Меню

Сравнение курсов data science



Портал об онлайн-образовании

  • Twitter
  • Facebook
  • Google+
  • Linkedin
  • Pinterest
  • Email

Обязанность, которая является основной для специалиста по Data Science — обработка данных. Но речь идет не только об обработке однотипной информации стандартными средствами статистики, но и об извлечении и анализе большого объема неуправляемых данных из разноплановых источников.

Чтобы последующее преобразование таких массивов в более удобный формат оказывалось эффективным, Data Scientist постоянно ищет способы преодоления технических и методологических ограничений. Научиться всем основам Data Science можно с помощью онлайн курсов.

Вы научитесь применять на практике знания по математической статистике, необходимые для анализа, масштабировать аналитические решения в корпоративной среде. Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.

Мы собрали для вас все лучшие курсы и центры обучения профессии data scientist.

Skillbox

Онлайн-курс «Профессия Data Scientist»

Чему вы научитесь?

  • Программировать на Python. Освоите самый популярный язык для работы с данными.
    Визуализировать данные
  • Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.
  • Работать с библиотеками и базами данных. Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
  • Программировать на R. Разберетесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой. Применять нейронные сети для решения реальных задач
  • Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
  • Создавать рекомендательные системы. Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.

Geekbrains

Факультет искусственного интеллекта

Первый онлайн-университет, который обучает Data Science с нуля. Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Преподаватели познакомят вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научат решать настоящие бизнес-задачи.

Кому подойдет курс?

  • Новичкам в Data Science
  • Начинающим аналитикам
  • Практикующим IT-специалистам

Учебный центр «Специалист»

В «Специалисте» вы получите высокооплачиваемую профессию data scientist за несколько месяцев. Дипломная программа включает 8 курсов и дает весь спектр необходимых для работы навыков. В отличие от других учебных центров, в ней достигнут идеальный баланс между математической подготовкой (статистика, теория вероятности и т.д.) и инженерной частью (методы обработки, анализа и визуализации данных).

Пройдя дипломную программу, вы научитесь:

  • применять на практике знания по математической статистике, необходимые для статистического анализа;
  • превращать разнородные данные в стройные отчеты, понятные диаграммы и графики;
  • пользоваться современными базами данных, использовать язык запросов SQL для анализа данных и построения отчетов;
  • проводить анализ и визуализацию данных с помощью языка статистической обработки данных R;
  • применять технологии Big Data и машинного обучения для анализа;
  • масштабировать аналитические решения (облако, вычислительный кластер) в корпоративной среде.

Skill branch

Научитесь извлекать полезные данные из любых источников, анализировать поведение потребителей вашего продукта, быстро монетизировать полученную информацию с максимальной выгодой – станьте специалистом в области Data Science!
Освоить Data Science может любой человек, имеющий среднее образование, обладающий базовыми знаниями по языку программирования Python и серьезно настроенный развивать свою карьеру. Чем выше ваши стартовые познания по Python, тем легче вам будет учиться, так как именно на этом языке пишутся все скрипты для сферы Data Science.

В рамках программы вы получаете всю необходимую математическую подготовку, а также значительно усовершенствуете навыки программирования на Python, которые нужны для освоения Data Science.

Яндекс

Вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и в чём отличие аналитика от специалиста по Data Science. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python. Cможете оценить свои силы, мотивацию, запас времени и решить, нужно ли идти дальше.

  • Доступ к первому курсу в тренажёре
  • Навыки и знания на 20 часов обучения
  • 1 учебный проект на реальных данных

Закончив бесплатный курс, можно пойти дальше. С этого момента вы начнёте полноценно осваивать профессию специалиста по Data Science.

Что даст вам этот курс?

Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.

Вы расширите свой набор доступных для работы инструментов. При этом даже для таких тем, как Байесовские методы и обучение с подкреплением, которые обычно преподаются исключительно в виде теории, подобрали реальные рабочие кейсы из практики.

Отдельный модуль посвящен работе в production: настройке окружения, оптимизации кода, построению end-to-end пайплайнов и внедрению решений.

Devrepublik

Data Science Specialization: перспективное программное образование.
Алгоритмы машинного обучения в последние годы стремительно развиваются. Все больше отраслей деятельности человека становятся завязаны на возможностях, предоставляемых Data Science. Но широкое распространение естественным образом влечет за собой и повышение требований к специалистам и результатам их работы. Прогнозы должны быть максимально точными, программы – идеальными. Аналитика, анализ, практическое применение знаний, понимание математических моделей, основ статистики – на самом деле, профессия требует огромного объема знаний и умения их применять. Учебный IT центр DEVrepublik предлагает пройти онлайн курсы Data Science Specialization, включающие 3 подкурса.

