Професія Data Scientist сьогодні є однією з найперспективніших і найбільш затребуваних на ринку праці. Ці фахівці аналізують великі обсяги даних, створюють прогнози та допомагають бізнесу приймати обґрунтовані рішення. Якщо ви цікавитеся технологіями, любите працювати з цифрами та вирішувати складні завдання, курси Data Scientist можуть стати вашим першим кроком до кар’єри в цій захоплюючій галузі.
Навчання на курсах Data Science зазвичай включає вивчення основ програмування (наприклад, Python), математики, статистики та методів машинного навчання. Велика увага приділяється практичним завданням: студенти працюють із реальними даними, створюють моделі та аналізують результати. Це дозволяє не лише отримати теоретичні знання, а й здобути практичний досвід, який високо цінується роботодавцями.
Завдяки широкому вибору програм навчання в Україні, ви можете знайти курси, які відповідають вашим потребам і рівню підготовки — від базових до просунутих. Багато з них пропонують онлайн-формат, що дозволяє поєднувати навчання з роботою чи іншими заняттями. Після завершення курсів випускники отримують сертифікати, які підтверджують їхню кваліфікацію та відкривають двері до нових можливостей у сфері IT.
Список курсів Data Scientist
Go IT: Python Data Science and Machine Learning. Курс для початківців
https://goit.global/ua-ru/courses/python-ds/
Курс Python Data Science від GoIT – це глибока освітня програма для тих, хто прагне опанувати технічну професію в світі аналізу даних та машинного навчання. Протягом семи місяців студенти проходять інтенсивне навчання, яке охоплює повний цикл підготовки фахівця в галузі Data Science.
Навчання побудоване на практичному підході і складається з послідовних модулів, де кожен тиждень присвячений вивченню певного напрямку. Студенти розпочинають з основ синтаксису Python, поступово опановуючи складніші інструменти та методи аналізу даних. Протягом курсу вони навчаться класифікувати, моделювати, прогнозувати та візуалізувати дані, працювати з бібліотеками машинного навчання.
Унікальність курсу полягає в реальних проектах, які студенти розробляють під час навчання. Серед них – створення персонального помічника з командним інтерфейсом, веб-сервіс для завантаження та сортування зображень, а також проект з класифікації зображень за допомогою згорткових нейронних мереж. Такий практичний досвід дозволяє студентам одразу застосовувати отримані знання.
Важливою складовою курсу є розвиток soft skills. Студенти вчаться:
- Складати професійне резюме
- Створювати профіль у LinkedIn
- Готуватися до технічних та HR-інтерв’ю
- Розвивати комунікативні навички
Курс орієнтований на part-time навчання – заняття проходять двічі на тиждень по вечорах, що дозволяє поєднувати навчання з іншими справами. Студенти отримують повний доступ до навчальних матеріалів, можливість перегляду записів вебінарів та постійну підтримку менторів.
Викладацький склад курсу складається з досвідчених фахівців з реальним комерційним досвідом роботи в Data Science, які не лише навчають, але й допомагають студентам побудувати успішну кар’єру в IT.
Laba: Data Science in Finance
https://laba.ua/lecture/3530-data-science-in-finance
Курс «Data Science in Finance» розроблений для фінансових аналітиків, спеціалістів із аналізу даних, економістів та інженерів, які прагнуть оволодіти сучасними методами обробки й аналізу фінансової інформації з використанням інструментів Data Science. Учасники зможуть отримати глибокі знання з машинного навчання, глибокого навчання та нейронних мереж, а також навчаться впроваджувати інноваційні рішення у фінансовій сфері.
Програма курсу складається з 14 занять, які включають:
- Основи роботи з Python для аналізу фінансових даних.
- Розуміння базових алгоритмів Data Science та їх застосування у фінансах.
- Використання машинного навчання для класифікації й прогнозування фінансових показників.
- Робота з нейронними мережами для аналізу складних фінансових даних.
- Інтеграція AI та ML у фінансові сервіси та продукти.
- Створення автоматизованих рішень для управління ризиками та оптимізації процесів.
- Оцінка ефективності моделей за допомогою фінансових кейсів.
Особлива увага приділяється практичному застосуванню знань: учасники реалізують проєкт, у якому застосують набуті навички для вирішення реальних фінансових задач. Курс також включає глибокий аналіз технологій ML Ops для підтримки та масштабування моделей у виробничих середовищах.
