16 лучших онлайн-курсов по науке о данных в 2023 [бесплатно + платно]

Независимо от того, начинающий или профессионал в области данных, мы нашли 15 лучших курсов по науке о данных в 2023 году, с бесплатными и платными вариантами для изучения Python, R, Pandas, NumPy и многого другого.

В этой статье мы поделимся 16 лучшими курсами по науке о данных в 2023 году. Независимо от того, хотите ли вы получить работу в качестве специалиста по данным или хотите продвинуться в карьере, изучая новые навыки, мы включили курсы по науке о данных для всех уровней подготовки, как бесплатные, так и платные.

В 2023 году и вперед, data science продолжает оставаться неотъемлемым элементом современного бизнеса, который хочет извлечь скрытые идеи из своих данных, и изучение одного из лучших курсов по науке о данных – отличный способ начать свою карьеру в этой области.

И принимая во внимание, что Бюро переписи населения сообщает об средней зарплате более $ 100,000 для специалистов по данным, изучение одного из лучших курсов по науке о данных может быть прибыльным для вашей карьеры.

Если вы задаете себе вопрос, как я могу изучить науку о данных? Один из лучших подходов – изучение одного из лучших курсов по науке о данных. Вы также можете комбинировать это с созданием проектов по науке о данных, чтобы расширить свой учебный путь.

Изучение лучших курсов по науке о данных также может помочь укрепить ваши навыки перед сдачей экзаменов на сертификаты по науке о данных.

Итак, если вы готовы, давайте погрузимся в лучшие курсы по науке о данных в 2023 году, чтобы помочь вам освоить навыки, необходимые для начала карьеры в рынке труда в области науки о данных.

Избранные курсы по науке о данных [Редакторский выбор]
Курс	Сводка	Основная информация
[Udemy] Курс по науке о данных: полный курс обучения науке о данных	Комплексный курс по науке о данных, охватывающий ключевые темы с реальными практическими примерами	Сертификат: Да Бесплатный или платный: Платный Продолжительность: 31 час
[Coursera] Специализация по науке о данных	Десятикурсовая специализационная программа по науке о данных, разработанная и преподаваемая ведущими профессорами	Сертификат: Да Бесплатный или платный: Платный Продолжительность: 3 – 6 месяцев
[Turing College] Программа профессии “Наука о данных”	Этот курс продолжительностью от 8 до 12 месяцев предлагает сертификаты и помогает студентам найти работу в этой области.	Сертификат: Да Бесплатный или платный: Платный Продолжительность: 8-12 месяцев
[Udacity] Программа “Наука о данных” Nanodegree	Получите опыт работы с данными в реальном мире на основе проектной деятельности	Сертификат: Да Бесплатный или платный: Платный Продолжительность: 4 месяца

Как выбрать лучший курс по науке о данных в 2023 году

При выборе лучших курсов по науке о данных вам следует найти тот, который соответствует вашим личным учебным целям, сочетая теорию науки о данных с практическими навыками.

При рассмотрении лучшего курса для изучения науки о данных мы обратили внимание на следующие критерии и рекомендуем вам сделать то же самое:

• Аккредитация и репутация: Мы уделили особое внимание онлайн-курсам по науке о данных от надежных учебных заведений и платформ онлайн-обучения.
• Учебный план и предметы: Мы оценили учебные планы курсов, чтобы убедиться, что они охватывают ключевые концепции глубокого обучения.
• Практические упражнения и проекты: Мы искали курсы, которые включали практический опыт, будь то практические упражнения или проекты.
• Квалификация преподавателя: Мы искали преподавателей курсов с соответствующими практическими знаниями и опытом работы в отрасли.
• Отзывы и отзывы студентов: Мы проанализировали отзывы и отзывы предыдущих студентов, чтобы оценить общий учебный опыт.

16 Лучших курсов по Data Science в 2023 году

1. [Udemy] Курс Data Science: Полный буткэмп по Data Science

 

Основная информация
Преподаватель курса: Команда 365 Careers	Требования: Нет
Продолжительность: 31 час	Бесплатно или платно: Платно
Сертификат: Да	Зарегистрированные студенты: 600 тыс.
Сложность: Начинающий	Рейтинг: 4.6/5

Почему мы выбрали этот курс

Наши исследования показывают, что этот всесторонний курс по Data Science начинается с подробного введения в данные и область Data Science, а затем охватывает основные компоненты современного Data Science, включая статистику, математику и визуализацию данных. Вы также погрузитесь в машинное обучение и глубокое обучение.

