Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр
Грибные блоки - красочная головоломка, в которой вам предстоит передвигать блоки и заполнять ряды, чтобы собирать грибочки в корзину! Попробуйте продержаться как можно дольше!

Грибные блоки

Головоломки, Расслабляющая, Пазлы

Играть

Топ прошлой недели

  • AlexKud AlexKud 38 постов
  • SergeyKorsun SergeyKorsun 12 постов
  • SupportHuaport SupportHuaport 5 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня

Data Science + Разработка

С этим тегом используют

IT Программирование Машинное обучение Обучение Python Аналитика Искусственный интеллект Gamedev Инди игра Инди Игры Unity Все
5 постов сначала свежее
Блог компании
Finder
Finder
1 год назад

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля⁠⁠

Как и в любые времена, информация остается одной из наиболее важных и дорогостоящих валют. Для того чтобы максимально эффективно ее использовать, необходимо овладеть навыками обработки данных. Поэтому особую популярность получили data science курсы.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний

Человек, обладающий навыками анализа и обработки данных, получает неограниченные возможности при прогнозировании и разработке стратегии в любой сфере. Data science обучение требует систематического подхода, и его эффективность напрямую зависит от правильного выбора соответствующих курсов. Мы рассмотрели топовые школы, чтобы создать наш рейтинг самых лучших курсов.

ТОП-10 лучших курсов data science в 2024 году

Лучшие курсы по data science отличаются сразу по нескольким показателям. Это обширный пул потребителей, спектр услуг, доступность для пользователей, сопутствующие предложения, эффективность обучения. По этим параметрам можно выделить следующие школы:

  1. Data Science с нуля от Eduson Academy – программа с гарантией трудоустройства или возвратом денег.

  2. Data Science от Sf Education – недорогой курс с большим объемом практики.

  3. Data Scientist от  Skillbox

  4. Data Science с нуля от Нетологии – лучшая программа для трудоустройства в процессе обучения.

  5. Data Science с нуля от Productstar – экспресс-курс для быстрого входа в профессию.

  6. Data Science с нуля от Skillfactory

  7. Профессия Специалист по Data Science плюс от Яндекс Практикум — самая расширенная программа для начинающих.

  8. Курс Математика + Machine Learning для Data Science от Skillfactory — универсальный курс с лучшими проектами в портфолио.

  9. Онлайн-бакалавриат: Data Science& Machine Learning от Skillbox — лучшая программа бакалавриата / магистратуры по аналитике данных и машинному обучению.

  10. Курс по машинному обучению от Skillfactory – углубленный курс для людей, владеющих Python.

  11. Курс Data Science в медицине от GeekBrains — лучшее обучение узкого профиля клиентов из области медицины.

  12. Науки о данных и машинное обучение от Skillfactory – онлайн-магистратура от преподавателей ТГУ.

  13. Data Science: быстрый старт от ProductStar — самое подходящее обучение для изучения основ Data Science за короткий срок.

  14. Data Science от SF Education — входит в Топ-10 по версии РБК.

  15. Курс Математика для Data Science отOTUS.ru — лучшие авторские онлайн-курсы с самым широким спектором специализаций.

Data science курсы следует подбирать так, чтобы новые знания расширили возможности с четкой последовательностью профессионального роста. Обучение дает студентам необходимые навыки, способность правильно и эффективно обрабатывать данные, генерировать новые идеи.

Онлайн-курсы data science

1. Data Science с нуля | Eduson Academy

Углубленный курс, который позволяет освоить востребованную IT-профессию и подготовить работы для пополнения портфолио. На платформе представлены материалы «без воды» – только актуальные навыки. Авторами и ведущими курса являются лучшие эксперты по Machine Learning и Data Science.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 6141 руб./мес.

  • Длительность: 9 месяцев

  • Формат обучения: онлайн-уроки, видеоматериалы и домашние задания

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • гарантия трудоустройства или возврат денег;

  • обещание получить оффер через 9 месяцев обучения;

  • портфолио из 7 проектов;

  • дополнительные курс по английскому для IT;

  • доступ к первым урокам можно получить бесплатно.

Недостатки курса:

  • длительная программа.

Программа обучения:

  • Введение в Data Science.

  • Основы программирования.

  • Python для анализа данных.

  • Работа с Linux.

  • Работа с системой контроля версий Git.

  • Основы статистики и тервера.

  • Обработка данных.

Ознакомиться с полной программой курса >>>

2. Data Science | Sf Education

На образовательной платформе представлен курс, который позволит получить необходимые навыки как новичкам в IT, так и финансистам, аналитикам, разработчикам. Слушатели могут получать постоянную поддержку от кураторов, обучаясь на реальных проектах и кейсах.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 29 505 руб.

  • Длительность: 4 месяца

  • Формат обучения: видеоуроки, вебинары, кейсы, симуляторы и домашние задания

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • 3 дня полного доступа к курсу и заданиям можно получить бесплатно;

  • 3 практикующих эксперта – авторы курса;

  • недорогой курс;

  • практика в основе курса;

  • доступ в закрытое сообщество с вакансиями;

  • круглосуточный чат с преподавателями.

Недостатки курса:

  • помощь с трудоустройством только для лучших студентов;

  • нужно посвящать учебе минимум 15 часов в неделю.

Программа обучения:

  • Индустрия и карьерные возможности.

  • Обработка и анализ данных в SQL.

  • Программирование на Python.

  • Работа с API.

  • Общая математика.

  • Data Science.

  • Корпоративные финансы.

  • Производные финансовые инструменты: фьючерсы и опционы.

  • Стохастика в финансах.

  • Структурированные финансы.

Ознакомиться с полной программой курса >>>

3. Data Scientist | Skillbox

Онлайн-курс, авторами которого выступают эксперты-практики из крупнейших российских компаний. В ходе изучения слушатели имеют возможность подготовить сильные работы для портфолио, практическое обучение проходит на платформе Yandex Cloud. Программа подходит как для новичков, так и для специалистов, которым интересен карьерный рост.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 10 571 – 12 057 руб./мес в рассрочку (зависит от выбранного тарифа).

  • Длительность: 12 месяцев

  • Формат обучения: онлайн-уроки, видеоматериалы и домашние задания

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • выбор специализации;

  • год английского в подарок;

  • 3 тарифа на выбор;

  • трудоустройство в процессе обучения;

  • 3 проекта для портфолио;

  • помощь с трудоустройством или возврат денег.

Недостатки курса:

  • расширенный курс стоит достаточно дорого;

  • много тем придется осваивать самостоятельно.

Программа обучения:

  • Базовая подготовка.

  • Выбор специализации.

  • Повышение квалификации в выбранной специализации.

  • Дополнительные курсы.

