Data Science продолжает оставаться одной из самых востребованных и быстро развивающихся областей на рынке труда. В 2025 году курсы по Data Science предлагают широкий выбор программ для новичков и опытных специалистов, позволяя освоить необходимые навыки и улучшить карьерные перспективы в аналитике данных и машинном обучении.
Полный курс по Data Science от Skillfactory
Доп. скидка -10% по промокоду! — SFBTS10
Активировать Промокод
Курс «Data Science с нуля до Junior» от Skillfactory — это ваш путь в мир Data Science. Изучите Python, SQL, машинное обучение и работайте над реальными проектами с ментором. Применяйте полученные знания в хакатонах и стажировках, чтобы ускорить карьеру в аналитике данных.
- Формат: онлайн
- Продолжительность: 13,5 месяцев
- Сложность программы: beginner
- Ссылка на программу: https://skillfactory.ru/data-science-specialization
Подборка активных промокодов «Skillfactory»
- Доп. скидка -10% по промокоду! — Код: SFBTS10 Активировать скидку
- Дополнительная скидка 5% на все курсы по промокоду! — Код: PARTNER Активировать скидку
- Скидка 50% по промокоду на все курсы! — Код: PROMO50 Активировать скидку
- Дополнительная скидка 5% к скидке на сайте! — Код: promokong Активировать скидку
- Скидки до 55% на курсы и еще экономия 5% по промокоду + 4 курса в подарок! — Код: promokodus5 Активировать скидку
Преимущества и особенности курса
- Практико-ориентированное обучение с реальными проектами
- Поддержка менторов и кураторов во время обучения
- Возможности для трудоустройства и стажировок
- Участие в хакатонах и соревнованиях
- Гибкий формат для работающих студентов
Какие темы охватывает курс?
- Введение в профессию Data Scientist
- Основы программирования на Python
- Python для анализа данных
- Подгрузка данных
- Разведывательный анализ данных
- Машинное обучение (ML)
- Глубокое обучение (Deep Learning)
- Проектирование и анализ данных на Python
- Практические проекты и хакатоны (например, проект по анализу вакансий на HeadHunter)
Отзывы выпускников о программе
- «Очень полезный курс, много практики и реальных проектов, которые помогут получить работу!» — 4,6/5
- «Курс даёт хорошие базовые знания и помогает развиваться дальше.» — 4,8/5
Математика и машинное обучение для Data Science от Skillfactory
Доп. скидка -10% по промокоду! — SFBTS10
Использовать Промокод
Курс «Математика и Machine Learning для Data Science» от Skillfactory научит вас ключевым аспектам математики и машинного обучения, которые необходимы для успешной карьеры в Data Science. Освойте линейную алгебру, теорию вероятности и статистику, а также создавайте модели машинного обучения.
- Формат: онлайн
- Продолжительность: 5.5 месяцев
- Сложность программы: beginner
- Ссылка на программу: https://skillfactory.ru/matematika-i-machine-learning-dlya-data-science
Подборка активных промокодов «Skillfactory»
- Доп. скидка -10% по промокоду! — Код: SFBTS10 Активировать скидку
- Дополнительная скидка 5% на все курсы по промокоду! — Код: PARTNER Активировать скидку
- Скидка 50% по промокоду на все курсы! — Код: PROMO50 Активировать скидку
- Дополнительная скидка 5% к скидке на сайте! — Код: promokong Активировать скидку
- Скидки до 55% на курсы и еще экономия 5% по промокоду + 4 курса в подарок! — Код: promokodus5 Активировать скидку
О преподавателях курса
- Эмиль Магеррамов. COO Data Lab, компания EORA
- Аяна Шелике. Преподаватель статистики и линейной алгебры МИЭФ ВШЭ, Выпускница мехмата МГУ
- Антон Киселев. Head of R&D, компания EORA
- Сергей Веренцов. CTO, компания EORA
- Эмиль Богомолов. Инженер-исследователь в группе ADASE Сколтех
Преимущества и особенности курса
- Практическая направленность курса.
- Доступное объяснение сложных математических и статистических концепций.
- Наличие поддержки ментора и сообщества единомышленников.
Какие темы охватывает курс?
- Линейная алгебра: Вектора и матрицы, линейная зависимость, матричные операции, собственные и комплексные числа, оптимизация с методом главных компонент.
- Основы математического анализа: Функции одной и многих переменных, градиент, градиентный спуск, методы Лагранжа и Ньютона, задачи оптимизации и предсказания.
- Теория вероятности и статистика: Описательная и математическая статистика, комбинаторика, теорема Байеса, наивный байесовский классификатор.
- Временные ряды и другие математические методы: Анализ временных рядов, регрессии, прогнозирование с помощью временных рядов.
- Введение в машинное обучение: Основные задачи и методы, работа с ML-проектом.
- Предобработка данных: Типы данных, очистка и обогащение данных, визуализация и feature engineering.
- Регрессия: Линейная и логистическая регрессия, аналитический вывод, регуляризация.
- Кластеризация: Методы обучения без учителя, работа с текстами средствами ML.
- Деревья решений и ансамбли деревьев: Применение деревьев для решения задач регрессии, бустинг, ансамбли деревьев для логистической регрессии.
- Оценка качества алгоритмов: Разбиение выборки, недо- и переобучение, оценка моделей, визуализация обучения.
- Временные ряды в ML: Линейные модели, XGBoost, кросс-валидация и подбор параметров.