По завершенні навчання студенти будуть готові розробляти і впроваджувати Data Science рішення у фінансових компаніях, використовуючи Python, а також працювати з великими масивами фінансових даних для прийняття ефективних рішень.
Sigma Software: Курс Data Science
https://university.sigma.software/courses/data-science/
Курс Data Science від Sigma Software University – це занурення у світ аналізу та обробки даних, розрахований на 10 тижнів інтенсивного навчання. Програма курсу складається з п’яти основних тематичних блоків, які охоплюють найсучасніші напрямки в галузі data science.
Студенти послідовно вивчатимуть методи статистичного навчання, технології підтримки прийняття рішень, інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання та технології штучних нейронних мереж. Особливістю курсу є практична орієнтованість: кожна тема супроводжується домашніми завданнями, які дозволяють студентам створити власні міні-проєкти для портфоліо.
Навчання побудоване на використанні мови програмування Python та опануванні потужних бібліотек, таких як Numpy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras та інших. Студенти навчаться розробляти прогнозні моделі, працювати з великими масивами даних, створювати алгоритми машинного навчання та нейронні мережі.
Курс включає п’ять воркшопів, де учасники зможуть безпосередньо на практиці опанувати навички Data Scientist. Серед практичних напрямків – аналіз даних для електронної комерції, розробка CRM-систем, геоінформаційні технології, прогнозування показників ефективності компаній.
Після завершення курсу студенти отримають компетенції для роботи за напрямками:
- Статистичне навчання
- Підтримка прийняття рішень
- Машинне навчання
- Штучний інтелект
- Геопросторовий аналіз даних
Курс розрахований на фахівців з базовими знаннями програмування, математики та Python, які прагнуть опанувати професії Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst та інші суміжні спеціальності в сфері аналізу даних.
Google: Foundations of Data Science
https://www.coursera.org/learn/foundations-of-data-science
Курс “Foundations of Data Science” від Google є першим етапом професійного сертифіката з просунутої аналітики даних. Він розроблений для тих, хто прагне стати професіоналом у сфері науки про дані та аналітики, з чітко структурованою навчальною програмою, що охоплює п’ять основних модулів.
Протягом курсу студенти занурюються у світ даних, вивчаючи не лише технічні аспекти, але й професійну екосистему дослідження інформації. Курс допоможе зрозуміти, як data-фахівці працюють в різних організаціях, які інструменти використовують та як перетворюють сирі дані на корисні бізнес-insights.
Ключові навички, які студенти отримають під час навчання:
- Управління проєктами
- Комунікація з командою та стейкхолдерами
- Ефективне формулювання запитань
- Презентація аналітичних висновків
Особливістю курсу є вивчення методології PACE (Plan, Analyze, Construct, Execute), яка допоможе структуровано підходити до дослідження даних. Студенти навчаться працювати з інструментами на кшталт Jupyter Notebook, Python, Tableau та опановують основи машинного навчання.
Курс розрахований на тих, хто вже має базові знання з аналізу даних. Він пропонує практичні кейси від реальних компаній, де студенти зможуть застосувати отримані навички на прикладах Automatidata, TikTok та Waze. Після завершення курсу учасники матимуть портфоліо проєктів та зможуть претендувати на посади junior data scientist або просунутого аналітика даних.
Викладачі курсу – співробітники Google, що гарантує актуальність та практичну спрямованість навчальної програми. Загальна тривалість навчання складає менше 6 місяців з гнучким графіком – близько 10 годин на тиждень.
IBM Data Science Professional Certificate
https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science
Професійний сертифікат з науки про дані від IBM на платформі Coursera – це унікальна освітня програма, розроблена для тих, хто прагне опанувати сучасні навички аналізу даних та штучного інтелекту. Курс призначений для людей без попереднього досвіду програмування, які хочуть стати фахівцями у сфері науки про дані за досить короткий період – менше 6 місяців.
Програма складається з 12 послідовних курсів, які охоплюють повний цикл роботи з даними – від їх збору до глибокого аналізу та побудови прогностичних моделей. Студенти вивчатимуть Python, SQL, машинне навчання, методології аналізу даних та сучасні інструменти для роботи з великими масивами інформації.
