Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market
Наверх
  1. Каталог курсов1
  2. Программирование2
  3. Онлайн курсы по Data Science

    3

В индустрии Data Science работают не только программисты и разработчики. Над кодом также работают аналитики и моделлеры, а также все, кто умеет взаимодействовать с базами данных и правильно изучать уязвимости. Сфера DS необходима современности для того, чтобы продуктивнее работать с любыми видами данных: они теперь применяются не только в программировании, но и в бизнесе, науке, медицине, образовании и буквально во всём, что окружает нас в мире. Каждый специалист в Data Science должен уметь качественно работать с множеством инструментов, которые вам предстоит изучить. 

Этот специалист играет ключевую роль в современных компаниях, помогая им принимать обоснованные решения на основе данных.

Иллюстрация к категории
165 000 ₽

Средняя зарплата Data Scientist

Средняя зарплата Data Scientist

4,4

Рейтинг школ по отзывам реальных участников

Рейтинг школ по реальным отзывам

Лучшие школы по Data Science

Логотип школы
4,3

Курсов: 10

Преподавателей: 296

Отзывов: 678

1 акция
Список курсов
Логотип школы
4,0

Курсов: 10

Преподавателей: 727

Отзывов: 1162

6 акций
7 промокодов
Список курсов
Логотип школы
4,8

Курсов: 3

Преподавателей: 22

Отзывов: 162

1 акция
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,5

Курсов: 8

Преподавателей: 1064

Отзывов: 2926

9 акций
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,5

Курсов: 1

Преподавателей: 33

Отзывов: 300

3 акции
3 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,8

Курсов: 1

Преподавателей: 5

Отзывов: 4

2 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,0

Курсов: 2

Преподавателей: 290

Отзывов: 2408

2 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,5

Курсов: 1

Преподавателей: 26

Отзывов: 2

1 акция
Список курсов
Логотип школы
4,0

Курсов: 5

Преподавателей: 44

Отзывов: 345

1 акция
Список курсов
Логотип школы
4,3

Курсов: 3

Преподавателей: 87

Отзывов: 264

9 акций
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,4

Курсов: 9

Преподавателей: 166

Отзывов: 1018

2 акции
3 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,3

Курсов: 5

Преподавателей: 35

Отзывов: 47

1 акция
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,7

Курсов: 1

Преподавателей: 78

Отзывов: 106

4 акции
2 промокода
Список курсов
Логотип школы
4,6

Курсов: 3

Преподавателей: 219

Отзывов: 517

1 акция
1 промокод
Список курсов

Рост заработка вместе со стажем

По данным

Junior — до 1 года

Middle — от 1 до 3 лет

Senior — от 3 до 6 лет

Lead — более 6 лет

Топ-5 курсов по отзывам учеников

Подробнее
5
Онлайн-бакалавриат совместно с Финансовым университетом: Финансы и анализ данных от Нетологии

Не у каждого человека есть возможность поехать учиться в столичный вуз. Тем не менее, в наши дни существует прекрасная альтернатива – дистанционное образование! Вы получите все преимущества и льготы очной учебы, но вам не нужно будет ездить на пары в университет, ведь все уроки проходят онлайн. Бакалавриат по финансам и анализу данных позволит вам приобрести необходимые навыки для работы в бизнесе, банках и страховых компаниях. Учебная программа соединяет в себе широкий охват тем и отработку знаний на практике. Вы изучите всю необходимую теорию и освоите современные инструменты для работы с финансами. Программа составлена школой Нетология совместно с государственным вузом – Финансовым Университетом при Правительстве РФ.

