Главная / ⚙ Программы и приложения, Рейтинги / 👨‍🎓Лучшие курсы по Data Science на 2024 год

👨‍🎓Лучшие курсы по Data Science на 2024 год

Рейтинги
👨‍🎓Лучшие курсы по Data Science на 2024 год
Данный материал не является рекламой, носит информационный характер и отражает оценочное мнение автора. Все позиции рейтинга подобраны, исходя из разработанных критериев отбора. Перед совершением покупки необходима консультация специалиста.

Среди новейших компьютерных технологий практически нет какой-либо области, где не требовалась бы обработать большие данные математического характера, последующий анализ. Наука, которая занимается такой обработкой, и называется Data Science. Сейчас овладеть этой наукой значит получить перспективную, высокооплачиваемую профессию. Благо курсы по data science сейчас можно освоить, не выходя из дома. Редакция сайта «ЯНашла» предлагает Вашему вниманию обзор лучших курсов по Data Science на 2024 год.

Общая информация


Вся жизнь человека, тем более сейчас, в интернет-пространстве, — это генерирование, прием массива информации. Покупка в интернет-магазине, просмотр мультимедийных файлов, любой клик мышкой – это беспорядочные данные, которые можно систематизировать, обработать, подвергнуть анализу. Именно этим и занимается междисциплинарная наука DS которая включает такие сферы как статистика, машинное обучение, интеллектуальный анализа данных.

Однако само понятие «Data Science» появилось на заре развития информатики, как науки, в конце 20-ого века. Отличие этой науки от, например, аналитики данных в том, что аналитика рассматривает полученные сведения как уже случившиеся. А Data Science, используя те же исходные сведения, проводит моделирование данных для будущего, пытаясь спрогнозировать, что случится. Сбор данных, вычисление — неотъемлемая часть большей части процессов окружающих человека нашего времени. Поэтому программирование data science так востребовано в следующих областях:

  • Спорт – оценка игрока, команды, создание стратегического плана, основанного на оценке игроков;
  • Финансовая безопасность – выявление коррупционных, мошеннических схем, генерирование мер по борьбе;
  • Маркетплейсы, развлекательный контент – подбор услуг, популярные модели которых, способны заинтересовать максимальное число пользователей;
  • Медицина – прогнозирование роста определённого вида заболеваний, советы по предотвращению болезней;
  • Цифровая реклама – таргетирование, автоматическое размещение рекламы;
  • Государственное управление – здесь искусственный интеллект поможет спрогнозировать целый спектр проблем, начиная с уровня безработицы, заканчивая предполагаемым ростом преступности в отдельно взятом районе;
  • Промышленная сфера – предварительная аналитика производства, возможных затрат по обслуживанию, ремонту;
  • Банковская сфера – самый простор применения DS – вычисление кредитоспособности отдельно взятого клиента банка;
  • Сельское хозяйство – ответ на вопрос какие виды сельхозкультур дадут наилучший всход, возможные потери при непогоде;
  • Наука – прежде всего это физика, биология, где требуется обработать информацию об элементарных частицах, генетической карте;
  • Недвижимость – подбор оптимального жилища, выявления популярности у определенного вида жилья, предполагаемый рост цен.

Учитывая сказанное выше, неудивителен факт востребованности дата-сайентистов. Соответственно возрастанию востребованности, увеличивается зарплата. Сейчас средний размер зарплаты начинающего (джуниор) специалиста в России составляет порядка 80 000 рублей.

Кто может пройти обучение data science


Кончено же строгих ограничений нет, стать DS-программистом может каждый желающий. Однако так как основа науки — все же программирование, проще усвоить учебный материал сможет абитуриент со следующим запасом знаний:

  1. Математика и математическая статистика;
  2. Машинное обучение;
  3. Знание таких языков программирования как Python, SQL.

Конечно, подобные требования не означают, что человек без этих знаний не сможет освоить науку. Однако перед тем, как подбирать онлайн-курсы по data science следует освоить хотя бы начальный уровень математики, статистики. Которые опять же можно изучить самостоятельно.