- Рекомендательные системы: Построение рекомендательных систем, использование алгоритма SVD.
- Финальный хакатон: Применение методов для повышения точности предсказаний на Kaggle.
Математика для Data Science от Skillfactory
Доп. скидка -10% по промокоду! — SFBTS10
Активировать Промокод
Курс «Математика для анализа данных» от SkillFactory научит вас основам математики и статистики, необходимым для работы в Data Science и машинном обучении. С акцентом на практические задачи, вы сможете применить знания для разработки моделей, анализа данных и прогнозирования. Курсы включают видеоуроки, практику и менторскую поддержку.
- Формат: онлайн-обучение с возможностью изучать материалы в удобное время, включая видеоуроки, домашние задания и практические задачи
- Продолжительность: 8 недель
- Диплом: Сертификат о прохождении курса
- Сложность программы: intermediate
- Ссылка на программу: https://skillfactory.ru/matematika-dlya-data-science
Подборка активных промокодов «SkillFactory»
- Доп. скидка -10% по промокоду! — Код: SFBTS10 Активировать скидку
- Дополнительная скидка 5% на все курсы по промокоду! — Код: PARTNER Активировать скидку
- Скидка 50% по промокоду на все курсы! — Код: PROMO50 Активировать скидку
- Дополнительная скидка 5% к скидке на сайте! — Код: promokong Активировать скидку
- Скидки до 55% на курсы и еще экономия 5% по промокоду + 4 курса в подарок! — Код: promokodus5 Активировать скидку
О преподавателях курса
- Аяна Шелике, преподаватель статистики и линейной алгебры МИЭФ ВШЭ
- Веренцов Сергей, CTO, компания EORA
- Павел Братченко, Data Scientist, Сбербанк
Преимущества и особенности курса
- Много практики с реальными жизненными задачами
- Понимание математики и статистики в контексте машинного обучения и нейронных сетей
- Поддержка ментора и сообщество единомышленников
- Программа на русском языке, доступная для изучения с любого места
Какие темы охватывает курс?
- Линейная алгебра
- Изучаем вектора и виды матриц
- Учимся проводить операции над матрицами
- Определяем линейную зависимость с помощью матриц
- Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
- Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
- Осваиваем матричное и сингулярное разложение
- Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
- Оптимизируем с помощью метода главных компонент
- Основы матанализа
- Изучаем функции одной и многих переменных и производные
- Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
- Тренируемся в задачах оптимизации
- Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
- Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
- Основы теории вероятности и статистики
- Изучаем общие понятия описательной и математической статистики
- Осваиваем комбинаторику
- Изучаем основные типы распределений и корреляции
- Разбираемся в теореме Байеса
- Изучаем наивный байесовский классификатор
- Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теории вероятностей
- Временные ряды и прочие математические методы
- Знакомимся с анализом временных рядов
- Осваиваем более сложные типы регрессий
- Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
- Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения
Отзывы выпускников о программе
- Курс отличный, всё изложено доступно и понятно, много практических задач. Это помогает реально освоить материал.
- Я думал, что математика будет сложной, но благодаря этому курсу всё стало намного яснее. Рекомендую всем, кто хочет углубить свои знания в Data Science.
- Курс очень полезный, но хотелось бы больше примеров на реальных данных, особенно в части теории вероятностей.
Python для анализа данных от Skillfactory
Доп. скидка -10% по промокоду! — SFBTS10
Применить Промокод
Курс «Python для анализа данных» от Skillfactory поможет вам овладеть навыками программирования на Python, использовать его для анализа и обработки данных, научиться работать с большими объемами информации, API, и создавать модели машинного обучения. Идеален для аналитиков, маркетологов и менеджеров.
- Формат: дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты
- Продолжительность: 4 месяца
- Диплом: сертификация аналитика Python
- Сложность программы: intermediate
- Ссылка на программу: https://skillfactory.ru/python-analytics
Подборка активных промокодов «Skillfactory»
- Доп. скидка -10% по промокоду! — Код: SFBTS10 Активировать скидку
- Дополнительная скидка 5% на все курсы по промокоду! — Код: PARTNER Активировать скидку
- Скидка 50% по промокоду на все курсы! — Код: PROMO50 Активировать скидку
- Дополнительная скидка 5% к скидке на сайте! — Код: promokong Активировать скидку
- Скидки до 55% на курсы и еще экономия 5% по промокоду + 4 курса в подарок! — Код: promokodus5 Активировать скидку
О преподавателях курса
- Мария Липчанская, Старший эксперт курса, методист, преподаватель
- Эмиль Магеррамов, Автор курса, исполнительный директор EORA Data Lab
- Кирилл Федянин, Автор курса, AI researcher
- Миша Дектерев, Специалист поддержки
- Антон Щавинский, Community-менеджер
- Света Жучкова, Специалист поддержки
- Костя Башевой, Автор курса, программист-аналитик Яндекс.Маркета
- Леша Макаров, Автор курса, продуктовый аналитик CoMagic
- Влад Виноградов, Автор курса, Data Scientist, EORA Data Lab
- Макс Шептяков, Автор курса, бизнес-аналитик Avito
- Саша Турилин, Автор курса, основатель SkillFactory
Преимущества и особенности курса
- Много упражнений (более 500 задач по 20 темам)
- Вебинары с возможностью задавать вопросы
- Сообщество в мессенджере для обмена опытом и поддержки
- Практическая ориентированность (интерактивные проекты, анализ данных компании)
- Программа курса включает работу с реальными данными и API
Какие темы охватывает курс?
