Профессия Data Scientist сегодня является одной из самых перспективных и востребованных на рынке труда. Эти специалисты анализируют большие объемы данных, создают прогнозы и помогают предприятиям принимать обоснованные решения. Если вы интересуетесь технологиями, любите работать с цифрами и решать сложные задачи, курсы Data Scientist могут стать вашим первым шагом к карьере в этой увлекательной области.
Обучение на курсах Data Science обычно включает изучение основ программирования (например, Python), математики, статистики и методов машинного обучения. Большое внимание уделяется практическим задачам: студенты работают с реальными данными, создают модели и анализируют результаты. Это позволяет не только получить теоретические знания, но и получить практический опыт, который высоко ценится работодателями.
Благодаря широкому выбору программ обучения в Украине, вы можете найти курсы, которые соответствуют вашим потребностям и уровню подготовки — от базовых до продвинутых. Многие из них предлагают онлайн-формат, позволяющий совмещать обучение с работой или другими занятиями. После завершения курсов выпускники получают сертификаты, подтверждающие их квалификацию и открывающие двери для новых возможностей в сфере IT.
Список курсов Data Scientist
Go IT: Python Data Science and Machine Learning. Курс для начинающих
https://goit.global/ua-ru/courses/python-ds/
Курс Python Data Science от GoIT — это глубокое образовательное приложение для тех, кто стремится овладеть технической профессией в мире анализа данных и машинного обучения. В течение семи месяцев студенты проходят интенсивное обучение, которое охватывает полный цикл подготовки специалиста в области Data Science.
Обучение построено на практическом подходе и состоит из последовательных модулей, где каждая неделя посвящена изучению определенного направления. Студенты начинают с основ синтаксиса Python, постепенно овладевая более сложными инструментами и методами анализа данных. На протяжении всего курса они научатся классифицировать, моделировать, прогнозировать и визуализировать данные, работать с библиотеками машинного обучения.
Уникальность курса заключается в реальных проектах, которые студенты разрабатывают во время обучения. Среди них-создание персонального помощника с командным интерфейсом, веб-сервис для загрузки и сортировки изображений, а также проект по классификации изображений с помощью сверточных нейронных сетей. Такой практический опыт позволяет студентам сразу применять полученные знания.
Важной составляющей курса является развитие soft skills. Студенты учатся:
- Составлять профессиональное резюме
- Создавать профиль в LinkedIn
- Готовиться к техническим и HR-интервью
- Развивать коммуникативные навыки
Курс ориентирован на part-time обучение-занятия проходят дважды в неделю по вечерам, что позволяет совмещать обучение с другими делами. Студенты получают полный доступ к учебным материалам, возможность просмотра записей вебинаров и постоянную поддержку менторов.
Преподавательский состав курса состоит из опытных специалистов с реальным коммерческим опытом работы в Data Science, которые не только обучают, но и помогают студентам построить успешную карьеру в IT.
Laba: Data Science in Finance
https://laba.ua/lecture/3530-data-science-in-finance
Курс «Data Science in Finance» разработан для финансовых аналитиков, специалистов по анализу данных, экономистов и инженеров, стремящихся овладеть современными методами обработки и анализа финансовой информации с использованием инструментов Data Science. Участники смогут получить глубокие знания в области машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей, а также научатся внедрять инновационные решения в финансовой сфере.
Программа курса состоит из 14 занятий, которые включают:
- Основы работы с Python для анализа финансовых данных.
- Понимание базовых алгоритмов Data Science и их применение в финансах.
- Использование машинного обучения для классификации и прогнозирования финансовых показателей.
- Работа с нейронными сетями для анализа сложных финансовых данных.
- Интеграция AI и ML в финансовые сервисы и продукты.
- Создание автоматизированных решений для управления рисками и оптимизации процессов.
- Оценка эффективности моделей с помощью финансовых кейсов.
Особое внимание уделяется практическому применению знаний: участники реализуют проект, в котором применят приобретенные навыки для решения реальных финансовых задач. Курс также включает глубокий анализ технологий ML Ops для поддержки и масштабирования моделей в производственных средах.