В этом курсе также есть раздел о программировании на Python, чтобы помочь вам применять Python для линейной регрессии, логистической регрессии, кластерного анализа и кластеризации k-средних.

Вы также познакомитесь с обширной экосистемой библиотек Data Science на Python, познакомитесь с важными инструментами, такими как Pandas, NumPy, Matplotlibs и Seaborn. Вы также научитесь использовать Scikit-learn, TensorFlow и Tableau для улучшения своих навыков в Data Science.

Нам также нравится, что этот курс позволяет вам практиковать изученные вами концепции Python на реальных кейсах. В целом, это идеальный курс по Data Science для начинающих, так как преподаватели позволяют вам начать с основ и постепенно развиваться.

Еще одной вещью, которая нам нравится в этом курсе, является активное сообщество студентов Data Science, в котором вы можете общаться с однокурсниками. Они также имеют активный форум поддержки Q&A, где студенты могут задавать вопросы.

Плюсы

• Подходит для начинающих
• Включает реальные бизнес-кейсы
• Активное сообщество студентов
• Активная поддержка вопросов и ответов (Q&A)

Минусы

• Отсутствуют

2. [Coursera] Специализация по Data Science

 

Основная информация
Преподаватели курса: Джефф Лик, Роджер Д. Пэнг, Брайан Каффо	Требования: Базовое понимание программирования
Продолжительность: 3 – 6 месяцев	Бесплатно или платно: Бесплатно
Сертификат: Да	Зарегистрированные студенты: 470 тыс.
Сложность: Начинающий	Рейтинг: 4.5/5

Почему мы выбрали этот курс

Наши исследования показывают, что этот курс по науке о данных разработан и ведется известными профессорами Университета Джонса Хопкинса. Свыше 280 часов материала, этот специализированный курс по науке о данных имеет всеобъемлющую программу, состоящую из 10 курсов.

Вы начнете с изучения использования R и GitHub для управления своими проектами по науке о данных. А затем вы углубитесь в извлечение полезных данных из веба, API и баз данных. Также изучите принципы организации данных для анализа.

Другие разделы охватывают различные темы, такие как статистический вывод, регрессионные модели и концепции машинного обучения, такие как переобучение, классификационные деревья и функции прогнозирования. Если некоторые из этих областей новы для вас, рассмотрите возможность включения книг по науке о данных в свой учебный режим.

Нам также понравилось, что в рамках заключительного проекта вам потребуется использовать наборы данных из реального мира, чтобы создать полезный продукт данных. И одним из требований для проекта является создание презентационного доклада, чтобы продемонстрировать ваши результаты.

Другая особенность программы, которую мы открыли, заключается в том, что вам предоставляются оцениваемые вопросы и задания по науке о данных с обратной связью от сверстников и преподавателей.

Преимущества:

• Это всесторонний курс по науке о данных
• Ведется преподавателями из Университета Джонса Хопкинса
• Оцениваемые вопросы и задания по науке о данных с обратной связью
• Заключительный проект, который можно показать потенциальным работодателям

Недостатки:

• Для заключительного проекта необходимы навыки, не рассматриваемые в рамках курса

3. [Turing College] Программа по карьере в области науки о данных

Основная информация
Преподаватель курса: Разные	Требования: Английский язык и от 15 до 30 часов в неделю
Продолжительность: 8-12 месяцев	Бесплатно или платно: Платно
Сертификат: Да	Студенты, записавшиеся на курс: 500 000+
Сложность: Средний	Рейтинг: 4.7/5

Почему мы выбрали этот курс

Изучая эту программу по науке о данных, мы осознали огромное значение сотрудничества с профессионалами в этой области. Turing College предлагает сертификаты для своих выпускников, но настоящая ценность состоит в индивидуальном менторстве, подготовке к собеседованиям и помощи в поиске работы с новыми навыками.

Этот онлайн-курс по глубокому обучению предлагает реальные преимущества после окончания обучения. Мы редко видим такие высокие проценты трудоустройства в программе по науке о данных. Он занимает высокое место среди наших рекомендуемых курсов по глубокому обучению.