- Знакомимся с Python (Модули А0-А5)
- Изучение синтаксиса Python, работа с типами данных, текстовой информацией, создание и применение функций
- Работаем с большими данными (Модули В1-В5)
- Работа с библиотекой Pandas, объединение данных из разных источников, работа с большими файлами (до 30 ГБ), визуализация данных, работа с сводными таблицами
- Работаем с более продвинутыми случаями (Модули В6-В9)
- Использование библиотеки NumPy, работа с различными форматами файлов, написание автоматических скриптов, работа с базами данных
- Собираем данные из интернета (Модули В10-В11)
- Парсинг веб-страниц, работа с открытыми API сервисов Яндекса и ВКонтакте
- Учимся дополнительным возможностям (Модули С1-С4)
- Автоматическое обновление отчетов, работа с ошибками кода, итоговый экзамен, сертификация аналитика Python
Отзывы выпускников о программе
- Екатерина Тарасевич (Санкт-Петербург): “Курс полностью оправдал мои ожидания, теперь я могу работать с большими данными и использовать Python для анализа!”
- Александр Журавлев (Минск): “Очень полезный курс, научился анализировать данные, парсить сайты и работать с API.”
- Марина Чигарева (Москва): “Благодаря курсу автоматизировала многие процессы на работе, теперь принимаю решения быстрее и эффективнее.”
Курс Data Science: быстрый старт от ProductStar
Изучите Data Science всего за два месяца. Погрузитесь в Python, машинное обучение, рекомендательные системы и Hadoop. Применяйте знания на реальных кейсах и создайте проекты для портфолио.
- Формат: дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты
- Продолжительность: 2 месяца
- Диплом: Цифровой сертификат об успешном прохождении курса
- Сложность программы: beginner
- Ссылка на программу: https://productstar.ru/analytics-mini-course-datascience
Подборка активных промокодов «ProductStar»
- Скидка -62% по промокоду на обучение! — Код: GDEPS Активировать скидку
- Скидка -60% по промокоду на обучение! — Код: EDP2024 Активировать скидку
- Курсы по востребованным профессиям в сфере IT со скидкой до 62% по промокоду! — Код: GDEPS Активировать скидку
- 90 дней бесплатного обучения профессии из подборки при вводе промокода! — Код: FREESTART Активировать скидку
- Бесплатный онлайн-курс «Знакомство с программированием»! — Активировать скидку
О преподавателях курса
- Николай Пекальн, Директор по Аналитике, Vezet group
- Ришат Исхатов, Head of BA, СберМаркет
Преимущества и особенности курса
- Практика, а не теория.
- Изучение реальных кейсов.
- Работа с ментором.
- Портфолио с проектами для резюме.
- Трудоустройство в процессе обучения.
Какие темы охватывает курс?
- Блок 1: Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки.
- Блок 2: Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари.
- Блок 3: Библиотеки для анализа данных: Pandas.
- Блок 4: Библиотеки для анализа данных: визуализация.
- Блок 5: Знакомство с машинным обучением.
- Блок 6: Основные модели машинного обучения: линейная регрессия.
- Блок 7: Бинарная классификация.
- Блок 8: Валидация. Почему это важно.
- Блок 9: Решающие деревья.
- Блок 10: Feature Engineering, Feature Selection.
- Блок 11: Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж.
- Блок 12: Воркшоп: скоринг кредитного портфеля.
Отзывы выпускников о программе
- «Отличный курс, много практики и полезных знаний.»
- «Очень понравились реальные кейсы и помощь менторов.»
- «Обучение было интенсивным, но полезным.»
Курс Data Scientist от ProductStar
Курс Data Scientist от ProductStar — это уникальная возможность освоить востребованную профессию с нуля. Включает практические задания, актуальные инструменты и технологии, а также помощь в трудоустройстве в крупные IT-компании. В курсе — 70% практики, обучение под руководством опытных специалистов.
- Формат: дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты
- Продолжительность: 6 месяцев
- Диплом: сертификат о прохождении курса
- Оплата частями: Рассрочка без % для России и Казахстана
- Ссылка на программу: https://productstar.ru/analytics-datascience-course
Подборка активных промокодов «ProductStar»
- Скидка -62% по промокоду на обучение! — Код: GDEPS Активировать скидку
- Скидка -60% по промокоду на обучение! — Код: EDP2024 Активировать скидку
- Курсы по востребованным профессиям в сфере IT со скидкой до 62% по промокоду! — Код: GDEPS Активировать скидку
- 90 дней бесплатного обучения профессии из подборки при вводе промокода! — Код: FREESTART Активировать скидку
- Бесплатный онлайн-курс «Знакомство с программированием»! — Активировать скидку
Преимущества и особенности курса
- 70% курса — практика
- Рассрочка без процентов для России и Казахстана
- Весь учебный процесс приближен к реальной практике
- Регулярное обновление контента
- Карьерный центр помогает трудоустроиться, 80% студентов находят работу до конца курса
Какие темы охватывает курс?
- SQL для анализа данных
- Основы Python
- Система контроля версий Git. Flask
- Построение Machine Learning моделей
- Нейронные сети и NLP
- Рекомендательные системы
- Подготовка к собеседованию, трудоустройству и дипломная работа
Отзывы выпускников о программе
- «Этот курс дал мне уверенность в профессии Data Scientist и позволил быстро найти работу.»
- «Очень практичный курс с большим количеством реальных кейсов, которые я могу использовать на своей новой работе.»
