Data science где учиться

Data scientist исследует данные, чтобы отыскать скрытые закономерности и делать прогнозы о том, как будут развиваться события в будущем. Data Scientist занимается математическими моделями, программированием и статистикой применительно к необходимой профессиональной области (финансы, банковское дело и т.д.), а также решением конкретных задач, как-то: распознавание мошеннических транзакций, набор генов, соответствующих определенной болезни, финансовые риски для компаний и проч.

Чтобы решать эти задачи такой специалист должен обладать знаниями и навыками в нескольких областях. Самые важные из них — это математика, программирование, а также понимание бизнеса и стратегии.

Какие специалисты работают с данными

Аналитик данных (Data Analyst) — работает с данными в структурированном виде из внутренних систем аналитики, помогает бизнесу суммировать и интерпретировать эти данные. Работает с Excel, SQL и внутренними системами аналитики.

Разработчик BI (Business Intelligence Developer) — занимается проектированием внутренних хранилищ данных, связыванием данных из различных систем, а также созданием дэшбордов и аналитических отчетов. Использует BI-системы (Oracle, IBM и другие), SQL, инструменты ETL и языки программирования.

Data Science — На кого пойти учиться? Выпуск #5

Инженер по данным (Data Engineer) — занимается созданием и поддержкой инфраструктурой данных, в частности Big Data. Занимается сбором, хранением и управлением потоками данных в реальном времени. IT-специалист высочайшего уровня, работающий с кластерами серверов на Linux, облачными системами, такими системами обработки больших данных, как Hadoop, Spark и другие.

Специалист по данным (Data Scientist) — занимается интеллектуальным анализом структурированных и неструктурированных данных. Использует статистику, машинное обучение и продвинутые методы предиктивной аналитики для решения ключевых бизнес-задач. По сравнению с аналитиком данных, специалист по данным должен не только уметь анализировать полученную информацию, но и обладать отличными навыками программирования, уметь разрабатывать новые алгоритмы, обрабатывать большие объемы информации и иметь хорошее представление о той сфере, в которой он применяет свои знания.

Курсы, статьи и другие материалы по data science

Введение в Data Science и Big Data

• В чем разница между Data Scientist и Data Engineer
• Где учиться: курсы, магистерские программы и др.
• Лайфхаки как найти работу

• Введение в профессию Big Data от популярного сервиса Антирабство
• Обзор всех профессий, связанных с Big Data
• Какие навыки нужны для попадания в профессию

• Организатор: компания Wargaming
• Темы: как зарабатывать на данных и машинном обучении, визуализация данных
• Спикеры: специалисты по анализу данных, бизнес-аналитики

• Сжатое и яркое объяснение того, как данные полностью изменили бизнес-стратегию
• Спикер: вице-президент Boston Consulting Group Филип Эванс
• Есть расшифровка лекции на русском

Введение в искусственный интеллект и машинное обучение

• Лекция Байрама Аннакова, основателя App-in-the-Air и Empatika
• Очень занимательное и наглядное описание того, как развивался искусственный интеллект

• Вторая лекция Байрама Аннакова
• Типы машинного обучения и методов создания искусственного интеллекта
• Множество кейсов и практических советов

• Лекция Андрея Себранта,директора по маркетингу сервисов Яндекса
• Увлекательное введение в тему с множеством ярких примеров

• Очень подробная и простая для понимания статья о том, как работают нейронные сети и Deep Learning

Подборка хороших курсов

• Специализация Яндекса и МФТИ на Coursera на русском языке
• Полное введение в data science и машинное обучение на базе Python
• Теорию можно смотреть бесплатно, задания и сертификат — платные

• Интерактивное пошаговое изучение Data Science с фокусом на Python
• Обучение через практику: с самого начала работа с реальными данными и кодом
• 3 направления на выбор: Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer

• Интерактивный онлайн-курс по Data Science с фокусом на R
• 66 курсов по машинному обучению, анализу данных и статистике
• Курс построен на решении практических задач