47 Месяцев
284 ₽ в месяц
190 000 ₽
Подробнее
4,2
Онлайн-магистратура совместно с УрФУ: Инженерия машинного обучения от Нетологии

Онлайн‑магистратура «Инженерия машинного обучения», созданная совместно Нетологией и УрФУ, готовит специалистов, способных разрабатывать и внедрять интеллектуальные системы на основе анализа больших данных. Вы освоите ключевые направления машинного обучения — от классических алгоритмов до нейросетей, научитесь строить модели, проверять гипотезы, обрабатывать данные и внедрять ML-решения в реальный бизнес. Программа включает проектную работу, код-ревью, консультации с практикующими экспертами, а также доступ к современным инструментам и стеку технологий. По итогам обучения вы сформируете портфолио, разовьёте системное мышление и получите диплом государственного образца, который откроет путь в роли ML-инженера, аналитика данных или разработчика AI‑решений.

24 Месяца
210 ₽ в месяц
140 000 ₽
Подробнее
4,1
Введение в программирование от Skillbox

Курс "Введение в программирование" откроет двери в мир технологий, где ваши идеи смогут воплотиться в жизнь. Вы изучите основы программирования, пройдя путь от простых концепций до создания сложных приложений. В рамках курса вы познакомитесь с переменными и циклами, а также с логикой и алгоритмами, которые управляют работой программ. Каждое ваше творение — будь то приложение, игра или веб-сайт — станет ярким отображением ваших усилий и креативности. Совместная работа и выполнение практических заданий превратят обучение в увлекательный и продуктивный процесс. По завершении курса вы получите уверенность в своих силах и новые знания, которые помогут вам понять, подходит ли вам эта профессия и хотите ли вы продолжать развиваться в сфере IT.

1 Месяц
Бесплатно

Курсы по Data Science

Курсов по направлению

Все направления

Data Science

Все инструменты

Показать ещё
Вы просмотрели 20 из 62

Скидки и промокоды на курсы от школ

Логотип школыSkillbox
Скидка 60% на профессии и 50% на курсы Skillbox
Логотип школыНетология
Скидка 55% на курс Менеджер проектов. Так же дополнительная секретная скидка 10 000 рублей, которая предлагается отделом продаж. Скидки суммируются.
Логотип школыSkillfactory
Дополнительная скидка 5% к цене на сайте
Логотип школыSF Education
Дополнительная скидка 15% на все курсы по промокоду
Логотип школыProductStar
Скидка до 62% на покупку курса. Скидка считает от первоначальной стоимости курса и не суммируется с другими акциями

Более 71 промокода и акций со скидками на обучение

Смотреть все

Другие категории в сфере Аналитика

Востребованное направление

Data Scientist плотно работает с данными

Он выявляет закономерности, составляет прогнозы и помогает принимать решения на основе статистики и анализа

Иллюстрация факта
Иконка факта

Работа Data Scientist включает в себя множество задач, связанных с информацией:

сбор данных, их очистку, анализ, построение моделей машинного обучения и интерпретацию результатов

Иконка факта

Согласно отчету Burning Glass Technologies,

спрос на аналитиков данных и специалистов по машинному обучению увеличился на 344% за последние пять лет

Иконка факта

Специалисты по Data Science могут найти применение своим навыкам во множестве областей,

так как каждое профессиональное направление цифровизируется и требует качественной аналитики

Что должен знать Data Scientist

Изображение грейда

Junior

Data Scientist со стажем до 1 года

Junior
Middle
Senior
Lead

Навыки

Визуализация данных
Написание SQL-запросов

Data Science в цифрах

209 вакансий

Data Scientist открыто

56 компаний

ищут Data Scientist

838 посетителей

интересовались курсами за последние 30 дней

35 учеников

уже начали обучение на курсах в этом месяце

Компании, активно использующие Data Science, имеют в среднем на 5-6% больший объем доходов и на 6-8% меньшие расходы

Стать специалистом по науке о данных можно с навыками математики и сиатистики, ИТ и экономики

Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании
Логотип компании

Отзывы о курсах по Data Science

KARPOV.COURSES
KARPOV.COURSES
4,3
5.0051
Благодаря курсу получил два оффера
Достоинства