Data Scientist от ProductStar
Онлайн-курс «Data Scientist» от ProductStar поможет вам освоить востребованную профессию с нуля. За 10 месяцев обучения вы освоите Python, статистику, машинное обучение и нейросети, а также получите практические навыки работы с реальными данными. Гарантированное трудоустройство и стажировки в крупных компаниях помогут вам начать карьеру в сфере Data Science.
- Цена курса: 205 098 ₽ (или 9 495 ₽ / месяц в рассрочку)
- Формат: дистанционное обучение с элементами онлайн-уроков, домашних заданий, тестов, поддержка менторов
- Продолжительность: 10 месяцев
- Диплом: диплом о профессиональной переподготовке
- Оплата частями: 24 месяца, 9 495 ₽ / месяц (или оплатить одним платежом со скидкой 10%)
- Сложность программы: beginner
- Ссылка на программу: https://productstar.ru/prof-data-science
Подборка активных промокодов «ProductStar»
- Скидка -62% по промокоду на обучение! — Код: GDEPS Активировать скидку
- Скидка -60% по промокоду на обучение! — Код: EDP2024 Активировать скидку
- Курсы по востребованным профессиям в сфере IT со скидкой до 62% по промокоду! — Код: GDEPS Активировать скидку
- 90 дней бесплатного обучения профессии из подборки при вводе промокода! — Код: FREESTART Активировать скидку
- Бесплатный онлайн-курс «Знакомство с программированием»! — Активировать скидку
О преподавателях курса
- Эксперты из Amazon, Яндекса и Skyeng
Преимущества и особенности курса
- Гарантированное трудоустройство при успешном завершении программы.
- Возможность работать удаленно.
- Стажировки в компаниях-партнерах.
- Индивидуальные встречи с наставниками.
- Бесплатная консультация карьерного специалиста.
- Поддержка на протяжении всего обучения.
Какие темы охватывает курс?
- Введение в программирование
- Основы языков программирования для Data Science
- Python для анализа данных
- Технические нюансы и работа с Git
- Математика, статистика и теория вероятности для Data Science
- Классические модели Machine Learning
- Построение рекомендательных систем
- Построение прогнозных моделей
- Построение моделей для скоринга
- Создание BigData-продуктов
- Специализации: AI & Deep Learning, Cloud Data Engineer, NLP-разработчик
- Подготовка портфолио и участие в соревнованиях на Kaggle
Отзывы выпускников о программе
- Курс действительно интересный и полезный. Все материалы подаются доступно, с примерами. Особенно понравился блок по нейросетям.
- Программа курса очень подробная и помогает глубже понять все аспекты профессии Data Scientist. Работать с реальными данными и участвовать в соревнованиях на Kaggle — это круто!
Data Science в медицине от GeekBrains
Курс Data Scientist в медицине предлагает уникальное сочетание медицинских знаний и навыков в области анализа данных, машинного обучения и статистики. Обучение включает живые онлайн-занятия, помощь в трудоустройстве и получение официального сертификата.
- Формат: Живые онлайн-занятия с преподавателями, онлайн-встречи, видеоуроки
- Продолжительность: До 9 месяцев
- Диплом: Официальный сертификат
- Сложность программы: beginner
- Ссылка на программу: https://gb.ru/geek_university/developer/analyst/data-science-medicine
Подборка активных промокодов «GeekBrains»
- Cкидка 9% на все курсы! — Код: GBSUMMER Активировать скидку
- Скидка 15% на курсы по промокоду — Код: picodi Активировать скидку
- Дополнительная скидка -7% (суммируется с остальными скидками) — Код: promokong Активировать скидку
- Экстра скидка 15% на курсы по промокоду! — Код: geekpromo Активировать скидку
- -7% дополнительно на онлайн-курсы при вводе промокода! — Код: promokodus Активировать скидку
О преподавателях курса
- Шафигуллин Ильнар, кандидат физико-математических наук, разработчик и главный методолог всей IT-линейки в GeekBrains.
- Зернова Ирина, учитель математики и информатики в Предуниверситарии НИЯУ «МИФИ».
- Бородко Дарья, биоинформатик в институте биоинженерии им. К.Г.Скрябина и НИИ общей патологии и патофизиологии, преподает прикладную статистику в медицине, молекулярную биологию и генетику.
- Данилов Лаврентий, руководитель биоинформатического отдела и отдела разработки Nova Plant.
- Захаров Роман, Lead Data Scientist MVS-GROUP.
- Иоффе Антон, Senior Machine Learning & Software Developer в SAP.
- Корлякова Мария, Middle ML/Data Scientist, кандидат технических наук, научный сотрудник МГТУ им. Н. Э. Баумана.
- Лебедев Михаил, Data Scientist, кандидат технических наук.
- Малыхина Анна, научный сотрудник Института цитологии РАН.
- Селютина Мария, преподаватель курса Python в онлайн-школе kodland.
- Ганьшин Александр, Data Engineer (Scala) в МТС.
- Иванов Александр, Head Of Project, руководитель направления по исследованию данных в Сбере.
- Акчурин Илья, преподаватель программирования в ИжГТУ им. М. Т. Калашникова.
- Вершинина Ольга, бизнес-аналитик в Roistat.
- Якимов Вадим, Middle в игровой студии Агава.
- Смирнов Антон, директор по развитию продукта BI в Промсвязьбанке.
- Тырышкина Анастасия, Lead BI аналитик в Центре финансовых технологий.