• Онлайн-программа профессиональной переподготовки от Института биоинформатики и Санкт-Петербургского Академического университета РАН, не требующая специальной подготовки
• Срок обучения: 1 год. С лета 2017 — ускоренная программа (полгода)
• Стоимость: 1999 рублей в месяц

• Бесплатное и ясное введение в математическую статистику для всех

• Легендарный курс основателя Coursera и одного из лучших специалистов по искусственному интеллекту Эндрю Ын (Andrew Ng)
• Этот курс можно считать индустриальным стандартом по введению в машинное обучение
• Добрый человек “перевел” задания на Python (в оригинале нужно все делать на Octave)

• Видеозаписи занятий легендарной Школы анализа данных Яндекса
• Курсы: машинное обучение, алгоритмы и структуры данных, параллельные вычисления, дискретный анализ и теория вероятности и др.

• Подборка удаленных образовательных программ, составленная проектом “Теплица социальных технологий”

• Один из немногих бесплатных онлайн-курсов по SQL на русском языке
• Интерактивный курс построенный на практике для аналитиков, маркетологов и product-менеджеров
• Необходимый минимум, все самые важные операторы включая JOIN, GROUP BY и др.

• Любопытное введение в статистику на примере … котиков
• Вы получите знания об основах описательной статистики, дисперсионном и корреляционном анализе
• Фишка курса — наглядность (опять же картинки с котиками)

• Учит извлекать данные из разных файлов, баз данных и API
• Преобразовывать данные для удобного анализа
• Интерпретировать и визуализировать результаты анализа

• Курс от Высшей школы экономики
• Онлайн-курс по самому популярному языку программирования для data scientist’ов

Хорошие конференции и митапы

• Самая серьезная конференция по Big Data на русском языке/li>
• Участвуют представители бизнеса, научные сотрудники, ученые и создатели новых технологий
• Включает соревнования, научный семинар, выставку

• Крупнейшая международная конференция, которая сегодня проводится в крупнейших технологических центрах, таких как Сан-Хосе,Нью-Йорк, Лондон и другие
• Все звезды и все новинки — здесь
• Кроме конференции проводятся воркшопы и обучение, возможно также онлайн-участие

• Ежегодный фестиваль и IT-форум, посвященный анализу данных, проходящий в Москве
• Для профессионалов в области Big Data и новичков в этой сфере
• Большие данные, искусственный интеллект, глубинное обучение, множество бизнес-кейсов

• Ежегодная конференция по Data Science, проходящая раз в год в Москве
• Для разработчиков, инженеров, исследователей
• Кейсы, на примере которых наглядно показывается, почему не стоит забивать гвозди микроскопом

• Одно из самых крупных и живых сообществ по анализу данных в рунете
• В основе — групповой чат Slack
• Здесь можно проконсультироваться, узнать о новых технологиях, найти работу и найти data scientist’а

• Группа, посвященная митапам по Data Science в Москве
• Анонсы встреч, лекций, мастер-классов, выступлений, обсуждений — все на тему Data Science
• Для людей, занимающихся и интересующихся анализом, визуализацией данных и майнингом

Источник: datascientist.one

Data Science: чему и где учиться – Юрий Дорн

Data Science — что это и как стать специалистом Data Science с нуля

Data Science — зачем это нужно и чем занимается специалист по Data Science. С чего начать изучение Data Science и что нужно знать для овладения профессией. Boodet.online.

22 Авг 2020 02:38 IT GIRL 18

Post Views: 128

Data Science — что это и как стать специалистом Data Science с нуля Блог 2020-08-22 ru Data Science — что это и как стать специалистом Data Science с нуля

286 104

Boodet Online +7 (499) 649 09 90 123022 , Москва , ул. Рочдельская, дом 15, строение 15

286 104

Boodet Online +7 499 649 09 90 123022 , Москва , ул. Рочдельская, дом 15, строение 15
Поделиться
Поделиться

Простыми словами о Data Science

Data Science — это сочетание различных инструментов, алгоритмов, принципов машинного обучения. В ходе этого процесса можно обнаружить скрытые шаблоны в необработанных данных. Исходя из аббревиатуры, это, прежде всего, про данные, которые рассматривают с разных точек зрения, зачастую очень неожиданных. Data Science используют в бизнесе, науке, обучении, здравоохранении, социальных институтах для принятия решений и прогнозирования.

