Лучшие курсы по Data Science в Москве
Хотите стать профессиональным Data Scientist-ом? 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
Школы с офлайн курсами в Москве
На карте отмечены учебные заведения, где проходят курсы в офлайн-формате. Наведите на метку, чтобы узнать адрес, контактные данные и перейти на страницу школы с курсами. Выбирайте подходящее место и начните очное обучение в Москве.- Академия АйТи
🏠 Варшавское ш., 47, корп. 4, Москва
☎️ +7 (495) 150-96-00 - Convert Monster
🏠 Суворовская ул., 6, стр. 7, Москва
☎️ 8 (800) 222-00-52 - Академия Эдюсон
🏠 ул. Ленинская Слобода, 19, Москва
☎️ +7 (495) 182-23-23 - Учебный центр FORWARD
🏠 ул. Александра Солженицына, 6, Москва
☎️ +7 (495) 150-99-91 - Nordic IT School
🏠 Большая Спасская ул., 12, Москва
☎️ +7 (925) 632-21-47 - Merion Academy
🏠 Рязанский просп., 86/1с3, Москва
☎️ +7 (495) 118-29-59 - Moscow business school
🏠 Ленинский просп., 38А, Москва
☎️ +7 (495) 646-75-17 - НАДПО
🏠 Болотниковская ул., 36, корп. 2, Москва
☎️ 8 (800) 351-08-72 - Университет искусственного интеллекта
🏠 ул. Бутлерова, 17, Москва
☎️ +7 (495) 278-18-40 - Otus
🏠 Нарышкинская аллея, 5, стр. 2, Москва
☎️ +7 (499) 938-92-02 - SF-Education
🏠 Ленинградский просп., 80, корп. Д, Москва
☎️ 8 (800) 555-14-39 - Skillbox
🏠 Ленинградское ш., 16А, стр. 8, Москва
☎️ +7 (495) 154-09-54 - Skypro
🏠 ул. Александра Солженицына, 23А, стр. 1, Москва
☎️ +7 (495) 137-85-99 - Skysmart
🏠 ул. Александра Солженицына, 23А, стр. 4, Москва
☎️ 8 (800) 533-74-75 - Специалист.ру
🏠 ул. Радио, 24, корп. 1, Москва
☎️ +7 (495) 780-47-54 - Компьютерная Академия TOP
🏠 м. Кутузовская, Кутузовский пр-кт, д. 36, стр. 2, Москва
☎️ 8 (495) 151-19-01 - Русская Школа Управления
🏠 просп. Мира, 119, стр. 619, Москва
☎️ 8 (800) 100-02-03 - МШП
🏠 3-й Павловский переулок, д. 14 (м. Тульская) Москва
☎️ +7 (495) 968-95-58
Рейтинг лучших школ по Data Science
| # | Школа | Рейтинг | Отзывов | Преимущества и недостатки | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Академия Эдюсон | 172 | сильные преподаватели; практические навыки; интерактивные уроки; карьерные перспективы. | высокая стоимость. | |
| 2 | Нетология | 184 | удобный личный кабинет; поддержка кураторов; качественная подача материала; высокая стоимость обучения; сертификат по окончании. | высокая стоимость обучения; недостаточно времени на усвоение материала. | |
| 3 | Skillbox | 243 | удобный интерфейс; обратная связь от экспертов; последовательная подача материала. | высокая стоимость; непрозрачная система скидок. | |
| 4 | Академия Синергия | 10 | преподаватели-практики из Университета Синергия; гибкий график и дистанционное обучение; практика на бизнес-кейсах; доступ к материалам после обучения; рассрочка. | высокая стоимость курсов; поверхностная подача материала. | |
| 5 | Яндекс Практикум | 122 | специальные тренажёры; много практики; качественная поддержка; диплом об обучении. | высокая нагрузка. | |
| 6 | 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. | |
| 7 | 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. | |
| 8 | 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. | |
| 9 | Бруноям | 61 | помощь с трудоустройством; актуальные знания; структурированная программа; много практических заданий. | недостаточно практики; завышенная стоимость; устаревший сайт. | |
| 10 | 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. |
Отзывы о курсах
Я пошел на курс по питону, но через два занятия понял, что нет, совсем не мое. Попробовал дать еще один шанс и…
Я очень рад, что выбрал именно этот курс, чтобы освоить нейросети с нуля. Темп обучения был просто идеальным…
Год работы аналитиком данных дал мне хорошую основу, но курс Karpov вывел мои знания на новый уровень. За три…
Обучение будет отличным началом для штурма IT-сферы. Курс, который я прохожу, рассчитан на полтора года. Он…
Прохожу обучение на Data Science от Скиллфактори, ранее к индустрии не имел никакого отношения. Курс мне нравится,…
В сфере аналитики я работаю уже несколько лет и постепенно задумываюсь о занятии позиции Middle. Поэтому решил…
Учусь в Я.Практикуме по направлению Data Science, учебой доволен.