Ознакомиться с полной программой курса >>>

4. Data Science с нуля | Нетологии

Слушатели имеют возможность с нуля освоить востребованную профессию. Программа представлена в трех траекториях: базовая, расширенная и продвинутая. Обучаясь на платформе, слушатели имеют возможность прокачать хард- и софт-скиллс, получить навык работы и принять участие в конкурсах на стажировку или денежный приз.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: от 3 272 до 5 833 руб./мес. в зависимости от выбранной траектории.

  • Длительность: от 12 месяцев, в зависимости от программы обучения.

  • Формат обучения: онлайн-уроки, видеоматериалы и домашние задания

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • 3 траектории обучения на выбор;

  • можно трудоустроиться уже через 5 месяцев обучения;

  • диплом о профессиональной переподготовке;

  • 20+ проектов для портфолио;

  • курсы для роста в профессии в подарок;

  • живое общение с экспертами.

Недостатки курса:

  • длительное обучение.

Программа обучения:

  • Аналитическое мышление.

  • Основы практической статистики.

  • Основы визуализации данных.

  • SQL и получение данных.

  • Python для анализа данных.

  • Работа с признаками и построение моделей.

  • Нейронные сети.

  • Тренировочные собеседования по SQL и Python.

  • Математика для анализа данных.

  • Рекомендательные системы.

  • Модули расширенной траектории.

Ознакомиться с полной программой курса >>>

5. Data Scientist | Productstar

Онлайн-курс, с которым можно получать помощь от ИИ в изучении тем. Программа постоянно обновляется, предоставляя студентам актуальную информацию. Материалы подготовлены ведущими специалистами в отрасли. Слушатели могут освоить большой стек технологий и поработать над интересными кейсами.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 3 281 руб./мес.

  • Длительность: 6 месяцев

  • Формат обучения: онлайн-уроки и домашние задания

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • достаточно быстрый курс для погружения в профессию;

  • подготовка к собеседованию;

  • курс по английскому в подарок;

  • трудоустройство в процессе обучения;

  • скидка при единовременной оплате;

  • возврат денег, если обучение не подойдет.

Недостатки курса:

  • некоторые материалы для самостоятельного освоения без преподавателя.

Программа обучения:

  • 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.

Ознакомиться с полной программой курса >>>

6. Data Science с нуля | Skillfactory

Слушателям предлагаются только актуальные материалы и сопровождение ментора на всех этапах обучения. Изучать технологии Machine Learning, Deep Learning и Data Engineering можно на тестах, реалистичных тренажерах, хакатонах и сквозных проектах. По окончании курса, студент будет иметь 8 сильных работ в портфолио и получит содействие в трудоустройстве.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: от 4 232 до 12 600 руб./мес.

  • Длительность: 13.5 месяцев

  • Формат обучения: онлайн-уроки и домашние задания

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • восемь проектов для портфолио;

  • три тарифа на выбор;

  • дипломный проект под руководством ментора;

  • soft-skills для работы;

  • содействие в трудоустройстве;

  • соревнования и хакатоны.

Недостатки курса:

  • дорогой VIP тариф.

Программа обучения:

  • Введение в профессию.

  • Основы Python.

  • Python для анализа данных.

  • Подгрузка данных.

  • Разведывательный анализ данных.

  • Введение в машинное обучение.

  • Математика в машинном обучении.

  • Бонусные разделы.

Ознакомиться с полной программой курса >>>

7. Профессия Специалист по Data Science плюс | Яндекс Практикум

При прохождении курсов пользователи получают навыки обработки данных и построения модели для бизнеса. Также студенты изучают машинное обучение, прогнозирование и определение закономерностей в данных. Используются несколько типов: расширенный, ускоренный и базовый. Курс подходит для новичков, а также для тех, кто желает усовершенствовать собственные навыки и расширить знания.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: от 15 тысяч до 34 000 рублей

  • Длительность: 16 месяцев

  • Формат обучения: онлайн-курсы

  • Сертификат:есть

Преимущества курса:

  • обширная программа обучения;

  • помощь в поиске работы;

  • сопровождение ментора.

Недостатки курса:

  • нет гарантий трудоустройства.

Программа обучения:

  • Основы Python и анализа данных

  • Базовый Python

  • Предобработка данных

  • Исследовательский анализ данных

  • Статистический анализ данных

  • Линейные модели в машинном обучении

  • Обучение с учителем: качество модели

Ознакомиться с полной программой курса >>>

8. Курс Математика + Machine Learning для Data Science  | Skillfactory

Большая часть курса выстроена на практических занятиях, обучение дистанционное, обратная связь с преподавателями. Дополнительные предложения: фиксированный опыт в резюме, возврат средств за обучение, если клиент не найдет работу после обучения. Платформа предлагает использовать программы лояльности, позволяющие сократить стоимость курсов: реферальная система, репост, обучение за счет работодателя.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 33 360 руб.

  • Длительность: 5,5 месяцев

  • Формат обучения: видеолекции и практика

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • доступное и понятное обучение;

  • основная часть курса — практика;

  • разные специализации.

Недостатки курса:

  • нет гарантий трудоустройства.

Программа обучения:

  • Математика

  • Введение в машинное обучение

  • Методы предобработки данных

  • Регрессия

  • Кластеризация

  • Tree-based алгоритмы

Ознакомиться с полной программой курса >>>

9. Онлайн-бакалавриат: Data Science& Machine Learning | Skillbox

Мини-курс для получения диплома государственного вуза. Платформа обеспечивает доступ к образовательным материалам, гарантирует четкую отработку навыков, прямую связь с преподавателями. Срок обучения от 2 лет до 4,5 года. Курсы подходят для действующих специалистов и новичков, желающих получить диплом государственного образца.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 155 500 руб.

  • Длительность: от 2 до 4,5 года

  • Формат обучения: очно и заочно, онлайн

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • дипломы государственного образца;

  • широкий спектр профессий;

  • минимальные требования для поступления.

Недостатки курса:

  • без гарантий трудоустройства.

Программа обучения:

  • 1 курс: ознакомительный, вводный

  • 2 курс: управление хранения данных, практические занятия

  • 3 курс: углубленное изучение

  • 4 курс: освоение soft skills для работы в IT

Ознакомиться с полной программой курса >>>

10. Курс по машинному обучению | Skillfactory

Курс подготовлен для новичков и практикующих специалистов. Для работы с технологиями Machine Learning и Deep Learning слушатели учатся Python, а также получают другие актуальные навыки. Отработать их можно на множестве практических задач, подготовленными ведущими экспертами.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 2 895 руб./мес.

  • Длительность: 20 недель

  • Формат обучения: онлайн-уроки и домашние задания

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • экспресс-программа обучения;

  • два курса в подарок;

  • помощь преподавателя и коллектива;

  • 10% скидка при единовременной оплате;

  • практические задания, построенные на реальных кейсах;

  • получите навыки уровня Middle в короткие сроки.