Data Science — что это?

• ж изненный цикл DS;
• и нструменты планирования и построения;
• т ипы данных.

Ключевые этапы Data Science-проекта

Жизненный цикл любого Data Science -проекта проходит в 6 этапов:

• о бнаружение;
• п одготовка данных;
• п ланирование модели;
• п остроение модели;
• п редставление проекта;
• оценка результатов и информирование о них.

Обнаружение

Старт проекта, в ходе которого определяют его ключевые цели, задачи, гипотезы. Прежде чем запускать остальные процессы, считают бюджет и определяют, хватит ли ресурсов или надо найти специалистов, увеличить время выполнения и поискать новые массивы данных.

Подготовка данных

Прежде чем поместить данные в песочницу, их надо обработать, а для этого нужна тестовая аналитическая среда. Специалисты по Data Science извлекают, преобразовывают и в итоге загружают сведения в песочницу.

Планирование модели

С помощью EDA (исследовательского анализа данных), определяют методы и приемы для построения взаимосвязей между переменными. Такие взаимосвязи, если они будут обнаружены, станут основой для алгоритмов.

Инструменты планирования модели в Data Science

Основными инструментами планирования модели в Data Science являются:

• R;
• SAS/ACCESS;
• SQL Analysis.

Построение модели

В Data Science важно иметь достаточный набор инструментов и устойчивую среду для того, чтобы разработать наборы данных для тестирования и обучения. Возможно, предполагаемых мощностей не хватит — обычно такое случается, если требуется быстрая и параллельная обработка информации. На этапе построения модели специалисты выясняют, достаточно ли имеющегося инструментария или чего-то не хватает.

Инструмент для построения модели

В Data Science модель строят с помощью следующих инструментов:

• SAS Enterprise Miner
• Weka;
• SPSS Modeler;
• MATLAB;
• Alpine Miner;
• Statistica.

Представление проекта

Итоговый проект необходимо визуализировать. То есть нужно представить отчеты, код и техническую документацию. Хорошим тоном в Data Science считается представление проекта в реальном времени в производственной среде. С помощью тестового представления можно заранее увидеть, есть ли проблемы с производительностью, и сократить время на окончательное развертывание.

Информирование

Data Science — это общественно важный процесс. Сам по себе анализ данных и взаимосвязи не имеют значения. Они служат для того, чтобы подтвердить или опровергнуть начальные гипотезы. При этом отрицательный результат имеет не меньшее значение, чем положительный.

Где применяется Data Science

Глобальная цифровизация привела к появлению больших массивов неструктурированных данных, которые надо было где-то хранить. Проблема хранения решилась с помощью фреймворков. Такие объемы данных невозможно было обрабатывать привычными методами. Так появилась специализация Data Science . Что мы знаем о ее применении?

Чаще всего, говоря о науке данных, подразумевают машинное обучение и искусственный интеллект — две масштабные ветви DS. Но фактически методы и результаты Data Science применимы абсолютно для любой сферы нашей жизни.

Что может Data Science и где это применить:

• оценка динамики ценообразования, предположительная задержка вылета/прибытия — гражданская и военная авиация;
• модель поведения покупателей — маркетинг;
• анализ общественного мнения — медиа;
• моделирование движения — беспилотный транспорт;
• финансовые риски — банковская сфера;
• покупательские тренды — торговля;
• моделирование течения заболеваний, анализ эффективности медикаментов и процедур — здравоохранение;
• успешность групп учеников — образование.

Чем занимается специалист по Data Science?