Преимущества:

• Более 96% выпускников Turing College находят работу в течение 6 месяцев после окончания обучения
• Специальное внимание уделяется глубокому обучению
• Студенты помогают составить портфолио собственной работы
• Менторство от профессионалов отрасли
• Помощь в подготовке к собеседованию и в переговорах о заработной плате

Недостатки:

• Из-за того, что это программный лагерь по науке о данных, его себестоимость выше, чем у остальных, о которых мы говорим

4. [StackSocial] Комплект по науке о данных и машинному обучению от А до Я

Основная информация
Преподаватель курса: Разные преподаватели	Требования: Нет
Продолжительность: 55,5 часов	Бесплатно или платно: Платно
Сертификат: Да	Студенты, записавшиеся на курс: Н/Д
Сложность: Начальный	Рейтинг: Н/Д

Почему мы выбрали этот курс

С этим пакетом по науке о данных вы получаете 7 отдельных курсов, позволяющих составить свой собственный путь обучения науке о данных. Нам также нравится, что платформа StackSocial включает область для заметок под видео, чтобы помочь вам отслеживать важные аспекты новых или сложных тем. 

Если вы совершенно новичок в науке о данных и программировании, два курса сосредоточены на основах языков программирования Python и R. Если вы начнете с Python, вы получите 6-часовое введение в основы языка Python, прежде чем перейти к основам NumPy, углубиться в Pandas и кратко затронуть визуализацию с помощью библиотеки Maptlotlib.

В качестве альтернативы есть всеобъемлющий и практический курс продолжительностью 22 часа по практической стороне очистки, обработки, управления данными и их визуализации с помощью R. Вы также изучите такие темы, как приведение векторов, фреймы данных, R markdown и многое другое. 

Если у вас есть опыт работы с Python, доступен 1-часовой курс по навыкам работы с NumPy для специалистов по обработке данных, а также почти 10-часовой курс по использованию библиотеки Streamlit для создания приложений в области науки о данных и машинного обучения. Здесь вы научитесь интегрироваться с Matplotlib и Plotly и создадите приложение NLP с использованием трансформаторов hugging face. 

Нам очень нравится 15 часов учебного материала по примененной вероятности и статистике для науки о данных, так как эти навыки необходимы для успешной карьеры в области науки о данных. 

Здесь используется кодовый подход с использованием Python и NumPy для обучения основным понятиям статистики и вероятности, таким как случайные значения, разброс, центральная тенденция, one-hot encoding, байесовское выводление, регрессия и многое другое.

В заключение, есть 5-часовой курс по глубокому обучению с использованием Keras, библиотеки нейронных сетей высокого уровня, работающей на TensorFlow. Ожидайте изучение искусственных нейронов, функций активации, оптимизации и функций потерь, классификации и многого другого.

Преимущества

• Подходит для начинающих без опыта в программировании или науке о данных
• Охватывает два основных языка для науки о данных, Python и R
• Области для заметок под каждым видео, чтобы отслеживать сложные моменты
• Включает учебный материал по концепциям статистики и вероятности

Недостатки

• Меньше упражнений для тестирования по сравнению с другими курсами из нашего списка

5. [Coursera] Основы науки о данных с помощью Python/SQL

 

Ключевая информация
Преподаватели курса: Аидже Эгуаикхиде, Светлана Левитан, Ромео Киенцлер, Джозеф Сантарканджело, Азим Хириани, Муртаза Хайдер, Рав Ахуджа, Хима Васудеван	Необходимые предварительные знания: Нет
Продолжительность: 48 часов	Бесплатно или платно: Бесплатно
Сертификат: Да	Записано студентов: 34К+
Сложность: Начинающий	Рейтинг: 4.6/5

Почему мы выбрали этот курс

Наши исследования онлайн-обучения по науке о данных показали, что этот курс разработан для того, чтобы предоставить вам навыки, необходимые для решения сложных проектов по науке о данных. В процессе нашего исследования мы узнали, что этот курс ведут высокопоставленные специалисты по науке о данных из IBM.

Курс состоит из пяти мини-курсов. В конце этого первого курса у вас будет уверенное знание инструментов науки о данных, таких как Jupyter Notebooks, R Studio и Watson Studio.