Недостатки курса:

  • не подойдет для новичков с нуля т.к требуются знания Python.

Программа обучения:

  • Курс по machine Learning.

  • Курс по Deep Learning.

Ознакомиться с полной программой курса >>>

11. Курс Data Science в медицине | GeekBrains

Курсы позволят обрабатывать диагностические данные по разным заболеваниям с помощью нейросетей и машинного обучения. Особенности: гибкая и актуальная программа обучения, бесплатный курс по нейросетям, широкий спектр квалификационных навыков. Курсы подходят для начинающих, а также для тех, кто хочет расширить свои возможности. Фиксированных требований к студентам — нет.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 3 801 руб. в рассрочку на 36 месяцев

  • Длительность: 24–36 месяцев

  • Формат обучения: личные встречи с преподавателями, онлайн-курсы

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • гарантированное трудоустройство;

  • широкий спектр программ обучения;

  • диплом о профессиональной переподготовке.

Недостатки курса:

  • узкая специализация в медицине.

Программа обучения:

  • Основной блок

  • Специализация

  • Техническая специализация

  • Выбор отрасли

  • Дипломные проекты

Ознакомиться с полной программой курса >>>

12. Науки о данных и машинное обучение | Skillfactory

Образовательная программа, на которой можно обучаться на двух карьерных треках. Основным принципом курса является интенсивная практика: хакатоны, задачи и кейсы помогут отточить навыки до совершенства и получить ценный опыт. Слушатели могут выбрать подходящий формат выпускной работы: диссертация или работа над реальной бизнес-задачей.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 640 000 руб.

  • Длительность: 2 года

  • Формат обучения: онлайн-уроки, практика, домашние задания, написание диссертации.

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • степень магистра;

  • актуальные инструменты для IT;

  • диплом ТГУ;

  • программа от экспертов индустрии;

  • два карьерных трека на выбор.

Недостатки курса:

  • требуется законченное высшее образование для поступления.

Программа обучения:

  • Ключевые инструменты для обучения и работы.

  • Алгоритмы машинного и глубокого обучения.

  • VM-модели в промышленной эксплуатации.

  • ВКР.

Ознакомиться с полной программой курса >>>

13. Data Science: быстрый старт | ProductStar

Клиенты могут самостоятельно подобрать темп обучения, научиться работать с рекомендательными системами и с Machine Learning. Дополнительные предложения: сопровождение ментора, гарантия трудоустройства, доступ к курсу навсегда. Курсы подходят для начинающих и опытных специалистов, поэтому платформа предлагает сразу несколько программ с разной продолжительностью.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 46 000 руб.

  • Длительность: 2,5 месяца

  • Формат обучения: онлайн-уроки и практические задания

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • возврат 15% оплаты за обучение;

  • цифровой сертификат об окончании курса;

  • трудоустройство.

Недостатки курса:

  • узкий спектр программ обучения.

Программа обучения:

  • 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

Ознакомиться с полной программой курса >>>

14. Основы Data Science | SF Education

Курсы лицензированы, используется более 50 программ для обучения. Платформа подготавливает клиентов к 11 разным профессиям. подходит как для новичков, так и для руководителей, аналитиков, практикующих финансистов.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: 82 500 руб.

  • Длительность: 5 месяцев

  • Формат обучения: онлайн-уроки и практические задания, проект и тесты

  • Сертификат: есть

Преимущества курса:

  • записи вебинаров для тех, кто их пропустил;

  • рассрочка выплаты за курс;

  • 40 различных программ обучения.

Недостатки курса:

  • итоговое тестирование: нужно дать не менее 60% верных ответов.

Программа обучения:

  • Обработка и анализ данных

  • Программирование

  • Общая математика

  • Data Science

  • Корпоративные финансы

Ознакомиться с полной программой курса >>>

15. Курс Математика для Data Science | OTUS.ru

Авторские курсы с индивидуальным подходом к каждому студенту. Основные направления: программирование, тестирование, инфраструктура, информационная безопасность, управление и дата сайнс курсы. Курсы подходят для новичков, начинающих аналитиков и программистов. Предусмотрена возможность стать преподавателем на платформе.

ТОП-53 курсов по Data Science + бесплатное обучение на аналитика данных с нуля Обучение, Образование, Разработка, Data Science, Длиннопост, YouTube (ссылка), Блоги компаний
  • Стоимость: по запросу

  • Длительность: 5 месяцев

  • Формат обучения: видеолекции

  • Сертификат: образовательная лицензия

Преимущества курса:

  • программы лояльности;

  • уникальные авторские курсы;

  • оплата курса с рассрочку.

Недостатки курса:

  • недостаточная информативность программы.

Программа обучения по запросу

Ознакомиться с полной программой курса >>>

Еще 10 дополнительных курсов data science

Для тех, кто не смог подобрать определенный курс из вышеперечисленных, рекомендуется ознакомиться с дополнительными вариантами онлайн-школ. Они содержат направления, не используемые или не упомянутые в предыдущем списке:

  • Модуль Data Science от SF Education. Краткий курс обучения очистке, нормализации и анализу данных, работе с известными программами. Все закрепляется на разборе реальных кейсов. Период обучения всего 46 часов.

  • Специалист по Data Science от Яндекс Практикум.  Учеба занимает 8 месяцев. Пользователи смогут собрать портфолио из более 15 кейсов, обучиться работе с большим объемом данных, применять машинное обучение. Во время учебы используются такие инструменты, как Python, Jupyter Notebook, Pandas и другие.

  • Специалист по Data Science от Skillfactory. Обучение науке о данных совместно с преподавателями МИФИ. Срок составляет 12 месяцев, практика осуществляется на реальных кейсах. Подходит для начинающих, а также для специалистов, желающих расширить навыки в работе с ML-моделями и data-engineering задачами.

  • Bootcamp Специалист по Data Science от Яндекс Практикум. Интенсивное обучение, быстрое погружение в IT, персональный подход. В ходе образовательной программы клиенты будут анализировать данные и на их основе строить модели. Все эти навыки пригодятся в науке, бизнесе и обычной жизни.  Срок обучения 5 месяцев.

  • Data Science в медицине от Skillfactory. Курсы, позволяющие существенно усилить собственные навыки и знания в медицине на программе престижного медицинского вуза. Обучение 12 месяцев, есть возможность изучения английского языка. Вся практика проходит на основе реальных кейсов. Программа подходит как для начинающих, так и для практикующих специалистов, исследователей в области медицины и выпускникам вузов.

  • Курс Data Science для Маркетинг Директора от Digital Business School. Курсы пригодятся в маркетинге и бизнесе. Пользователи научатся собирать, систематизировать и анализировать данные, обрабатывать их, оценивать и повышать ROI и LTV.