- Якимков Владимир, генеральный директор ООО «МИ ИТ».
- Масягутов Марсель, DevOps-инженер.
- Новиков Юрий, начальник отдела защиты информации в Центре электронного взаимодействия.
- Семенец Павел, системный администратор, DBA.
- Анзин Дмитрий, Senior Software Engineer в EPAM Systems.
- Гаценко Владислав, технический архитектор IoT в Orange Business Services.
- Николаенко Владимир, начальник управления в Газпромнефть-ЦР.
- Сударенко Дмитрий, кандидат технических наук.
- Терехов Владимир, инженер-программист в АО НПЦ «ЭЛВИС», старший преподаватель в МГТУ им. Баумана.
- Рубин Петр, Data Scientist в медицине, кандидат медицинских наук.
- Абумов Евгений, инженер умных устройств, IT-преподаватель.
- Андреева Мария, преподаватель Python, IT-евангелист.
- Исламгулов Тимур, IT-преподаватель.
- Курицын Алексей, Solution NLP Engineer, Data Science.
- Макарцев Денис, Middle Fullstack-разработчик в Viret.
- Мануилов Николай, IT-преподаватель.
- Самодуров Данил, IT-преподаватель в Пермском политехе.
- Читалов Дмитрий, Python-разработчик.
Преимущества и особенности курса
- Уникальная методика.
- Помощь в трудоустройстве или возврат денег.
- Онлайн-занятия с преподавателями.
- Программа актуальна на 2024 год.
Какие темы охватывает курс?
- Введение в программирование.
- Введение в контроль версий + Практикум.
- Знакомство с языками программирования + Практикум.
- Знакомство с базами данных.
- Математика и информатика для программистов.
- Знакомство с языком Python.
- Знакомство с веб-технологиями.
- Основы анализа данных в Excel.
- Основы языка Python для аналитиков.
- База данных и SQL.
- Введение в BI.
- Промежуточная аттестация.
- Введение в продуктовую аналитику.
- Теория вероятностей и математическая статистика.
- А/В тестирование.
- Основы моделирования бизнес процессов. Введение в бизнес-модель.
- Итоговая аттестация.
- Финансовая математика.
- Юнит-экономика.
- Гибкие методологии (Agile, SCRUM, Kanban и другие).
- Конфликтология.
Отзывы выпускников о программе
- Программа курса очень актуальна и предоставляет хороший базовый набор знаний для старта в Data Science.
- Отличные преподаватели, всегда готовы помочь и разъяснить материалы.
- Для меня курс стал отличным стартом в карьере, получил хорошие навыки в аналитике и машинном обучении.
Математика для анализа данных от Яндекс Практикум
Курс “Математика для анализа данных” от Yandex — это уникальная возможность освоить ключевые математические концепции, которые необходимы для аналитики и Data Science. Вы научитесь решать практические задачи, осваивая линейную алгебру, теорию вероятностей, статистику и математический анализ, что поможет вам в карьере аналитика и специалиста по данным.
- Формат: дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты, вебинары
- Продолжительность: ~200 часов
- Сложность программы: beginner
- Ссылка на программу: https://practicum.yandex.ru/math-for-da-ds
Подборка активных промокодов «Yandex»
- Экономия до -20% при оплате любого курса. Инструкция по клику — Активировать скидку
- Промокод на скидку -7% на курсы, при прохождении первой темы курса — Активировать скидку
- Скидка -10% на обучение английскому по промокоду — Код: HAPPYENG Активировать скидку
- -10% на обучение английскому языку при активации промокода! — Код: promokodus Активировать скидку
- Онлайн-курсы английского с экономией 10% по промокоду! — Код: kodus Активировать скидку
О преподавателях курса
- Преподаватель математики с большим опытом работы в Data Science и аналитике
- Кураторы, поддерживающие в организационных вопросах, работают 24/7
Преимущества и особенности курса
- Объясняем сложное простым языком
- Много практических задач и бизнес-кейсов
- Поддержка от практикующих специалистов
- Курс для самостоятельного изучения с наставниками
- Использование YandexGPT для помощи в обучении
Какие темы охватывает курс?
- Вводная часть (~1 час)
- О чём курс
- Как мы учим
- Подготовка к собеседованиям
- Математика на практике
- Зачем аналитику математика
- Линейная алгебра (~50 часов)
- Векторы и их операции
- Нормы и матрицы
- Скалярное произведение и обратные матрицы
- NumPy
- Функции и их свойства (~20 часов)
- Линейная функция, полином, логарифм
- Композиция функций
- Математический анализ (~50 часов)
- Предел и производная
- Интегралы и градиент
- Оптимизация с градиентным спуском
- Приложения линейной алгебры (~30 часов)
- Линейная регрессия
- Разложение матриц
- SVD
- Теория вероятностей (~40 часов)
- Случайные величины, математическое ожидание
- Теорема о центральной предельной теореме
- Распределения и корреляция
- Статистические методы (~50 часов)
- Проверка гипотез
- Метод максимального правдоподобия
- P-value, бутстреп, PCA
Отзывы выпускников о программе
- “Курс помог мне глубже понять основы математики и научиться использовать их в аналитике данных. Прекрасная поддержка!”
- “Мне понравилась структура курса и практическая направленность. Все материалы доступны, а преподаватели всегда на связи!”
- “Благодаря этому курсу я смогла укрепить свои знания по математике и теперь чувствую себя увереннее на собеседованиях.”
