Вполне возможно, что вы могли столкнуться с наукой о данных в какой-то момент вашей жизни, даже не осознавая этого. Будучи частью сферы ИТ, популярность и спрос на науку о данных увеличивается с каждым днём. В какой-то степени из-за этого обучение Data Science не такое простое занятие, как раз из-за разнообразия этой сферы, выбрать лучшие курсы Data Science может быть очень непростой задачей.
Но, вы можете спросить, что такое наука о данных?
Наука о данных (Data Science) - междисциплинарная сфера, которая совмещает в себе работу со структурированными и неструктурированными данными. Данный термин охватывает собой использование систем и алгоритмов для извлечения знаний из структур данных и применения их в различных сферах.
Среди прочих наука о данных тесно связана с большими данными, машинным обучением и дата майнингом. Естественно, вы можете найти многие курсы Data Science, раскрывающие каждую из связанных тем.
Учитывая это, мы отобрали семь самых рекомендованных курсов науки о данных, на которые вы можете кратко взглянуть сейчас:
- Курс DataCamp Наука о Данных Для Всех
- Курс Coursera Инструменты Специалиста По Данным
- Программа Coursera Машинное Обучение
- Программа Coursera Глубокое Обучение
- Специализация edX Гарвард Наука о Данных
- Udacity Nanodegree Структуры Данных и Алгоритмы
- Программа Udacity Станьте Специалистом По Данным
Но перед тем как мы начнём, зачем вам вообще изучать науку о данных?
Содержание
- 1. Зачем Вам Стоит Изучать Науку о Данных?
- 2. Наука о Данных Для Всех - Вводный Курс Науки о Данных От DataCamp (Записаться На Курс)
- 3. Инструменты Специалиста По Данным - Курс Coursera От Университета Джона Хопкинса (Запишитесь На Курс)
- 4. Машинное Обучение - Курс Coursera От Стэнфордского Университета (Записаться На Курс)
- 5. Нейронные Сети и Глубокое Обучение - Курс Coursera От DeepLearning.AI (Записаться На Курс)
- 6. Специализация Наука о Данных - Курс Гарварда На edX (Записаться На Курс)
- 7. Структуры Данных и Алгоритмы - Детальная Nanodegree Udacity (Записаться На Курс)
- 8. Станьте Специалистом По Данным - Единый Nanodegree Udacity (Записаться На Курс)
- 9. Заключение
Зачем Вам Стоит Изучать Науку о Данных?
На первый взгляд наука о данных может показаться темой, которую невозможно освоить вне университетской аудитории. Однако онлайн курсы становятся лучше с каждым днём и наука о данных стала доступна для изучения всем!
Последняя сделка действительна прямо сейчас:
SAVE 50%
DataCamp End of Year Sale
Unlock a year of unlimited data and AI learning at half the price! This is your final call to save big on expertise for 2025. Act fast and secure your 50% discount with DataCamp's End of Year Sale – the clock is ticking!
На данный момент сотни платформ МООК предлагают качественные курсы Data Science и некоторые, вроде edX, даже налаживают партнёрства с известными университетами для предоставления самых лучших курсов науки о данных.
Сфера становится популярной темой для онлайн курсов в основном за счёт постоянно увеличивающегося спроса на специалистов по данным в различных сферах. Этот сдвиг стал особенно заметным в период восстановления мира после пандемии COVID-19 так как компании сейчас как никогда ранее сосредоточены на онлайн присутствии, пишет Insight.
Учитывая всё это, можно с уверенностью сказать, что нет более лучшего времени начать изучать Data Science курсы, чем сейчас!
Итак, без лишних слов, давайте узнаем про лучшие курсы Data Science.
Наука о Данных Для Всех - Вводный Курс Науки о Данных От DataCamp (Записаться На Курс)
Понятно, что для тех кто только начинает своё путешествие в мир курсов науки о данных, может быть сложно понять, где начать учиться.
Вам нужно знать как программировать? Нужно ли вам посвятить месяцы изучению основ? Сколько нужно знать информации?