  • Курс DP-100: Проектирование и реализация решений Data Science в Azure от Эврика. Проектирование и реализация решений. Основная цель курса: обучение использованию служб Azure для разработки и развертывание решений машинного обучения. Период — 3 дня.

  • Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure от Softline.  Очная и дистанционная форма обучения. Softline представляет собой платформу для расширения навыков и знаний, является авторизованным Центром тестирования Pearson VUE. Курс включает семинары и вебинары, техподдержку в режиме 24/7, доступную и понятную программу обучения.

  • Курс Data Science проекты от New Professions Lab. Основные направления: анализ требований, оценка финансового эффекта, выбор метрики, презентация результатов. Модуль: специалист по большим данным. Программа содержит тестовые задания, записи видеоуроков. Подходит для менеджеров и Data Scientists с минимальными навыками.

  • Курс Data Science / Machine learning от ITEA. Курс длится 1 месяц. Пользователи смогут научиться применять ключевые концепции сбора, подготовки, исследования и визуализации данных, использовать в дальнейшей трудовой деятельности современные методы машинного обучения.

Каждый из предлагаемых вариантов содержит как плюсы, так и минусы, поэтому важно подбирать курсы индивидуально, в строгом соответствии с ожидаемыми результатами.

Бесплатные курсы по data science для новичков

Существует также список платформ, готовых предоставить материалы бесплатно. Это обеспечивает возможность ознакомления с базовыми программами обучения, а также сохраняет финансовый капитал на случай, если курс для окажется неэффективным.

1. Data Science: будущее для каждого — Нетология

Общие понятия о работе с данными, аналитика, обработка, искусственный интеллект, нейросети. Базовые навыки работы с инструментами.

2. Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science — Нетология

Полезная информация для начинающих специалистов, базовое обучение.

3. IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist — Softline

Образовательный центр, который предлагает услуги первоклассных преподавателей.

4. Intro to Data for Data Science — Udemy

Базовая программа обучения, доступ к видеоматериалам. После прохождения бесплатного курса, можно подключить платную программу с широким функционалом. Подходит для новичков, основная data science программа обучения: типы данных, извлечение информации из таблицы данных и др.

5. IBM Data Science Professional Certificate — Coursera

Мультиязычная платформа для обучения. Направления: машинное обучение, наука о данных, методология и др. Студенты изучают инструменты, языки и библиотеки, используемые профессиональными специалистами по данным, включая Python и SQL.

6. Google Data Analytics Professional Certificate — Coursera

Комплексное базовое обучение новичков. Студенты изучают, как визуализировать и представлять полученные данные на информационных панелях, в презентациях и на часто используемых платформах визуализации.  Получают ключевые аналитические навыки (очистка, анализ и визуализация данных) и инструменты (электронные таблицы, SQL, программирование на R, Tableau).

7. Essentials of Data Science — Udemy

Широкий спектр курсов в разделе «Обработка и анализ данных». Предлагаются общие и узкопрофильные курсы, обучение базовым навыкам и углубленное изучение. Направления обучения: дизайн, маркетинг, ИТ и ПО. Подходит для новичков и опытных специалистов.

8. Data Science for Everyone —  Datacamp

С помощью практических упражнений студенты узнают о различных ролях специалистов по данным, основных темах, таких как A/B-тестирование, анализ временных рядов и машинное обучение, а также о том, как специалисты по данным извлекают знания и идеи из реальных данных. Подходит новичкам и для повышения квалификации.

9. Data Science Specialization — Coursera

Общий курс для изучения науки о данных. Клиенты получают навыки для проведения регрессионного анализа, изучают метод наименьших квадратов и выводы с использованием регрессионных моделей.

10. An Introduction To Data Science — Gohighbrow

В этом курсе процесс анализа данных представлен в формате, который можно применять во многих различных ситуациях. Курс представляет собой обобщенный формат, который будет полезен практикам и менеджерам в области науки о данных.

11. Elements of AI — Reaktor и Университета Хельсинки

«Элементы искусственного интеллекта» — это серия бесплатных онлайн-курсов, созданных MinnaLearn и Хельсинкским университетом. Клиенты получают общие знания: что такое ИИ, что можно (и нельзя) делать с помощью ИИ и как создавать методы ИИ.

12.  What is Data Science? — Coursera

Определение науки о данных и ее важности в современном мире. Ознакомление и описание различных путей, которые могут привести к карьере в области науки о данных. Практикуются модули, обеспечивается сертификат об окончании курса. Подходит для новичков и начинающих аналитиков.

13. Data Analysis Bootcamp – Python, Seaborn and Pandas — Udemy

Широкий спектр образовательных курсов, базовые знания в области науки о данных. Прохождение бесплатного обучения дает возможность купить более расширенный платный курс по скидке.

14. NumPy for Data Science Beginners: 2021— Udemy

Курс для аналитиков с опытом и без. Ресурс предлагает видеоматериалы, обучение происходит в сопровождении опытного преподавателя.

15. Learn SQL Basics for Data Science Specialization — Университет Калифорнии

Курс подходит для любой категории клиентов и охватывает широкий диапазон специальностей. Использование команды SQL для фильтрации, сортировки и обобщения данных, создание наборов данных для решения бизнес-вопросов и проблем с помощью SQL. Клиенты научаться использовать Databricks для совместной работы.

16. Python for Everybody Specialization — Университет Мичигана

Эта специализация основана на успехе курса Python для всех и знакомит с фундаментальными концепциями программирования, включая структуры данных, сетевые интерфейсы прикладных программ и базы данных, с использованием языка программирования Python. Курсы подходят для клиентов любой категории.

17. Data Scientist in Python — Dataquest

Обучение с нуля, а также повышение квалификации для клиентов с опытом работы. Студенты овладеют обязательными техническими навыками специалиста по данным, включая объектно-ориентированное и функциональное программирование с использованием Python, таких библиотек, как scikit-learn, Matplotlib, NumPy и pandas.

18. Learn Data Science Tutorial – Full Course for Beginners — freeCodeCamp

Обучение основано на видеоуроках. Подходит для клиентов разного уровня подготовки.Все уроки остаются в свободном доступе навсегда.

19. Introduction to Data Science — Linkedin Learning

Платформа дает возможность обучиться деловым, творческим и техническим навыкам. Предлагаются разные курсы обучения для клиентов из разных сфер деятельности. Курс обеспечивает знаниями в области вычислительных инструментов, дизайна данных, а также основами науки о данных.

20. What is Data Science? | Introduction to Data Science | Data Science for Beginners — Simplilearn

Курс в формате видеоуроков для новичков и клиентов без опыта работы. Руководство поможет понять, что такое наука о данных, почему она нужна, необходимые условия для изучения, чем занимается специалист по данным, жизненный цикл с примером и возможности карьерного роста в данной области.