Stepik

Программа курса

  1. Всем привет! О чем будет курс?
  2. Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия
  3. Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева
  4. Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем
  5. Фильтрация данных
  6. Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем
  7. Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2
  8. Практические задания: Pandas
  9. Секретный гость
  10. Stepik ML contest — это еще что такое?
  11. Stepik ML contest — data preprocessing

Школа Анализа Данных

В течение семестра каждый учащийся должен успешно пройти как минимум три курса. Например, если в основной программе их два, то необходимо выбрать какой-нибудь из спецкурсов. Знания проверяются в первую очередь с помощью домашних заданий — экзамены и контрольные проводятся только по некоторым предметам.

  • Алгоритмы и структуры данных, часть 1
  • Теория вероятностей (полусеместровый курс)
  • Язык Python
  • Машинное обучение, часть 1
  • Основы статистики в машинном обучении
Читайте также:  Сравнить деньги по годам

СофтЛайнбел

Data Science / Machine Learning

В мире существует огромное количество информации. Чтобы извлечь пользу из этих данных, их нужно упорядочить и проанализировать. Data Science изучает методы обработки данных, а также статистические методы и методы проектирования и разработки баз данных. На основе полученной информации создаются нейронные сети и смарт-системы.

Data Science считается перспективным, востребованным и высокооплачиваемым направлением. Привлекательности добавляет и тот факт, что необязательно быть программистом, чтобы строить карьеру в области работы с данными: зачастую позиция Data Scientist интересна математикам и аналитикам.

Длительность курса 21 час (7 занятий). Занятия проходят в вечернее время 2-3 раза в неделю с 19:00 до 22:00.

Skill Factory

За два года обучения по 6 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе:

Кейсы. Вы самостоятельно напишете и обучите модель на основе наивного байесовского классификатора, разберетесь с типами запросов, напишете и поднимете сервис на Flask.

Уроки. Вы построите рекомендательную систему с использованием алгоритмов.
Потренируйте навыки в машинном обучении на практических упражнениях и поучаствуйте в финальном соревновании на kaggle.

Тренажеры. Тренажер по машинному обучению. Методы предобработки данных, регрессия, кластеризация, Tree-based алгоритмы, оценка качества алгоритмов, временные ряды, валидация данных.

Soft skills. Постановка задач и их декомпозиция. Навыки эффективных коммуникаций с заказчиками и стейкхолдерами. Управление проектом в Data Science.

Nordic It School

Каждое занятие доступно вам в виде нескольких видео-уроков.

В рамках первого видео максимально подробно объясняется теоретический материал и разбираются простые примеры его использования. При этом вам расскажут сложные вещи максимально простым и понятным языком, прибегая к разным визуализациям, сравнениям и аналогиям. В общем, сделают все возможное, для того, чтобы облегчить новичку понимание новой темы.

Во втором видео разбирается большая практическая работа по пройденной теме. Преподаватели покажут как решить конкретную задачу веб-разработки, используя пройденный материал. Это очень полезная практика, вы не только понимаете теоретические основы, но и сразу узнаете где применяется та или иная технология или подход.

Занятия выкладываются каждый понедельник и четверг.

Newprolab

Курс «Data Science проекты»

Чему вы научитесь?

Узнаете из каких основных стадий состоит процесс анализа данных, в чем заключается роль каждого из них. Узнаете о том, как правильно собирать требования с бизнес-заказчика и почему часто ту задачу, которую вам ставят нужно поменять для достижения их цели. Оценка финансового эффекта.

Узнаете о том, как правильно выбирать метрику для оценки качества модели машинного обучения, а также о том, как оценивать финансовый эффект от ее внедрения в самом начале, и в каких случаях лучше отказаться от проекта из-за отсутствия экономической целесообразности.

Научитесь правильно доносить результаты анализа данных и результаты прогнозирования модели и целиком всего Data Science проекта до руководства.

Университет искусственного интеллекта

Станьте Middle AI разработчиком за 6 месяцев и реализуйте собственный нейросетевой проект!

За 6 месяцев вы освоите более 28 реальных нейронных сетей: от самых простых до новейших и наиболее сложных нейронных сетей. Реализованный нейросетевой проект для себя или своей компании. На курсе вас ждет индивидуальная работа с наставником для достижения результата и консультации по реализации собственного проекта. Крутое портфолио, диплом и рекомендации для трудоустройства. Вы получите всё необходимое для старта работы в области машинного обучения или для получения более интересных задач и большей зарплаты на текущем месте.

