Support us

Как попасть в Data Science без технического бэкграунда? Нашли 5 отличных курсов для начинающих

Data Science стремительно развивается, ежегодно открывая все больше новых вакансий, а начать успешную карьеру можно даже без технического образования. Подобрали 5 лучших курсов, которые помогут вам овладеть наукой о данных с нуля.

Оставить комментарий
Как попасть в Data Science без технического бэкграунда? Нашли 5 отличных курсов для начинающих

Data Science стремительно развивается, ежегодно открывая все больше новых вакансий, а начать успешную карьеру можно даже без технического образования. Подобрали 5 лучших курсов, которые помогут вам овладеть наукой о данных с нуля.

Примечание Adviser

В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).

При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.

Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.

Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.

Data Science уже давно перестала быть сферой, доступной только для программистов или математиков. Есть множество курсов специально для тех, у кого нет технического бэкграунда. Они предлагают пошаговые руководства, практические задания и понятные объяснения сложных концепций, позволяя легко освоить Python, машинное обучение и анализ данных.

Почему стоит изучать Data Science в 2024 году

Data Science продолжает оставаться одной из самых популярных и быстро развивающихся профессий. Бюро трудовой статистики США прогнозирует, что ежегодно будет появляться около 21 тыс. новых вакансий, а рост спроса на специалистов по данным составит 36%.

Уже сейчас дата-сайентисты становятся ключевыми игроками на рынке. А развитие новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, открывает и новые карьерные возможности в Data Science.

Топ-5 курсов по Data Science для старта

Если вы новичок в IT и хотите заниматься Data Science, важно выбрать курсы, которые предлагают постепенное освоение тем, без резкого погружения в сложные концепции. Ищите учебные программы с упором на практику — где теория сочетается с реальными задачами, и где не требуется глубокое знание программирования.

Курсы, фокусирующиеся на Python и визуализации данных, идеально подойдут для старта, так как эти навыки являются базовыми для всех специалистов по данным.

1. Data Science и машинное обучение (Udemy)

Этот курс предлагает полный пакет для изучения Data Science и машинного обучения с нуля. Вы освоите ключевые концепции машинного обучения, такие как искусственные нейронные сети, свёрточные сети и рекуррентные нейронные сети.

Программа акцентирует внимание на Python и его библиотеках для анализа данных (NumPy, Pandas) и визуализации (Matplotlib, Seaborn). Курс длится 90 часов и идеально подходит для тех, кто хочет получить глубокие знания в области машинного обучения и ИИ.

Учиться

2. Python для Data Science с реальными упражнениями (Udemy)

Этот курс идеально подходит для тех, кто хочет научиться программированию на Python, начав с самых основ. Здесь вы узнаете, как создавать переменные, работать с циклами и визуализировать данные с помощью Seaborn.

Пошаговое руководство также содержит множество практических задач, которые помогут вам освоить Python для анализа данных. Продолжительность курса — около 25 часов.

Учиться

3. Полный курс Data Science Bootcamp (Udemy)

Если вы хотите освоить все аспекты Data Science с нуля, этот курс — отличный выбор. Он охватывает всё: от статистики и Python до машинного обучения и глубинного обучения. Курс включает в себя реальные бизнес-задачи, которые помогут вам применить полученные знания на практике.

Отличительной чертой курса является его структура, позволяющая постепенно погружаться в сложные темы, такие как регрессия и кластерный анализ. Курс длится около 40 часов.

Учиться

4. Математические навыки для Data Science (Coursera, Duke University)

Этот курс от Duke University предназначен для тех, кто хочет изучить математическую основу Data Science. Здесь вам объяснят ключевые математические концепции, такие как линейная алгебра, вероятности и статистика, что поможет понять, как применяются алгоритмы машинного обучения.

Продолжительность курса — около 1-3 месяцев, что делает его отличным вводным курсом для начинающих.

Учиться

5. Профессиональная сертификация по Data Science от IBM (Coursera)

Этот комплексный курс от IBM не требует предварительных знаний в области программирования или математики. Он охватывает Python, SQL, анализ и визуализацию данных, машинное обучение и создание портфолио проектов.

Курс состоит из 12 модулей и рассчитан на 6 месяцев обучения. Идеально подходит для тех, кто хочет не только освоить основы, но и подготовиться к работе в реальных проектах.

Учиться

TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.

Нашли продвинутый курс по использованию AI в кибербезе. Все самое главное — в одной учебной программе
Нашли продвинутый курс по использованию AI в кибербезе. Все самое главное — в одной учебной программе
По теме
Нашли продвинутый курс по использованию AI в кибербезе. Все самое главное — в одной учебной программе
Читайте также
«Этот код выглядит ужасно, но работает». Что чинить первым, а что лучше не трогать
«Этот код выглядит ужасно, но работает». Что чинить первым, а что лучше не трогать
«Этот код выглядит ужасно, но работает». Что чинить первым, а что лучше не трогать
«Худшая стратегическая ошибка, какую может совершить софтверная компания», — так в апреле 2000 года Джоэл Спольски, сооснователь Fog Creek Software, назвал решение Netscape переписать код с нуля. С выхода версии 4.0 прошло почти три года, а версии 5.0 так и не случилось. Соблазн снести «ужасный» модуль знаком каждому, кто открывал чужой код ради мелкой правки.
Логи, метрики или трассировка: что внедрять первым + курсы
Логи, метрики или трассировка: что внедрять первым + курсы
Логи, метрики или трассировка: что внедрять первым + курсы
Про наблюдаемость обычно говорят: логи, метрики и трассировка. Небольшой команде это стоит недель настройки и счёта за хранение. В статье рассматриваем, с чего лучше начать, а в конце подборка книг и курсов для тех, кто захочет разобраться глубже.
Предлагают €300 за неделю on-call — это много или мало?
Предлагают €300 за неделю on-call — это много или мало?
Предлагают €300 за неделю on-call — это много или мало?
В Google дежурному SRE ставят предел: не больше двух инцидентов за 12-часовую смену. На каждый, вместе с поиском причины, исправлением и постмортемом, уходит около шести часов. В большинстве предложений о дежурстве таких норм обычно нет, там «по очереди» и сумма — например €300 в неделю. Разбираем, как перевести это в ночи без сна и о чём договориться прежде, чем сказать «да».
Выжить и укрепить позиции: открытый марафон «ИТ-зима. Набор для выживания» от «Стратоплана»
Выжить и укрепить позиции: открытый марафон «ИТ-зима. Набор для выживания» от «Стратоплана»
Выжить и укрепить позиции: открытый марафон «ИТ-зима. Набор для выживания» от «Стратоплана»
Рынок ИТ переживает непростые времена: зарплатная гонка осталась в прошлом, планировать становится всё сложнее, а бизнес жёстко пересчитывает ресурсы и требует измеримой отдачи. Команды устают, выгорание растёт, а ускоряющееся внедрение AI создаёт дополнительное давление. Наступила условная «ИТ-зима» — период, когда прежние управленческие подходы перестают работать.

Хотите сообщить важную новость? Свяжитесь с редакцией через страницу контактов

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.