Курс Симулятор Data Science от Karpov Courses
Симулятор Data Science — это интенсивный курс, который поможет вам развить навыки в области анализа данных, машинного обучения и AI, решая реальные бизнес-задачи. За 14 дней вы сможете создать уникальные пет-проекты, улучшить свое портфолио и подготовиться к работе с современными инструментами, такими как Python, SQL, Spark, MLFlow, и многими другими. Под руководством экспертов вы получите опыт, необходимый для карьерного роста.
- Продолжительность: 14 дней
- Ссылка на программу: https://karpov.courses/simulator-ds
Подборка активных промокодов «Karpov.Courses»
- Все курсы школы со скидкой 7% по промокоду — Код: MAY24 Активировать скидку
- Скидка 5% дополнительно по промокоду — Код: promokodinet Активировать скидку
- Эксклюзив! Обучение в сфере IT со скидкой 5% по промокоду! — Код: promokodus Активировать скидку
- Скидка 10% при онлайн-покупке любых курсов в дни Черной пятницы! — Активировать скидку
- Возврат половины затраченных средств после прохождения курса! — Активировать скидку
О преподавателях курса
- Нет упомянутых конкретных преподавателей
Преимущества и особенности курса
- Большой выбор реальных задач для практики
- Разработка уникальных пет-проектов
- Доступ к сообществу студентов и экспертам
- Использование более 10 инструментов в проектной работе
- Ежемесячные обновления задач и проектов по запросам студентов
Какие темы охватывает курс?
- Решение реальных кейсов бизнеса из различных отраслей (Retail, E-commerce, FinTech, FoodTech, EdTech, Реклама и др.)
- Разработка пет-проектов для портфолио с использованием различных инструментов (ClickHouse, FastAPI, MLFlow, DVC, Spark и др.)
- Изучение Python, SQL, A/B-тестов, метрик, LLM, рекомендательных систем, прогнозирования, деплоя и других технологий.
- Разработка проектов под руководством экспертов и работа в команде.
- Работа с реальными инструментами и задачами в области анализа данных и машинного обучения.
Отзывы выпускников о программе
- Никита: «На текущей работе столкнулся с новой для себя задачей по машинному обучению — справиться с ней помогли кейсы из Симулятора Data Science.»
- Ильдар: «У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах.»
- Илья: «Прошел стажировку и полгода работал ML-инженером. С помощью симулятора углубил знания в ML и построении рекомендательных систем.»
Курс Основы Data Science от SF Education
Курс Data Science Academy от SF Education предназначен для начинающих и тех, кто хочет освоить ключевые навыки в Data Science. За 4 месяца вы научитесь работать с Python, большими данными, моделями машинного обучения и вычислительными финансами. Получите практические знания и доступ к закрытому сообществу с вакансиями для выпускников.
- Формат: Вебинары, практика на реальных проектах, кейсы, сквозной проект. Чат с преподавателями 24/7. Асинхронный формат обучения.
- Продолжительность: 4 месяца
- Диплом: Документ установленного образца РФ о повышении квалификации.
- Сложность программы: beginner
- Ссылка на программу: https://sf.education/ds
Подборка активных промокодов «SF Education»
- Бесплатный доступ к мини-курсам! — Активировать скидку
- Обучайся профессиям в сфере финансов с выгодой до 65%! — Активировать скидку
- Три дня бесплатного доступа к любому онлайн-курсу! — Активировать скидку
- Обучение со скидкой 10% по промокоду! — Код: GdeSlon Активировать скидку
- Бесплатная библиотека SF Education! — Активировать скидку
Преимущества и особенности курса
- Доступ в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников.
- Безлимитный доступ к материалам курса и учебной литературе, созданной нашими экспертами.
- Практика на реальных проектах и использование уникального симулятора для кода.
- Поддержка преподавателей и экспертов 24/7 через чат.
- Возможность пройти курс в асинхронном формате с гибким графиком.
Какие темы охватывает курс?
- Введение в Data Science и аналитику данных.
- Основы программирования на Python и работа с базами данных.
- Основы линейной алгебры и статистики.
- Работа с библиотеками Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
- Методы анализа и обработки больших данных.
- Основы машинного обучения (Support Vector Machines, Random Forests).
- Применение машинного обучения в бизнес-аналитике.
- Введение в вычислительные финансы, моделирование акций и портфелей.
- Структурированные финансы и работа с деривативами (фьючерсы, опционы).
- Проектирование и реализация практических задач на реальных данных.
Машинное обучение: хардкорный уровень от Karpov Courses
Хардкорный курс по машинному обучению для опытных специалистов. Вы научитесь строить ML-сервисы, решать реальные бизнес-задачи и проходить полный цикл работы ML-инженера: от сбора данных до деплоя и мониторинга моделей.
- Цена курса: 122 000 ₽ (одним платежем) или 11 690 ₽ / мес.
- Формат: Дистанционное обучение с элементами очного, включая видеоуроки, домашние задания, тесты
- Продолжительность: 6 недель (на каждом блоке)
- Оплата частями: 12 месяцев, 11 690 ₽ / мес
- Сложность программы: intermediate
- Ссылка на программу: https://karpov.courses/ml-hard
Подборка активных промокодов «Karpov.Courses»
- Все курсы школы со скидкой 7% по промокоду — Код: MAY24 Активировать скидку
- Скидка 5% дополнительно по промокоду — Код: promokodinet Активировать скидку
- Эксклюзив! Обучение в сфере IT со скидкой 5% по промокоду! — Код: promokodus Активировать скидку
- Скидка 10% при онлайн-покупке любых курсов в дни Черной пятницы! — Активировать скидку
- Возврат половины затраченных средств после прохождения курса! — Активировать скидку
О преподавателях курса
- Валерий Бабушкин — Senior Principal в BP, хэдлайнер курса.