Всем привет! Хочу поделиться своим опытом обучения в школе KARPOV.COURSES. Очень понравилось, как было организовано обучение: все разьясняют и доносят до сознания чрезвычайно понятными способами, в материалах программы нет никаких неточностей, потому что преподаватели и методисты следят за ситуацией в сфере и, если что, оперативно вносят актуальные поправки. Могу сказать от себя искренне, что все изученные модули оказались для меня важны и полезны. Каждый что-то дал ранее неизвестное, но нужное в карьере, к тому же по заврешению всегда можно было в сласть попрактиковаться, разрабатывая очередной проект. Ни разу не было такого, чтобы я не понял, как что-то выполнять, поскольку все нужные знания уже содержатся в уроках, надо просто все езщек раз внимательно отсмотреть, мю заглянуть в конспекты. Этот курс отлично заменяет опыт работы джуниором, могу доказать это на своем примере. До того, как начать проходить его, я занимал должность совсем в другой области, а после освоения программы уе смог получить аж целых два оффера от разных компаний! В итоге сейчас трудоустроен в Дубае, в многообещающем сервисе по доставке продукктов.

Недостатки

Курс очень насыщенный, пришлось брать отпуск даже чтобы справиться со всеми занятиями. Но на самшм деле не считаю это минусом, ведь это процесс обучения

KARPOV.COURSES
KARPOV.COURSES
4,3
5.0051
Добился всех целей
Достоинства

Я самостоятельно раньше изучал Data Science по информации в интернете. Специальные курсы не брал. Тут решил всё же попробовать. Остро не хватало практики. Примеры и задачи это хорошо, но не совсем то. Не хватало общего системного понимания о том, как надо решать отдельные проблемы. Симулятор как раз ответил на этот запрос. Тут я много чего узнал и потренировался в реальных условиях. Ещё и вводную теорию дают весьма неплохую.

Недостатки

Не нашёл для себя. 

KARPOV.COURSES
KARPOV.COURSES
4,3
4.0051
Работа с данными на Python
Достоинства

Обучением я доволен и могу его рекомендовать всем желающим. У меня были предварительные знания по python, курс помог их структурировать и получить системное представление.

Очень грамотно составлены домашние задания, которые требуют творческого подхода и самостоятельности, многое придется искать в интернете, но это отдельный навык, так что полезно. ДЗ помогут закрепить знания и отработать изученные техники, скучать точно не будете.

Лекции сопровождаются наглядными материалами, поэтому темы воспринимаются проще.

Недостатки

Минусов нет, мне все понравилось, но я бы улучшил следующее:

1. очень много времени занимал разбор домашних заданий, потому что преподаватель начинал писать код с нуля, лучше было бы проводить работу над ошибками

2. слишком много времени потратили на регулярные выражения, кажется, это было лишним

3. а вот на фреймворк Django одного урока явно было мало, было бы круто, если бы курс расширили и разобрали тему глубже.

Но я в любом случае очень благодарен школе и преподавателям, потому что я получил прочную базу для дальнейшего развития и мой уровень в программировании значительно вырос. Буду учиться дальше самостоятельно, а если у курса появится вторая часть для продолжающих - обязательно запишусь!  

Otus
Otus
4,3
5.0051
Отличный курс для мотивированных :)
Достоинства

В этом Курсе много практики и полезного опыта! Каждый человек сможет выудить из курса нужную и новую информацию, я уверен! Главное помнить, за вас учиться никто не будет! Практические задания, которые предусмотрены программой, надо выполнять! Иначе будут пробелы в знаниях, а это непрофессионально :) Спасибо преподавателям, а именно Алексею, Александру и Леониду!

Недостатки

Не увидел минусов

Бруноям
Бруноям
4,5
5.0051
Пройду ещё
Достоинства

Обучалась в школе Бруноям на программиста. Осваивала специальность с нуля! Рассказывали максимально доступно и интересно, что тоже немаловажно. Есть возможность повторно всё пройти, я так и поступила. Из-за работы не было возможности все занятия посещать. 

