Можно вывести характеристики (все или некоторые) сразу для всех хостингов, нажав в верхней части страницы кнопку «Вывести для всех».
Данные за
февраль 2024г
Извините, нельзя
добавить в сравнение
более 6 сайтов
Извините, пользователь не может оценить более, чем 10 отзывов
5 человек онлайн

49лучших школы России

24927оценок пользователей

14лет опыта разработчиков

Лучшие курсы Data Science в России 2024

Данные актуализированы 25 февраля 2024г

В рейтинге учитываются пользовательские оценки из всех значимых открытых источников. Вам больше не нужно просматривать десятки сайтов, всё это уже сделано и собрано здесь. 

1
4.5
на основе 13
отзывов из
1 источников
Название: Data Scientist
Цена курса: 132 000 руб
Цена в рассрочку: 5 790 руб/мес
Срок обучения: 16 мес
2
4.62
на основе 159
отзывов из
5 источников
Название: Data Science
Цена курса: 119 440 руб
Цена в рассрочку: 9 953 руб/мес
Срок обучения: 9 мес
3
4.41
на основе 462
отзывов из
7 источников
Название: Профессия: Data Scientist
Цена курса: 129 000 руб
Цена в рассрочку: 5 375 руб/мес
Срок обучения: 10 мес
4
4.28
на основе 172
отзывов из
4 источников
Название: Data Scientist с нуля
Цена курса: 108 900 руб
Цена в рассрочку: 9 075 руб/мес
Срок обучения: 8 мес
5
4.27
на основе 2870
отзывов из
9 источников
Название: Data Scientist
Цена курса: 210 000 руб
Цена в рассрочку: 6 774 руб/мес
Срок обучения: 12 мес
6
4.07
на основе 6189
отзывов из
12 источников
Название: Data Scientist в медицине: с нуля до Middle
Цена курса: 145 872 руб
Цена в рассрочку: 4 052 руб/мес
Срок обучения: 24 мес
7
4.14
на основе 1304
отзывов из
8 источников
Название: Data Scientist с нуля до PRO
Цена курса: 233 640 руб
Цена в рассрочку: 5 408 руб/мес
Срок обучения: 25 мес
8
4.12
на основе 253
отзывов из
5 источников
Название: Data Science
Цена курса: 8 000 руб
Цена в рассрочку: 333 руб/мес
Срок обучения: 1 мес
9
0
на основе 0
отзывов из
0 источников
Название: Симулятор аналитика
Цена курса: 40 000 руб
Срок обучения: 1 мес

Data Science – это использование различных научных методов при работе с данными, для поиска оптимального решения. Если широко рассматривать понятие Data Science, то оно лежит в основе всех естественных наук. Например, специалист в области химии, выполняет эксперимент, а затем анализирует полученный результат.

Это необходимо для того, чтобы проверить выдвинутые перед исследованием гипотезы.

Особенности работы

Деятельность Data Science-специалиста можно назвать достаточно сложной, потому что в рамках своей работы он должен уметь обобщать выводы, исключать случайности и принимать правильное решение.

В работе специалист активно использует математическую статистику, логику, а также современные инструменты и программное обеспечение, которые позволяют визуализировать полученные результаты. Модель является алгоритмом, который используется для решения различных задач. Построенные модели помогают совершенствовать бизнес-процессы и научные процессы. В зависимости от выбранного направления, Data Science может прогнозировать: погоду, повышение или снижение спроса на товары, загруженность дорог, кредитный потенциал, а также рекомендовать новую книгу или фильм.

Особенности обучения

В зависимости от выбранного направления Data Science-специалист будет выполнять разнообразные задачи. Изучить основные особенности деятельность можно в рамках обучающих курсов:

  1. Навыки ведения диалога с заказчиками и выявление основных потребностей.
  2. Подготовка и разметка данных.
  3. Разработка моделей машинного обучения.
  4. Внедрение разработанной модели в реальный рабочий процесс.
  5. опровождение модели и доработка недостатков.

Обучение предусматривает не только теоретическую базу, но и выполнение реальных кейсов, практических заданий. После завершения обучения специалист будет иметь портфолио, а также понимать основные принципы работы и профессии.

Перспективы

Data Science-специалист может трудоустроиться как в крупную компанию, так и в компанию, которая планирует какой-либо стартап. Над стартапом специалист может работать как в одиночку, так и в сопровождении небольшой команды. При трудоустройстве в крупную компанию с высокой вероятностью специалист будет работать над масштабными и долгосрочными проектами, тесно сотрудничая с бизнес-аналитиками, разработчиками, дизайнерами.

На начальном уровне заработная плата специалиста может составлять от 30.000 до 45.000 рублей в месяц. Набравшись достаточно опыта, специалист может претендовать на значительное увеличение оплаты труда – от 120.000 до 200.000 рублей в месяц.

Достоинства и недостатки профессии

Профессия Data Science имеет ряд существенных преимуществ:

  1. Востребованность на рынке труда.
  2. Высокий уровень заработной платы.
  3. Перспективная работа в области IT-технологий.

К недостаткам профессии стоит отнести тот факт, что она подойдет не каждому человеку. Для того чтобы полноценно разобраться со всеми особенностями профессии необходимо иметь аналитический склад ума.

Необходимо быть готовым к тому, что при построении моделей около 60% могут просто не сработать, даже если в работе использовались современные и известные методы. Специалисту потребуется много терпения, чтобы найти правильное решение и завершить проект.

Более того, любая ошибка специалиста может достаточно дорого обойтись компании. Необходимо быть внимательным и ответственно подходить к выполнению любой задачи.

Стоимость и сроки обучения

Средняя стоимость обучения составляет от 4.000 до 14.000 рублей в месяц. Длительность обучения – от нескольких недель до нескольких лет и зависит от выбранного курса.

Кому подойдут курсы

Курсы подойдут для начинающих специалистов, а также для профессионалов, которые более глубоко хотят изучить особенности профессии и повысить свою квалификацию.

На что обратить внимание при выборе курса

  1. В первую очередь необходимо ориентироваться на собственные ожидания и цели, а также имеющийся уровень знаний по выбранному направлению. Если курсы необходимы для того, чтобы в дальнейшем полноценно заниматься выбранной деятельностью, то стоит рассмотреть расширенные, подробные программы обучения. Для знакомства с профессией или софтом подойдут и экспресс-курсы, длительность которых не превышает нескольких месяцев.
  2. Ознакомиться с отзывами о платформах, предлагающих обучение. В настоящее время представлено огромное количество платформ, занимающихся обучением по разным направлениям. В зависимости от выбранной платформы могут отличаться формат подачи материала и формат обучения. Некоторые курсы не предусматривают взаимодействие с наставниками, а также выполнение практических заданий, что может негативно отразиться на качестве знаний неопытных специалистов.
  3. Определиться с областью работы.
  4. Уточнить, выдается ли сертификат или диплом об образовании/прохождении курса. При трудоустройстве в некоторые компании принципиальным моментом может оказаться наличие какого-либо сертификата или документа, подтверждающего образование. При двух равных кандидатах, компания может сделать выбор в пользу того специалиста, который будет иметь документ.
  5. Провести анализ и определить соотношение количества теоретических и практических занятий. Чем больше практических заданий выполнит обучающийся в рамках курса, тем проще будет адаптироваться к реальному рабочему процессу. Оптимальное соотношение – это 70% практики и 30% теории.
Поделитесь:
Не является публичной офертой
Рейтинг школ программирования в России.