Именно здесь курс DataCamp Наука о Данных Для Всех вступает в игру. Первый курс по Data Science в нашем списке создан для предоставления вам фундаментальных знаний в сфере. Курс был создан для новичков и охватывает самую важную информацию, которая нужна специалистам по данным.
Данный курс по науке о данных состоит из 4 частей - Введение в Науку о Данных, Сбор Информации и Хранение, Изучение и Визуализация, а также Эксперименты и Прогнозирование - и охватывает все основные части сферы. Курс затрагивает все ключевые аспекты науки о данных, предоставляя пользователям все основы для продолжения развития навыков.
Если вы беспокоитесь об отсутствии опыта программирования для прохождения этого курса по науке о данных, то не волнуйтесь. Данный курс не технический, а значит вам не нужно будет иметь существующие навыки кодинга для начала обучения. Контент имеет формат видео с 48 практическими упражнениями, созданными для обучения вас всему необходимому.
На первый взгляд, данный курс науки о данных может показаться таким, что вам придётся есть, спать и дышать наукой о данных. Однако это не так. Курс состоит из не более чем 2 часов контента, что делает его прохождение возможным даже для самых занятых людей.
Когда дело касается цены, курсы Data Science гораздо выгоднее других. Так как нет более лучшей цены чем бесплатно!
DataCamp известен своей великолепной ценой, данный курс не исключение. Наука о Данных для всех является одной из платформ, что предлагает бесплатные курсы Data Science, доступные для всех без дополнительных затрат. С такими отличными предложениями мы определённо согласны с утверждением, что наука о данных для всех.
Проходя данный курс, вы изучите:
- Основы науки о данных, такие как рабочий процесс, приложение для обработки данных, роли и инструменты обработки данных;
- Всё, что вам нужно знать о поиске и хранении данных, от типов данных до облачных платформ и всего связанного с этим;
- Как редактировать и подготавливать данные к использованию, включая подготовку, визуализацию и панели;
- Способы использования собранных данных, такие как прогнозирование будущих результатов, кластеризация и машинное обучение.
Если вы заинтересованы в изучении мира науки о данных, начните ваше путешествие с DataCamp!
Самые понравившиеся находки
Ищете более подробную информацию по связанным темам? Мы собрали подобные статьи для вас, чтобы сэкономить ваше время. Взгляните!
Инструменты Специалиста По Данным - Курс Coursera От Университета Джона Хопкинса (Запишитесь На Курс)
Если вы один из тех, кто предпочитает более углубленный обучающий материал, эти курсы Data Science может идеально вам подойти. Также как и ранее упомянутый вариант, данный курс Инструменты Специалиста По Данным спроектирован, чтобы помочь вам выстроить ещё более мощный фундамент знаний по науке о данных.
Этот курс науки о данных создан для предоставления вам всех основ материала и инструментов, с которыми специалисты по данным работают на повседневной основе. Курс разработан для охвата всего, с чем вы можете столкнуться как специалист по данным, включая самые часто используемые программы.
Технически, он вводного уровня, но слегка более продвинутый, чем другой вариант от DataCamp. При этом, программа всё равно охватывает все основы, что делает её отличным вариантом для всех, кто уже знаком с миром программной инженерии.
Курс состоит из двух компонентов - концептуального и практического. Программа растянута на более чем 4 недели с различными модулями для каждой - Основы Науки о Данных, R и RStudio, Контроль Версий и GitHub, Разметка R, Научное Мышление и Большие Данные.
Все модули курса включают в себя образовательные видео и практические упражнения, охватывающие что, почему и как науки о данных. Каждая неделя обучения будет завершаться викториной по материалам каждого модуля. Это отличный аспект, если вы цените возможность оценить ваш прогресс.
Так как этот курс более детально вдаётся в работу с наукой о данных, то материал занимает немного больше вашего времени.
Со всеми видео и упражнениями, курс занимает примерно 18 часов для завершения. Каждый модуль требует примерно 5 часов, что делает темп обучения подходящим для самых строгих расписаний.