Второй курс научит вас использовать Python для науки о данных. Он включает структуры данных, работу с API и использование библиотек, таких как Pandas и NumPy. Затем вы будете работать над проектом по науке о данных в третьем курсе, где вам потребуется выявить закономерности и тенденции на основе реальных данных. 

Четвёртый и пятый мини-курсы покрывают методы статистического анализа и SQL для науки о данных. Некоторые из тем, которые вы изучите, включают проверку гипотез, описательную статистику, вероятностное распределение, регрессию и визуализацию данных.

Плюсы

• Преподаются опытными научными сотрудниками из IBM
• Практические упражнения с реальными наборами данных
• Получение рабочих навыков с различными инструментами для науки о данных

Минусы

• Некоторые слайды содержат орфографические ошибки

6. [edX] Профессиональный сертификат Гарвардского университета по науке о данных

 

Основная информация
Преподаватель курса: Рафаэль Иризарри	Требования к участникам: Отсутствуют
Продолжительность: 1 год 5 месяцев	Бесплатно или платно: Бесплатно
Сертификат: Да	Количество зарегистрированных студентов: Н/Д
Уровень сложности: Начинающий	Рейтинг: Н/Д

Почему мы выбрали этот курс

Этот профессиональный сертификат по науке о данных предлагается факультетом компьютерных наук Гарвардского университета на платформе edX. Он начинается с введения в основы программирования на языке R и также включает уроки по визуализации данных, байесовской статистике, вероятности, обработке данных, линейной регрессии, выводам и прогнозированию.

После завершения этого курса вы узнаете, как использовать инструменты науки о данных, такие как Tidyverse и ggplot2. Упражнения также дают вам практический опыт использования Unix/Linux, RStudio, Git и GitHub.

Нам также нравится, что этот курс включает раздел по машинному обучению, где вы будете использовать техники науки о данных, которые вы изучили в предыдущих разделах, для создания системы рекомендаций фильмов.

Также есть финальный капстоун-проект, который требует от вас создания продукта на основе данных, который вы можете включить в свое портфолио, чтобы продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям.

Для этого курса не требуется никаких предварительных знаний в области науки о данных или программирования, что делает его идеальным для начинающих. Кроме того, здесь есть активное сообщество студентов со всего мира, с которыми вы можете создать профессиональные связи. И если возникнут трудности, всегда можно получить помощь.

Плюсы

• Преподаются преподавателями из Гарвардского университета
• Активное сообщество студентов
• Создание проектов для портфолио

Минусы

• Продолжительность курса может быть слишком долгой для некоторых

7. [Udacity] Программа Nanodegree по науке о данных

 

Основная информация
Преподаватели курса: Джош Бернард, Джуно Ли, Луис Серрано, Эндрю Пастер, Майк Йи, Дэвид Драммонд, Джудит Лантос	Требования к участникам: Знакомство с Python
Продолжительность: 4 месяца	Бесплатно или платно: Платно
Сертификат: Да	Количество зарегистрированных студентов: Н/Д
Уровень сложности: Средний	Рейтинг: 4.7/5

Почему мы выбрали этот курс

Программа Нанодиплома по науке о данных от Udacity предоставляет практический подход к обучению науке о данных. Эта программа поможет вам овладеть такими темами, как обработка естественного языка (NLP), запуск конвейеров, преобразование данных, создание моделей, разработка экспериментов и внедрение.

Некоторые из проектов, которые вы будете создавать в рамках этого курса, включают рекомендательную систему, конвейер для реагирования на бедствия и финальный капстоун-проект по вашему выбору.

Также, в рамках учебного плана, вам потребуется опубликовать блог-пост на тему науки о данных, чтобы отработать навыки коммуникации и визуализации данных.

Вы также пройдете несколько уроков, разработанных для развития навыков инженерии программного обеспечения, которые необходимы для наукоемких специалистов в области данных, таких как создание модульных тестов, код-ревью, создание и использование классов.

Наше исследование показало, что преподавателями этого курса являются ведущие инженеры по данным из таких крупных технологических компаний, как Google и Netflix. Кроме того, у вас будет возможность воспользоваться карьерными услугами, включая обзор портфолио на GitHub и оптимизацию профиля на LinkedIn, чтобы помочь вам найти работу в области науки о данных и подготовиться к вопросам для интервью по науке о данных.