Moscoding

Онлайн-буткемп, у которого только одна цель – сделать из вас универсального солдата в областях Data Science и Machine Learning с нуля. Начнете с программирования на Python и основ машинного обучения, а дальше погрузитесь в практику с нейронными сетями и глубоким обучением. После завершения программы, вы сможете выйти в реальный мир и найти себя в индустрии.

Источник

Курсы и книги для изучения data science c нуля

В статье привожу курсы и книги, которые мне кажутся наиболее оптимальными для изучения машинного обучения/data science c нуля. Стараюсь привести список, который будет наиболее кратким и одновременно даст все знания, необходимые для начала работы на практике, без серьезных пробелов в знаниях.

Disclaimer

Понять исходя из чего составлены данные рекомендации можно прочитав предыдущие статьи, в которых описаны мой путь и принципы самообучения, а также общие соображения о том, как выстраивать этапы обучения:

Рекомендации данной статьи будут устаревать, и наверняка, и сейчас существуют отличные курсы и книги, которые могли бы в него входить. Но это, как минимум, одни из лучших материалов по своим темам. Для подготовки данного списка были отброшены десятки курсов и книг, которые тоже нацелены на обучение с нуля, но хуже излагают фундаментельные концепции.

Рекомендации покрывают не все потенциально необходимые технические навыки. Чтобы составить представление обо всём, что скорее всего будет необходимо освоить — см. Изучение data science c нуля: этапы и вехи

Не привожу материалов о нейронных сетях потому что, в большинстве случаев, считаю неэффективным начинать изучение с них, или изучать их на ранних этапах самообучения.

Необходимые базовые навыки

Знание основ программирования: Python и SQL

Невозможно заниматься машинным обучением или data science не владея программированием в Python или R (Начинать лучше с Python). Также, подавляющее большинство вакансий в «классическом» машинном обучении (решение бизнес-задач, и работа с изначально числовыми/статистическими данными) потребует знание SQL. Базовые рекомендации по их изучению есть в статье Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года.

Читайте также:  Усложнение внутреннего строения птиц по сравнению с пресмыкающимися

Математика

Также невозможно стать хорошим специалистом без достаточного уровня математики. Но, мне кажется, эффективнее изучать математику постепенно, предварительно знакомясь с теми целями в которых она применяется.

Тем не менее, есть определенный минимально-необходимый базовый уровень: понимание производных (школьная программа алгебры), понимание градиентного спуска (градиент, обычно, объясняют в начальных курсах математического анализа в университете, и объяснение есть также в курсах о машинном обучении), знания основ дискретной математики, теории вероятностей и статистики.

Основы теории вероятностей неплохо объяснены в специализации: Математика для анализа данных. Необходимый минимум теории вероятностей дан в последнем курсе специализации, который не требует знаний из 2 и 3 курсов. Курсы 2 и 3 дают знания, полезные для понимания градиентного спуска и для изучения нейронных сетей и некоторых других методов машинного обучения. По указанным темам мне очень нравится англоязычная специализация Math for machine learning, от London Imperial College.

Если у вас проблемы с пониманием производных и пределов (школьная программа, самые продвинутые её темы), то, если понимаете английский: крайне рекомендую все курсы от Robert Ghrist. Более интуитивное и наглядное объяснение математики я вообще не встречал. На русском поищите курсы на coursera.org, также неплохие бесплатные курсы по математике есть на stepik.org

Начальный уровень

Книги и статьи, рекомендуемый минимум

Datasmart (на русском) — отличный набор примеров применения популярных методов машинного обучения. Книга хороша тем, что даёт общее представление о сфере data science. По рекомендации друга, я начал изучение сферы машинного дата сайенс именно с этой книги, и считаю это лучшим вариантом для знакомства с областью и возможностями применения данных знаний. Для получения необходимого практического опыта, после знакомства с python, pandas, scikit-learn — полезно примеры из этой книги проделать с помощью этих инструментов (кроме примеров на базе линейного программирования, т.к. оно требует других инструментов и намного реже бывает необходимо).

Данные статьи и курс дают отличные базовые знания и навыки для изучения основ машинного обучения. Также в статьях дан хороший список дополнительных материалов. По данным статьям существуют также лекции (лекции я не смотрел, т.к. статьи, субъективно, намного эффективнее). Для меня данные материалы стали отличным дополнение к он-лайн курсу Воронцова (ниже). Освоив курс и данные статьи долгое время мне хватало только отработки навыков применения данных методов, не изучая ничего сверх них. В этих статьях — тему 8 можно смело пропустить, по теме 2 — больше смотрите на seaborn и имейте в виде что синтаксис команд данных библиотек уже устарел (полезно научиться пользоваться официальной документацией, чтобы понять как такие вещи делать на практике).