Какие бывают курсы обучения


Вне зависимости от того, что преподаётся на курсах, онлайн методика преподавания может быть следующей:

  • Синхронная – когда преподаватель общается с учениками либо учеником в прямом эфире. Обычно такой тип преподавания присущ вебинарам либо индивидуальным занятиям. Достоинствами такого формата является живое общение, при котором ученик, ученики могут задать свой вопрос куратору, общаться между собой. Недостатки – по цене такое преподавание считается самым дорогим. Кроме того, подобное общение требует четкого следования графику. Хотя этот минус можно интерпретировать двояко. Ведь фактор успеха любого виртуального обучения – наличие самодисциплины у обучающегося. А вебинар заставляет учащихся придерживаться определенного расписания.
  • Асинхронный – популярность моделей такого обучения обусловлена более приемлемой стоимостью, свободным графиком. Процесс преподавания основывается на предоставлении обучающегося материала, видео, электронных книг, последующих экзаменов.

Естественно, что существуют комбинированные формы онлайн-школ. Когда основная часть состоит из самостоятельной работы, но периодически проходят вебинары.

На что обратить внимание выбирая онлайн-курсы


Чтобы избежать ошибки при выборе школы преподавания, не потратив безвозвратно при этом деньги и не получив массу ненужной информации, следует руководствоваться следующими пунктами:

  • Понять отправную, финишную точку – то есть определиться с тем, какими знаниями хочется овладеть, для каких целей, в какой области. Соответственно требуется здраво оценить «багаж» собственных знаний, чтобы понять, требуется ли повышение квалификации, нужно освежить уже имеющееся образования или начать с нуля;
  • Что предлагает онлайн-школа – теоретические знания, практические или полный спектр, от нуля до джуниора. Последний формат более предпочтителен новичкам, но по времени он должен быть довольно длительным и затратным.
  • Будет ли практикум – то есть конкретно поставленные задачи которые необходимо решить учащемуся с дальнейшим разбором ошибок.
  • Кто преподаёт онлайн-курсы – следует через поисковые системы просмотреть, кто работает в школе, какой у него опыт программиста, математика. Если же школа не может предоставить информацию о своем педагогическом составе, то это должно вызывать подозрения. Так как опытные учебные центры полностью укомплектованы педагогами. А вот новички, недобропорядочные фирмы, как правило, «выдергивают» преподавателей буквально накануне обучения.
  • Наличие обратной связи – пункт особо важен при асинхронном обучении. Ведь мало получить определённый кейс, существует необходимость анализа знаний, проверка уже выполненных домашних заданий.
  • Имеется ли медиапространство – подобная практика присуща, как правило, языковым школам, где обучающиеся могут общаться в созданной педагогом социальной группе или чате мессенджера. Однако такой формат общения часто используется и при преподавании программирования, с целью лучшего усвоения знаний.
  • Наличие лицензии образовательного учреждения – если такой лицензии нет, то ученик будет иметь лишь статус слушателя. Ведь никакой выданный документ, диплом, сертификат, тогда не действителен. Если критерии выбора –подтверждающий обучение документ, то такая лицензия — вещь обязательная. Однако в IT сфере к наличию диплома отношение двоякое. Ведь при трудоустройстве обращают внимание на реально выполненные проекты, на уровень знаний, а не на бумаги. Кроме того, документы могут быть разными. Одни просто говорят о том, что ФИО прослушал лекции, другие подтверждают соответствие полученных кейсов определенным стандартам сертификации.

Рейтинг лучших курсов по Data Science 2024 года

Синхронные курсы

Skillbox


Преподавание рассчитано на тех, кто владеет определенным «багажом» в области программирования, аналитики. Вся программа состоит из двух модулей. Первый модуль — это предварительное обучение, практика с Python, курсы визуализации данных, методами машинного обучения. После прохождения первого модуля, студент сможет выбрать второй модуль, дальнейшую специализацию. Это может быть анализ данных или же машинное обучение. Чтобы стать специалистом по первой профессии, студент освоит разработку dashboard, исследование временных рядов, язык R. Для второй профессии – необходимо освоить управление нейросетями, машинным зрением, обработкой языка, рекомендательными системами.