Преимущества

• Практический подход к изучению науки о данных
• Создано ведущими инженерами по данным из Google и Netflix
• Подходит для среднего и продвинутого уровня
• Создание проектов для вашего портфолио
• Доступ к карьерным услугам

Недостатки

• Нет

8. [DataCamp] Введение в науку о данных на Python 

 

Ключевая информация
Преподаватель курса: Хилари Грин-Лерман	Предварительные требования: Нет
Продолжительность: 4 часа	Бесплатный или платный: Платный
Сертификат: Да	Зарегистрированные студенты: 430 тыс.+
Сложность: Начинающий	Рейтинг: 4.6/5

Почему мы выбрали этот курс

Этот курс будет идеальным выбором для вас, если вы интересуетесь наукой о данных, но еще не готовы вложить много времени и усилий в его изучение. Всего за 4 часа материалы курса можно освоить за один-два дня. Он предоставит вам достаточно информации, чтобы решить, стоит ли брать более углубленный курс.

Наши исследования показали, что преподаватель курса является менеджером по инженерии в Google. Если вы считаете себя визуальным обучающимся, этот курс будет особенно полезен, так как видеоуроки содержат множество красочных изображений и иллюстраций.

Курс предлагает краткое введение в науку о данных на Python. Он начинается с уроков по основам Python. Затем вы узнаете, как загрузить данные в pandas и построить графики с использованием matplotlib. В заключительной части вы потренируетесь создавать три типа графиков: точечные диаграммы, столбчатые диаграммы и гистограммы.

Преимущества

• Идеально подходит для начинающих
• Видеоуроки содержат множество изображений и иллюстраций
• Очень краткий курс (примерно 4 часа)

Недостатки

• Курс довольно краток, поэтому он не углубляется настолько, как другие курсы в нашем списке

9. [Udemy] Наука о данных от А до Я: практические упражнения и бонус ChatGPT

Ключевая информация
Преподаватель курса: Кирилл Еременко	Пререквизиты: Отсутствуют
Продолжительность: 21 час	Бесплатно или платно: Платно
Сертификат: Да	Зарегистрированных студентов: 210 тыс.+
Сложность: Начинающий	Рейтинг: 4.5/5

Почему мы выбрали этот курс

Основываясь на наших наблюдениях, это одна из лучших онлайн-программ по науке о данных. Курс создан Кириллом Еременко и его командой. Кирилл ранее работал в Deloitte и преподавал более 2 миллионов студентов на Udemy.

Нам нравится, что содержание курса разделено на четыре секции, чтобы рассмотреть визуализацию данных, моделирование, подготовку данных и коммуникацию. Следуя секциям курса последовательно, вы изучите основные навыки науки о данных, включая очистку и подготовку данных для анализа, создание базовых визуализаций, моделирование данных и кривые.

Вы также более подробно изучите анализ данных с помощью Tableau, а также создание моделей с использованием линейной и логистической регрессии. Вы также узнаете, как использовать профиль накопленной точности (CAP) для оценки вашей модели. Нам также понравилось, что преподаватель использует сценарии реальных бизнес-ситуаций, когда рассказывает о подготовке данных.

Другие ключевые области, затронутые в этом курсе, включают программирование SQL для науки о данных, инструменты бизнес-аналитики и важность ETL-пайплайнов для науки о данных, как до, так и после преобразования.

В конце курса вы также получите подробные уроки по коммуникации, включая советы и трюки по презентации и рассказыванию историй о данных. Нам очень нравится это, так как по сути, ученые по данным являются рассказчиками, что делает эти навыки важными.

Преимущества

• Включает задания по науке о данных с решениями
• Подходит как для начинающих, так и для продвинутых учеников
• Учите навыки презентации данных
• Использует реальные наборы данных

Недостатки

• Отсутствуют

10. [Educative] Grokking Data Science

Ключевая информация
Преподаватель курса: Самия Халид	Пререквизиты: Отсутствуют
Продолжительность: 10 часов	Бесплатно или платно: Платно
Сертификат: Да	Зарегистрированных студентов: Н/Д
Сложность: Начинающий	Рейтинг: Н/Д

Почему мы выбрали этот курс

Основываясь на нашем опыте с другими курсами educative, мы знаем, что этот курс по науке о данных полностью основан на тексте. Это делает его идеальным выбором для тех, кто предпочитает учиться, читая текст. Наши исследования также показали, что создатель этого курса является старшим программистом в Microsoft.