Книга Data Science from Scratch: First Principles with Python даёт хороший обзор всех основных принципов data science и демонстрацию как простейшим образов реализовать данные вещи с помощью Python. В целом, почти всё из неё перекрывается книгой Datasmart (в той, на мой взгляд, более интутивное изложение, но эта книга хороша примерами на Python) или статьями ODS. Большая выгода этой книги — изложение порядка решения задач с помощью Python, которое помогает лучше освоить язык программированиея что самом по себе очень ценно.

Но, потенциально, эта книга может заменить оба источника выше. Или можно прочесть то же самое, другими словами, и закрепить материал.

Дополнительные печатные источники

Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking, by Foster Provost (тут можно скачать) — возможно, лучший обзор всех базовых принципов применения машинного обучения, в виде книги. Отличо дополнит книгу Datasmart, в этом плане. В курсе Воронцова «Введение в машинное обучение» (ниже) также раскрывается большинство тем из этой книги. Я её читал отрывками, как дополнение к этому курсу..

Машинное обучение, Флах — мне показалось хорошим изложением всех методов и их деталей, удобным как дополнение/расширение материалов он-лайн курсов. Как самостоятельное учебное пособие наверное книга будет суховатой.

Отмечу, все книги, написанные на английском, я изначально читал в оригинале. Не могу ручаться за качество перевода. И настоятельно рекомендую попробовать их осилить в оригинале, т.к. это даст необходимый уровень знаний языка, для чтение документации к программным библиотекам, которые придется использовать для использования данных методов. Подобная документация на русский вообще не переводится. Подобный базовый уровень получить легче, чем кажется.

Курсы

Необходимый минимум

«Введение в машинное обучение» от Воронцова — покрывает все базовые методы машинного обучения, и необходимые базовые концепции. Знания и умения применять все представленные методы будет достаточно для выполнения львиной части бизнес-задач, связанных с машинным обучением. Другие курсы начального уровня по машинному обучению можно не смотреть, если вы полностью освоите данный курс. Но после прохождения данного курса явно возникнет потребность отточить навыки Python, Pandas, scikit-learn.

Важно понимать в каких рамках можно доверять прогнозам, полученным разными моделями.

Помимо знакомства с теорией методов — необходимо будет научиться применять их на практике, с помощью Python. Для этого можно использовать курсы из специализации Applied DS with Python (эффективными мне кажутся курсы 1 и 3. По темам курсов 2, 4 мне попадались источники лучше)

Альтернативные курсы

Возможно, курс Воронцова потребует сразу слишком много базовых или дополнительных знаний (умения работать с jupyter, pandas). В этом случае, возможно, проще будет сначала пройти следующую комбинацию курсов. Также, в чём-то специализация от Яндекса будет подробнее.

Специализация от Яндекс «Машинное обучение и анализ данных» (Если записываться на отдельные курсы и в последней форме при записи выбрать вариант «только аудит» то все занятия можно просмотреть бесплатно). В 3 курсе специализации,на первом этапе, можно осваивать только 1 неделю, о кластеризации. Остальные темы сложнее, и могут не пригодиться в первое время; можно просмотреть наискосок. Весь 4 курс, по началу погружения в специалиность, рекомендую просмотреть, чтобы было общее представление, но не обязательно досконально разбираться.. Эти вещи легко забываются, и не всем встречаются на пратике.

Читайте также:  Сравнение комплектаций тигуан 2019

Отработка базовых навыков

Kaggle полезен сразу несколькии вещами: можно посмотреть разные реальные (и не очень) задачи, решаемые с помощью машинного обучения, и изучить пути решения, которые применяют другие спецалисты (и на этом сайте соревнуются в своих навыках в т.ч. топовые специалисты мировго уровня). У них также есть хорошие бесплатные мини-курсы по разным темам, в рамках которых, в том числе, можно отработать навыки на тестовых задачах.

Обязательно следует ознакомиться с документацией

scikit-learn — официальное руководство пользователя по самой популярной и классической библиотеке методов машинного обучения отлично демонстрирует как с её помощью решать разные задачи. По ней также можно изучать разные методы, т.к. их самая суть в ней неплохо изложена.

pandas, официальная документация — данная библиотека будет вашим основным рабочим инструментов, и документация к ней очень хорошо написана. Функционала в ней намного больше, чем даётся в вводных курсах. Поэтому, имеет смысл ознакомиться с ней по документации.