Всё максимально актуально, дают очень много…
Курс мне очень понравился! Материал изложен понятно и доступно, теория сразу же закрепляется практикой. Это…
По работе понял, что остро нуждаюсь в знаниях по машинному обучению и искусственным интеллектом. Работаю в…
Я решил сменить профессию и выбрал перспективное направление Data Science. После тщательного поиска остановился…
Преподаватели и эксперты
Алексей Кузьмин Директор разработки и Data Science, Домклик 
Кристина Высоцкая Специалист по нейромаркетингу 
Ксения Краевская Генеральный директор, Leader-AI.PRO 
Александр Доброкотов Основатель, Ai molodca 
Анна Николаева Аналитик, VK 
Анатолий Карпов Основатель, karpov.courses 
Влас Лёзин Специалист по финансам и инвестициям 
Андрей Рассказов Креативный продюсер 
Юлия Курзова Руководитель проектов 1С 
Михаил Баранов ML Engineer / Data Scientist, Yandex / Sberbank CIB Обзор Data Science
Data Science изучает методы сбора, обработки и анализа данных для извлечения инсайтов и построения предиктивных моделей. Применяется в аналитике продуктов, маркетинге, финансах, производстве и исследованиях. Студент осваивает программирование для анализа данных, статистику, машинное обучение и визуализацию результатов.
- Специалисты, работающие с данными
- Аналитики, желающие углубить навыки машинного обучения
- Инженеры, переходящие в аналитику
- Руководители проектов, стремящиеся принимать решения на данных
- Те, кто не планирует работать с числовыми данными или кодом
- Люди, не готовые к изучению математических основ
- Специалисты, чьи задачи не связаны с анализом данных
Программа обучения
Основные темы
- Основы Python и работа с данными
- Статистика и теория вероятностей
- Машинное обучение
- Глубокое обучение и нейросети
- Обработка и подготовка данных (ETL)
- Визуализация и интерпретация результатов
Инструменты
- Python
- pandas
- NumPy
- scikit-learn
- TensorFlow или PyTorch
- SQL
Практика
- Исследовательский анализ данных
- Построение и валидация моделей
- Разработка пайплайнов предобработки данных
- Проект с реальным набором данных
Карьера в Data Science
Специалисты по Data Science разрабатывают модели для прогнозирования и автоматизации решений, анализируют данные и готовят бизнес-отчёты. Навыки применяются в аналитике продукта, ценообразовании, обнаружении аномалий и оптимизации процессов.
Кем вы сможете работать:
- Data Scientist
- Data Analyst
- ML Engineer
- Data Engineer
- BI-аналитик
Какие задачи вы будете решать:
- Сбор и подготовка данных
- Анализ и визуализация
- Построение и настройка моделей
- Оценка качества и валидация моделей
- Автоматизация и развёртывание моделей
Тренды в Data Science
MLOps и автоматизация развёртывания
MLOps объединяет практики DevOps и машинного обучения для систематизации развертывания, мониторинга и поддержки моделей в продакшене.
Фундаментальные и большие языковые модели
Глубокие предобученные модели используются для обработки текста, генерации признаков и ускорения разработки прикладных решений.
Интерпретируемость и ответственный AI
Повышается внимание к объяснимости моделей, снижению смещения данных и соблюдению регуляторных и этических требований.
Нюансы при подборе программы
На что обратить внимание
- Соответствие стека технологий требованиям рынка
- Наличие практических проектов и портфолио
- Качество обратной связи и наставничества
- Объём разбора математики и статистики
- Актуальность и обновляемость материалов
Частые ошибки
- Ориентация только на краткую программу без практики
- Выбор курса по цене, а не по содержанию
- Игнорирование базовой статистики и алгоритмов
- Нереалистичные ожидания по скорости освоения
Вопросы и ответы
- SkillFactory скидка 5%
- Нетология скидка 8%
- Skillbox скидка 5%
- Otus скидка 10%
- GeekBrains скидка 7%
- Karpov.Courses скидка 5%
- ProductStar скидка 25%
- Skypro скидка 12%
- Бруноям скидка 15%
- Академия Эдюсон скидка 6%
- SF-Education скидка 15%
- Академия Синергия скидка 5%