Специалист по Data Science отвечает за консультирование относительно потенциала данных в своей сфере деятельности. Его задача — предложить новые решения, используя статистический и интеллектуальный анализ сведений.

Data Scientist должен иметь навыки в:

• управлении;
• аналитике;
• стратегии;
• дизайне;
• коммуникации.

Для такого специалиста важно быть экспертом в той отрасли, где он работает. Он должен уметь управлять штатом сотрудников DATA- или IT-отдела, руководить дизайнерами и сторонними аналитиками.

Чтобы успешно выполнять задачи аналитики, специалист Data Science создает эконометрические и статистические модели для различных задач, включая прогнозы, классификацию, кластеризацию, анализ шаблонов, выборку, моделирование. Эта обязанность включает в себя исследование новых способов прогнозирования и моделирования поведения конечных пользователей, а также исследование методов обобщения и визуализации данных для передачи ключевых результатов прикладной аналитики.

Самая большая часть обязанностей специалиста по Data Science относится к работе с данными: поиском, структурированием, обработкой и визуализацией. Неструктурированные и разрозненные наборы сведений используются для независимой генерации действенных данных, а также для создания управляемых аналитических процессов.

Во время работы над проектом специалист по Data Science сотрудничает с коллегами и приглашенными специалистами, поэтому развитые коммуникативные навыки — обязательное требование в этой профессии.

Как стать специалистом Data Science?

Такой профессионал должен знать математику и статистику на высоком уровне; обладать критическим и творческим мышлением. Для того чтобы работать с данными, нужно представлять, какие возможности они открывают, а для этого надо уметь задавать самому себе неожиданные вопросы.

Пригодится и опыт в программировании, чтобы разрабатывать модели и алгоритмы, необходимые для того, чтобы получать, чистить и структурировать большие данные. Минимальные требования к специалисту Data Science — знание языков Python и R.

Где учиться на Data Science?

Существует множество онлайн-курсов, которые помогут сравнительно быстро войти в профессию с нуля . Рассчитывайте на три года обучения минимум — наука о данных сложная и требует множества навыков.

Необходимые знания для Data Science-специалиста

Помимо навыков общения, управления и сотрудничества, специалист Data Science должен иметь технические навыки:

• программирование — Python, Perl, C / C ++, SQL, Java;
• аналитика — SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig, R.

Очень важно в совершенстве знать, что такое неструктурированные данные, где они лежат, в каком формате, как их достать. Не существует каких-то специальных сайтов, где хранятся все сведения. Поэтому специалисту необходимо понимать специфику той сферы, где он работает, чтобы самостоятельно найти источники данных для своих проектов.

Направления Data Science

Базовыми направлениями Data Science являются аналитика и машинное обучение.

Аналитика бывает прогнозирующей и предписательной. Специалист Data Science должен сам определить, какая из них лучше подходит для текущего проекта.

Машинное обучение применяют для составления прогнозов или выявления скрытых закономерностей. Составление прогнозов возможно в том случае, если у Data Science -отдела есть данные о каком-либо процессе и необходимо на их основании построить модель будущей тенденции. Такое обучение называется контролируемым.

Неконтролируемое обучение относится к выявлению скрытых закономерностей. В этом случае неструктурированные сведения изучают в формате всего массива, например, при помощи кластеризации.

Будущее Data Science

Роль специалистов Data Science будет расти с каждым днем. Эта профессия важна для всех сфер нашей жизни: бизнеса, отдыха, торговли, здравоохранения, экономики, обучения, науки. Анализ неструктурированных данных помогает в решении сложных мировых проблем и для закрытия задач малого бизнеса или даже конкретного человека.

С помощью Data Science создают умные машины, которым не нужен водитель, предугадывают интересы и платежеспособность покупателей. На основе аналитических моделей банки решают, выдавать ли вам кредит. Умные системы прогноза погоды могут предсказать глобальные катастрофы, предоставив людям время на подготовку.

