➤ Подберите Data Science курс на основе отзывов, оценок школ и преподавателей, получаемых навыков и скиллов, стоимости и уровня сложности. Мы собрали удобный каталог курсов на основе личного опыта и данных. Проходите обучение + переходите к практике для закрепления новых знаний! Выбирайте курсы и программы: развивайтесь, обучайтесь с помощью EDUGATE 📚🧠💡

    • Курс месяца
    Нетология
    Ученый по данным
    Длительность обучения: 20 месяцев
    • Диплом
    • Для начинающих
    • Для опытных
    • Помощь с трудоустройством
    Внутренние митапы · Проекты в портфолио · Расширите компетенции · С нуля овладеете знаниями и навыками · Систематизируете знания · Углубитесь в Data Science · Участие в конкурсах · Хорошая база
    цена 283 000  169 800 
    40%
    Рассрочка
    7 075 
    Перейти на сайт

Отзывы

Ирина Назарова, прошла курсы для копирайтера в Москве

Я не могла определиться, чему мне учиться. Не хотела сидеть в декрете и ничего не делать. Везде еще и реклама удаленной работы. Решила, что буду писать. Всегда умела это делать и в школе за сочинения получала высокие оценки. Но где мне искать клиентов, какие тексты писать и много всего такого я просто не знала. Решила смотреть отзывы и рейтинги. У вас смогла еще между собой сравнить популярные курсы для копирайтера. Спасибо!

Иванов Олег, прошел курсы по Python в Москве

Edugate помог мне начать работу с Python и создать свое первое приложение. Это был самый доступный способ обучиться и сделать всё нужное. После выбора курса, я начал 2 месяца ежедневно учиться. Благодарю команду Edugate за большую проделанную работу и составленную базу сравнениях всех курсов. Еще раз спасибо!

  • Большая база курсов и программ

  • Рейтинг на основе отзывов

  • Отзывы пишут и проверяют реальные люди

  • Курсы и программы по Москве и других городах

Data Science (наука о данных) — это область исследования, которая сочетает в себе опыт предметной области, навыки программирования и знания математики и статистики для извлечения осмысленной информации из данных.

Специалисты по обработке и анализу данных (Data Science) применяют алгоритмы машинного обучения к числам, тексту, изображениям, видео, аудио и многому другому. Цель — создание систем искусственного интеллекта (ИИ) для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. В свою очередь, эти системы генерируют информацию, которую аналитики и бизнес-пользователи могут преобразовать в ощутимую ценность для бизнеса.

Множество людей начали новую карьеру в области данных. Если вы приложите усилия и подберете курсы Data Science, овладеете навыками работы с данными, то повысите свой уровень. Это касается и роста в карьере.

Все больше и больше компаний осознают важность науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Независимо от отрасли или размера организации, почти все хотят оставаться конкурентоспособными в эпоху больших данных. Они должны эффективно разрабатывать и внедрять возможности обработки данных, иначе рискуют остаться позади.

Data Science специалист

Что я должен узнать на курсе по Data Science?

С помощью Data Science курсов и образовательных программ Вы узнаете, как овладеть обязательными техническими навыками специалиста по данным, включая объектно-ориентированное и функциональное программирование.

Лучше всего будет, если Вы начнете учиться на практике — писать код и получать сразу результат. Осваивайте и применяйте новые навыки в проектах, включающих реалистичные бизнес-сценарии, чтобы создать свое портфолио.

Ключевые навыки

  1. Программирование для выполнения сложного статистического анализа больших наборов данных.
  2. Выполнение SQL-запросов и просмотр веб-страниц для изучения и извлечения данных из баз данных и веб-сайтов.
  3. Создание проницательных визуализаций данных, чтобы рассказывать истории.
  4. Автоматизация алгоритмов машинного обучения и построение процессов прогнозного моделирования.

Этапы работ Data Science специалиста

Вы представляете, какие общие этапы по работе с данными есть? Рассказываем:

  1. Получение данных: сбор, ввод, прием, извлечение. Этот этап включает в себя сбор необработанных структурированных и неструктурированных данных.
  2. Структуризация данных: хранение, очистка, размещение, создание архитектуры. Этот этап охватывает сбор необработанных данных и преобразование их в форму, которую можно использовать.
  3. Обработка данных: интеллектуальный анализ, кластеризация/классификация, моделирование, суммирование. Специалисты по данным (Data Science специалисты) берут подготовленные данные и изучают их закономерности, диапазоны и погрешности, чтобы определить, насколько они будут полезны для прогнозного анализа.
  4. Анализ: этот этап включает в себя выполнение различных анализов данных.
  5. Итоговые выводы: отчеты о данных, визуализация, бизнес-аналитика, принятие решений. На этом последнем этапе аналитики подготавливают анализы в легко и удобно читаемых формах, таких как диаграммы, графики и отчеты.