В этом курсе вы изучите Python для науки о данных, визуализацию данных и основы статистики с такими темами, как вероятность, байесовская статистика и алгоритмы машинного обучения. Вы также узнаете, как использовать популярные библиотеки Python, такие как Pandas, Numpy и Matplotlib.

В курсе также включены разделы по машинному обучению, где вы изучите алгоритмы машинного обучения и оценку моделей. Также предусмотрен проект по машинному обучению с от начала до конца, где вы узнаете о техниках исследовательского анализа данных, обработке данных и настройке параметров, среди прочего.

Каждый раздел этого курса включает в себя викторины с ответами и задания, которые помогут вам практиковать изучаемые концепции. В финальной части курса вы получите советы о том, как найти работу с высокой зарплатой в области науки о данных и преодолеть синдром самозванца.

Плюсы

• Идеально подходит для тех, кто предпочитает обучаться, читая
• Создано опытным инженером из компании Microsoft
• Для практики кодирования не требуется настройка IDE
• Каждый раздел включает в себя викторины с ответами

Минусы

• Не подходит, если вы предпочитаете видеоуроки 

11. [LinkedIn Learning] Основы науки о данных

 

Основная информация
Преподаватель курса: Бартон Поулсон	Предварительные требования: Нет
Продолжительность: 5 часов	Бесплатно или платно: Платно
Сертификат: Да	Зарегистрированные студенты: 48 тысяч+
Уровень сложности: Начинающий	Рейтинг: 4.7/5

Почему мы выбрали этот курс

Это обучение по науке о данных начинается с обзора того, что такое наука о данных, а затем изучает место науки о данных в искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении. В ходе исследования мы также обнаружили, что преподаватель является основателем DataLab.

В этом курсе вы изучите такие темы, как теорема Байеса, безнаблюдаемое обучение, наблюдаемое обучение, математика для науки о данных и методы интерпретации. Вы также получите обзор генеративных методов в науке о данных, таких как генеративно-состязательные сети(GAN) и обучение с подкреплением. 

Вы не только углубитесь в технические аспекты науки о данных, но также узнаете о этическом и ответственном использовании данных. Вы изучите такие концепции, как предвзятость, понятный ИИ, безопасность и юридические аспекты в науке о данных.

В конце каждой главы вас ждет викторина, которая поможет вам оценить ваш уровень понимания пройденного материала. Этот курс подходит для начинающих, так как преподаватель не делает предположений о предварительных знаниях в науке о данных.

Плюсы

• Подходит для начинающих
• Краткие видео с четкими объяснениями
• Включает викторины для каждой главы

Минусы

• Отсутствие сообщества

12. [Simplilearn] Программа по науке о данных IBM 

 

Основная информация
Преподаватель курса: Преподаватели Simplilearn	Предварительные требования: Базовые знания программирования
Продолжительность: 12 часов	Бесплатно или платно: Платно
Сертификат: Да	Зарегистрированные студенты: Информация отсутствует
Уровень сложности: Начинающий	Рейтинг: 4.5/5

Почему мы выбрали этот курс

Наше исследование показало, что этот программный курс, партнерство с IBM, предлагает обширный учебный пакет, включающий в себя онлайн-классы в режиме реального времени, хакатоны, вебинары и сеансы AMA.

Нам нравится, что онлайн-классы дают вам прямой доступ к преподавателям, некоторые из которых являются старшими научными сотрудниками и инженерами-разработчиками данных из IBM. Это также дает вам уникальную возможность взаимодействовать с другими студентами.

Курс разработан для помощи в освоении важных навыков для работы, таких как обучение с учителем и без учителя, проверка гипотез, data mining, кластеризация, линейная и логистическая регрессия, обработка данных, визуализация данных и многое другое.

Некоторые увлекательные проекты, которые вы создадите для своего портфолио, включают модель для прогнозирования диабета, модуль для анализа продаж и модель рекомендаций на основе пользователей, среди прочих.