Недостатки

Нет. 

Бруноям
Бруноям
4,5
5.0051
супер школа
Достоинства

Я решила пройти оффлайн-курс, потому что он идеально подходит под мой график и бюджет. Здесь я могу получать мгновенную обратную связь от преподавателей и обсуждать свои вопросы с одногруппниками. Никакой воды и пустых разговоров, только суть! Это помогает мне лучше усваивать информацию. Я очень довольна этим курсом и рекомендую его всем, кто ищет качественное образование. Также важно подчеркнуть, что весь процесс обучения полностью строится на договоре, который ты подписываешь перед оплатой. 

Недостатки

Не обнаружила. 

Бруноям
Бруноям
4,5
5.0051
Не зря учился
Достоинства

В Бруноям я получил актальные знания, поэтому не жалею, что отдал деньги этой школе) Спасибо преподавателям и команде поддержки

Бруноям
Бруноям
4,5
5.0051
Супер!
Достоинства

Преподы курса - очень классные, хорошо знают тему и понятно ее объясняют, так что знаний у вас прибавиться. По цене тоже доступно

Недостатки

Не нашел

Бруноям
Бруноям
4,5
5.0051
Нормально
Достоинства

Школа хорошая, учат качественно. Для меня такой формат подходит хорошо, так как я умею учиться самостоятельно. Спасибо

SF Education
SF Education
4,7
5.0051
Получила ценнейшие знания
Достоинства

Стояла перед выбором, какую из карьерных траекторий выбрать. Обсудила возможные варианты с карьерным консультантом, и мы вместе определили направление. Приятно, что результат совпал с моими собственными предположениями. Выражаю огромную благодарность Карьерному центру SF Education и особенно Александру Вальцеву за предоставленную возможность. Надеюсь снова обратиться за помощью, когда придёт время составлять резюме.

SF Education
SF Education
4,7
5.0051
Эффективное обучение
Достоинства

Когда я начала обучение, у меня были сомнения. Однако, спустя два месяца занятий, я полностью изменила свое мнение. Преподаватели действительно профессионалы, и их способность ясно и доступно объяснять материал меня впечатлила. Здесь четко выстроена программа обучения, чего мне не хватало в университете. В итоге, я уверена, что курс оправдывает свою стоимость, и это подтверждается моим личным опытом.

SF Education
SF Education
4,7
5.0051
Шикарная программа!
Достоинства

СФ создали отличный курс! Воды тут нет, одна конкретика. Из практики домашки, тесты. Отдельные занятия в игровой форме проводятся. Есть чат для обмена мнениями с единомышленниками. Самое главное, у программы имеется практическое применение. Вы определённо запустите свой проект или трудоустроитесь. Особенно если посетите карьерный модуль. При этом школа не стоит на месте. Преподаватели работают на энтузиазме и ответственно. Не то что в университетах с уставшими старичками и инфой со столетнего учебника. Атмосфера раскованная. Не чувствуешь напряжение. Если посещать, всё усвоится. Тебе и про поиск работы подробно объясняют. Про активность, подачу резюме, офферы. Что на сто откликов только пять максимум собеседований. Вы получите знания по своей теме в полном объёме и даже больше!

Недостатки

Отличная академия! Так держать!

SF Education
SF Education
4,7
4.0051
Советую эти курсы
Достоинства

В 2019 году я посещал курсы. Тогда ещё немногие слышали об этом образовательном проекте. Я был поражён тем, что все преподаватели обладали практическим опытом и могли объяснить самые сложные аспекты работы. Кроме того, программа курсов была очень насыщенной. Здесь я узнал больше, чем за время обучения в институте (если честно, институт был небольшим). 