По завершении обучения студенты будут готовы разрабатывать и внедрять Data Science решения в финансовых компаниях, используя Python, а также работать с большими массивами финансовых данных для принятия эффективных решений.
Sigma Software: Курс Data Science
https://university.sigma.software/courses/data-science/
Курс Data Science от Sigma Software University — это погружение в мир анализа и обработки данных, рассчитанный на 10 недель интенсивного обучения. Программа курса состоит из пяти основных тематических блоков, охватывающих самые современные направления в области Data science.
Студенты будут последовательно изучать методы статистического обучения, технологии поддержки принятия решений, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и технологии искусственных нейронных сетей. Особенностью курса является практическая ориентированность: каждая тема сопровождается домашними заданиями, которые позволяют студентам создать собственные мини-проекты для портфолио.
Обучение основано на использовании языка программирования Python и освоении мощных библиотек, таких как Numpy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras и других. Студенты научатся разрабатывать прогнозные модели, работать с большими массивами данных, создавать алгоритмы машинного обучения и нейронные сети.
Курс включает пять воркшопов, где участники смогут непосредственно на практике овладеть навыками Data Scientist. Среди практических направлений-анализ данных для электронной коммерции, разработка CRM-систем, геоинформационные технологии, прогнозирование показателей эффективности компаний.
После завершения курса студенты получат компетенции для работы по направлениям:
- Статистическое обучение
- Поддержка принятия решений
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Геопространственный анализ данных
Курс рассчитан на специалистов с базовыми знаниями программирования, математики и Python, которые стремятся овладеть профессиями Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst и другие смежные специальности в сфере анализа данных.
Google: Foundations of Data Science
https://www.coursera.org/learn/foundations-of-data-science
Курс Google Foundations of Data Science является первым этапом профессионального сертификата по продвинутой аналитике данных. Он разработан для тех, кто стремится стать профессионалом в области науки о данных и аналитики, с четко структурированной учебной программой, охватывающей пять основных модулей.
На протяжении всего курса студенты погружаются в мир данных, изучая не только технические аспекты, но и профессиональную экосистему исследования информации. Курс поможет понять, как Data-специалисты работают в различных организациях, какие инструменты используют и как превращают сырые данные в полезные бизнес-insights.
Ключевые навыки, которые студенты получат во время обучения:
- Управление проектами
- Общение с командой и стейкхолдерами
- Эффективная формулировка вопросов
- Презентация аналитических выводов
Особенностью курса является изучение методологии PACE (Plan, Analyze, Construct, Execute), которая поможет структурированно подходить к исследованию данных. Студенты научатся работать с такими инструментами, как Jupyter Notebook, Python, Tableau, и овладеют основами машинного обучения.
Курс рассчитан на тех, кто уже имеет базовые знания по анализу данных. Он предлагает практические кейсы от реальных компаний, где студенты смогут применить полученные навыки на примерах Automatidata, TikTok и Waze. После завершения курса участники будут иметь портфолио проектов и смогут претендовать на должности junior data scientist или продвинутого аналитика данных.
Преподаватели курса-сотрудники Google, что гарантирует актуальность и практическую направленность учебной программы. Общая продолжительность обучения составляет менее 6 месяцев с гибким графиком – около 10 часов в неделю.
IBM Data Science Professional Certificate
https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science
Профессиональный сертификат по науке о данных от IBM на платформе Coursera — это уникальная образовательная программа, разработанная для тех, кто стремится овладеть современными навыками анализа данных и искусственного интеллекта. Курс предназначен для людей без предыдущего опыта программирования, которые хотят стать специалистами в области науки о данных за довольно короткий период – менее 6 месяцев.
Программа состоит из 12 последовательных курсов, которые охватывают полный цикл работы с данными – от их сбора до глубокого анализа и построения прогностических моделей. Студенты будут изучать Python, SQL, машинное обучение, методологии анализа данных и современные инструменты для работы с большими массивами информации.
