Лучшие курсы Data Science в России 2025

На мероприятии «Как начать карьеру в аналитике и Data Science» рассматривается современное состояние рынка аналитики и Data Science, выделяя ключевые тренды и изменения, влияющие на спрос на специалистов в данной области. Участникам будет представлена детальная информация о востребованных направлениях, таких как машинное обучение, Big Data, бизнес-аналитика и визуализация данных, а также об emerging technologies, которые открывают новые перспективы для аналитиков.

В дополнение к теоретическому контенту мероприятие предложит полезные рекомендации по выбору оптимального направления в аналитике и Data Science, исходя из интересов участников и профессиональных целей. Спикеры поделятся опытом и расскажут о различных профессиях в области работы с данными, таких как дата-аналитик, специалист по машинному обучению, инженер данных и исследователь данных.

Программа обучения «Профессия Data Scientist с нуля» охватывает все ключевые аспекты, необходимые для становления специалистом в области Data Science. Участники курса получат глубокие знания о методологиях проектирования, таких как CRISP-DM, и освоят основные инструменты, включая Python и SQL, для автоматизации анализа данных. В рамках курса предусмотрено изучение основ программирования, работа с Linux и применение алгоритмов машинного обучения для решения реальных бизнес-задач.

Учащиеся познакомятся с теорией вероятности и статистики, что позволит им проводить анализ данных и проверять гипотезы с использованием классических статистических тестов.
По завершении курса участники научатся строить и обучать модели машинного обучения, прогнозировать и выявлять скрытые закономерности в данных, а также эффективно работать в команде по методологии Agile. Участники смогут собирать и обрабатывать данные с помощью SQL-запросов, а также применять полученные знания для создания читаемого и эффективного кода на Python.

Программа обучения «Data Science: быстрый старт» представляет собой комплексный курс, охватывающий основы программирования на Python и другие темы в области машинного обучения. В начале участники освоят синтаксис Python, овладеют основными концепциями, такими как типы данных, функции и классы. Затем курс перенесет их в область анализа данных с использованием библиотек, таких как Pandas и инструментов для визуализации. Особое внимание уделяется машинному обучению: от изучения основ и типовых моделей, таких как линейная регрессия, до более сложных методов, включая бинарную классификацию.

Завершив курс, учащиеся получат практические навыки, необходимые для успешной карьеры в Data Science. Они будут уметь писать чистый и эффективный код на Python, а также применять основные алгоритмы машинного обучения, включая валидацию моделей и техники обработки признаков (feature engineering и feature selection). Практическое знакомство с технологиями Hadoop и подходом MapReduce даст участникам ценные знания для работы с больших объемами данных.

Программа обучения «Математика для Data Science» охватывает ключевые аспекты математики и статистики, которые необходимы для успешной работы в области Data Science. Курс начинается с изучения базовых математических понятий и инструментов, таких как дроби, функции и их графики, а также методов интерполяции и аппроксимации. Участники освоят работу с функциями нескольких переменных, векторами и матрицами, что создаст прочную основу для понимания более сложных тем, таких как линейная регрессия и системы линейных уравнений. Вторая часть курса посвящена теории вероятностей и статистике, где студенты познакомятся с основными распределениями, случайными величинами и статистическими тестами.

По завершении курса участники научатся применять математические формулы и функции для решения реальных задач, а также разбираться в основах машинного обучения, что позволит им разрабатывать и оптимизировать алгоритмы. Учащиеся смогут автоматизировать процессы анализа данных с помощью Python и его библиотек, а также формулировать прикладные задачи на языке математики.

«Профессия Data Scientist в медицине» – это подробный курс, охватывающий ключевые аспекты программирования, анализа данных и применения современных технологий в области медицины и биологии. Курс начинается с введения в программирование и контроль версий, что создает прочную основу для дальнейшего изучения языков программирования, таких как Python. Участники познакомятся с базами данных, включая SQL и NoSQL, а также освоят основы анализа данных с использованием Excel. Внимание уделяется математике и статистике, что позволяет студентам понять теорию вероятностей и методы А/В тестирования. Курс завершается изучением гибких методологий, таких как Agile и SCRUM.

По завершении курса студенты получат обширные навыки, необходимые для работы с данными в медицинских и биологических исследованиях. Они научатся собирать данные и работать с ними с использованием инструментов парсинга, таких как Scrapy и Selenium, а также применять методы Computer Vision для обработки медицинских изображений. Участники освоят концепцию Transfer Learning и будут способны использовать библиотеки, такие как Keras и TensorFlow, для разработки и оптимизации моделей. Знания в области молекулярной биологии и генетики, а также опыт работы с базами данных, такими как MongoDB и ClickHouse, позволят эффективно управлять данными.

Курс «Математика для Data Science» направлен на развитие навыков в области программирования на Python и применения математических методов для анализа данных. Курс начинается с изучения линейной алгебры, где участники осваивают операции с векторами и матрицами, а также решают задачи линейной зависимости и оптимизации с использованием метода главных компонент. Далее студенты погружаются в основы математического анализа, изучая функции и производные, градиентный спуск и методы оптимизации, такие как метод Ньютона и имитация отжига. Завершающая часть курса посвящена теории вероятности и статистике, где акцент делается на описательной статистике, комбинаторике и основным типах распределений.