После каждого урока ученики должны выполнять домашнюю работу по соответствующей теме. Есть не только двухсторонняя связь с педагогом, но и общение с другими студентами посредством закрытой группы. Основные медиа материалы доступны пользователю на постоянной основе. В конце необходимо будет сдать дипломные проект. По качеству сданного проекта программиста могут снабдить рекомендательными письмами для последующего трудоустройства. Модель оплаты может понравиться тем, кому вопрос сколько стоит обучение немаловажен. Ведь оплату за Skillbox можно провести в рассрочку.

Достоинства:

  • Подойдет даже новичкам;
  • Помощь с трудоустройством;
  • Постоянная связь с педагогом;
  • Возможность отсрочки платежа.

Недостатки:

  • Отсутствуют.

Нетология


У центра самые хорошие отзывы прежде всего благодаря преподавательскому составу. Это специалисты, которые работали в таких компаниях как Yandex, Сбербанк, Высшая Школа Экономики и других. Формат лекций стандартен – отправка заданий, вебинары, видеоуроки, лекции, выполнение домашней работы по окончанию урока. Присутствовать на всех лекциях, а часть из них может быть очной, необязательно. Запись семинара всегда будет доступна студенту. Слушатель «Нетология» получит навыки в области SQL, Python, практического применения математических дисциплин, построения моделей машинного обучения, мониторинг и разработка данных, выявление ошибок. Аудитория слушателей может быть разнообразной, от новичков до тех, кто уже имеет определенный опыт программирования. По окончании, «Нетология» предложит выполнить семь практических заданий для портфолио, включающие работу в команде из одногруппников, хакатон (марафон на время). Средняя цена кейсов отчасти будет компенсирована налоговыми вычетами, кроме того, можно оформить кредит через Сбербанк или Тинькофф.

Достоинства:

  • Преподавательский состав;
  • Много практики, вебинаров;
  • Гибкий график.

Недостатки:

  • Время проверки практикума.

SkillFactory


Основной упор модули от SkillFactory делают на теорию с последующей практикой. Достигается это тем, что кейсы, выдаваемые студентам небольшие, отчего расписание преподавания свободное. Студент может приступить к изучению кейса тогда, когда будет удобна, после тут же начать практическое применение теоретического кейса. Занятия будут посвящены Machine Learning, Python, обработка и очистка данных, кодирование NumPy, Pandas, API, Data Engineering. Уже с середины занятий при достаточной успеваемости можно будет получить рекомендацию трудоустройства для джуниор специалиста. Обмен между одногруппниками полученными знаниями, кодами происходят благодаря программе Jupyter notebook. Что облегчает усвоение уроков.

Достоинства:

  • Большой практикум;
  • Помощь с трудоустройством;
  • Поддержка менторов;
  • Логичное построение лекций.

Недостатки:

  • Ориентирован больше под более-менее опытных специалистов;
  • Время проверки «домашки».

Яндекс.Практикум


Подойдет Яндекс.Практикум тем, кто уже имеет математическое образование, опыт программирования «Питон», аналитикам начинающего, среднего уровня. Студент «Яндекс.Практикума» научится работать с такими инструментами как Python, Scikit-Learn, XGBoost, Jupyter Notebook, SQL. Специалист при получении знаний овладеет навыками использования Machine Learning для бизнеса, изучение таких математических дисциплин как линейная алгебра. Кроме того, есть курсы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы овладеть машинным зрением, Feature engineering. Всего же предлагаются 13 модулей, продолжительностью 20 часов по теории предметов. Плюс к теории будет практика, проверка сгенерированных пользователем кодов.

Достоинства:

  • Есть бесплатные, пробные уроки;
  • Можно взять каникулы;
  • Много практики, вебинаров;
  • Достойный спектр предметов.

Недостатки:

  • Отсутствуют.

VivaldiAI


Предлагаемые лекции оптимальны тому, кто только приступает исследовать мир Data Science. Однако полноценным онлайн-курсом VivaldiAI назвать нельзя. Тут нет практикума, рассмотрения возможного выполнения каких-либо задач, здесь предварительное глубокое обучение Data Science. После него можно будет взяться за науку всерьез. Поможет VivaldiAI найти свое призвание, возможное направление для получения профессии, какой лучше купить вебинар в дальнейшем.