Недостатки

Тем не менее хочу подчеркнуть, что курсы — это не замена фундаментальным знаниям, а скорее дополнение к ним.

SF Education
SF Education
4,7
4.0051
Появился интерес к дальнейшему развитию
Достоинства

Курс оказался интересным, а главное эффективным. Понравилось слушает о корпоративных финансах, финансовом менеджменте и инвестициях. В университете даже многого такого не рассказывали. Как будто эксклюзивная информация) Много нового узнал. Не стал конечно профессионалом или крутым инвестором. Но академия дала мотивацию развиваться дальше. Начал изучать новые книги, теории, схемы. Теоретическая база для этого теперь есть и она сильно пригождается. 

Недостатки

Не хватило отдельной программы по управлению рисками. Это было бы хорошим дополнением для Data Science или квантам. Не хватило и тренингов по софт скиллам. Они проходили, но можно было ещё добавить. Это не менее важно, чем сами знания по специальности. 

SF Education
SF Education
4,7
5.0051
SF Education лучшие!
Достоинства

Это мой первый опыт онлайн обучения, спасибо SF Education, что не разочаровали! Главные плюсы в том, что программа крайне насыщенная. Сперва мне было сложно разобраться в материале, приходилось самой сидеть и учиться, но это пошло на пользу и все знания сейчас применяю в работе.

От преподавателя можно получить комментарий по заданию или иную полезную рекомендацию, что важно

О Data Science

Какие инструменты наиболее важны для освоения таким специалистом

Для освоения работы в области Data Science необходимо владеть навыками программирования, статистики, математического анализа, обработки данных и машинного обучения.

Наиболее важными инструментами для работы Data Scientist являются:

  • Python;
  • R;
  • SQL;
  • библиотеки для анализа данных (numpy, pandas);
  • инструменты визуализации данных (matplotlib, Seaborn);
  • фреймворки машинного обучения (TensorFlow, Scikit-learn).

Овладение этими инструментами позволит специалисту эффективно работать с данными и создавать модели.

В чём отличие data engineering от data science
В чём отличие data engineering от data science

Отличие между data engineering и data science заключается в том, что data engineering отвечает за создание инфраструктуры для сбора, хранения и обработки данных, в то время как data science занимается анализом и извлечением знаний из данных.

Data engineering сконцентрирован на работе с большими объемами данных и оптимизации процессов обработки данных, в то время как data science более фокусируется на анализе данных и построении моделей машинного обучения.

Кому подойдет профессия в сфере науки о данных

Профессия в сфере науки о данных подойдет тем, кто увлечен анализом данных, математическим моделированием, исследованиями и принятием данных решений на основе данных.

Это может быть как люди с техническим образованием (например, программисты, инженеры), так и специалисты из других областей, заинтересованные в работе с данными и аналитикой.

Какие навыки нужны, чтобы освоить это направление

Для успешного освоения направления Data Science необходимо обладать навыками программирования, статистики, математического анализа, обработки данных и машинного обучения.

Также важными навыками являются умение коммуницировать результаты анализа данных, критическое мышление, творческое решение проблем и умение работать в команде.

Успешные специалисты в области Data Science обладают не только техническими знаниями, но и способностью применять их на практике для решения бизнес-задач.

Чему учат на онлайн-курсах по data science

Онлайн-курсы по Data Science предлагают возможность изучить основные инструменты и методы работы в этой области, начиная с базовых понятий и заканчивая созданием сложных моделей машинного обучения. На курсах обычно рассматриваются такие темы, как анализ данных, визуализация данных, статистика, машинное обучение, нейронные сети, работа с большими данными и другие темы, необходимые для работы Data Scientist.

Перспективы карьерного роста

У специалистов в области Data Science открываются широкие перспективы карьерного роста.

С развитием технологий и увеличением объема данных компании все больше ценят специалистов, способных анализировать данные и извлекать из них полезную информацию.

