Топ-4 курса по Data Science

Время на прочтение 5 мин.
Дата публикации
Прочтений 564
Специалист Data Science создает модели на основе больших данных и предсказывая продажи товаров и услуг.
Data Scientist находит закономерности, проверяет гипотезы и помогает бизнесу оптимизировать процессы.
Подборка курсов для аналитики Big date:

1.     DataOps Engineer от OTUS



Прокачайте знания о работе с данными. Получите полное представление об архитектуре Big data.

Длительность: 4 месяца.
Формат: Вебинары.
Наличие сертификата: да.

Научитесь:
·       Использовать инструменты Data Governance;
·       Администрировать Hadoop-кластеры;
·       Построению архитектура MPP-баз данных;
·       Формированию деплой-моделей и оркестрации.
Плюсы:
·       Много знаний от преподавателей практиков.
·       Партнер курса Yandex Cloud.
Минусы:
·       Наличие минимальных знаний по SQL, Linux, Docker для поступления на курс.
 

2.     Data Science от GeekBrains



Станьте специалистом по прогнозированию ситуаций, применяя методы машинного обучения. Прогнозируйте развитие бизнес-процессов в любой отрасли.

Длительность: 18 месяцев.
Формат: 380 часов онлайн занятий.
Наличие сертификата: диплом о профессиональной переподготовке.

Научитесь:
·       Применять математические алгоритмы Data Science.
·       Решать задачи Machne Learning с данными из мировой сети.
·       Работать с фреймворками: Tensorflow, Keras, PyTorch.
·       Основам программирования на Python. Работе с библиотеками знаний: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.
Плюсы:
·       70% программы — вебинары от преподавателей практиков из Сбер, Samsung, МинОбрРФ.
·       После обучения 14 кейсов в портфолио.
Минусы:
·       Высокая стоимость курса.
 

3. Data Scientist с нуля до Junior от Skillbox



Курс для тех, кто хочет стать аналитиком, но не знает, с чего начать. Первые полгода —вводная программа с общей информацией. Далее — специализация, где вы напишите первые аналитические модели.

Длительность: 1 год.
Формат: онлайн.
Наличие сертификата: да.

Научитесь:
·       Созданию запросов SQL.
·       Программированию на Python
·       Собирать и анализировать данные согласно стандарту специализации Machine Learning, Data Engineer, Data Analyst.
Плюсы:
·       Обновленный в 2022 году материал.
·        2 проекта в портфолио.
Минусы:
·       Выбор направления обучения или Специалист по Machine Learning, или Дата-инженер, или Аналитик данных.
 

4. Профессия: Data Scientist от ProductStar



Знание принципов работы Machine Learning — основа работы с большими данными. А знание нейролингвистического программирования поможет быстрому старту в профессии аналитика.

Длительность: 6 месяцев
Формат: онлайн. 60 лекций и 60 практических заданий.
Наличие сертификата: да.

Научитесь:
·       Писать запросы, получать и обрабатывать данные.
·       Основам программирования на Python и работе с библиотеками анализа данных.
·       Автоматизировать работу и строить Machine Learning модели.
·       Проверять гипотезы, создавать рекомендательные системы и нейронные сети.
·       Нейро-лингвистическому программированию.
·       Использовать математические функции для работы данными.
Плюсы:
·       Нетворкинг и помощь в поиске работы.
·       10 кейсов в портфолио.
Минусы:
·       Свободный темп обучения.

Анализируй данные, выбрав один из курсов по Data Scientist на нашем сайте.

Редакция Окурсах.ру
Редакция Окурсах.ру