Как и со многими платформами онлайн обучения, что предлагают курсы Data Science, программы Coursera значительно отличаются по цене. Что касается данного курса, это один из самых доступных вариантов. Предлагаемый Университетом Джона Хопкинса, курс является частью двух более крупных Специализаций. После того как будет закончен 7-дней пробный период, он будет стоить около $50 в месяц.
Это отличная цена за предлагаемый контент, так так сертификат о завершении будет доступен всем студентам. Проходя данный курс, вы научитесь:
- Понимать данные и науку о данных как концепт;
- Использовать основные инструменты Data Science, вроде R, RStudio, Github и многие другие;
- Основным концептам науки о данных, таким как экспериментальный дизайн, большие данные и другим.
Те, кто хочет освоить все инструменты для работы специалистом по данным, могут записаться в любое время!
Машинное Обучение - Курс Coursera От Стэнфордского Университета (Записаться На Курс)
- Платформа: Coursera
- Длительность: 60 часов
- Цена: БЕСПЛАТНО
- Сертификат: $79
- Уровень: Средний
- Записаться ЗДЕСЬ
Один из основных компонентов науки о данных - машинное обучение - процесс предоставления возможности компьютерам выполнять различные задачи без необходимости программировать для этого. И верьте или нет, он используется гораздо чаще чем вы думаете. Вы используете предиктивное написание текста или автоисправление? Это лишь два простых примера машинного обучения!
Когда сфера настолько полезна и универсальна, спрос на специалистов машинного обучения невероятно высок. Если вы тот, кто заинтересован в работе с машинным обучением, рассмотрите вариант прохождения этого курса!
Целью этого курса является предоставление обширного введения в машинное обучение и связанные сферы, такие как дата майнинг и распознавание стратегических шаблонов. Так как материал среднего уровня, программа лучше всего подходит для тех, кто уже имеет за плечами некоторые курсы Data Science.
Также как и большинство курсов Coursera, Машинное Обучение длится более 4 недель и включает в себя 8 модулей, раскрывающих многие темы - обучение с учителем, обучение без учителя, лучшие практики машинного обучения и всё связанное с этим.
Курс также включает в себя многочисленные ситуации и примеры применения машинного обучения, что позволяет пользователям применить их знания.
Так как сфера машинного обучения очень обширна, вполне естественно, что для изучения всего материала потребуется больше времени. Для завершения курса может потребоваться около 60 часов. Однако программа позволяет пользователям учиться в их собственном ритме и даже подстраивать крайние сроки под собственные нужды.
Если вы хотите пройти Data Science курсы бесплатно, то пришли в правильное место. Курс бесплатен для прохождения. При этом, если вы хотите получить сертификат об окончании, то с вас потребуют $79. Это может показаться слегка дорого, но важно отметить, что курс предоставляется Стэнфордским Университетом. Не стоит спорить, что такой сертификат будет отлично смотреться в вашем резюме!
Этот курс науки о данных охватывает одну из самых обширных сфер науки о данных. Проходящие курсы узнают про:
- Основные идеи, лежащие в основе обучения компьютеров без явного программирования;
- Применение различных концепций, таких как линейная регрессия с различным количеством переменных и линейная алгебра, если называть некоторые;
- Реализацию алгоритмов обучения на практике;
- Представление нейронной сети и многое другое.
Если вы тот, кто хочет помочь машинам и ИИ учиться, то почему бы не научиться этому на самых лучших платформах онлайн обучения?
Нейронные Сети и Глубокое Обучение - Курс Coursera От DeepLearning.AI (Записаться На Курс)
Для тех, кого интересуют более углубленные темы, не для каламбура, мы предлагаем самые лучшие курсы Data Science про глубокое обучение и нейронные сети.
Будучи первым курсом в Специализации Coursera Глубокое Обучение, программа Нейронные Сети и Глубокое Обучение, созданная DeepLearning.AI, глобальной компанией ИИ, нацелена предоставить сильные фундаментальные концепты нейронной сети и глубокого обучения, чтобы представить студентам текущие технологические тренды.