Источник: boodet.online

Курсы по Data Science

Харди Пеграм, американский статистик, впервые использовал термин «Data Science» в своих работах ещё в 1960-х годах; однако это понятие стало широко распространенным только в последние десятилетия. Сегодня Data Science используется для прогнозирования пандемий, предсказания спортивных результатов, а также для борьбы с преступностью и даже сохранения природы.

Потребность в навыках дата-инженеров будет только расти, а соответственно, и потребность в специализированных курсах по Data Science. Если вы новичок в аналитике или имеете ограниченные познания, мы собрали ряд лучших онлайн-курсов, которые подойдут всем для получения практического опыта и построения карьеры в этой области.

Читать полностью
Всего курсов: 60
Последнее обновление: 09.09.2023
60 онлайн курсов
Выбор редакции

(Отзывов: 446)

Нетология

Курс, который поможет освоить Data Science: научитесь работать с аналитикой и нейросетями, познакомитесь с SQL и Python, узнаете, как применять математику в алгоритмах и многое другое. Благодаря полученным знаниям вы сможете построить карьеру в анали.

Выдача сертификата
Выдача сертификата
Egestas duis ullamcorper ultrices vel nec arcu amet.
181 800 303 000
рассрочка от 7575/мес.
Выбор учеников

(Отзывов: 515)

Skillbox.ru

Курс подходит новичкам в профессии, начинающим программистам, желающим дополнить свои знания и навыки, а также аналитикам, стремящимся увеличить скорость работы. У студентов есть возможность выбора направления: анализ данных или машинное обучение. Пр.

Выдача сертификата
Выдача сертификата
Egestas duis ullamcorper ultrices vel nec arcu amet.
210 000 350 000
рассрочка от 6774/мес.
Выбор редакции

(Отзывов: 446)

Нетология

Курс идеально подойдет разработчикам: он дает хороший толчок для перехода из своей специальности в Data Science, аналитикам, желающим ускорить и оптимизировать свою работу, а также топ-менеджерам в области IT. Обучение можно проходить и в офлайн, и в.

Выдача сертификата
Выдача сертификата
Egestas duis ullamcorper ultrices vel nec arcu amet.
147 000 245 000
рассрочка от 6125/мес.
Выбор учеников

(Отзывов: 515)

Skillbox.ru

В программу входит 7 курсов с разным уровнем сложности. В их числе аналитика, статистика и теория вероятности, машинное обучение, английский для IT-специалистов. Изучение материала занимает около 1 года. После окончания курса вы сможете создавать ана.

13 месяцев
Выдача сертификата
Выдача сертификата
Egestas duis ullamcorper ultrices vel nec arcu amet.
165 000 275 000
рассрочка от 5323/мес.

(Отзывов: 515)

Skillbox.ru

Курс подойдет новичкам в сфере IT, желающим освоить новую востребованную профессию, аналитикам и владельцам бизнеса. Вы научитесь программировать на Python, визуализировать данные, создавать аналитические панели, использовать библиотеки, базы данных .

Выдача сертификата
Выдача сертификата
Egestas duis ullamcorper ultrices vel nec arcu amet.
165 000 275 000
рассрочка от 5323/мес.

(Отзывов: 446)

Нетология

Курс будет полезен системным и сетевым администраторам, Backend или Fullstack-разработчикам, а также новичкам, желающим развиваться в профессии Data Science. После окончания обучения вы сможете проектировать схемы хранилищ данных, обрабатывать событи.

Выдача сертификата
Выдача сертификата
Egestas duis ullamcorper ultrices vel nec arcu amet.
132 000 220 000
рассрочка от 5500/мес.

(Отзывов: 515)

Skillbox.ru

18 месяцев
Выдача сертификата
Выдача сертификата
Egestas duis ullamcorper ultrices vel nec arcu amet.
165 000 275 000
рассрочка от 5323/мес.

