Лучшие курсы по анализу данных на Python 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 специалистом по Data Science? 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 Python для анализа данных
| # | 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 | Яндекс Практикум | 122 | специальные тренажёры; много практики; качественная поддержка; диплом об обучении. | высокая нагрузка. | |
| 5 | Слёрм | 19 | сильная теоретическая база; много практических заданий; безлимитный доступ к курсам; профессиональные преподаватели; обратная связь. | нет помощи с трудоустройством. | |
| 6 | 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. | |
| 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 | Digital Skills Academy | 0 | практико-ориентированные программы; 3-дневный бесплатный период; помощь с трудоустройством. | малый выбор направлений. | |
| 9 | МШП | 24 | доступные цены; обмен опытом с европейскими экспертами; преподаватели-практики; методические материалы; живые занятия с обратной связью. | длинные лекции; нет гарантии трудоустройства. | |
| 10 | Софт Культура | 5 | скидки и сертификаты; архив курсов со скидкой; оплата по частям; регулярное обновление курсов; сообщество архитекторов и дизайнеров. | нет информации о лицензии; слабая кураторская поддержка; нет мобильной версии; плохая структура материала. |
Отзывы о курсах
Я очень много уделяю времени повышению квалификации и обучению, стараюсь получать как можно больше новых знаний по разным областям. Сегодня расскажу очередную историю о возможностях, которые открывает обучению в интернете.
На этот раз я проходила курс по Python в анализе данных. Купила курс перед запуском одного из собственных проектов, хотелось понимать все нюансы, хотя работала над проектом целая команда.
Могу сразу сказать – моё мнение о начале и конце учебы несколько отличается. Вообще этот язык программирования не является для меня родной темой, мне ближе SMM, дизайн и тому подобное. Быстро освоить такой новый и сложный массив информации было очень тяжело, на учёбу уходило слишком много времени и выгорание не заставило себя ждать. Однако, пользу я для себя извлекла огромную и теперь использую конспекты по этому языку у себя в работе.
Скажу о трудоустройстве – SkillFactory реально помогают в этом вопросе, но я не стала пользоваться этой функцией, поскольку этот вопрос для меня давно закрыт.
Преподаватели очень хорошие, но всё же курс рассчитан на тех, у кого уже есть некоторая база, поэтому для меня очень актуальны были дополнительные информационные источники, порой до такой степени, чтобы просто понимать, о чём говорит преподаватель. Однако, если грамотно выбирать курс по своим навыкам, то всё будет лучше и проще, чем в моей ситуации.
В целом, курс и платформа хороши. Однако, больше платформа направлена на развитие специалистов IT – сферы, а сами курсы рассчитаны на людей с базой, новичкам будет тяжело. А вот для повышения квалификации эти курсы подойдут лучше всего.
Хотел прокачать навыки в аналитике, но опыта в Python почти не было. Курс оказался именно тем, что нужно: много практики и фокус на реальных задачах. Удалось собрать проекты для портфолио. Рекомендую.
Наткнулся на этот курс случайно, но он сразу же меня зацепил. Понравилось, как преподавали материал, насколько хорошо разбирался в теме преподаватель и как был организован учебный процесс. Чем дальше я учился, тем больше мне нравилось.
А когда мы дошли до Python и SQL-запросов, всё окончательно встало на свои места. Этот курс меня очень вдохновил, и я теперь хочу дальше изучать data engineering и другие смежные области.
Думаю, это лучший вариант для тех, кто хочет узнать, что делают аналитики данных.
Изучал курс с сентября по декабрь 2020 года. Он называется «Python для анализа данных». В нем можно выделить три части: ознакомление с Пайтоном и основами программирования, библиотечные данные для Python, и как обрабатывать данные, используя методы математической статистики.
Так как я уже знаком с программированием, то ознакомление с Питоном не вызвало сложностей. Тоже самое, относится и к библиотекам. Трудно было со статистикой. Забыл почти все, что изучал в ВУЗе. Не повезло и с лектором: самый сложный раздел подавался отвратительно. Пришлось изучать материал самому дополнительно, чтобы все понять. Мне кажется, что неподготовленным людям данный курс будет даваться с трудом, нужны хотя бы базовые знания программирования или мат. статистики. Хотя в нем нет неразрешимых задач.
Что в итоге? Можно испытать на себе, как все работает. Трудно сказать, как полученные знания помогут в карьере. Я не пробовал, это не для меня. Меня больше тянет к самому программированию. Понять это, мне помогла Нетология, за что ей спасибо.