Бесплатные курсы по data science для продвинутых

Бесплатные курсы часто востребованы даже среди опытных специалистов. Прохождение дополнительного обучения позволяет существенно увеличить объем собственных навыков, обновить знания, получить дополнительные сведения по работе. Вот некоторые из них:

  • Practical Data Science Specialization — Coursera. Готовит экспертов по облачным данным. Клиенты смогут разрабатывать и масштабировать свои проекты по обработке данных в облаке с помощью Amazon SageMaker.

  • Advanced Data Science with IBM Specialization  — Coursera. Эксперт в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Курс готовит IBM экспертов в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

  • Hands-on Foundations for Data Science and Machine Learning with Google Cloud Labs. Specialization — Coursera. Наука о данных и машинное обучение. Клиенты получают практический опыт работы с наукой о данных и машинным обучением с помощью Google Cloud.

  • Machine Learning — Университет Стэнфорд. Машинное обучение. Создание контролируемой модели машинного обучения для задач прогнозирования и двоичной классификации, включая линейную регрессию и логистическую регрессию.

  • Advanced Machine Learning on Google Cloud Specialization — Google Cloud. Продвинутое машинное обучение с помощью Google Cloud. Клиенты обучаются создавать готовые к использованию модели машинного обучения с помощью TensorFlow на Google Cloud Platform.

  • Natural Language Processing (NLP) with BERT — Udemy. Базовое обучение основным навыкам: обработка естественного языка; как реализовать модель BERT; анализ настроений, и как программировать на Python с помощью Google Colab.

  • Kickstart Artificial Intelligence  — Udemy. Студенты смогут применять искусственный интеллект в реальных задачах и самостоятельно создавать полнофункциональные решения на основе ИИ.

  • AI in Practice: Applying AI — TUDelft. Ознакомление и изучение особенностей реализации и практических аспектов искусственного интеллекта, а также, как поэтапно написать план применения ИИ в вашей организации.

  • Applied Deep Learning: Build a Chatbot – Theory, Application — Udemy. Курс ознакомления с с PyTorch. Обучение позволит понять теорию различных приложений моделирования последовательностей.

  • Transform your life with NLP! — Udemy. Курс саморазвития и ознакомления с базовыми особенностями науки о данных. Видеоуроки, практика (самостоятельное ТЗ), мультиязычная платформа.

  • Data Science Training Videos — Edureka. Ознакомление с концепциями науки о данных и тем, как она используется для решения реальных проблем. Изучение науки о данных на примере набора данных UBER

  • Harvard Stats 110: Probability — Harvard University. Видеоуроки для общего ознакомления с особенностями науки о данных. Главные тезисы, фундаментальные принципы и инструменты.

  • Data Visualization in Python — Sentdex. Ознакомление и изучение модулей визуализации данных Matplotlib. Общие понятия, короткие курсы для новичков и тех, кто планирует повышать квалификацию.

Заключение

Подход к изучению науки о данных на каждой платформе сформирован таким образом, чтобы охватить практически все аспекты данного направления. Другими словами, пользователи получают гораздо больше новой информации , что существенно увеличивает их КПД в работе. Для многих использование привилегий data science курсов определяет степень заработка и уровень профессионализма, поэтому необходимо подбирать обучение максимально близко к собственным потребностям.

Больше курсов по Data Science смотрите в нашем каталоге.

Показать полностью 16
Обучение Образование Разработка Data Science Длиннопост YouTube (ссылка) Блоги компаний
5
1MachineSpirit
1MachineSpirit
2 года назад
Лига программистов
Серия Карьера программиста

Имеет ли смысл изучать machine learning (машинное обучение) с целью трудоустройства по этой специальности?⁠⁠

Сейчас являюсь трудоустроенным 1С программистом, изначально нацеливался на Android разработку, за время обучения в институте параллельно самообучался и не плохо её изучил. Но, так уж вышло, что в итоге устроился работать 1С разработчиком. Навсегда в 1С оставаться не хочу, думаю года через 2-4 сменить направление. Заинтересовало направление machine learning (искусственный интеллект всё больше входит в нашу жизнь, ввиду чего стало интересно этим заняться). Но есть опасение, что я потрачу n лет на изучение, а по итогу выяснится, что на рынке полторы вакансии, на которые претендуют 100500 человек. Открыл hh и, в общем-то, вакансий и правда немного:

Имеет ли смысл изучать machine learning (машинное обучение) с целью трудоустройства по этой специальности? IT, Поиск работы, Программирование, Python, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Программист, Профессия, Data Science, Разработка, Собеседование

Для сравнения количество вакансий по Android разработке:

Имеет ли смысл изучать machine learning (машинное обучение) с целью трудоустройства по этой специальности? IT, Поиск работы, Программирование, Python, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Программист, Профессия, Data Science, Разработка, Собеседование

Я уже сталкивался с ситуацией, когда, для того, чтобы попасть на позицию джуна, нужно было чуть ли ни уметь управлять самолётом, параллельно проводя операцию на открытом сердце, что, в принципе, вполне объяснимо, когда на 1 вакансию приходит по 200-400 резюме (и это было на Android разработке). Были случаи, когда даже не приглашали на собеседование, после идеально выполненного тестового задания. В общем, я не против потратить много сил и времени, чтобы стать хорошим специалистом, но не хотелось бы потом узнать, что "я проиграл ещё до того, как начал"

Показать полностью
[моё] IT Поиск работы Программирование Python Искусственный интеллект Машинное обучение Программист Профессия Data Science Разработка Собеседование
20
10
1MachineSpirit
1MachineSpirit
2 года назад
Программирование на python
Серия Карьера программиста

Где,кроме Data Sience используется машинное обучение и какие IT направления есть в области создания искусственного интеллекта?⁠⁠

Я решил, хотя бы в качестве хобби, заняться изучением создания искусственного интеллекта. Дабы не выбирать направление деятельности наугад, стал смотреть видео с описанием терминов, с этим связанных.
Итак я узнал, что "глубокое обучение" является разделом машинного обучения, которое, в свою очередь, входит в область разработки искусственного интеллекта.
Из другого видео я узнал, что машинное обучение используется в data sience.
Дальше я даже не совсем понимаю, что и как мне гуглить, чтобы разобраться с тем, какие направления разработки связаны с созданием ИИ, как они связаны или не связаны между собой, что мне, в связи со всем этим нужно изучать и т.д.

[моё] Программирование Искусственный интеллект Data Science Python IT Разработка Текст Нужен совет
6
Партнёрский материал Реклама
specials
specials

Сколько нужно времени, чтобы уложить теплый пол?⁠⁠

Точно не скажем, но в нашем проекте с этим можно справиться буквально за минуту одной левой!