Skillbox.ru

4.20 (Отзывов: 515)
Длительность курса
12 месяцев
Стоимость курса
109800 руб.
Документ об окончании курса

Выдача сертификата

Skillbox.ru

4.20 (Отзывов: 515)
Длительность курса
12 месяцев
Стоимость курса
Документ об окончании курса

Выдача сертификата

Что такое Data Science

Data Science — это область знаний, которая объединяет различные дисциплины, включая математику, статистику, информатику и бизнес-анализ, с целью извлечения ценной информации из больших объемов данных при помощи разнообразных методов и алгоритмов.

В настоящее время Data Science играет важную роль в развитии современных технологий, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных и другие. Растущая значимость этой области объясняется стремлением компаний и организаций использовать данные для принятия ключевых решений в своей деятельности.

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist – это специалист, который занимается извлечением ценной информации из больших объемов данных и преобразованием ее в практически применимые знания. Он осуществляет анализ данных, разрабатывает и применяет различные методы и алгоритмы для поиска паттернов, трендов и взаимосвязей в данных. Data Scientist работает над различными задачами, такими как предсказательная аналитика, машинное обучение, классификация, кластеризация, оптимизация и другие.

Основной задачей такого специалиста является создание моделей и алгоритмов, которые могут автоматически обрабатывать и анализировать данные, чтобы извлечь ценные и применимые знания для принятия бизнес-решений. Они разрабатывают и применяют статистические и математические методы, а также используют инструменты и техники машинного обучения для создания прогностических моделей и систем рекомендаций.

Data Scientist также отвечает за обработку, очистку и визуализацию данных, чтобы сделать их доступными для анализа и понимания. Они часто работают в команде с другими специалистами, такими как инженеры данных и бизнес-аналитики, чтобы совместно решать сложные проблемы и достигать целей организации.

Какие языки программирования необходимы

Data Scientist должен обладать хорошими навыками программирования, и некоторые из языков программирования, которые полезны и широко используются в этой области, включают:

• Python: Python является одним из самых популярных языков программирования в Data Science. Он предлагает богатый набор библиотек и инструментов, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow, которые облегчают анализ данных, машинное обучение и другие задачи Data Science. Python также известен своей простотой и читаемостью кода.
• R: R — это язык программирования, разработанный специально для статистического анализа данных и визуализации. Он предлагает множество пакетов, таких как ggplot2 и dplyr, которые обеспечивают мощные инструменты для работы с данными. R широко используется в академической среде и статистическом моделировании.
• SQL: Язык структурированных запросов (SQL) является основным для работы с базами данных. Data Scientist должен уметь эффективно извлекать данные из баз данных, проводить агрегацию, фильтрацию и выполнение сложных запросов. Понимание SQL позволяет эффективно работать с данными, хранящимися в различных источниках.
• MATLAB: MATLAB является проприетарным языком программирования, часто используемым в области научных и инженерных исследований. Он обладает мощными инструментами для численного моделирования, анализа данных и визуализации. MATLAB также предлагает различные специализированные инструменты для обработки сигналов и изображений.

Это лишь несколько примеров языков программирования, которые Data Scientist часто используют в своей работе. Однако важно отметить, что выбор языка программирования зависит от конкретной ситуации и предпочтений специалиста. В Data Science важно быть гибким и готовым изучать новые языки и инструменты в зависимости от задачи и требований проекта.

Какие навыки нужны Data Scientist

1. Аналитические навыки: Это включает умение проводить статистический анализ, использовать математические модели и применять алгоритмы для решения проблем.
2. Программирование: Хорошее понимание языков программирования является необходимым навыком для Data Scientist. Python и R являются основными языками, используемыми в Data Science, поэтому важно иметь опыт работы с ними. Знание SQL также полезно для работы с базами данных.
3. Машинное обучение и статистика: Data Scientist должен иметь хорошее понимание основ машинного обучения и статистических методов. Это включает знание различных моделей машинного обучения, алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации, а также методов предварительной обработки данных.
4. Визуализация данных: Навыки работы с инструментами визуализации данных, такими как Matplotlib, ggplot2 или Tableau, помогут создавать графики, диаграммы и инфографики для наглядного представления результатов анализа данных.
5. Коммуникация и бизнес-понимание: Важно уметь объяснять сложные концепции и технические детали простым языком. Кроме того, понимание бизнес-процессов и целей организации поможет Data Scientist применять свои навыки для решения реальных бизнес-проблем.
6. Креативность и проблемное мышление: Гибкость и умение находить решения в сложных ситуациях также являются важными навыками.

