Лучшие курсы по Data Science в Новосибирске

- 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
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 ➜
Школы с офлайн курсами в Новосибирске
Школы с офлайн курсами в Новосибирске- Компьютерная Академия TOP
🏠 м. Гагаринская, ул. Советская, д. 64/1, Новосибирск
☎️ 8 (383) 285-01-85 - Русская Школа Управления
🏠 ул. Ленина, 21, Новосибирск
☎️ 8 (800) 100-02-03 - МШП
🏠 ул. Дуси Ковальчук, д. 252 Новосибирск
☎️ +7 (383) 390-23-34
Рейтинг лучших школ по Data Science
| # | Школа | Рейтинг | Отзывов | Преимущества и недостатки | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Академия Эдюсон | 197 | 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 | 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. | |
| 8 | Бруноям | 61 | помощь с трудоустройством; актуальные знания; структурированная программа; много практических заданий. | недостаточно практики; завышенная стоимость; устаревший сайт. | |
| 9 | 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. | |
| 10 | GeekBrains | 155 | диплом о профессиональной переподготовке; государственная лицензия; качественная программа обучения; квалифицированные преподаватели; помощь с трудоустройством и резюме. | перебои в работе платформы; неудобная мобильная версия; большие перерывы между модулями; устаревшая программа обучения; высокий темп обучения. |
Отзывы о курсах
Обучение будет отличным началом для штурма IT-сферы. Курс, который я прохожу, рассчитан на полтора года. Он уже практически закончен, хотя в самом начале не владела ни одним инструментом работы с данными, кроме Excel. Уже появился прочный каркас базовых знаний по технологиям работы с данными. Этому способствует само построение программы, где надо именно учиться, а не просто просматривать лекции. Да, было трудно. На каком-то этапе мне казалось, что отсутствие какой-либо подготовки не позволит усвоить все необходимое.
Итак, немного о самом процессе обучения. Работа кураторов выше всяких похвал. Они открыты к трудностям студентов. Приведу пример. Когда мне попадался преподаватель, которого я не могла понять, мне открывали доступ к аналогичным лекциям другого педагога. Таким образом, я прослушивала сразу 2 занятия у разных людей. Это занимало больше времени, но того стоило, ведь у меня не было изначальной базы знаний. Еще одним положительным моментом считаю большое количество практических заданий. Не было времени расслабиться и жалеть себя.
Пользуясь случаем, хочу выразить благодарность преподавателям. Андрей Деканович тратил личное время на дополнительную связь со студентами, хотя в его обязанности входят только ответы на вопросы на сайте. Его манера объяснений очень понравилась. Удачные аллегории через понятные всем вещи позволили усвоить наиболее сложные темы. Спасибо и Ирине Телиной, Марии Корляковой и Егору Котельникову. Благодаря этим людям студенты с изначальным отсутствием подготовки смогли освоить курс.
Учусь в Я.Практикуме по направлению Data Science, учебой доволен.
Всё максимально актуально, дают очень много практики. Еженедельно у нас вебинары с преподавателями, что очень помогает разобраться с возникающими вопросами, но также всегда можно задать вопрос в чате.
Очень понравился подход к обучению спринтами. По завершению каждого делаешь проект, закрепляя знания, что помогает лучше усваивать материал. Но главное – все проекты основаны на реальных данных, что позволяет гораздо лучше понять материал.
Очень доволен и рекомендую всем!
Курс мне очень понравился! Материал изложен понятно и доступно, теория сразу же закрепляется практикой. Это огромный плюс, по сравнению с самостоятельным изучением или вебинарами, где я не получал нужных навыков.
Здесь же специалисты показывают все «на пальцах», и сразу становится ясно, как полученные знания пригодятся в работе.
Я пошел на курс по питону, но через два занятия понял, что нет, совсем не мое. Попробовал дать еще один шанс и прошел еще одно занятие, но оно не заходило. Связался с менеджером - та рассказала, что деньги вернут за непройденные занятия.
Где-то в течение 5-7 рабочих дней. Я попросил посчитать, сколько вернется на карту, и тут вот что-то долго считали. Дня 3-4, начал волноваться, что обманули и исчезли. ЗВонил,напоминал о себе. В итоге сказали они обкатывают более новую систему возвратов и есть недочеты. Деньги пришли через 8 дней. Ровно та сумма, которую посчитали. Без обмана.
Осталось немного противоречивое мнение насчет программы возвратов. Но просто надо четче объяснять, за что снимают деньги и в каком размере(
В сфере аналитики я работаю уже несколько лет и постепенно задумываюсь о занятии позиции Middle. Поэтому решил прокачать свои скилы курсом по Data Scientist. Курс выбирал долго, пытаясь подобрать так, чтобы и спикеры были интересны и не слишком жестили в области математики. В итоге решил пройти программу от продактстар, всё же рассчитанную на новичков.