Data Scientist может развиваться как аналитик данных, специалист по машинному обучению, архитектор данных, руководитель отдела аналитики и другие специализации, что открывает широкие возможности для профессионального роста.
 

Почему и как стоит выбирать курсы по data science на нашем сайте

При выборе курсов по Data Science на нашем сайте стоит обращать внимание на актуальность программы, рейтинг курса, отзывы студентов, квалификацию преподавателей, наличие практических задач и проектов, а также сертификацию по завершению обучения.

Важно выбирать курсы, которые наиболее соответствуют вашим целям и уровню подготовки, чтобы максимально эффективно освоить навыки работы в области Data Science и применить их на практике. 

Для вас мы собрали подборки курсов по Data Science. Изучайте программы и открывайте множество дверей в мир больших данных.

Часто задаваемые вопросы

Data Science — это междисциплинарное направление, которое объединяет статистику, информатику и бизнес-анализ для работы с данными и извлечения ценной информации из них. Data Scientists занимаются анализом данных, построением прогностических моделей, оптимизацией процессов и многое другое.

Для работы в Data Science необходимы знания в области статистики, математики, программирования, баз данных, машинного обучения и анализа данных. Также важно умение работать с большими объемами данных и применять различные методы анализа.

Среди популярных инструментов для работы в Data Science можно выделить Python, R, SQL, TensorFlow, Tableau, SAS и многие другие специализированные программные продукты.

Онлайн-обучение в Data Science позволяет гибко планировать свое время, получать доступ к качественным учебным материалам и обучающим ресурсам, а также общаться с экспертами и коллегами со всего мира.

На сайте Academy Market собраны десятки курсов по направлению программирования и категории Data Science. Изучите их перспективы и выберите подходящий!

Время изучения Data Science на онлайн-курсах может варьироваться в зависимости от интенсивности обучения и уровня подготовки студента. Обычно курсы длительностью от нескольких недель до нескольких месяцев, но есть и более длительные программы.

После прохождения онлайн-курсов по Data Science студенты могут получить сертификаты от курсовых платформ (онлайн-школ) или университетов, а также дипломы о прохождении специализированных программ.

Изучение Data Science онлайн может помочь получить работу аналитиком данных, специалистом по машинному обучению, Data Scientist'ом или другой связанной сфере. Эта профессия востребована и предлагает хорошие перспективы развития карьеры.

В рамках онлайн-обучения по Data Science студенты могут реализовывать проекты по анализу данных, построению прогностических моделей, созданию дашбордов и другим задачам, что поможет им применить полученные знания на практике.

Для изучения Data Science онлайн требуется компьютер с доступом в интернет, достаточным объемом оперативной памяти и процессорной мощности для работы с большими объемами данных и выполнения вычислительно сложных задач.

Специалисты по Data Science имеют широкие перспективы развития карьеры, так как данная профессия востребована во многих отраслях экономики и предлагает возможности для роста до руководящих позиций.

Среди тенденций развития Data Science можно выделить увеличение объемов данных (биг-дата), развитие методов машинного обучения и искусственного интеллекта, автоматизацию процессов анализа данных и другие инновации.

Среди вызовов при обучении и работе в Data Science можно выделить необходимость постоянного обновления знаний и навыков, сложность работы с большими объемами данных, этические вопросы использования данных и другие аспекты.

Для портфолио специалиста по Data Science можно реализовать проекты по анализу данных (EDA), построению прогностических моделей, созданию дашбордов с визуализацией данных, автоматизации процессов и другие задачи.

Начинающим специалистам по Data Science рекомендуется активно изучать новые методы и технологии, участвовать в проектах и соревнованиях по анализу данных, строить свое портфолио и поддерживать контакты с коллегами и экспертами в области. На онлайн-курсах вы сможете общаться с опытными специалистами и перенимать их навыки.

Другие популярные категории по аналитике

Смотреть все категории