Ключевые навыки, которые получат участники курса:
- Очистка и подготовка наборов данных
- Создание статистических моделей
- Построение интерактивных дашбордов
- Применение машинного обучения
- Использование библиотек Pandas, NumPy, Matplotlib
- Работа с инструментами GitHub, Jupyter, Watson Studio
Особенностью курса является практическая направленность-студенты будут выполнять реальные проекты, в частности создание финансовых графиков, прогнозирование цен на недвижимость, анализ демографических данных и построение классификационных моделей. После завершения обучения выпускники получают сертификат от IBM, который можно добавить в LinkedIn и резюме.
Курс рекомендован для тех, кто планирует карьеру в таких направлениях как Data scientist, data analyst, инженер машинного обучения, бизнес-аналитик и других смежных профессиях, связанных с анализом данных.
Main academy: Курс Data Science
https://mainacademy.ua/ua/kursi/data-science-foundation/
Курс Data Science от Main Academy рассчитан на 3,5 месяца и охватывает полный цикл подготовки junior специалиста по науке о данных.
Курс построен максимально практично, с последовательным изучением ключевых технологий и инструментов. Студенты начинают с базовых навыков Python, изучая основы программирования, арифметические операции и функциональное программирование. Параллельно они осваивают математический аппарат для анализа данных, включая работу с векторами и матрицами.
Важной составляющей обучения является работа с данными: студенты учатся собирать информацию из различных источников (файлы, базы данных, API), осваивают библиотеки Numpy и Pandas для манипуляций с массивами данных. Значительное внимание уделяется визуализации-изучаются инструменты Matplotlib, Tableau и Power BI для создания информативной графики и аналитических дашбордов.
Ключевые навыки, которые получат студенты:
- Статистический анализ данных
- Машинное обучение
- Построение линейных и ансамблевых моделей
- Кластеризация
- Основы нейронных сетей
Уникальность курса заключается в том, что преподают его практикующие Data Science специалисты с научными степенями и реальным опытом работы в ведущих компаниях. После завершения обучения студенты проходят карьерный тренинг, учатся представлять себя и составлять конкурентное резюме.
Курс ориентирован на полное превращение студента из новичка в junior специалиста, готового к работе в современных IT-компаниях. Обучение включает не только технические навыки, но и развитие английского языка и soft skills, необходимых для успешной карьеры в Data Science.
Datacamp: Introduction to Data Science in Python
https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-data-science-in-python
Курс «Введение в науку о данных в Python» от DataCamp — это увлекательное учебное путешествие в мир анализа данных, разработанное как интерактивное расследование похищения собаки по имени бэйс. Курс состоит из четырех последовательных разделов, которые постепенно погружают студентов в практические навыки работы с Python для анализа данных.
В первой главе студенты осваивают базовые основы Python: изучают синтаксис языка, учатся импортировать модули, создавать переменные и работать с функциями. Практические задания включают создание списка подозреваемых в похищении собаки, что делает обучение интересным и контекстуально насыщенным.
Второй раздел посвящен изучению библиотеки pandas-мощного инструмента для работы с табличными данными. Студенты учатся:
- Скачать и исследовать DataFrame
- Выбирать и фильтровать колонки
- Применять логические операции для анализа данных
- Работать с таблицами, похожими на электронные таблицы
Третий раздел раскрывает возможности Matplotlib для создания линейных графиков. Студенты научатся анализировать частоту букв в записях и образцах почерка, используя графическую визуализацию.
Заключительный раздел курса расширяет навыки студентов в создании различных типов графиков: scatter plots, bar plots и гистограмм. Эти инструменты помогут студентам не только овладеть техническими навыками, но и научиться находить скрытые закономерности в данных.
Курс разработан таким образом, чтобы сделать изучение науки о данных увлекательным процессом, где каждое задание – это часть увлекательной истории о спасении собаки бэйс.
HarvardX: Introduction to Data Science with Python
https://www.edx.org/learn/data-science/harvard-university-introduction-to-data-science-with-python
Курс HarvardX» введение в науку о данных с Python » — это увлекательное образовательное путешествие в мир анализа данных и машинного обучения. Каждую минуту компьютеры по всему миру собирают миллионы гигабайт информации, и этот курс учит студентов превращать огромные массивы данных в полезные insights.