Обучение понравилось, информация даётся очень четко и без лишней воды. Всё строится от простого к сложному, и новичок тут действительно сможет пройти обучение, хотя и будет сложно. Мне конечно было проще благодаря опыту. Первые блоки были по Python и SQL, что было скучновато… а вот дальше пошла профильная информация по нейронным сетям и это было здорово!
Курсом очень доволен, закрыл некоторые дыры в своём образовании и серьезно углубился в разработку нейросетей. Всем рекомендую.
Год работы аналитиком данных дал мне хорошую основу, но курс Karpov вывел мои знания на новый уровень. За три месяца я погрузился в мир машинного обучения и освоил множество инструментов и техник.
Особенно понравилась возможность задавать вопросы и получать оперативную обратную связь от создателей курса.
Полученные знания планирую применять на практике и развиваться дальше, пройдя курс Hard ML.
Я очень рад, что выбрал именно этот курс, чтобы освоить нейросети с нуля. Темп обучения был просто идеальным для меня, позволяя легко совмещать учебу с другими делами.
Структура курса очень четкая, а материалы представлены в доступной форме. Отдельного упоминания заслуживает платформа для обучения: удобная, интуитивно понятная и доступная в любое время. Это значительно упростило процесс обучения. В сравнении с другими платформами, например, GeekBrains, эта оказалась намного лучше.
В общем, курс произвел на меня очень положительное впечатление. Спасибо команде за такой качественный продукт!
Я решил сменить профессию и выбрал перспективное направление Data Science. После тщательного поиска остановился на обучении в Skillbox. Понравилась возможность оплатить курс кредитом прямо на сайте – удобно и быстро, не нужно никуда ходить.
Обучение началось с основ программирования на Python. Преподаватели объясняют материал доступно и подробно. Если что-то остается непонятным, всегда можно обратиться к своему куратору за дополнительной консультацией. При проверке домашних заданий преподаватели не просто ставят оценки, а стараются помочь разобраться в материале глубже, предлагают альтернативные решения.
Прохожу обучение на Data Science от Скиллфактори, ранее к индустрии не имел никакого отношения. Курс мне нравится, хотя сразу отмечу, что темп учёбы довольно высокий, и поэтом, если вы работаете на фул-тайм успевать будет трудно. В среднем нужно уделять около 3 часов обучению ежедневно.
Материала дают очень много, и что важно, основной упор идёт на практические задачи, воды вообще минимум. Сразу скажу, направление специфичное и, если у вас нет интереса к математике, заранее подумайте, нужно ли оно вам.
Обучение организовано отлично, платформа очень удобная и всегда есть доступ к уже пройденному материалу. Также есть краткие конспекты, которые позволяют повторить пройденный материал.
Отдельно отмечу работу кураторов, все вопросы решаются максимально быстро. Менторы в чате Slack тоже отвечают оперативно, что позволяет быстро решать любые вопросы по обучению.
По работе понял, что остро нуждаюсь в знаниях по машинному обучению и искусственным интеллектом. Работаю в центре допобразования и квалификации стало не хватать, в итоге выбрал более продвинутую версию курса от Отуса, где подробнее описано уже машинное обучение.
В целом, неплохой курс. Что очень хорошо– каждое занятие проводится интерактив с преподавателем, что позволяет легко закрыть пробелы по непонятным вопросам и в целом лучше разобраться в теме. Отмечу особо, что преподаватели реально стараются научить и очень подробно всё объясняют.
Курс, конечно, не дал какого-то космического роста по знаниям, но я закрыл все актуальные для меня вопросы и теперь понимаю, как двигаться дальше и владею всем необходимым инструментарием. Единственным недостатком курса для меня было только московское время проведения занятий, что было не очень удобно.
Преподаватели и эксперты
Ксения Краевская Генеральный директор, Leader-AI.PRO
Анатолий Карпов Основатель, karpov.courses
Александр Доброкотов Основатель, Ai molodca
Анна Николаева Аналитик, VK
Юлия Курзова Руководитель проектов 1С
Андрей Рассказов Креативный продюсер
Андрей Менде Product Owner, Booking
Алексей Кузьмин Директор разработки и Data Science, Домклик
Кристина Высоцкая Специалист по нейромаркетингу
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%
- Otus скидка 10%
- Skillbox скидка 5%
- 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%


