К концу курса вы будете знакомы с языками программирования, такими как Python, R и Scala, а также будете иметь практические навыки работы с инструментами науки о данных, такими как Apache, Tableau, Spark, HBase, Sqoop, Hadoop и Flume.

Плюсы

• Прямой доступ к преподавателям
• Участие в хакатонах IBM
• Активное сообщество студентов
• Изучение Python, R и Scala

Минусы

• Расписание на основе группы может быть не очень гибким для некоторых

13. [Simplilearn] Основной курс по науке о данных 2023

 

Ключевая информация
Преподаватель курса: Преподаватели Simplilearn	Пререквизиты: Нет
Продолжительность: 11 часов	Бесплатно или платно: Бесплатно
Сертификат: Нет	Количество студентов: 25K+ просмотров
Сложность: Новичок	Оценка: Н/Д

Почему мы выбрали этот курс

В этом курсе вы узнаете, что такое наука о данных, чем занимаются ученые по данным, а также пошаговое руководство о том, как стать ученым по данным.

Преподаватели также предоставляют подробные объяснения различных терминов, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение, а также различия между ними.

Наши исследования также показывают, что в этом курсе освещаются важные темы, такие как создание модели, распределение в статистике, теорема Байеса, алгоритмы машинного обучения, нейронные сети глубокого обучения и биномиальное распределение.

Вы также получите обзор полезных библиотек, таких как TensorFlow, Numpy, Scipy, Pandas и Matplotlib.

Этот курс – отличный вариант для новичков и тех, кто хочет освежить свои знания в области науки о данных перед предстоящим собеседованием. Здесь также есть раздел, посвященный помощи в подготовке к общим вопросам собеседования по данным, а также обучающий материал по созданию резюме.

Плюсы

• Идеально подходит для полных новичков
• Включает раздел по подготовке к собеседованию в области науки о данных
• Подробное объяснение ключевых терминов
• Бесплатно и легкодоступно на YouTube

Минусы

• Отсутствие сертификата окончания

14. [Springboard] Курс подготовки по науке о данных 

 

Ключевая информация
Преподаватели курса: Алекс Чао, Ике Оконкво, Митул Тивари, Самеера Подури	Пререквизиты: Нет
Продолжительность: 4-6 недель	Бесплатно или платно: Платно
Сертификат: Да	Количество студентов: Н/Д
Сложность: Новичок	Оценка: Н/Д

Почему мы выбрали этот курс

Наши исследования показали, что этот курс является подготовительным курсом по науке о данных для начинающих специалистов по анализу данных. Для прохождения курса не требуется никаких предварительных знаний в области науки о данных или программирования, и прохождение этого курса позволит вам освоить знания и навыки, необходимые для изучения более продвинутых курсов по анализу данных.

Он состоит из восьми частей, которые помогут вам понять основные концепции науки о данных, включая программирование и его важность в науке о данных, теорему Байеса и условную вероятность.

К концу курса вы также будете обладать практическими навыками работы с инструментами для анализа данных, такими как Numpy, Pandas, Anaconda, Jupyter Notebooks, Git и GitHub.

В рамках курса студенты также будут работать над проектом приложения для решения реальной бизнес-проблемы с использованием данных от Google и Apple.

Еще одним преимуществом прохождения этого курса является индивидуальное наставничество со стороны наставников из известных технологических компаний, таких как Uber. Кроме того, вы получите доступ к программе карьерного коучинга в области науки о данных и активному сообществу студентов.

Плюсы

• Создание приложения для решения реальных бизнес-проблем
• Доступ к активному сообществу студентов
• Индивидуальная поддержка наставника

Минусы

• Отсутствуют

15. [Edureka!] Наука о данных для начинающих

 

Важная информация
Преподаватель курса: Преподаватели Edureka!	Требования: Нет
Продолжительность: 11 часов	Бесплатно или за плату: Бесплатно
Сертификат: Нет	Зарегистрированные студенты: Более 125 тыс. просмотров
Уровень сложности: Начинающий	Рейтинг: Н/Д

Почему мы выбрали этот курс

Это отличный выбор для начинающих, которые ищут бесплатный курс, чтобы начать свой путь в области науки о данных. После объяснения основ науки о данных преподаватель предоставляет полный план обучения для начинающих специалистов по анализу данных.