- Игорь Котенков — преподаватель, специалист по ранжированию и матчинг алгоритмам.
- Ирина Евстратенко — преподаватель, специалист по динамическому ценообразованию.
- Ваге Брсоян — преподаватель, специалист по uplift-моделированию.
- Александр Сахнов — преподаватель, специалист по A/B-тестированию.
- Алексей Лопатин — преподаватель, специалист по рекомендательным системам.
Преимущества и особенности курса
- Нестандартный подход, охватывающий все этапы работы ML-инженера.
- Реальные бизнес-кейсы и проектирование ML-сервисов.
- Ведущие специалисты в обучении.
- Проверка на прочность для любого ML-специалиста.
Какие темы охватывает курс?
- Введение в Hard ML: Обзор курса и целей обучения.
- Сбор и разметка данных: Методы и инструменты для сбора и подготовки данных.
- Построение пайплайнов поставки данных: Создание и оптимизация рабочих пайплайнов.
- Деплой приложений: Развертывание ML-моделей и приложений в продакшн.
- Мониторинг и оценка алгоритмов: Методы для мониторинга и анализа эффективности моделей.
- Ранжирование и матчинг: Разработка алгоритмов для автоматического сопоставления объектов и их применения в бизнесе.
- Динамическое ценообразование: Построение моделей для оптимизации ценовых решений на основе данных.
- Uplift-моделирование: Сегментация потребителей и создание моделей для оценки эффективности маркетинговых воздействий.
- A/B-тестирование: Разработка и реализация методов повышения чувствительности A/B-тестов.
- Рекомендательные системы: Строительство и внедрение алгоритмов для персонализированных рекомендаций.
- MLOps: Применение методов и технологий для полного жизненного цикла разработки ML-моделей, включая деплой, мониторинг и обновления.
Отзывы выпускников о программе
- «Курс отличился глубокой проработкой кейсов, я научился создавать полноценные ML-сервисы, что стало большим плюсом для моей карьеры».
- «Были очень полезные уроки по деплою и мониторингу, теперь знаю, как довести модель до продакшн».
- «Ведущие специалисты в этой области, что сильно повысило ценность обучения».
Курс Hadoop: система для обработки больших объемов данных от Stepik
Курс по Hadoop для обработки больших данных научит вас основам работы с Hadoop, включая распределенные файловые системы, MapReduce, Pig, Hive, Spark и NoSQL базы.
- Цена курса: Бесплатно
- Формат: дистанционное обучение с элементами самостоятельного изучения, включая видеоуроки, тесты, интерактивные задачи
- Продолжительность: 12 часов 25 минут видео, 33 урока
- Сложность программы: intermediate
О преподавателях курса
- Евгений Чернов: Окончил факультет прикладной математики МФТИ, более 12 лет работал в Поиск@Mail.ru, отвечал за обработку данных
Преимущества и особенности курса
- Курс разработан специалистами с большим опытом
- Пошаговое изучение фреймворка Hadoop с примерами программ
- Использование популярных технологий в обработке данных (MapReduce, Pig, Hive, Spark и т.д.)
Какие темы охватывает курс?
- Введение в Hadoop
- Что такое Hadoop?
- Распределенная файловая система HDFS
- Архитектура HDFS
- Shell-команды
- Java API
- Введение в MapReduce
- Парадигма MapReduce
- Фреймворк MapReduce
- Java API (продолжение)
- Hadoop Streaming
- Решение задач с помощью MapReduce
- Алгоритмы на MapReduce
- Реляционные функции
- Расчет TF-IDF
- Алгоритмы на графах в MapReduce
- Графы в MapReduce
- Поиск кратчайшего пути в графе
- PageRank
- Проблемы MR-алгоритмов на графах
- Pig и Hive
- Pig: Основные операторы PigLatin
- Hive
- Pig vs Hive
- NoSQL базы данных: HBase и Cassandra
- Способы хранения данных
- Введение в HBase
- Архитектура HBase
- Cassandra
- Spark: Основные понятия и операторы
- Фреймворк Spark
- YARN: MapReduce 2.0
- Что такое YARN?
- Компоненты YARN
- Заключительный урок
Отзывы выпускников о программе
- «Я прошёл несколько курсов, и могу сказать, что этот курс самый информативный и интересный. Нет воды. Мне только не хватило Импалы.» — Алексей Павловский
- «Научился выполнять сложные задачки, курс интересный. Посоветовал коллега.» — Алексей Легачев
- «Узнал очень много полезной информации. Всё отлично, ничего не надо улучшать.» — Владимир Шишканов
Курс Нейронные сети и компьютерное зрение от Stepik
Курс «Нейронные сети и компьютерное зрение» от Samsung AI Center — это практическое обучение основам машинного обучения и нейронных сетей, с акцентом на компьютерное зрение. Вы получите фундаментальные знания и навыки работы с нейронными сетями, а также освоите ключевые инструменты для решения задач в области машинного зрения. Учащиеся смогут применить полученные знания на практике через семинары и проекты.