Где можно работать по специальности

Data Scientists могут найти работу в различных отраслях, включая: технологические компании и стартапы; финансовый сектор, включая банки, страховые компании и инвестиционные фонды; здравоохранение и фармацевтическая промышленность; розничная торговля и электронная коммерция; производство и логистика; консалтинговые компании; медиа и развлекательная индустрия; телекоммуникации; государственный сектор и образование; научно-исследовательские организации и университеты.

В настоящее время спрос на Data Scientists растет во многих сферах, поскольку все больше компаний и организаций признают ценность данных и стремятся использовать их для принятия важных решений.

Какие перспективы карьерного роста есть у Data Scientist

Перспективы карьерного роста для Data Scientist включают возможности стать старшим специалистом, архитектором данных, менеджером аналитики данных, специалистом по машинному обучению, консультантом или преподавателем и исследователем. Ключевые факторы для успеха — накопление опыта, постоянное обучение и развитие навыков.

Можно ли самостоятельно изучить Data Science

Существует множество онлайн-ресурсов, книг, курсов и сообществ, которые предлагают материалы и обучение по Data Science. Важно помнить, что самостоятельное изучение Data Science требует самодисциплины, упорства и постоянного обновления знаний. Однако с правильным подходом и ресурсами, вы можете достичь значительного прогресса и развить навыки, необходимые для работы.

Часто задаваемые вопросы

В чем преимущества платных курсов?

Благодаря практическим заданиям, которые почти всегда включены в программу платного курса, студенты лучше подготовлены к реальным проектам. Теоретическая часть обычно гораздо более подробна и структурирована, чем на бесплатных курсах.

В чем недостатки бесплатных курсов?

Не факт, что такие курсы вас чему-то научат. Бесплатные курсы по Data Science могут быть в лучшем случае неполными, а в худшем — содержать ошибки или устаревшую информацию.

Что нужно для обучения?

Чтобы пройти курсы по Data Science вам потребуются: стабильный Интернет, несколько свободных часов в неделю (в некоторых случаях это конкретное время в конкретные дни) и твердое намерение овладеть новыми навыками.

Сколько обычно занимает обучение?

Зависит от школы и программы курса. Например, курсы по Data Science из нашей подборки предлагают обучение общей продолжительностью и 3 месяца, и 9 месяцев, и 4 курса — уточняйте на странице заинтересовавшего вас курса.

Смогу ли я совмещать работу и онлайн обучение?

Чаще всего курсы по Data Science не предполагают вашего многочасового ежедневного присутствия. Уроки обычно доступны в записи, даже если вы пропустили “живое включение”. Часто имеется опция “заморозки” — можно приостановить обучение и вернуться к нему позже.

3 причины выбрать курсы на Kursfinder

1. Актуальная информация

• На сайте собрана самая актуальная информация о курсах. Мы сотрудничаем с ведущими онлайн-школами и постоянно обновляем данные для обучения.
• Дата начала: 2023-01-01
• Дата окончания: 2023-12-31
• Актуальные курсы

2. Полезная информация

• Специально для обучающихся подготовлен удобный раздел помощи, где каждый сможет найти полезную для себя информацию.
• Дата начала: 2023-01-01
• Дата окончания: 2023-12-31
• Статьи в помощь

3. Отзывы об онлайн-школах

• Раздел содержит отзывы бывших учеников об онлайн-курсах и школах. Все отзывы тщательно проверяются и размещаются только достоверные.
• Дата начала: 2023-01-01
• Дата окончания: 2023-12-31
• Отзывы о школах

Источник: kursfinder.ru