Попробовать

Ремонт Теплый пол Текст
skaynet25022022
skaynet25022022
2 года назад
Программирование на python

Путь от музыканта до Python-разработчика⁠⁠

Путь от музыканта до Python-разработчика Программист, Программирование, Python, IT, Обучение, Linux, Собеседование, Разработка, Джанго, Data Science, Работа, Длиннопост

В сегодняшнем интервью мы пообщаемся с Ильей , человеком, что к 24 годам успел много кем поработать, от работы музыкантом до грузчика в магазине.

Самообразование - то, что помогло ему изменить свою жизнь в лучшую сторону. Сейчас Илья работает Python-разработчиком в Новосибирске. Подробнее о его истории читайте в интервью, материал получился интересным😎


1.Расскажите о себе, из какого вы города сколько вам лет и на кого учились.

Меня зовут Илья, мне 24 года, большую часть жизни прожил в Новокузнецке, сейчас живу в Новосибирске

По первому образованию я музыкант. Преподаватель ударных инструментов, если точнее. На данный момент получаю высшее техническое, перешел на 2 курс.


2. Кем вы работали ранее, до того как стали программистом?

Где я только не работал. В музыкалке преподавал какое-то время, во время учёбы работал в МТС продавцом. После армии даже в оптовой фирме продажником и логистом успел потрудиться. Ну и всякие подработки аля грузчик.


3. Кем вы работаете сейчас?

Сейчас я backend Python developer


4. Почему вы решили стать разработчиком?

Тут можно было бы сказать что-то вроде: “Не человек выбирает профессию, а профессия человека”, но это только часть правды. Как таковым разработчиком я изначально быть и не хотел, думал, что пойду в сторону машинного обучения. И возможно так и будет, хотя меня на данный момент всё устраивает.

Это обширная тема для дискуссий, но я убеждён, что на данный момент сфера IT, не имеет равных по уровню зарплат и комфорта работы. Тут я ориентируюсь на ситуацию в СНГ, в первую очередь. Да, сейчас это на хайпе, и сфера обучения программированию живёт ничуть не хуже, чем само программирование. Очень много мифов и преувеличений. Но всё равно, если подумать, вряд ли мне назовут еще одну такую профессию, где будет хотя бы столько же плюсов.


5. Какие технологии и навыки вам необходимо было изучить для того, чтобы почувствовать наконец-таки уверенность в собственных силах?

Основной язык, собственно, Python. Базы данных и Django это то, что приходится использовать в работе. Изначально я хотел в data science, так что владею Pandas, статистикой и немного понимаю в ML.


6. Расскажите подробнее о том, каким образом и как долго вы изучали Python и интересующие вас библиотеки? Лучше с ссылками на ресурсы.

Вообще, самый первый язык в моей жизни был C++. Я выбрал его просто методом тыка, так как не имел ни малейшего представления про языки. Именно на нём я ощутил первые страдания и радости по решению алгоритмических задач :)

Если кому-то такое интересно, то вот замечательный курс на Stepik по плюсам, который ведёт яндекс.

https://stepik.org/course/363/info

Так же, я проходил интенсив School 21. Это прозвучит как реклама, но я искренне рекомендую это мероприятие. Это было очень трудно, месяц почти круглосуточной работы на чистом С. По итогу я всё равно не прошел отбор, но эмоции и навыки, которые я получил там просто бесценны.

И я даже не считаю такое начало ошибкой. Всё-таки начиная с более низкоуровневых языков лучше понимаешь, что и почему вообще происходит.

С питоном я познакомился, когда готовился к ЕГЭ для поступления в университет. А на тот момент мне было уже 22 года. Вообще, это самая частая ситуация, насколько я успел заметить. Не слышал ни одного случая, когда задания для ЕГЭ делались не на питоне, соответственно, дальше люди продолжают углубляться в него по инерции.

Почему я вообще начал с предыстории о изучении языков? Потому что к питону я подходил уже совершенно иначе. Я уже относительно сносно писал на си и процесс написания кода был для меня понятен. Нужно было только привыкнуть к динамической типизации, и к тому, что многие вещи делаются сами и их не обязательно расписывать.

Значит ли это, что обязательно начинать изучать низкоуровневые языки перед тем, как браться за питон? Конечно же нет. Просто мне уже было не нужно проходить курсы, достаточно было просто обращаться к документации, и из-за этого я даже не могу посоветовать никаких полезных источников для изучения.


7. Легко ли было изучать программирование и были ли проблемы с самодисциплиной?

Знакома ли вам история, когда в 14 лет вы пишите свой первый парсер, а к совершеннолетию уже живёте на пассивный доход от собственного телеграм-бота?

Мне тоже нет.

Я не родился программистом, и вообще несколько лет назад не поверил и посмеялся бы, если бы мне сказали, что таким будет моё будущее. Так что да, это было тяжело, и тяжело до сих пор, хотя бы от ситуаций, когда разговариваю с ребятами которым 18-19 лет, и которые на голову превосходят меня во всём что касается разработки.

Проблемы с самодисциплиной были, но только до тех пор, пока я не решил, что собираюсь заниматься этим профессионально, что не хочу всю жизнь проработать на нелюбимой работе.

Мне кажется в любом деле невозможно достичь результата, если заниматься им просто так. Нужно понимать для чего это делается. Если цель просто писать скрипты для себя в качестве хобби, то это вряд ли когда-то приведёт к ощутимым результатам.


8. Насколько сложно было найти первую работу разработчиком?

Думаю, любой кто хоть раз пытался устроиться на свою первую работу в IT прекрасно знаком с парадоксальной системой, где ты стучишься в виртуальные двери компаний со своим кое-как заполненным резюме, в надежде что придёт хотя бы отклик. Хотя из каждого утюга тебе вещают, что специалистов не хватает, почему-то, на работу тебя по-прежнему не берут.

И тут я хочу выразить мнение, которое сложилось у меня на основе моего опыта, а также огромного количества разговоров с людьми из сферы.

Специалистов действительно не хватает. Толковый мидл - желанный сотрудник в любой компании, и когда говорят о 999 оферах в день, которые только и успеваешь кидать в спам, это в основном про них.

Ситуация с джунами и интернами совершенно другая. Невероятное количество курсов и хайп вокруг IT породили целую армию претендентов на вакансии низкого уровня. Портрет такого соискателя примерно такой: Я хороший парень, я понимаю на каком языке я пишу, я очень хочу работать.

Если взглянуть на это со стороны эйчара, то можно увидеть, что кого бы из них он не взял на работу, итог будет одинаковым – первое время такой сотрудник будет только отнимать время других разработчиков и не давать совершенно никакого результата. К этому прибавляется риск, что после того, как в джуна будут вложены силы, он получит реальные навыки и станет полезным в компании, то он решит перейти работать в другое место.

