Курсы по Data Science

Платформа Skillbox предлагает в течение 12 месяцев изучить профессию Data Science. Здесь даётся 3 специализации на выбор: аналитик, специалист по machine learning и Data-инженер.

Независимо от выбранного направления, студенты будут изучать Python, работать со статистикой и расчетами, обрабатывать данные. Курс подойдёт программистам и начинающим аналитикам, также тем, кто хочет обучиться с нуля.

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.

Эта продолжительная и объёмная программа подготовки Data-инженеров с нуля, углубленно погрузит в изучение всех необходимых тем.

Здесь студенты изучат работу с SQL, язык программирования Python и его библиотеки, смогут строить модели машинного обучения, научатся работе с данными и нейронными сетями.

Преподавание ведут эксперты в своей области и специалистами Нетологии обеспечивается полное сопровождение студентов.

При помощи интенсивной программы от Яндекса всего за 8 месяцев желающие смогут освоить профессию: специалист по Data Science.

Во время обучения будет изучаться язык Python и набор его библиотек, принципы анализа данных и особенности работы с большими объемами, работа в области машинного обучения.

В рамках курса предусмотрено несколько недель для каникул, чтобы успевающие ученики могли отдохнуть, а отстающие догнать программу.

Полный курс по обучению профессии Data Science с нуля длительностью около 13,5 месяцев. Программа обучения постоянно совершенствуется, а занятия проходят в гибком формате.

Студенты изучат аналитику данных, программирование, машинное обучение, инженерию данных. Учеников ожидает командная работа над совместными проектами, выполнение задач от реальных заказчиков, комплексная подготовка к будущей профессии.

Программа рассчитана на 2 года обучения профессии Data Science с нуля до продвинутого уровня Middle. Темп занятий является достаточно умеренным и составляет 10 часов еженедельно.

Изучить науку о данных могут как новички, пришедшие из других сфер, так и те, кто уже имеет смежный опыт в области IT. Помимо ключевых знаний и отработки умений на практике, SkillFactory уделяет внимание и повышению soft skills слушателей курса.

Это программа для повышения квалификации, поэтому для участия здесь необходимо уверенно владеть одним из языков программирования. Программа посвящена базовому изучению алгоритмов и структуре данных.

Здесь студенты научатся писать более чистый код, подбирать только эффективные способы решения поставленных задач. Программа рассчитана на 4 месяца с нагрузкой до 10 часов еженедельно, особенностью является то, что способные ученики могут закончить обучение раньше.

Эта трехмесячная программа направлена на закрепление основ математики у тех, кто входит в профессию Data Science.

Здесь студенты научатся пониманию математических терминов, работе с функциями и формулами, также разберутся в основах машинного обучения.

При помощи языка Python выпускники смогут автоматизировать процесс решения сложных математических задач.

В рамках данного курса от Нетологии, можно с нуля до уровня Middle освоить профессию Data-инженер. Ещё до окончания обучения студенты смогут приступать к поиску работы, претендуя на вакансии инженера данных или ETL-разработчика.

Помимо новичков этот курс может заинтересовать системных администраторов, backend специалистов и Fullstack разработчиков. Здесь студенты научатся создавать процессы обработки данных, строить пайплайны, углубятся в формирование отчётов, освоят набор основных инструментов.

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.