Достоинства:

  • Есть пробные лекции;
  • Подойдет новичкам;
  • Консультация педагогов.

Недостатки:

  • Вводные лекции.

ProductStar


Основная ставка ProductStar – прикладное применение полученного образования. Преподавательский состав, работающий с IT-фирмами Яндекс, OWOX, поможет освоить дисциплины – построение ML моделей, обработка языка, база данных SQL, многое другое. Полное занятие имеет четыре ступени – тематические видеоуроки, домашнее задание, сопровождение личного ментора и дипломная работа. Причем дипломная работа служит одновременно портфолио для дальнейшего трудоустройства. Более того часть выполненных работ может быть оплачена ProductStar.

Достоинства:

  • Свободный график выполнения домашнего задания;
  • Постоянное сопровождение педагогом;
  • Помощь с трудоустройством;
  • Гибкая ценовая политика.

Недостатки:

  • Часть информации на английском.

Асинхронные курсы

Udemy


После покупки видеокурсов покупателю будет предоставлена возможность самостоятельного изучения 23 видеоуроков длительностью 2.28 минут каждый. Набор предметов стандартный, курсы обучение инженерии данных, Питон, машинной обучение. Видеокурсы предусматривают не только освоение основ, но и выполнение реальных задач напрямую связанных с видеоуроками. Просматривать задания можно через смартфон, телевизор. Причем даже после окончания уроков, пользователь будет иметь доступ как к уже изученному материалу, так и к тому, что будет выходить у Udemy в дальнейшем. Учитывая расценки, систему скидок уроки по большому счету бюджетные.

Достоинства:

  • Постоянное обновление лекций;
  • Гибкая система оплаты;
  • Подойдет новичкам.

Недостатки:

  • Выполненную домашнюю работу никто не проверяет.

Stepik


Платформа предлагает сразу несколько дисциплин, программирование новичкам (Bioinformatics Institute, SQL, R), математика (линейная алгебра, начальный матанализ, дискретная математика), машинное обучение. Причем часть лекций бесплатная. Поэтому большинство сначала изучает предмет бесплатно, затем получив определенный багаж знаний, приступают к платной основе этой платформы или какой-либо другой. Также такой формат отличается обхватом, он заинтересует как начинающих, так и опытных специалистов.

Достоинства:

  • Дружелюбный интерфейс;
  • Широкий диапазон предметов;
  • Универсальность;
  • Часть уроков бесплатная.

Недостатки:

  • Встречаются лекции сомнительного уровня.

Coursera (Курсера)


Отличительная черта платформы – отсутствие у УЦ собственных учителей. Лекции, вебинары, предоставляют российские, зарубежные университеты. Поэтому есть кейсы русскоязычные, с субтитрами, англоязычные. Соответственно студент может выбрать не только нужную тематику, визуализация данных, владение DataViz, Scipy, Numpy, Random Forest, но также наиболее приглянувшийся университет. Что по мнению покупателей дает вариативность получения знаний, финансовых затрат. Ведь часть кейсов недорогие либо попросту бесплатные. Более того для ознакомления моно заказать пробные видеоуроки, бесплатного характера.

Достоинства:

  • Дружелюбный интерфейс;
  • Широкий диапазон предметов;
  • Универсальность;
  • Часть уроков бесплатная.

Недостатки:

  • Проблемы с платежами;
  • Требуется оценивать работы других студентов.

Заключение

Если при прочтении статьи у гостей портала возникнут вопросы или рекомендации о том, какой фирмы лучше купить курс – под статьей есть поле комментариев. Автору рейтинга будет полезна и интересна конструктивная критика, непредвзятое мнение читателей.

Комментарии

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Оставляя комментарий я подтверждаю, что ознакомлен с условиями пользовательского соглашения

Рубрики

Новые статьи

Рандомные статьи

Популярные статьи

Рекомендованные статьи

Популярное