Топ-20 курсов по Data Science. Экспертная подборка (июнь, 2024 г.)
Команда Digitaldefynd собрала список самых популярных курсов. В подборке — программы с бесплатным и платным доступом, учебными пособиями, возможностью получить диплом после окончания. Они годятся как для новичков, так и для продвинутых пользователей.
Мы обновили эту статью 12.06.2024: добавили самые новые курсы, еще раз уточнили информацию, актуализировали цены и дополнили данными о том, как сэкономить до 85% на стоимости обучения.
Если решили начать карьеру в области Data Science или Machine Learning, этот курс для вас. Он состоит из 9 занятий, пройдя которые, вы приобретете необходимые навыки для работы над реальными проектами.
Лекции охватываютвизуализацию данных, анализ данных, библиотеки и инструменты с открытым исходным кодом. А к концу курса у вас будет возможность поработать над проектом, чтобы продемонстрировать свои навыки и улучшить резюме.
Никаких предварительных знаний в области программирования или информатики не требуется, так как все темы рассматриваются с нуля.
Рейтинг пользователей: 4.6 из 5.
Длительность: 5 месяцев.
Навыки: Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Big Data, Data Mining, Github, Python Programming, Jupyter notebooks, Rstudio, Methodology, CRISP-DM, Data Analysis.
TIP от Adviser. Когда есть время и энтузиазм к учебе, оптимальный вариант: выбрать один из курсов по интересующей специальности и добрать к нему еще несколько смежных. Так можно оновременно изучать дополнительные языки программирования, развивать софт-скиллы и кругозор.
Всего по подписке Coursera Plus доступно 7000 программ. Это отличная опция, если вы настроены активно учиться и хотите сэкономить.
Программа из 5 курсов Мичиганского университета, где вы изучите Data Science на Python. Курсы охватывают построение графиков и представление данных, а также прикладное машинное обучение на Python, анализ текста и социальных сетей. В программе — большое количество практических заданий и проектов. Это поможет стать на шаг ближе к тому, чтобы улучшить свои навыки и резюме.
Важно: нужно обладать базовыми знаниями языка Python.
Рейтинг пользователей: 4,5 из 5.
Длительность: 5 месяцев.
Навыки: Pandas, Matplotlib, Nltk и Network, Python, CSV.
Программа — одна из самых востребованных по Deep Learning на Coursera. На курсах вы узнаете, как создавать нейронные сети и руководить успешными проектами Machine Learning. Освоите теоретические концепции и их отраслевые приложения с использованием Python и TensorFlow. Будете решать конкретные задачи, такие как распознавание речи, синтез музыки, работа с чат-ботами, машинный перевод, обработка естественного языка, создание сверточной нейронной сети и многое другое. Преподаватели программы — соучредитель Coursera (Эндрю Нг.) и адъюнкт-профессора Стэнфордского университета (Юнес Бенсуда Мурр, Киан Катанфоруш).
Курс дает широкое представление о современном Machine Learning, включая контролируемое обучение (множественная линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети), неконтролируемое обучение (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы).
Также в программу включены некоторые из лучших практик, которые используют в Силиконовой долине для искусственного интеллекта и инноваций в области Machine Learning: оценка и настройка моделей, использование подхода, ориентированного на данные, для повышения производительности.
Рейтинг пользователей: 4,9 из 5.
Длительность: 33 часа
Навыки: Regularization to Avoid Overfitting, Gradient Descent, Supervised Learning, Linear Regression, Logistic Regression for Classification.
Программа входит в число лучших по рейтингу онлайн-магистерских программ, доступных на edX. Вы изучите язык программирования R и статистические концепции, методы анализа данных.
Изучение полностью на практике — будете решать конкретные задачи и проводить исследования. Исследования включают себя следующие направления: Тенденции в мировом здравоохранении и экономике, Уровень преступности в США, Финансовый кризис 2007–2008 годов, прогнозирование выборов, Создание бейсбольной команды (вдохновленной Moneyball) и системы рекомендаций по фильмам.