Этот тренинг включает более 11 часов материалов, охватывающих важные темы, такие как матрица путаницы, теорема Байеса, уравнение Беллмана и статистический вывод.

Вы также познакомитесь с продвинутыми темами машинного и глубокого обучения, такими как регрессия, алгоритмы KNN, алгоритмы деревьев решений, обучение с подкреплением и основы кода TensorFlow.

Наше исследование также показало, что программа включает множество разделов с примерами использования, которые позволяют вам применить концепции на практике. Вы также получите подготовку к прохождению собеседования по науке о данных и помощь в создании резюме в области науки о данных.

Плюсы

• Подходит для начинающих
• Включает раздел по подготовке к собеседованию по науке о данных
• Включает полный план обучения для специалистов по анализу данных
• Бесплатно и легко доступно на YouTube

Минусы

• Отсутствует сертификат окончания

16. [Codecademy] Основы науки о данных

 

Важная информация
Преподаватель курса: Преподаватели Codecademy	Требования: Нет
Продолжительность: 16 недель	Бесплатно или за плату: Бесплатно
Сертификат: Да	Зарегистрированные студенты: Более 16 тыс.
Уровень сложности: Начинающий	Рейтинг: Н/Д

Почему мы выбрали этот курс

Курс основ основ науки о данных от Codecademy начинается с преподавания принципов владения данными, прежде чем переходить к таким темам, как основы статистики для научной работы с данными и коммуникация результатов научной работы с данными. 

На основе наших наблюдений, этот курс также обучает вас различным техникам исследовательского анализа данных (EDA) и обработке данных, заключаясь в уроках о популярных инструментах Python, таких как Pandas и Matplotlib.

Нам нравится, что программа курса основана на подходе, основанном на проектах, поскольку вы будете создавать 34 мини-проекта, чтобы попрактиковаться в теории, которую вы изучаете. 

Вы также будете работать над двумя основными проектами, которые можно включить в свое портфолио, включая проект по сортировке и анализу медицинских страховых расходов США и проект по интерпретации данных о вымирающих животных. Это отличные способы освоиться с реальными проблемами данных.

Преимущества

• Создавайте проекты для своего научно-исследовательского портфолио
• Идеально подходит для начинающих
• Узнайте лучшие практики коммуникации результатов научной работы с данными
• Включает викторины в конце каждого модуля

Недостатки

• Отсутствует доступ к преподавателям для задания вопросов

Итоговые мысли

Вот и все, 15 лучших курсов науки о данных в 2023 году, включая ряд курсов для начинающих и опытных профессионалов. Независимо от того, только начинаете свою карьеру в области науки о данных или хотите повысить свои существующие навыки, мы включили ряд курсов науки о данных, чтобы помочь вам достичь ваших целей.

Удачного обучения!

Хотите улучшить свои навыки науки о данных с помощью глубокого обучения?

Часто задаваемые вопросы

1. Какой курс лучше для науки о данных?

Лучший онлайн-курс науки о данных зависит от различных факторов, таких как ваши цели, уровень навыков и предпочитаемый стиль обучения. Мы рекомендуем ознакомиться с каждым из курсов науки о данных в нашем списке, но если вы начинающий, возможно, начните с курса по науке о данных от Udemy, а если вы более опытный, то курс научной работы с данными от Udacity — отличный вариант.

2. Какой курс лучше для начинающих в науке о данных?

Невозможно выбрать один курс из лучших курсов науки о данных для начинающих, так как это зависит от вашего предыдущего опыта, предпочитаемого стиля обучения и профессиональных целей. Однако мы включили ряд отличных курсов для начинающих, включая отличные варианты, такие как фундаментальный курс науки о данных от Coursera.

3. Требуется ли программирование для науки о данных?

Да. Для науки о данных требуется владение языками программирования, такими как Python и R, для манипулирования и анализа наборов данных, создания моделей и разработки алгоритмов машинного обучения.

Люди также читают:

• Лучшие курсы глубокого обучения
• Лучшие курсы машинного обучения
• R для науки о данных
• Как стать специалистом по науке о данных?
• Библиотеки для науки о данных
• Что такое обучение с учителем?
• Анализ главных компонент

 

---

• Data Science Courses