Из-за специфической натуры обучающего материала, курс считается среднего уровня и подходит для тех, кто уже имеет средний уровень навыков программирования Python и базовое понимание линейной алгебры и машинного обучения.
Как упоминалось ранее, все программы Coursera следуют похожей структуре. Данный курс не исключение, он состоит из 4 недель контента, разделённого на 4 модуля, каждый из которых включает в себя видео и материал для чтения, вместе с практическими упражнениями.
Охватываемые темы сосредоточены на основах специализации в сфере, начиная с введения в глубокое обучение и заканчивая всем, что вам нужно знать про нейронные сети.
Похожим образом как и другие курсы Data Science Coursera, этот полностью онлайн и позволяет легко управлять временем. В дополнение, конечно, крайние сроки также гибкие, что делает курс удобным для всех.
По этой причине можно смело заявить, что Coursera более лучший выбор для тех, кто ищет гибкие онлайн курсы, так как большинство программ имеет ранее упомянутые функции.
Так как данный курс по Data Science, также как и Наука о Данных Для Всех, является частью специализации, программа имеет месячную подписку за $49. При этом, все новые пользователи всё равно имеют возможность попробовать курс 7 дней бесплатно.
Проходя этот курс Data Science вы научитесь:
- Работе с полносвязными глубокими нейронными сетями, включая построение и обучение систем;
- Внедрению эффективных и векторизованных нейронных сетей;
- Пониманию архитектуры нейронной сети и определению ключевых параметров;
- Способам применения глубокого обучения для ваших собственных проектов и работе.
Те, кто готов изучать глубины нейронного обучения могут смело окунуться в обучение Data Science!
Специализация Наука о Данных - Курс Гарварда На edX (Записаться На Курс)
Сейчас вы уже осознаёте, что есть много отличных курсов по науке о данных. Однако некоторые лучшие курсы Data Science предоставляют больше, чем четырёхнедельную программу.
Один отличный пример - это специализация HardvardX, доступная на edX. Созданная для подготовки пользователей к работе в сфере, эта обширная специализация охватывает все теоретические и практические знания науки о данных, что необходимы в реальном мире.
Из-за обширного материала, данный курс Data Science может считаться более продвинутой программой по сравнению с ранее упомянутыми курсами. Однако важно отметить, что по описанию программы, вам нет необходимости иметь какие-либо требования для прохождения курса.
Специализация разделена на 9 модулей, каждый раскрывает разные темы - основы R, Визуализация, Вероятность, Выведение и Моделирование, Инструменты Продуктивности, Линейная Регрессия, Машинное Обучение и Заключение. Как упоминалось ранее, никаких требований нет, однако все модули построены на информации из первого.
Чтобы предоставить студентам лучший материал для обучения и все необходимые знания науки о данных, специализация использует многочисленные кейсы в этой программе. Исследования охватывают множество применений науки о данных, начиная от трендов в мировом здоровье и прогнозированием выбором, заканчивая системой рекомендации фильмов.
Анализируя собранные во время исследований данные, курс точно демонстрирует как выглядит день в жизни специалиста по данным.
Кстати говоря о днях и жизнях, многим из вас могло статьи интересно, сколько нужно времени для завершения курса. Как упоминалось, курс обширный и детальный, поэтому занимает около 1 года и 5 месяцев для завершения, где каждый модуль занимает примерно около 7 недель.
При этом занятия не накладываются или требуют продолжительных сеансов обучения. Обучение проходит в собственном темпе, поэтому каждый сможет уместить науку о данных в своё расписание.
После того как вы узнали про длительность, то вполне могли забеспокоиться по поводу стоимости. По понятным причинам, программа не самая доступная по сравнению с ранее упомянутыми курсами науки о данных и стоит $990. Но стоит сказать, что на момент написания статьи edX предлагал полный курс всего лишь за $793.
Даже если качество обучающего материала оправдывает высокую стоимость, это всё равно дорого, особенно если вы не хотите проходить всю программу, а заинтересованы лишь в нескольких модулях.