Онлайн-версия магистерской программы по Data Science- Калифорнийского университета в Сан-Диего, где преподаватели будут делиться своими знаниями. Рассчитанный на несколько месяцев, он идеально подходит для новичков и профессионалов, которые ищут программу с подробным разбором концепций Data Science.
Вы получите всестороннее представление о математических и вычислительных инструментах и о том, как их использовать для выработки рекомендаций, основанных на данных.
Рейтинг пользователей: 4,6 из 5.
Длительность: 10 месяцев.
Навыки: Python Spark, анализ больших данных, Machine Learning.
Курс посвящен Machine Learning с использованием языков программирования Python и R. Состоит из нескольких руководств, каждое из которых разработано с использованием пошагового подхода — чтобы детальнее изучать и развивать новые навыки и улучшить свое понимание области Data Science.
Вы будете работать с такими инструментами, как SQL, SSIS, Tableau, Gretl и многие другие. Вместе с практическими заданиями, к курсу прилагаются учебные материалы, которые помогут закрепить информацию, которые вы получаете на курсе.
Рейтинг пользователей: 4,5 из 5.
Длительность: 42 часа.
Навыки: Machine Learning, Python, R, NLP и Deep Learning.
Доступный курс с примерами из реальной жизни. Он позволит глубоко погрузиться в основные концепции Data Science и даст полный обзор пути Data Science. Вы получите возможность из первых рук ощутить боль, с которой ежедневно сталкивается DS специалист. После завершения — сможете подготовить данные для анализа, моделировать данные, выполнить базовую визуализацию данных и многое другое.
Рейтинг пользователей: 4,5 из 5.
Длительность: 21 час видео.
Навыки: Data Mining in Tableau, SLR, MLR, Logistic Regression, CAP.
Курс научит использовать Python для анализа данных и создавать красивые логичные визуализации с помощью мощных алгоритмов Machine Learning. Курс познакомит со всеми основными концепциями Machine Learning и с тем, как использовать их с программированием на Python. Вы также сможете реализовать алгоритмы машинного обучения и узнаете, как использовать Pandas для анализа данных.
Рейтинг: 4,6 из 5.
Длительность: 25 часов.
Навыки: Machine Learning, Python, SciKit-Learn, NumPy, анализ больших данных, Linear Regression, NLP.
На этой программе из пяти курсов вы научитесь анализировать большие данные и поймете, как делать прогнозы на их основе. Обучение начинается с основ вероятности и статистики, а затем переходит к методам анализа данных и алгоритмам машинного обучения.
Для прохождения курса вам потребуется базовое понимание математики и навыков программирования на Python.
Рейтинг: 4.6 из 5.
Длительность: 1 год и 2 месяца.
Навыки: Data Science, Machine Learning, Big Data, Data Mining, Data Analysis.
Эта программа состоит из девяти курсов, благодаря которым вы узнаете буквально всё о науке о данных: про язык программирования R, получение и исследовательский анализ данных, воспроизводимые исследования и статистические выводы. После прохождения теории студентов ждет проект Capstone, во время которого они используют реальные данные для создания информационного продукта.
Курс разработан преподавателями и ведущими профессорами в области биостатики из университета John Hopkins: Роджером Д. Пэном, Брайанам Каффо, Джеффом Ликом.
Рейтинг: 4.5 из 5.
Длительность: 11 месяцев.
Навыки: R Programming, Data Mining, Data Analysis, Data Research.
На Coursera вы можете найти большое количество курсов по Data Science. Их программы разработаны ведущими университетами и предлагают различные методы обучения и варианты практических заданий.
Если вы ищете сравнительно краткосрочные курсы, Coursera предлагает и такие варианты:
Если вас интересуют магистерская степень в области Data Science, то присмотритесь к списку таких программ от Coursera. Каждая из них разработана университетами с самым высоким рейтингом по всему миру: Мичиганским, Иллинойсским, Колорадским.
Длительность: свободная, зависит от пользователя.
Навыки: AI, Machine Learning, Data Analysis, Data Science, Data Mining.
Этот курс состоит из нескольких программ, каждая из которых фокусируется на различных предметах. Вы изучите концепции Data Science, прогнозы в аналитике и машинное обучение.
