Курсы по аналитике больших данных
Хотите стать профессиональным Аналитиком больших данных? Не знаете, с чего начать? Наши эксперты помогут вам выбрать подходящий курс, чтобы вы могли стартовать в Digital и IT.
Написать в чат ➜
- По популярности
- По возрастанию цены ↓
- По убыванию цены ↑
- По ближайшей дате ↓
- По поздней дате ↑
- По длительности ↓
- По длительности ↑
- По названию [А-Я]
- По названию [Я-А]
- Для всех
- Для взрослых
- Для детей
ТОП лучших курсов по аналитике больших данных (Big data)
Аналитик больших данных – эксперт, занимающийся обработкой и анализом огромных массивов данных или Big Data, чтобы получить полезную информацию. В его задачи входит создание моделей данных, прогнозирование тенденций и оптимизация процессов на основе полученных инсайтов. Для анализа и поиска закономерностей эксперт использует языки Python и R, специализированные инструменты, например, Hadoop и Spark.
Чтобы овладеть востребованной специальностью следует изучить статистический анализ, языки Python, R, освоить методы машинного обучения (ML). Наиболее простой путь освоения профессии – онлайн-курсы. Предлагаем вашему вниманию программы для пользователей разного уровня, каждая из них способна в непродолжительный срок подготовить полноценного специалиста.
| # | Название курса | Длительность | Цена |
| 1 |  Data engineering | 3 месяца | 145 008 ₽ |
| 2 |  Промышленный ML на больших данных | 5 месяцев | 79 050 ₽ |
| 3 |  Продакт AI и BigData | 2 месяца | 45 540 ₽ |
| 4 | Data Science / BigData | 6 месяцев | 109 451 ₽ |
| 5 |  Data Scientist: с нуля до middle | 21 месяц | 150 400 ₽ |
#1 Data engineering
Короткая программа длительностью 10 недель, посвящена углублению в направление Data Engineering. Курс ориентирован на тех, кто уже обладает базовыми знаниями Python, хочет научиться вести аналитику и прогнозировать модели.
Здесь студенты изучат Linux, хранилища данных, экосистему Hadoop, Apache Spark, другие важные инструменты и сервисы. Упор выполняется на практику, поэтому домашним заданиям уделяется много внимания, а при затруднениях всегда можно найти ответ у наставника или сокурсников.
- Обучение ведёт опытный преподаватель со стажем более 20 лет;
- Студенты весь курс работают над реальной задачей дата-инженера, а в итоге автоматизируют весь процесс;
- Выдача сертификата.
- Высокая цена, как для непродолжительной программы.
#2 Промышленный ML на больших данных
Онлайн-курс освещает множество важных тем, начиная с основ MLOps и заканчивая сложными вопросами инфраструктуры и автоматизации. Начинается с введения в цели и метрики проектов машинного обучения, организации исходного кода и взаимодействия в команде. Далее участники изучают инфраструктурные блоки, автоматизацию процессов и использование облачных сервисов.
Программа курса включает в себя изучение Scala, Spark, Python, Docker и других актуальных инструментов и технологий. Участники смогут разрабатывать собственные блоки для ML-конвейеров и адаптировать ML-алгоритмы к распределенной среде.
- карьерные мероприятия, консультации;
- еженедельные вебинары;
- бесплатное место на Yandex Cloud;
- сбалансированная нагрузка;
- 80% вебинаров – практические занятия;
- подготовка портфолио, резюме;
- доступны открытые уроки по MLOps;
- выдаются видеозаписи уроков.
- не для новичков;
- нужны знания Python;
- проблемы с возвратом денег.
#3 Продакт AI и BigData
Программа обучения рассчитана на два месяца и включает теоретические и практические занятия. Слушатели изучат процесс внедрения машинного обучения в компании, узнают, как работать с моделями и датасетами. Разберутся в особенностях работы с командами разработки и аналитики. А также научатся оценивать прибыль и трудоёмкость AI/ML-проектов.
Курс охватывает темы, связанные с выбором и очисткой данных, созданием и обучением моделей, а также их валидацией. Отдельно рассматриваются SQL, MapReduce и Hadoop.
- асинхронный формат учёбы;
- 3-годичный доступ к урокам;
- профессиональные преподаватели-практики;
- изучение реальных кейсов;
- реферальная программа;
- 70% – ДЗ, практические занятия;
- подготовка портфолио;
- активное развитие soft skills.
- отсутствуют вебинары;
- неоднородное качество роликов;
- встречаются технические проблемы.
#4 Data Science / BigData
Онлайн-курс начиная с азов Python и SQL, переходит к анализу данных, машинному и глубокому обучению. Студенты изучат инструменты для работы с Big Data, научатся разрабатывать и внедрять модели машинного обучения, а также оптимизировать их. В ходе обучения осваиваются навыки работы с библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn и другими инструментами.
Курс включает модули по сбору и обработке данных, их визуализации и интерпретации результатов.
- фреймворки для будущей карьеры;
- 70+ часов видеолекций;
- трёхгодичный доступ к курсу;
- доступен AI-помощник Ева;
- 70% программы – практика;
- бонусный курс по английскому;
- обновление материала регулярное;
- доступ к доп. материалам по профессии.
- встречаются ошибки в материале;
- местами поверхностный обзор;
- медленный фидбэк.
#5 Data Scientist: с нуля до middle
Студенты курса за 8 месяцев не только с нуля обретут уровень Middle в профессии data scientist, но и смогут найти работу. Здесь ученики смогут освоить ключевые технологии, разберутся в принципах анализа данных, смогут обучать нейронные сети.
Потребуется изучить Python, SQL, поработать с библиотеками и алгоритмами. Курс подойдет в равной степени аналитикам и разработчикам, а также тем, кто хочет войти в профессию с нуля.
- 9 работ для портфолио;
- Неформальные встречи студентов с экспертами области и потенциальными работодателями;
- Групповое обучение и много практики;
- Углубленная, профессиональная программа.
- Курс дорогостоящий, если оплачивать одним платежом.
Бесплатные курсы по Биг Дата
Бесплатные курсы по аналитике больших данных на YouTube
Отзывы об онлайн-курсах
Приобрела общие знания и навыки, которые теперь могу углублять самостоятельно.
Нетология реально прокачала меня в анализе данных! Курс "Аналитик данных-расширенный" - это находка для тех,…
Решил пойти на курсы, когда не смог продолжить проект по построению хранилища данных из-за недостатка…
По работе понял, что остро нуждаюсь в знаниях по машинному обучению и искусственным интеллектом. Работаю в…
Проходил практикум по SQL для аналитики и работы с данными в Я.Практикум, доволен полученными знаниями.
Курс…
Я пошел на курс по питону, но через два занятия понял, что нет, совсем не мое. Попробовал дать еще один шанс и…
В сфере аналитики я работаю уже несколько лет и постепенно задумываюсь о занятии позиции Middle. Поэтому решил…
Я очень много уделяю времени повышению квалификации и обучению, стараюсь получать как можно больше новых…
Обучение будет отличным началом для штурма IT-сферы. Курс, который я прохожу, рассчитан на полтора года. Он…
Вопросы и ответы
Почему стоит выбрать направление по аналитике больших данных
Big Data давно перестала быть чем-то экзотичным. Мы каждый день упираемся в массивы, которые раньше просто не умели нормально обрабатывать. Сейчас компании ждут от аналитиков не магии, а аккуратной инженерии, собрать данные, привести их в порядок, вытащить закономерности и показать результат так, чтобы по нему можно было действовать. Когда я впервые сталкивался с подобной задачей, понял простую вещь, хороший аналитик big data часто важнее любой модной технологии.
Эти навыки пригождаются в IT, финансах, маркетинге, науке. Везде, где нужно быстро проверять гипотезы и поддерживать решения фактами. Информационная аналитика уже не сводится к простым графикам, вы работаете с потоком данных, тестируете идеи и следите за тем, как меняется система. И тут без нормальных инструментов и привычки к чистой структуре никак.
Преимущества и недостатки направления
Плюсы:
- высокая востребованность
- свобода в выборе профессии
- возможность удаленной работы
- быстрый рост ответственности и зарплаты
- когда владеете нормальным стеком, задачи прилетают постоянно
Минусы:
- придётся держать голову в математике и статистике
- работать с шумными данными и разбираться в инструментах, которые обновляются быстрее, чем хотелось бы
- внимание падает, если не выстроить собственный рабочий ритм
На практике аналитика больших данных - это умение строить прогнозы, проверять гипотезы и постоянно докручивать модели. И да, обработка массивов становится рутиной, но именно в рутине и прячутся ошибки, которые потом дорого стоят.
Кому подойдут обучение
Новички спокойно входят через базовые инструменты и учатся не путаться в данных. Сначала кажется сложным, потом начинаешь ловить кайф от того, что всё начинает сходиться.
Смежные специалисты используют эти знания для автоматизации рутинной аналитики. Я видел, как маркетологи после нескольких месяцев практики переставали вручную собирать отчёты и переходили к нормальной аналитике.
Руководители учатся задавать конкретные вопросы и корректно оценивать работу аналитиков. Иногда одного правильного вопроса достаточно, чтобы команда сдвинулась с места.
Какое направление вам больше подходит
- Data Engineering - если нравится строить инфраструктуру и держать в порядке потоки данных
- Data Analysis - для тех, кто хочет ковыряться в данных, визуализировать и находить смысл там, где снаружи просто хаос
- Machine Learning и AI - когда тянет к алгоритмам, моделям и тонким настройкам. Здесь без математики никуда
- Business Intelligence - для тех, кто делает отчёты, помогает принимать решения и держит руку на пульсе бизнеса
Навыки после обучения
Вы сможете собирать данные, чистить их, строить визуализации и отчёты. А ещё разбираться, почему модель ведёт себя странно, и что с этим делать. Когда я впервые выкручивал модель прогноза спроса, именно понимание структуры данных спасло проект.
Список навыков получается компактным, но полезным: обработка массивов, работа с базами, визуализация, статистика, модели машинного обучения и построение прогнозов. Всё это ложится в единый рабочий цикл.
Программа курса
- Основные модули: ввод в Big Data, Python и R, SQL и NoSQL, статистика, визуализация, машинное обучение. Без этой базы дальше двигаться тяжело
- Практика: работа с реальными датасетами, построение моделей, разбор бизнес-кейсов. Часто именно кейсы показывают, где обычно спотыкаются новички
- Проект: подготовка отчёта и прогностической модели под конкретную задачу. Хороший способ показать, что вы уверенно чувствуете данные
Примеры проектов и портфолио
Студенты собирают полноценные аналитические отчёты, визуализируют данные, чинят сырой датасет и строят простые модели. Такие проекты отлично демонстрируют умение интерпретировать результаты, а не просто выдавать цифры в таблице. Если в портфолио есть несколько разнотипных задач, это сразу видно.
Трудоустройство после обучения
Аналитиков больших данных ищут IT-компании, банки, маркетинговые отделы, исследовательские команды. Кому-то подходит офис, кому-то проекты на стороне. Тут нет единой схемы, но если у вас есть внятный стек, задачи найдутся.
Средние зарплаты и перспективы
| Junior | от 55 000 руб. |
| Middle | от 95 000 руб. |
| Senior | от 160 000 руб. |
С опытом появляется возможность вести проекты, консультировать команды и строить сложные модели. Доход растёт вместе с ответственностью.
Инструменты, которые осваивают студенты
В работе используются Python, R, SQL, Hadoop, Spark, а также визуализаторы Tableau и Power BI. Эти инструменты покрывают весь цикл, от сбора данных до прогноза. Если честно, Python остаётся основой, но умение комбинировать инструменты решает половину задач.
- GeekBrains скидка 7%
- Нетология скидка 8%
- SkillFactory скидка 5%
- Otus скидка 10%
- ProductStar скидка 25%
- SF-Education скидка 15%
- Karpov.Courses скидка 5%
- Академия Эдюсон скидка 6%
- Skillbox скидка 5%
- Skypro скидка 12%
- Skysmart скидка 30%
- Merion Academy скидка 25%