Ключові навички, які отримають учасники курсу:
- Очищення та підготовка наборів даних
- Створення статистичних моделей
- Побудова інтерактивних дашбордів
- Застосування машинного навчання
- Використання бібліотек Pandas, NumPy, Matplotlib
- Робота з інструментами GitHub, Jupyter, Watson Studio
Особливістю курсу є практична спрямованість – студенти виконуватимуть реальні проєкти, зокрема створення фінансових графіків, прогнозування цін на нерухомість, аналіз демографічних даних та побудову класифікаційних моделей. Після завершення навчання випускники отримують сертифікат від IBM, який можна додати в LinkedIn та резюме.
Курс рекомендований для тих, хто планує кар’єру в таких напрямках як data scientist, data analyst, інженер машинного навчання, бізнес-аналітик та інших суміжних професіях, пов’язаних з аналізом даних.
Main Academy: Курс Data Science
https://mainacademy.ua/ua/kursi/data-science-foundation/
Курс Data Science від Main Academy розрахований на 3,5 місяці та охоплює повний цикл підготовки junior фахівця з науки про дані.
Курс побудований максимально практично, з послідовним вивченням ключових технологій та інструментів. Студенти розпочинають з базових навичок Python, вивчаючи основи програмування, арифметичні операції та функціональне програмування. Паралельно вони опановують математичний апарат для аналізу даних, включаючи роботу з векторами та матрицями.
Важливою складовою навчання є робота з даними: студенти навчаються збирати інформацію з різних джерел (файли, бази даних, API), опановують бібліотеки Numpy та Pandas для маніпуляцій з масивами даних. Значна увага приділяється візуалізації – вивчаються інструменти Matplotlib, Tableau та Power BI для створення інформативної графіки та аналітичних дашбордів.
Ключові навички, які отримають студенти:
- Статистичний аналіз даних
- Машинне навчання
- Побудова лінійних та ансамблевих моделей
- Кластеризація
- Основи нейронних мереж
Унікальність курсу полягає в тому, що викладають його практикуючі Data Science фахівці з науковими ступенями та реальним досвідом роботи в провідних компаніях. Після завершення навчання студенти проходять кар’єрний тренінг, вчаться презентувати себе та складати конкурентне резюме.
Курс орієнтований на повне перетворення студента з новачка на junior спеціаліста, готового до роботи в сучасних IT-компаніях. Навчання включає не лише технічні навички, але й розвиток англійської мови та soft skills, необхідних для успішної кар’єри в Data Science.
Datacamp: Introduction to Data Science in Python
https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-data-science-in-python
Курс “Вступ до науки про дані в Python” від DataCamp – це захоплююча навчальна подорож у світ аналізу даних, розроблена як інтерактивне розслідування викрадення собаки на ім’я Бейс. Курс складається з чотирьох послідовних розділів, які поступово занурюють студентів у практичні навички роботи з Python для аналізу даних.
У першому розділі студенти опановують базові основи Python: вивчають синтаксис мови, навчаються імпортувати модулі, створювати змінні та працювати з функціями. Практичні завдання включають створення списку підозрюваних у викраденні собаки, що робить навчання цікавим і контекстуально насиченим.
Другий розділ присвячений вивченню бібліотеки pandas – потужного інструменту для роботи з табличними даними. Студенти навчаються:
- Завантажувати та досліджувати DataFrame
- Вибирати та фільтрувати колонки
- Застосовувати логічні операції для аналізу даних
- Працювати з таблицями, схожими на електронні таблиці
Третій розділ розкриває можливості Matplotlib для створення лінійних графіків. Студенти навчаться аналізувати частоту літер у записках та зразках почерку, використовуючи графічну візуалізацію.
Заключний розділ курсу розширює навички студентів у створенні різних типів графіків: scatter plots, bar plots та гістограм. Ці інструменти допоможуть студентам не лише опанувати технічні навички, а й навчитися знаходити приховані закономірності в даних.
Курс розроблений таким чином, щоб зробити вивчення науки про дані захоплюючим процесом, де кожне завдання – це частина захоплюючої історії про порятунок собаки Бейс.
HarvardX: Introduction to Data Science with Python
https://www.edx.org/learn/data-science/harvard-university-introduction-to-data-science-with-python
Курс “Вступ до науки про дані з Python” від HarvardX – це захоплююча освітня подорож у світ аналізу даних та машинного навчання. Щохвилини комп’ютери у всьому світі збирають мільйони гігабайт інформації, і цей курс навчає студентів перетворювати величезні масиви даних на корисні insights.