После обучения вы можете стать специалистом по данным и выбрать любое интересующее вас направление в этой области. Программа также включает несколько бесплатных курсов по науке о данных:
Чтобы получить персонализированную скидку от Udacity, нужно заполнить информацию о своей работе и примерную сумму зарплаты. На основе этих данных платформа рассчитает скидку.
Рейтинг: 4.7 из 5.
Длительность: свободная, зависит от пользователя.
Навыки: Data Analysis, Data Engineering, SQL, Machine Learning, Git and GitHub, NumPy, Python.
Если у вас уже есть знания в области программирования или статистики и вы хотите усилить их Data Science, то на платформе edX можно найти разные варианты курсов по этой теме.
На них вы узнаете о вероятности, статистике и аналитике, поймете, как можно использовать потенциал таких языков, как Python и R.
Можно выбрать обучение, которое будет сосредоточено на конкретной теме или с нуля получить новую профессию.
На этом курсе вы узнаете о байесовской статистике, линейной регрессии и моделировании. А также научитесь логической статистике, вероятностям и данным.
Это программа начального уровня и вам не потребуется никакого предыдущего опыта для ее прохождения. Преподаватели курса — профессора из университета Duke: Мэйн Рандл, Дэвид Бэнкс, Колин Рэндел и Мерлиз Клайд.
Рейтинг: 4.7 из 5.
Длительность: свободная, зависит от пользователя.
Навыки: Bayesian Statistics, Linear regression, Data statistics & probability.
Этот курс устранит пробелы в математике и поможет в ее интуитивном понимании для использования в области машинного обучения и Data Science. Вы начнете с основ линейной алгебры и многомерного исчисления, а затем перейдете к более сложным понятиям.
Рейтинг: 4.6 из 5.
Длительность: от 4 до 6 недель, 2-5 часов в неделю.
Навыки: Principal Component Analysis (PCA), Multivariable Calculus, Linear Algebra, Transformation Matrix, Linear Regression, Vector Calculus, Gradient Descent, Dimensionality Reduction, Python.
Если вы хотите научиться извлекать основную мысль из огромных наборов данных — этот курс для вас. Преподаватели курса имеют многолетний опыт обучения Data Science с помощью программирования на Python, помогут разобраться в больших объемах информации и покажут применение данных на практике .
Рейтинг: 4.5 из 5.
Длительность: 2-3 недели.
Навыки: Python, TensorFlow, Keras, KNN, PCA, Deep learning, K.
Если вы хотите разбираться в Deep Learning на профессиональном уровне — этот курс для вас. На нем вы узнаете, как построить свою первую искусственную нейронную сеть с помощью методов Deep Learning и разберетесь в кодировании обратного распространения в NumPy. Также вас научат разбираться в реализации нейронных сетей с помощью нового инструментария Google TensorFlow.
Курс доступен с 30-дневной бесплатной пробной версией.
Рейтинг: 4.6 из 5.
Длительность: 10.5 часов.
Навыки: Tensor Flow, Python, NumPy, NN, Deep learning.
Как сэкономить на образовательных курсах с Coursera Plus
ПодпискаCoursera Plus открывает пользователю более чем 7000 курсов, проектов, специализаций профессиональных сертификатных программам на платформе Coursera. Она работает как клубная карта, дающая владельцу доступ к более чем 90% каталога курсов.
С Coursera Plus можно изучать любую тему или навык по своему выбору, в своем собственном темпе. Это идеально подходит для тех, кто хочет взять несколько курсов в год, так как подписка позволяет сэкономить деньги по сравнению с покупкой каждого курса отдельно.
Подписка Coursera Plus стоит $399 в год, что делает ее доступной для многих студентов. Если вы стремитесь к непрерывному обучению и хотите получить доступ к широкому спектру учебных программ по различным темам, Coursera Plus может быть отличным вариантом для вас. Подробнее о том, как это работает, читайте в статье.
TIP от Adviser: Coursera сейчас проводит акцию: новые пользователи (те, у кого еще нет активной подписки Coursera Plus) могут приобрести ее на год всего за 240$ — вместо стандарной цены в 399$. Но надо успеть до 23 июня, пока не закончилась распродажа!
В этой подборке есть 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.