Python и python standard library — необходимо уметь пользоваться официальной онлайн документацией для нахождения нужных библиотек. функций и методов, необходимых при решении задач. Например, уже на самых ранних этапах вы вероятно встретитись с библиотеками collections и itertools

Следующий шаг — полировка и углубление знаний

В машинном обучении половина успеха заключается в правильной подготовке данных для алгоритом и правильном формулировании решаемой задачи (целевой функции). Также важно научиться проходить все шаги построения моделей машинного обучения в наиболее оптимальной последовательности. Все данные темы отлично раскрыты в курсе, записанными русскими ребятами, но на английском языке: https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science. Не стоит обращать внимание на kaggle — приведенные методы актуальны для реальных задач. Пройдя этот курс вы сможете понять комикс ниже

В статьях сообщества ODS (см.выше) дано множество ссылок на дополнительные источники. Рекомендую с ними ознакомиться. Также, через сайт сообщества можно найти видеозаписи многих семинаров, в которых также иногда рассматриваются очень полезные и фундаментальные темы. Например, мне были полезны все выстпления от основателя сообщества, Алексея Натенкина (прогнозирование временных рядов, еще пример)

Разные смежные концепции, которые необходимо знать

Нужно четко понимать разницу между корреляцией и причино-следственной связью. Не понимая этого — нельзя работать дата-сайентистом.

С большой долей вероятности, если вы будете делать какой-нибудь сравнительный анализ различных групп (рекламных компаний, поведения людей и т.п.) вам придется столкнуться с парадоксом Симпсона (отличное видео). Важно отточить его понимание, т.к. от его последствий необходимо защищася, и даже зная о нём, я не всегда осозновал что встречаюсь с ним в практике.

Также, с точки зрения постановки целей — поведение людей часто оказывается искажено, о чём рассказывает Goodhart’s law. Знание данного эффекта может подсказать направления анализа разных явлений.

Другие полезные книги/ материалы

Куча англоязычных статей по использованию разных библиотеке, в основном очень начального уровня, регулярно публикуется на сайте https://towardsdatascience.com; до 3 статей в месяц можно читать бесплатно.

Statistics Done Wrong .The woefully complete guide by Alex Reinhart — отличная иллюстрация того как не стоит применять математические методы проверки гипотез. Автор рассказывает как даже профессиональные учёные всё время ошибаются в их использовании.

Python Machine Learning, by Sebastian Raschka — хороший набор разных кусков кода, которые могут помочь на начальном этапе. Также у этого автора хорошие статьи по разным темам.

Как находить другие хорошие книги и курсы, отбирать лучшие и наиболее подходящие — писал в предыдущих статьях.

Необходимые технические знания

Git необходимо выучить чтобы работать над каким-либо кодом совместном с другими людьми. Замечательно простая и бесплатня книжка на английском — Ry’s Git tutorial. Также много книг доступно бесплатно на официальном сайте git. Отличное визуальное объяснение разных концепций: http://ndpsoftware.com/git-cheatsheet.html

https://www.practicaldatascience.org/ — хороший набор материалов по разным библиотекам и дополнительным инструментам. Фактически, даётся исчерпывающий перечень тем, которые придётся освоить для работы в дата саенс, с вводными материалами по всем темам (секцию Cloud точо стоит читать наискосок, т.к. тут с большой вероятностью придется работать с подобными технологиями других вендоров, которые имеют отличия).

Что я упустил?

Список выше является намеренно максимально кратким. Но, возможно, по каким-то важным темам я не предложил вообще материал, а по каким-то вы знаете курсы/книги, которые, на ваш взгляд, или лучше указанных, или их отлично дополняют — пожалуйста, пишите в комментариях. Как-нибудь изучу эти варианты и обновлю статью.

Готов выступить ментором в самообучении

Посчитав, что мой опыт самообучения и быстрый рост доказывают эффективность отобранных мной подходов, книг и курсов, я решил заняться менторством.

Если у вас есть индивидуальные вопросы, на которые не отвечают мои статьи — пишите на почту self.development.mentor в gmail.com, Олег

В результате такого общения некоторые поняли, что им лучше уйти в другую сферу (программирование, биг дата), некоторым я смог скорректировать учебный/карьерный план под индивидуальные потребности, кому-то я посоветовал тех, кто сможет помочь лучше меня, а кого-то спас (?) от неэффективной траты времени на тупиковые проекты (решение задач в машинном обучении, без понимания принципов машинного обучения).

И если мои статьи для вас полезны — на будущие статьи меня также можно мотивировать материально, под этой статьей должна быть кнопка «задонатить» для этих целей.

Источник