Програма курсу зосереджена на використанні Python як основного інструменту дослідження даних. Студенти опановують ключові бібліотеки для аналізу даних, зокрема:
- sklearn
- Pandas
- matplotlib
- numPy
Протягом навчання учасники вивчатимуть різні моделі машинного навчання, включаючи:
- Регресійні моделі (лінійні, мультилінійні та поліноміальні)
- Класифікаційні моделі (kNN, логістична регресія)
Курс глибоко занурює студентів у фундаментальні концепції машинного навчання: вибір оптимальної складності моделей, попередження перенавчання, регуляризація, оцінка невизначеності та порівняння trade-offs між різними підходами.
Важливою перевагою курсу є практична спрямованість. Після завершення навчання студенти матимуть базове розуміння моделей машинного навчання та штучного інтелекту, зможуть впевнено працювати з Python та аналізувати складні набори даних.
Для успішного навчання рекомендовано мати базові знання програмування (бажано Python) та статистики. Курс пропонує підготовчі матеріали через CS50’s Introduction to Programming with Python та статистичні курси Fat Chance або Stat110.
Варто зазначити, що курс має географічні обмеження – він недоступний для студентів з Ірану, Куби та окупованого Криму через санкційні обмеження США.
RobotDreams: Математика та статистика для Data Science
https://robotdreams.cc/uk/course/877-matematika-ta-statistika-dlya-analizu-danih
Курс “Математика та статистика для Data Science” – це занурення у світ статистичного аналізу даних з використанням Python, розроблений досвідченою Data Science фахівицею Наталією Кеес, яка працює в Airbus.
Протягом 18 занять студенти послідовно опановують складні, але надзвичайно практичні навички роботи з даними. Курс побудований як послідовний шлях від базових понять до просунутих методів аналізу, де кожне заняття логічно пов’язане з попереднім.
Студенти навчаться використовувати потужні бібліотеки Python, такі як NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, опановуючи інструменти для глибокого аналізу даних. Особливістю курсу є поєднання теоретичної математичної підготовки та практичного застосування отриманих знань.
Ключові компетенції, які отримають учасники курсу:
- Статистичний аналіз даних з використанням Python
- Побудова та перевірка статистичних гіпотез
- Робота з лінійною та логістичною регресією
- Застосування методів машинного навчання
- Інтерпретація складних математичних моделей
Курс включає не лише теоретичне навчання, але й практичну роботу над власним проєктом, який студенти презентують наприкінці навчання. Викладачка Наталія Кеес має багаторічний досвід у Data Science, працювала над проєктами в науці, страхуванні та машинобудуванні, що додає курсу особливої практичної цінності.
Унікальність програми полягає в тому, що вона допомагає перетворити абстрактні математичні концепції на конкретні інструменти для прийняття рішень, базованих на даних.
RobotDreams: Data Science with Python
https://robotdreams.cc/uk/course/python-for-big-data
Курс “Data Science with Python” від Robot Dreams вчить аналізу даних та машинного навчання через призму мови Python. Лекторка курсу Олександра Кардаш, Senior Software Engineer у Google з п’ятирічним досвідом роботи в Data Science, розробила унікальну 17-заняттєву програму, яка охоплює ключові аспекти сучасного аналізу даних.
Протягом 10 тижнів студенти послідовно опановують професійні інструменти та техніки роботи з даними. Курс розпочинається з вивчення NumPy для математичних операцій, поступово переходить до Pandas для маніпуляцій з таблицями, та включає глибоке вивчення бібліотек для машинного навчання та статистичного аналізу.
Унікальність програми полягає в практичному підході: студенти не просто вивчають теорію, а одразу занурюються в реальні кейси. Вони навчаться:
- Проводити розвідувальний аналіз даних
- Очищати та підготовляти масиви даних
- Будувати моделі прогнозування та класифікації
- Створювати складні статистичні гіпотези
- Використовувати техніки машинного навчання
Курс охоплює складні теми: від лінійної регресії до просунутих технік бустингу, включаючи роботу з XGBoost, кластерний аналіз та зменшення розмірності даних. Особливий акцент робиться на практичних навичках: студенти навчаться не лише писати код, але й інтерпретувати результати, обирати найкращі моделі та валідувати гіпотези.
Наприкінці курсу учасники матимуть потужний інструментарій для розв’язання реальних бізнес-завдань у сфері аналізу даних, зможуть самостійно досліджувати складні набори даних та будувати передбачувальні моделі.