Так что процесс отбора довольно непрост.

Потому-то, строчка с опытом коммерческой разработки так много значит для эйчара. Как минимум это говорит о том, что человек уже попрыгал по всем граблям новичков и теперь представляет из себя готового специалиста, который после освоения в проекте уже начнёт приносить пользу.

Сам я тоже проходил через всё это. Сейчас смешно вспоминать, как в самом начале пути, преисполненный веры в себя, я приходил в офисы компаний и просился на работу. Естественно, в ответ получал лишь недоумевающие взгляды и просьбы отправить резюме на почту. Были и рассылки резюме, были тестовые задания.

Что в итоге выстрелило? Нетворкинг. Меня порекомендовали моему нынешнему работодателю, и у нас всё срослось.

Устройство на работу через знакомых это далеко не пережиток советского мышления, как может показаться. Напротив, если тебя рекомендуют, это как минимум говорит о том, что ты не просто человек с улицы, за кого попало поручаться не будут. Так что софт скилы я назвал бы основополагающими для поиска первой работы.


9. Ощутимо ли улучшаются условия труда в IT-сфере от других сфер трудовой деятельности?

Мне иногда приходится натыкаться на высказывания в духе: “Как я устал на своей галере, может поменять сферу деятельности?”.

Что ж, действительно, в разных компаниях условия труда различаются. Но обычно так говорят те, кто никогда не работал в других сферах.

Каждый раз, когда я думаю, что мне тяжело, я вспоминаю как вставал в 5 утра, для того чтобы успеть на любимую работу, где целый день я проводил на ногах, пытаясь продать вещи, которые никому не нужны, людям, которые видят в тебе лишь обслуживающий персонал. После чего уставший до смерти возвращался домой, с единственным желанием – упасть в кровать. И за всё это в конце месяца я получал весёлую смс из банка о зачислении 30 тысяч рублей.

Сейчас у меня отличный начальник, который готов выслушать меня и пойти навстречу. Мои коллеги – прекрасные люди, профессионалы своего дела. Часто приходится очень много работать, но я делаю это потому что хочу побыстрее дать результат и чему-то научиться, а не потому, что меня бьют палкой. У меня столько свободного времени, что хватает на любые дела, которые я могу себе придумать. Зарплата выше, чем везде, где я работал до этого. Мне не нужно вставать и тащиться куда-то каждое утро.

Лучше ли тут условия труда? Для меня ответ очевиден – они лучшие.


10. Расскажите подробнее о том, чем вы занимаетесь на работе.

Моя основная задача – бэкэнд. Я пишу логику приложений. Однако часто попадаются задачи на любой вкус и цвет – и фронтом приходилось заниматься и ci cd, и даже навыки ML пригождались. В целом, мне дают расти и пробоваться во все стороны. Кому-то это может показаться минусом, но для меня это огромный плюс, ведь это формирует понимание проекта в целом, а не только отдельной его части, что повышает мою ценность как специалиста.


11. Какие положительные и отрицательные стороны работы разработчиком?

Положительная сторона в том, что именно разработчики являются костяком проекта. Именно от них зависит насколько быстро и качественно будут выполнены задачи и насколько скоро проект выйдет в прод. По этому их важность на проекте не вызывает сомнений. В этом же состоит и минус. В конце концов может быть тысяча причин, почему ты не успеваешь сделать фичу, но в конечном итоге разбираться с этими причинами должен только ты.


12. Вернувшись в прошлое, какие советы вы бы дали себе в начале изучения Python?

Можно бесконечно читать о том, как работают те или иные вещи в языке, но это останется лишь голой теорией, пока ты не применишь это в проекте. Мне всегда казалось, что вот я сейчас наберу базу, а потом применю её где-нибудь. И это была ошибка.

Мой рост был бы в тысячу раз быстрее, если бы я взял сколь угодно сложный проект, и решал бы проблемы, которые получал по ходу. Да, теория важна, она помогает составить правильный взгляд, но без практики она просто не усваивается. Да, я бы сотворил монстра, на который было бы стыдно смотреть через полгода, но это были бы мои ошибки, из которых я сделал бы вывод и не повторял бы в дальнейшем.


13. Какие навыки и профессиональные компетенции положительно выделяют человека на фоне остальных кандидатов при собеседовании?

Обучаемость, коммуникабельность и прочие лозунги я советую навсегда забыть и больше никогда не упоминать. Это вещи, которые должны быть присущи любому адекватному человеку.

Любой проект на гите скажет о вас лучше, чем тысячи хвалебных слов в свой адрес. А если этот проект еще и будет приносить практическую пользу, то это уже даже какой-то продукт. Если показать свой сайтик, рассказать о функционале, о фичах которые ты выдумал, это уже повод для обсуждения на собеседовании. А софт скилы будут понятны по ходу разговора, так что на этом вообще не нужно акцентировать внимание.


14. Что можете посоветовать тем людям, что только начинают изучать Python?

Во-первых, перестать участвовать в холиварах на тему, что питон — это язык школьников и вообще он медленный. Пусть даже это была бы правда, какая разница, если за это платят?

Во-вторых, не зацикливаться на конкретном языке. Вполне возможно, что он будет не последним на вашем пути разработчика. Куда важнее постичь саму суть, как проект проходит путь от идеи до готового продукта.

Ну и в целом, какие бы трудности не встречались на пути, всегда нужно держать в голове, что любые проблемы можно преодолеть. И в конечном итоге, через какое-то время всё это окупится.


P.S. Дорогие читатели, буду признателен вам, если напишите в комментариях те вопросы, что вы хотели бы видеть в дальнейшем интервью подобного формата. Буду стараться благодаря вашей критике и советам максимально улучшать качество следующих интервью.


Мой канал в телеграмм

Если статья показалась вам интересной, то буду благодарен за подписку на мой канал IT-старт t.me/it_begin ,где я также публикую обзоры технической литературы, интервью с разработчиками и иную полезную информацию, как для действующих, так и для начинающих программистов

Показать полностью 1
[моё] Программист Программирование Python IT Обучение Linux Собеседование Разработка Джанго Data Science Работа Длиннопост
13
14
eltka
2 года назад

Из ПРЕПОДА в DATA SCIENCE⁠⁠

Как поётся в песнях бардов и легендах "у молодёжи 3 пути:webcam, закладки и IT".

Webcam не рассматривался, закладки тоже, оставался, собственно, только IT. Но обо всем по порядку.

Дано: красный диплом провинциального вуза по специальности «экономика предприятий» , диплом о профессиональной переподготовке по специальности «переводчик в сфере профессиональной коммуникации», знание английского на уровень upper-intermediate.