Программа курса фокусируется на использовании Python в качестве основного инструмента исследования данных. Студенты осваивают ключевые библиотеки для анализа данных, в том числе:
- sklearn
- Pandas
- matplotlib
- numPy
На протяжении всего обучения участники будут изучать различные модели машинного обучения, в том числе:
- Регрессионные модели (линейные, мультилинейные и полиномиальные)
- Классификационные модели (kNN, логистическая регрессия)
Курс глубоко погружает студентов в фундаментальные концепции машинного обучения: выбор оптимальной сложности моделей, предупреждение переобучения, регуляризация, оценка неопределенности и сравнение trade-offs между различными подходами.
Важным преимуществом курса является практическая направленность. После завершения обучения студенты будут иметь базовое понимание моделей машинного обучения и искусственного интеллекта, смогут уверенно работать с Python и анализировать сложные наборы данных.
Для успешного обучения рекомендуется иметь базовые знания программирования (желательно Python) и статистики. Курс предлагает подготовительные материалы через CS50 Introduction to Programming с Python и статистические курсы Fat Chance или Stat110.
Стоит отметить, что курс имеет географические ограничения-он недоступен для студентов из Ирана, Кубы и оккупированного Крыма из-за санкционных ограничений США.
RobotDreams: Математика и статистика для науки о данных
https://robotdreams.cc/uk/course/877-matematika-ta-statistika-dlya-analizu-danih
Курс «Математика и статистика для Data Science» – это погружение в мир статистического анализа данных с использованием Python, разработанный опытной Data Science специалистом Натальей Кеес, работающей в Airbus.
На протяжении 18 занятий студенты последовательно овладевают сложными, но чрезвычайно практичными навыками работы с данными. Курс построен как последовательный путь от базовых понятий к продвинутым методам анализа, где каждое занятие логически связано с предыдущим.
Студенты научатся использовать мощные библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, овладевая инструментами для глубокого анализа данных. Особенностью курса является сочетание теоретической математической подготовки и практического применения полученных знаний.
Ключевые компетенции, которые получат участники курса:
- Статистический анализ данных с использованием Python
- Построение и проверка статистических гипотез
- Работа с линейной и логистической регрессией
- Применение методов машинного обучения
- Интерпретация сложных математических моделей
Курс включает не только теоретическое обучение, но и практическую работу над собственным проектом, который студенты представят в конце обучения. Преподавательница Наталья Кеес имеет многолетний опыт в Data Science, работала над проектами в науке, страховании и машиностроении, что придает курсу особую практическую ценность.
Уникальность программы заключается в том, что она помогает превратить абстрактные математические концепции в конкретные инструменты для принятия решений, основанных на данных.
RobotDreams: Data Science with Python
https://robotdreams.cc/uk/course/python-for-big-data
Курс» Наука о данных с Python » от Robot Dreams учит анализу данных и машинному обучению через призму языка Python. Лектор курса Александра Кардаш, Senior Software Engineer в Google с пятилетним опытом работы в Data Science, разработала уникальную 17-классную программу, охватывающую ключевые аспекты современного анализа данных.
В течение 10 недель студенты последовательно осваивают профессиональные инструменты и техники работы с данными. Курс начинается с изучения NumPy для математических операций, постепенно переходит к Pandas для манипуляций с таблицами, и включает глубокое изучение библиотек для машинного обучения и статистического анализа.
Уникальность программы заключается в практическом подходе: студенты не просто изучают теорию, а сразу погружаются в реальные кейсы. Они научатся:
- Проводить разведывательный анализ данных
- Очистить и подготовить массивы данных
- Строить модели прогнозирования и классификации
- Создавать сложные статистические гипотезы
- Использовать техники машинного обучения
Курс охватывает сложные темы: от линейной регрессии до продвинутых техник бустинга, включая работу с XGBoost, кластерный анализ и уменьшение размерности данных. Особое внимание уделяется практическим навыкам: студенты научатся не только писать код, но и интерпретировать результаты, выбирать лучшие модели и проверять гипотезы.
В конце курса участники будут иметь мощный инструментарий для решения реальных бизнес-задач в сфере анализа данных, смогут самостоятельно исследовать сложные наборы данных и строить предсказательные модели.
