля?


  • Сейчас самое время для входа в профессию, пока конкуренция невысока. Если владеете техническим бэкграундом пригодятся знания математики, останется освоить языки программирования и машинное обучение. Если интересны big data, готовы много учиться и работать, то в профессию можно войти с нулевыми знаниями. Первоначально пройдите курсы, а затем — участвуйте в соревнованиях на Kaggle и на мероприятиях. Не во всех компаниях надо знать все на отлично, достаточно хорошего понимания математики, знания языка программирования и машинного обучения.

С чего начать обучение?

  1. Выберите специализацию, например, станьте специалистом по визуализации данных, машинному обучению или обработке данных. Делайте выбор направления учитывая навыки, образование, опыт и личный интерес.
  2. Далее выбираем инструменты и языки программирования.
  3. Пройдите платные или бесплатные курсы для начинающих. Систематизированная программа позволит овладеть ключевыми навыками: статистика, основы прикладной математики и программирования, работа с алгоритмами.
  4. Применяйте полученные знания на практике. Во время прохождения курсов сосредоточьтесь на практическом применении изученного. Самые лучшие работы разместите в портфолио. А также закрепить знания поможет участие в конкурсах, соревнованиях и хакатонах по Data Science. Там ждет изучение машинного обучения, нейронных сетей и другие методы. Однако большую часть работы над проектом составляет очистка и подготовка данных к анализу. Участвуя в соревнованиях, научишься работать с несколькими типами данных и хорошо подготовишься к реальным проектам.
  5. Вступите в сообщество Data Science.
  6. Развивайте коммуникативные навыки. Самое основное в профессии — умение донести идею и сложную концепцию простым языком до широкой аудитории. Это важно в бизнесе, где заказчики проекта не владеют техническими навыками и терминологией.
  7. Не переставайте учиться. Работа предполагает регулярное изучение новых методов и технологий. Информацию можете черпать из постов, блогов в соцсетях, которые ведут влиятельные спикеры.
  8. Найдите наставника, который будет готов ответить на ваши вопросы об особенностях работы в команде Data Science. Ведь новичку так важна поддержка и советы успешного специалиста.
  9. Займитесь трудоустройством, составьте резюме и приготовьтесь строить карьеру.

Сложно ли найти работу?


  • Специалист по Data Science может найти себе работу в любой отрасли: от розничной торговли до астрофизики. В любой организации специалист с серьезными теоретическими знаниями и практическим опытом в сфере данных является ключевой фигурой. Чтобы достичь высот, следует упорно и целенаправленно работать, постоянно совершенствоваться и изучать новые методы.

Data Scientist востребован в:

  • технологических отраслях (система автонавигации, производство лекарств);
  • IT-сфере (оптимизация поисковой выдачи, фильтрация спама, систематизация новостей, автоматические переводы текста);
  • медицине (автоматическая диагностика болезней);
  • финансовых структурах (принятие решения о выдаче кредита);
  • телекомпаниях;
  • крупных торговых сетях;
  • избирательных кампаниях.

Что выбрать комплексные курсы или самостоятельное обучение?

  • Большинство литературы по профессии на английском языке, поэтому при самостоятельном обучении придется тратить время не только на поиск, но и на перевод. А можно пройти полную подготовку, выбрав курс из нашей подборки. Комплексные курсы по data science имею следующие плюсы:
  1. Есть весь необходимый материал, поэтому освоить профессию получится быстрее;
  2. Выстроена траектория обучения;
  3. На курсах изучают реальные кейсы. Поэтому начинаешь моментально применять полученные знания на практике;
  4. После завершения студентам выдают сертификат.

Частые вопросы

Отзывы о школах

Теги

Data Science
Big Data
Машинное обучение
SQL
Python
Machine learning
Аналитика
Математическая статистика
Анализ данных
Pandas
Numpy
Linux
Data Engineering
AI
Нейронные сети
Deep Learning
Компьютерное зрение

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.