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(
Окончил курс "Анализ Данных на Python" в данном заведении. Очень понравилось. Если вы выбираете между очными и он-лайн курсами, и вы только начинаете свой путь в IT и программировании, то лучше всего для вас это конечно же очные курсы, коими и являются курсы программирования в Nordic IT. Преподавал курсы Зорин Константин - лучшего преподавателя и придумать не мог). Всё было на уровне. Подача материала хорошая, темы разнообразные, охват широкий, практики много, а так же обратная связь.
Преподаватели и эксперты
Виктор Виноградов Маркетолог, Международная школа профессий
Михаил Баранов ML Engineer / Data Scientist, Yandex / Sberbank CIB
Виталий Цегельный CEO, matem.online / dist.by / young-teacher.site
Artsiom Rusau Тестировщик, преподаватель, блогер
Александр Доброкотов Основатель, Ai molodca
Ксения Краевская Генеральный директор, Leader-AI.PRO
Влас Лёзин Специалист по финансам и инвестициям
Алексей Кузьмин Директор разработки и Data Science, Домклик
Андрей Рассказов Креативный продюсер Анализ данных на Python
Изучают обработку, очистку и визуализацию данных с помощью Python; исследовательский анализ и базовую статистику. Применяется в аналитике бизнеса, маркетинга, продукта и в поддержке решений на основе данных. Студент получает навыки работа с pandas и SQL, создание визуализаций, подготовка отчетов, построение простых моделей и простых моделей.
- Новички в программировании, желающие освоить аналитику
- Специалисты по смежным областям, желающие автоматизировать отчеты
- Аналитики, переходящие на Python для обработки данных
- Лица, не работающие с данными и не планирующие взаимодействовать с ними
- Специалисты, ориентированные исключительно на дизайн без анализа данных
Программа обучения
Основные темы
- Работа с Python и синтаксис
- Обработка и очистка данных (pandas)
- Визуализация и EDA
- SQL и работа с базами данных
- Основы машинного обучения (scikit-learn)
- Автоматизация обработки данных
Инструменты
- Python
- pandas
- numpy
- matplotlib
- seaborn
- scikit-learn
- Jupyter Notebook
Практика
- Проведение EDA на реальных наборах данных
- Подготовка и автоматизация отчетов
- Построение регрессионных и классификационных моделей
- Создание интерактивных визуализаций и дашбордов
Карьера в аналитике данных
Аналитик данных анализирует бизнес- и продуктовые показатели, подготавливает отчеты и поддерживает принятие решений на основе данных. Навыки применимы в маркетинге, продуктовой аналитике, финансовой отчетности и BI.
Кем вы сможете работать:
- Аналитик данных
- BI-аналитик
- Маркетинговый аналитик
- Продуктовый аналитик
- Специалист по отчетности
Какие задачи вы будете решать:
- Сбор и очистка данных
- Визуализация и подготовка отчетов
- Построение дашбордов
- Статистический анализ и проверка гипотез
- Подготовка данных для моделей
- Автоматизация ETL-процессов
Тренды в аналитике данных
Автоматизация подготовки данных
Рост использования инструментов и скриптов для автоматизации ETL позволяет ускорить подготовку данных и снизить ручной труд.
Интеграция машинного обучения в аналитику
Широкое внедрение простых моделей ML в аналитические процессы помогает автоматизировать прогнозирование и сегментацию.
Интерактивная визуализация
Инструменты для интерактивных дашбордов усиливают возможности принятия решений за счёт наглядной работы с данными и фильтрации сценариев
Нюансы при подборе программы
На что обратить внимание
- pandas, numpy, SQL, визуализация и основы ML
- Наличие практических проектов и проверяемых заданий
- Соотношение теории и практики и наличие обратной связи от наставников
- Доступ к инструментам и средам разработки (Jupyter, Git)
- Объяснение реальных кейсов и данных
Частые ошибки
- Ориентация только на демонстрации без практических задач
- Выбор курса, где отсутствует работа с SQL и базами данных
- Ожидание трудоустройства без портфолио и практического опыта
- Игнорирование проверки и ревью выполненных проектов
Вопросы и ответы
- SF-Education скидка 15%
- Академия Эдюсон скидка 6%
- Нетология скидка 8%
- Слёрм скидка 7%
- Skillbox скидка 5%
- SkillFactory скидка 5%
- Skypro скидка 12%
- Москва
- Санкт-Петербург
- Казань
- Новосибирск
