Что же, у нас есть хорошие новости! edX предлагает возможность записаться на модули как отдельные Data Science курсы по цене в $149 за каждый. Помимо этого, у вас есть возможность пройти модули бесплатно, просто проводя аудит, хотя при этом вы будете ограничены в доступных преимуществах, вроде сертификата.
Но при всём при этом, данная специализация отличная инвестиция для тех, кто хочет начать свою карьеру в науке о данных.
Те, кто пройдут курс узнают про все основы науки о данных, включая:
- Основные концепции науки о данных, такие как вероятность, вывод, регрессия и машинное обучение;
- Основные навыки, такие как обработка данных, организация файлов и контроль версий;
- Анализ существующих данных для понимания и разработки способов использования машинного обучения.
Любой заинтересованный в становлении специалистом по данным может не искать другие курсы!
Структуры Данных и Алгоритмы - Детальная Nanodegree Udacity (Записаться На Курс)
- Платформа: Udacity
- Длительность: 4 месяца
- Цена: от $371 в месяц
- Уровень: Средний
- Записаться ЗДЕСЬ
edX не единственная платформа онлайн обучения, которая предлагает многомодульные курсы Data Science. Udacity размещает Nanodegree - расширенные курсы, тянущиеся на несколько месяцев с целью предоставления необходимых навыков и знаний для успешного начала карьеры в программировании.
Созданные для тех, кто хочет выработать их навыки, сосредоточившись на двух столпах науки о данных, структурах данных и алгоритмах. Данная программа позволяет студентам не только иметь практический опыт решения проблем, но также помогает подготовиться к собеседованию и работе.
Даже если программа сосредоточена на основах науки о данных, некоторый опыт для успешного прохождения курса всё же требуется. Материал нацелен на студентов с хотя бы средними знаниями программирования Python и основами алгебры.
Программа занимает приблизительно около 4 месяцев и состоит зи 4 отдельных модулей на различные темы - структуры данных, базовые алгоритмы и продвинутые алгоритмы.
Все модули, что входят в эти курсы Data Science следуют одной структуре, начиная с изучения как решить определённые проблемы, связанные со структурой данных и алгоритмом, и заканчивая использованием студентами навыков для решения проблем и внедрения решений.
Что касается контента, этот курс науки о данных немного отличается от ранее упомянутых вариантов. Вместе с важными знаниями науки о данных, у вас также будет возможность получить полезные советы от опытного инструктора для прохождения собеседования и работы с непредвиденными обстоятельствами.
Это преимущество, так как оно готовит студентов ко встрече со многими испытаниями, которые связаны не только с рабочей сферой.
Так как курс полностью онлайн, часы обучения легко могут быть изменены, а студенты могут легко подстроить свой план обучения заранее в начале программы.
Итак, теперь касаемо стоимости курсов, программы Udacity одни из самых дорогих вариантов. Студенты могут заплатить за 4-месячный курс двумя способами - одиночным платежом за весь план обучения или месячными платежами во время обучения.
Одиночный платёж в $1486 делает курс чуть менее дорогим, учитывая, что за каждый месяц обучения будет выходить $372, а при одиночной оплате $432 в месяц.
Также важно отметить, что на данный момент Udacity не предлагает бесплатное обучение Data Science.
Те, кто записался на программу приобретут несколько навыков, включая:
- Владение фреймворком для разбора любой проблемы;
- Внедрение различных методов, использованных для управления структурой данных и изучения их эффективности;
- Работу с различными алгоритмами начиная от поиска и сортировки различных структур данных для оптимизации рекурсии путём хранения результатов подпроблем.
Те, кому интересно узнать больше про структуры данных и алгоритмы могут смело присоединиться!
Станьте Специалистом По Данным - Единый Nanodegree Udacity (Записаться На Курс)
- Платформа: Udacity
- Длительность: 4 месяца
- Цена: от $371 в месяц
- Уровень: Продвинутый
- Записаться ЗДЕСЬ
Станьте Специалистом По Данным - это Nanodegree, созданная для предоставления студентам ценного опыта, необходимого для успешного становления специалистом по данным. С таким планом обучения, охватывающим как теоретические, так и практические задачи, данный курс наука о данных предлагает полный набор.