Со времён школы всегда интересовали иностранные языки и точные науки. С точными науками на эконом факультете было туго, поэтому, получив диплом экономиста и положив его на полку, я пошла онлайн преподавателем в школу английского.

В далеком 2019 году, проведя обычный набор из 7 уроков онлайн, я готовилась к последнему занятию с новым студентом, которое не обещало ничего нового и необычного, если бы не одно НО. Студент оказался айтишником и, как это обычно бывает на первом занятии, рассказал мне о своих хобби, увлечениях и о тогда ещё новой для широкой публики профессии data scientist. На тот момент многие, услышав о такой профессии, её методах и целях думали: «Чёрная магия!»

Из ПРЕПОДА в DATA SCIENCE IT, Data Science, Курсы, Онлайн-курсы, Курсы программирования, Аналитика, Курсы повышения квалификации, Разработка, Длиннопост

После урока, не зная ровным счётом ничего о мире Гиков и единорогов, но дабы иметь возможность поддержать разговор на следующих занятиях, я обратилась за помощью к старому доброму google, который тут же выдал мне первыми пятью пунктами ссылки на различные курсы. И, о чудо! В описании почти каждого из них упоминалось, что для освоения новой стези совсем не обязательно быть помешанным на коде технарем, а ниже приводился существенный список из плюшек в виде зарплаты > 80к для junior позиций и количестве открытых вакансий, также упоминалось, что профессия инновационная и вообще будущее за обработкой больших массивов данных. К слову, забегая вперёд, скажу, что уметь писать хороший код для этой профессии просто необходимо, но обо всем по порядку.

Так кто же такой этот data scientist?

Data Scientist применяет методы науки о данных (Data Science) для обработки больших объемов информации. Он строит и тестирует математические модели поведения данных. Это помогает найти в них закономерности или спрогнозировать будущие значения. Например, по данным о спросе на товары в прошлом, дата-сайентист поможет компании спрогнозировать продажи в следующем году. Модели строят с помощью алгоритмов машинного обучения, а с базами данных работают через SQL.

И вот я, вспомнившая свою любовь к статистике, матану и терверу и готовая грызть гранит науки, чтобы войти в мир ИТ непревзойдённым профессионалом своего инновационного дела, начала изучать различные предложения от онлайн институтов.

Доблестные пикабушники и рыцари свежего, не сочтите пост за рекламу, это моё личное мнение и опыт.

Первым в поисковой строке мне выпала реклама курса от skillbox, предлагающая погрузиться в мир анализа данных на два года за ~180 000 рублей.
Из плюсов: программа включала в себя обучение различным инструментам работы с данными, включая курс по python и даже R.
Из минусов: обучение включало только просмотр онлайн контента и выполнение дз без тренажёров для отработки кода; прохождение курса не привязано к конкретным срокам (прокрастинация - моё всё); стоимость курса, как и период вхождения в профессию всё-таки были внушительными.

Вторым вариантом я рассматривала бесплатный курс на Stepik по анализу данных. Он включал в себя всё те же минусы, что и предыдущий курс плюс информация, которая была включена в курс, была больше прикладного характера и одного такого курса было явно недостаточно для позиции джуна аналитика.

Итак третий вариант, на котором я в итоге и остановилась, был курс от Яндекс Практикума.
Очевидным плюсом, которым не обладали два предыдущих варианта, было наличие качественной обратной связи от наставников на протяжении курса, также все вновь полученные знания по коду можно было сразу отработать в тренажёре. Каждый раздел курса включал выполнение практического проекта в конце (без сдачи которого ты не можешь идти дальше) и имел четкие сроки . Если прошляпить их дважды, вылетаешь с курса (не забудь упомянуть об этом в интервью, тк наличие такого отбора является несомненным плюсом для работодателя и отсеивает предрассудки по поводу качества обучения на курсах) Ну и конечно срок обучения не был растянут как китайская стена и составлял 7-8 месяцев. Цена, к слову, также была довольно демократичной по сравнению со skillbox -65000 рублей.

На обучение было достаточно тратить по 2-3 часа в день и стабильно заниматься 4-5 раз в неделю, что я собственно и делала. И спустя оговорённый срок плюс пару месяцев из-за академического отпуска я сдала свой выпускной проект по анализу транзакций в ритейле и получила свой сертификат о профессиональной переподготовке.

На курсе я выполнила кучу интересных проектов на подготовленных но реальных данных, которые включила позднее в своё портфолио. Также во время обучения раз в неделю организовывались лайф-кодинги и воркшопы с практикующими специалистами из сферы, которые рассказывали про применение изучаемых в спринте технологий на реальных задачах, что естественно дало свои плоды в будущем. После прохождения курса у всех студентов есть возможность поучаствовать в программе трудоустройства, на которой тебе помогут оформить резюме и портфолио и подготовят к прохождению собеседования.

Так закончилось мое первоначальное обучение и начался мой путь в ИТ.

Здесь стартовал самый интересный этап - поиск первой работы. Т.к. выпускной проект у меня был в сфере онлайн продаж, выбор направления деятельности оказался для меня почти очевидным: я начала шерстить вакансии на hh.ru и мне попалась одна интересная позиция для джуна аналитика в известном продуктовом ритейлере. Вакансия была удалённой, что было для меня несомненным плюсом, но оформление предусматривалось по договору ГПХ и на конечный срок под заранее заданные заказчиком задачи. Недолго думая после прохождения собеса я согласилась на вакансию плюс удалось договориться на неполный рабочий день, чтобы совмещать новую работу с тогда ещё основным преподаванием.

На этой позиции почти всё было в новинку:огромные датасеты данных после небольших выверенных в обучающих проектах, описания полей и структура бд конечно же только со слов бывалых работников, которые впрочем сами не всегда припоминают назначение той или иной таблицы, удаленная экстракция данных из бд, сырой скэппинг с html-страниц, структурирование «хотелок» заказчика и ещё много чего. В общем, пришлось изрядно попотеть, чтобы вникнуть в работу и выстроить первоначальные процессы для себя. Плюс: после стартовой вакансии приходит ощущение, что со всем можно разобраться, всё можно понять.

На данной позиции мне предстояло проанализировать доступную информацию о реальных клиентах сети, спрогнозировать вероятность их оттока в будущем периоде, разбить клиентский поток на основные кластеры и составить портрет каждого из них.

Отработав 4 месяца в этой компании и выполнив все основные пункты из поставленных задач, мне предложили продлить договор и остаться. Но в то же время пришло очень выгодное предложение о работе в крупнейшем российском ритейле в сфере продуктов питания.

Продолжение в следующем посте…

Показать полностью 1
[моё] IT Data Science Курсы Онлайн-курсы Курсы программирования Аналитика Курсы повышения квалификации Разработка Длиннопост
6
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии