Онлайн 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 | 176 220 ₽ |
| 2 |  Промышленный ML на больших данных | 5 месяцев | 178 000 ₽ |
| 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
Занимаюсь третий месяц. Думал, что на вводной части ничего нового не узнаю, но открыл 4 новые фишки Excel и сразу…
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…
Рейтинг лучших школ по Big Data
| # | Школа | Рейтинг | Отзывов | Преимущества и недостатки | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Академия Эдюсон | 172 | сильные преподаватели; практические навыки; интерактивные уроки; карьерные перспективы. | высокая стоимость. | |
| 2 | Skillbox | 243 | удобный интерфейс; обратная связь от экспертов; последовательная подача материала. | высокая стоимость; непрозрачная система скидок. | |
| 3 | Яндекс Практикум | 122 | специальные тренажёры; много практики; качественная поддержка; диплом об обучении. | высокая нагрузка. | |
| 4 | ProductStar | 55 | более 10 лет на рынке; гарантия трудоустройства; государственная лицензия; гарантия возврата средств; 80% практики на реальных кейсах. | долгая проверка домашних заданий; высокая стоимость курсов. | |
| 5 | SF-Education | 11 | резидент Сколково; удобная платформа; индивидуальный подход; быстрая техподдержка; практическая применимость знаний. | нет помощи с поиском вакансий; слабые преподаватели; не учитывается уровень подготовки. | |
| 6 | SkillFactory | 101 | помощь с трудоустройством; рассрочка; удобное расписание; центр карьеры; качественная техподдержка. | высокая стоимость; технические проблемы платформы; неполный материал курса; высокая интенсивность обучения; мало видеолекций. | |
| 7 | Otus | 80 | доступ к материалам после обучения; качественная обратная связь; гибкий формат обучения; быстрая проверка домашних заданий; много практики. | неудобный интерфейс платформы; мало времени на практику. | |
| 8 | Karpov.Courses | 5 | бесплатные онлайн-курсы; упор на практику; действующая лицензия; эксперты-практики; курсы совместно с вузами. | устаревшие видеолекции; слабая обратная связь; ошибки в материалах и домашних заданиях. | |
| 9 | Нетология | 184 | удобный личный кабинет; поддержка кураторов; качественная подача материала; высокая стоимость обучения; сертификат по окончании. | высокая стоимость обучения; недостаточно времени на усвоение материала. | |
| 10 | Skysmart | 5 | государственная аттестация; проекты для портфолио; вебинары и записи уроков; лицензия на образование; удобная платформа. | агрессивный маркетинг; слабая техподдержка; технические проблемы платформы. |
Преподаватели и эксперты
Андрей Менде Product Owner, Booking 
Михаил Баранов ML Engineer / Data Scientist, Yandex / Sberbank CIB 
Анна Николаева Аналитик, VK 
Ксения Краевская Генеральный директор, Leader-AI.PRO 
Юлия Курзова Руководитель проектов 1С 
Андрей Рассказов Креативный продюсер 
Влас Лёзин Специалист по финансам и инвестициям 
Анатолий Карпов Основатель, karpov.courses 
Александр Доброкотов Основатель, Ai molodca 
Алексей Кузьмин Директор разработки и Data Science, Домклик Аналитика больших данных
Изучают методы сбора, хранения и анализа больших объёмов структурированных и неструктурированных данных. Применяется для поддержки продуктовых и бизнес-решений, оптимизации процессов и построения отчётности. Студент получает навыки работы с распределёнными хранилищами, конвейерами данных и инструментами пакетной и потоковой обработки.
- Аналитики, расширяющие навыки для работы с большими объёмами данных
- Инженеры данных и бэкенд-разработчики, стремящиеся освоить распределённую обработку
- Специалисты по продуктовой аналитике и BI
- Исследователи данных, работающие с объёмными наборами
- Тем, кто не готов работать с кодом и инфраструктурой
- Тем, кто ориентирован исключительно на визуальный дизайн без задач по обработке данных
- Тем, кто ожидает быстрого результата без самостоятельной практики
Программа обучения
Основные темы
- Основы экосистемы Big Data и архитектуры распределённых систем
- Хранение и форматы данных (HDFS, Parquet, NoSQL)
- Пакетная и потоковая обработка данных (Apache Spark, Kafka)
- Проектирование ETL/ELT и конвейеры данных
- Работа с облачными решениями для хранения и вычислений (AWS/GCP/Azure)
- Обеспечение качества, мониторинг и оптимизация производительности
Инструменты
- Python
- SQL
- Apache Spark
- Apache Kafka
- HDFS и форматы хранения (Parquet)
- Контейнеризация и облачные сервисы (Docker, AWS/GCP/Azure)
Практика
- Создание ETL-конвейеров и оркестрация данных
- Обработка больших наборов данных с помощью Spark
- Настройка потоковой интеграции с Kafka
- Оптимизация хранения и запросов
- Построение аналитических дашбордов и подготовка данных для моделей
Карьера в аналитике больших данных
Специалисты занимаются сбором, обработкой и подготовкой больших объёмов данных для аналитики, отчетности и поддержки принятия решений. Навыки востребованы в IT, финансах, ритейле и телекоммуникациях.
Кем вы сможете работать:
- Data Engineer
- Big Data Analyst
- ETL-инженер
- BI-аналитик
- Инженер потоковой обработки данных
Какие задачи вы будете решать:
- Разработка и поддержка ETL-конвейеров
- Обработка и агрегация больших наборов данных
- Оптимизация хранилищ и запросов
- Настройка потоковой обработки и интеграций
- Подготовка данных для аналитики и моделей
Тренды в аналитике больших данных
Облачная аналитика
Перенос хранилищ и вычислений в облако упрощает масштабирование и позволяет гибко управлять ресурсами.
Потоковая обработка в реальном времени
Рост применения стриминговых платформ ускоряет обнаружение и реакцию на события, снижая задержки в принятии решений.
DataOps и автоматизация конвейеров
Внедрение практик DataOps и автоматизации тестирования конвейеров повышает надёжность поставки данных и ускоряет итерации.
Нюансы при подборе программы
На что обратить внимание
- Содержание и актуальность тем курса относительно современных стеков технологий (Spark, Kafka, облака)
- Доля практики и количество реальных проектных заданий
- Наличие работы с инструментами для деплоя и оркестрации данных
- Поддержка наставника и проверка домашних работ
- Фокус на инженерных навыках: SQL, оптимизация хранения и тестирование данных
Частые ошибки
- Фокус только на теории без практических проектов
- Ожидание быстрого результата без самостоятельной практики
- Игнорирование основ: слабые навыки SQL и инженерных подходов
- Выбор курса с устаревшим стеком технологий
Вопросы и ответы
- 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%