В вопросе того подходит ли данный курс для вас или нет, надо отметить, что программа продвинутого уровня и имеет требования. Она создана для подготовки студентов к работе в сфере науки о данных, поэтому лучше всего подходит для тех, кто уверенно разбирается в таких темах как машинное обучение, вероятность и статистика, визуализация, работа с данными и программирование Python.
Без сомнений, вы уже должны будете завершить несколько курсов науки о данных и иметь значительный опыт, чтобы успешно завершить эту программу.
Для её завершения потребуется примерно 4 месяца, программа состоит из 5 модулей, включая теоретические уроки, а также возможность работать над реальными проектами.
Курс освещает 4 основные темы - решение проблем науки о данных, программная инженерия для науки о данных, инженерия данных для науки о данных и экспериментальный дизайн - завершаясь на создании студентами собственных проектов науки о данных.
Как упоминалось, Nanodegree Udacity сильно выделяются именно из-за уникальной возможности для студентов поучаствовать в реальных проектах науки о данных. Работа с продуктами экспертов индустрии, позволяет студентам адаптировать их знания для реального мира и дальше их совершенствовать.
Так как это онлайн курс науки о данных и он включает в себя работу с другими компаниями и проектами, то вы вполне могли подумать о трудностях с расписанием.
Но вы ошибаетесь!
Также как и с другими Nanodegree, студенты могут составлять собственные расписания. Это позволяет проходить курс без какого-либо стресса, а также обеспечивает структурированность и безопасность уроков.
Если вы беспокоитесь о дороговизне, то не стоит. Nanodegree Udacity имеют практически одинаковую стоимость. Это значит, что программа оценивается как и прошлая - $1486 при оплате за всю программу за раз или же $432 в месяц отдельно.
Хотя эта цена будет приемлема далеко не для всех, такая уникальная возможность практики работы с наукой о данных стоит хотя бы рассмотрения.
Студенты курса научатся:
- Как общаться с различными сторонами и и создавать эффективную визуализацию данных;
- Основным навыкам разработки программного обеспечения, таким как создание модульных тестов и построение классов;
- Всему процессу обработки данных, от запуска конвейеров до развертывания решений в облаке;
- Планированию экспериментов и построению рекомендательных систем.
Если вы хотите узнать каково это быть специалистом по данным, не сомневайтесь!
Вы знали?
Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?
Самые трендовые находки
Просмотрите нашу коллекцию самых подробных статей, руководств и учебных пособий по криптообмену. Всегда будьте в курсе дела и принимайте продуманные решения!
Заключение
Учитывая всё более частое использование науки о данных в повседневной жизни, спрос на экспертов в этой сфере естественно увеличивается. По этой причине появляются многие курсы Data Science, среди которых сложно выбрать подходящий для вас.
Так как наука о данных совмещает в себе множество в тем, вовсе не так просто сравнить различные программы, так как они могут значительно различаться, но при этом быть одинаково качественными.
С учётом этого важно сузить список лучших курсов науки о данных. Именно этим мы и занялись в данной статье.
Все упомянутые курсы имеют свои преимущества и качественный контент, подходящий для пользователей с различным уровнем опыта, чтобы каждый мог найти идеальный вариант среди этих курсов:
- Курс DataCamp Наука о Данных Для Всех
- Курс Coursera Инструменты Специалиста По Данным
- Программа Coursera Машинное Обучение
- Программа Coursera Глубокое Обучение
- Специализация edX Гарвард Наука о Данных
- Udacity Nanodegree Структуры Данных и Алгоритмы
- Программа Udacity Станьте Специалистом По Данным
Эти курсы имеют сотни тысяч удовлетворённых студентов, что приобрели необходимые навыки и знания. С опытными экспертами и партнёрствами с известными университетами, мы уверены, что каждый сможет найти для себя подходящий курс по Data Science.
Ведь наука о данных действительно открыта для всех!
Научные Ссылки
Об Экспертах и Аналитиках Статьи