- Формат: дистанционное обучение с элементами практики, включая видеоуроки, домашние задания, тесты, практические семинары
- Продолжительность: 3-5 часов в неделю
- Диплом: сертификат Stepik
- Сложность программы: intermediate
О преподавателях курса
- Михаил Романов, исследователь, Samsung AI Center
- Игорь Слинько, специалист, Samsung AI Center, Yandex, Mail.ru
- Николай Капырин, куратор трека «Искусственный интеллект» IT Академии Samsung
- Антон Попов, специалист в области онлайн-курсов
Преимущества и особенности курса
- Большое количество практических заданий и семинаров
- Понимание теоретических основ и их применение на практике
- Преподавание от экспертов Samsung AI Center
- Возможность получить сертификат с отличием
Какие темы охватывает курс?
- Нейрон и нейронная сеть
- Математическая модель нейрона
- Теоретические задачи
- Булевы операции в виде нейронов
- От нейрона к нейронной сети
- Семинар: Базовая работа в PyTorch
- Строим первую нейронную сеть
- Восстановление зависимости нейронной сетью
- Компоненты нейронной сети
- Алгоритм настройки нейронной сети
- Теоретические задачи: Графы вычислений и BackProp
- Теоретические задачи: Восстановление зависимостей
- Семинар: Реализация градиентного спуска (часть 1)
- Семинар: Реализация градиентного спуска (часть 2)
- Задачи, решаемые при помощи нейронных сетей
- Бинарная классификация? Бинарная кросс-энтропия!
- Многоклассовая классификация? Софтмакс!
- Локализация, детекция, сегментация и super-resolution
- Теоретические задачи: Функции потерь
- Семинар: Строим первую нейронную сеть
- Семинар: Классификация в PyTorch
- Методы оптимизации
- Самый обычный градиентный спуск
- Модификации градиентного спуска
- Теоретические задачи: Понимаем SGD с momentum
- Семинар: Классификация рукописных чисел полносвязанной сетью
- Свёрточные нейронные сети
- Свёртка, каскад свёрток
- Семинар: Реализация сверточного слоя
- Собери их все: архитектура LeNet (1998)
- Собери их все: AlexNet (2012) и VGG (2014)
- Собери их все: GoogLeNet и ResNet (2015)
- Семинар: Распознавание рукописных чисел свёрточной нейросетью
- Теоретические задачи: архитектуры сверточных нейронных сетей
- Регуляризация и нормализация
- Ударим дропаутом по переобучению!
- Батч-нормализация!
- Семинар: слой нормализации
- Семинар: Решаем задачу классификации на датасете CIFAR
- Теоретические задачи: регуляризация
- Метод максимального правдоподобия
- Теоретические задачи: метод максимального правдоподобия
- Transfer learning на примере соревнования на Kaggle
Отзывы выпускников о программе
- Курс раскрывает как теоретические основы, так и практическое применение. Практические задания помогли закрепить материал.
- Некоторым участникам было трудно воспринимать материал, особенно из-за быстрого темпа лекций и монтажа видео.
- Объяснения по PyTorch не всегда были достаточно понятными, что затруднило понимание для новичков.
FAQ
Сколько стоят курсы Data Science?
Стоимость курсов зависит от программы и уровня обучения. Например, курс «Data Science с нуля до Junior» от Skillfactory стоит по ссылке здесь. Также, для многих курсов действуют промокоды, которые могут снизить цену на 10-55%.
Где лучше обучиться на Data Science?
Лучшие курсы для начинающих и профессионалов можно найти на платформе Skillfactory. Среди популярных программ: «Data Science с нуля до Junior» и «Математика и Machine Learning для Data Science». Skillfactory предлагает онлайн-обучение с гибким графиком, менторской поддержкой и возможностями для стажировок.
В чем заключается работа Data Science?
Работа Data Scientist включает в себя анализ данных, создание и обучение моделей машинного обучения, работу с большими данными, а также разработку прогнозных систем. В рамках курсов Skillfactory студенты изучают Python, SQL, машинное обучение и другие ключевые технологии.
Какая зарплата у дата сайентиста?
В статье не указана точная цифра, но важно отметить, что Data Scientist — это востребованная профессия с хорошими карьерными перспективами. Обучение в Skillfactory, включая участие в хакатонах и стажировках, помогает ускорить карьеру и повысить шансы на высокооплачиваемую работу в аналитике данных.
Заключение
Курсы по Data Science в 2025 году открывают невероятные возможности для начинающих и профессионалов, стремящихся освоить востребованную и высокооплачиваемую профессию. Программы, такие как «Data Science с нуля до Junior» и «Математика и Machine Learning для Data Science» от Skillfactory, предлагают глубокие знания в области программирования, анализа данных и машинного обучения, а также практический опыт работы с реальными проектами.
Важно помнить, что обучение в таких курсах не ограничивается лишь теоретическими знаниями — ключевым аспектом является возможность работать с наставниками, участвовать в хакатонах и стажировках, что значительно ускоряет карьерный рост. Независимо от того, начинаете ли вы свой путь в Data Science или хотите углубить уже имеющиеся знания, выбор курса, который соответствует вашим целям, является важным шагом на пути к успеху.
По мере того как технологии продолжают развиваться, спрос на специалистов в области Data Science будет только расти. Курс по Data Science 2025 года — это не только знания, но и шанс стать частью одной из самых перспективных и динамичных отраслей в мире технологий. Не упустите возможность стать экспертом в аналитике данных и машинном обучении, ведь будущее уже начинается сегодня.