По завершении курса студенты будут обладать необходимыми навыками для работы с моделями и алгоритмами машинного обучения. Они научатся программировать на Python и использовать его для анализа и обработки данных, а также разрабатывать модели предсказания, такие как кредитный рейтинг и системы рекомендаций. Участники смогут применять методы статистики для решения задач прогнозирования и классификации, включая использование наивного байесовского классификатора.

Курс «Data Science Academy» начинается с основ программирования на Python, где студенты изучают ключевые библиотеки, такие как Pandas и Numpy, для работы с данными. Участники также осваивают SQL для обработки и анализа данных, что позволяет им эффективно взаимодействовать с базами данных. Внимание уделяется математическому аппарату, включая линейную алгебру, статистику и математический анализ, что создает прочную основу для понимания алгоритмов машинного обучения. Курс включает практические занятия по визуализации данных с использованием Mathplotlib, Seaborn и Plotly, а также знакомит с принципами работы с API и основами корпоративных финансов, включая производные финансовые инструменты.

По завершении курса студенты получат обширные навыки, необходимые для успешной карьеры в Data Science. Они научатся анализировать и визуализировать данные, выявлять взаимосвязи и тренды, а также применять алгоритмы машинного обучения, такие как SVM и Random Forest, для решения прикладных задач. Участники смогут использовать полученные знания для хеджирования торговых позиций с помощью фьючерсов и опционов, а также для структурирования и преобразования данных.

Программа обучения Курс «Специалист по Data Science» представляет собой курс, ориентированный на развитие навыков в области анализа данных и машинного обучения с использованием Python. Курс начинается с основ программирования на Python, где студенты знакомятся с ключевыми библиотеками, такими как Pandas, NumPy и Matplotlib, что позволяет им эффективно обрабатывать и визуализировать данные. Участники изучают теорию вероятностей и статистику. В рамках курса также рассматриваются методы обработки данных, включая работу с CSV-файлами и таблицами, а также основы построения моделей машинного обучения с использованием библиотек Scikit-learn и Keras.

По завершении курса студенты научатся анализировать и обрабатывать данные, выявлять закономерности и тренды, а также применять алгоритмы машинного обучения для решения реальных задач. Участники смогут разрабатывать и тестировать модели, используя методы, такие как k-ближайших соседей и другие алгоритмы, что позволит им уверенно работать с данными в различных областях.

Симулятор «Data Science» представляет собой образовательную платформу, ориентированную на практическое освоение анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Программа обучения включает реальные бизнес-задачи, которые охватывают различные уровни сложности, начиная с базовых и заканчивая продвинутыми проектами. Учащиеся смогут работать с данными из таких индустрий, как Retail, E-commerce, FinTech, FoodTech и EdTech, что позволяет получить разнообразный опыт. В процессе обучения студенты будут использовать современные инструменты и технологии, такие как Python, SQL, ClickHouse, FastAPI и MLFlow, что обеспечит глубокое понимание процессов обработки и анализа данных.

В результате обучения участники научатся применять методы A/B-тестирования, разрабатывать метрики для оценки эффективности, создавать рекомендательные системы и осуществлять деплой моделей машинного обучения. Участники также смогут разрабатывать уникальные пет-проекты для своего портфолио, что значительно повысит их конкурентоспособность на рынке труда.

Курс «Data Science: введение в машинное обучение» предлагает глубокое погружение в изучение основных алгоритмов и методов, используемых в данной области. Программа обучения охватывает ключевые аспекты, начиная с анализа данных и постановки задач машинного обучения, и заканчивая оптимизацией ML-пайплайнов. Учащиеся изучат классические алгоритмы, такие как k-ближайших соседей, методы регрессии, а также освоят фреймворк PyTorch для построения нейронных сетей. В процессе обучения акцент делается на практическом применении библиотек, таких как Pandas, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn, что позволяет студентам не только теоретически понять, но и практически применить полученные знания на реальных данных.

По завершении курса участники смогут уверенно оценивать качество моделей, используя соответствующие метрики для задач регрессии и классификации. Они научатся преобразовывать бизнес-задачи в задачи машинного обучения, выбирать подходящие алгоритмы и обрабатывать данные различных типов, включая работу с пропущенными значениями. Учащиеся также освоят навыки обучения и оптимизации моделей с использованием таких инструментов, как XGBoost, LightGBM и CatBoost.

Курс «Дата сайентист. Интенсив» предлагает комплексное обучение для желающих освоить профессию в сжатые сроки. Программа начинается с основ программирования на Python, включая работу с Jupyter Notebook и GitHub. В ходе курса студенты погружаются в решение практических задач, охватывающих широкий спектр тем, от базовых методов машинного обучения, таких как классификация и регрессия, до более сложных концепций, включая обработку естественного языка и глубокое обучение. Учащиеся будут работать с популярными библиотеками, такими как pandas, NumPy и PyTorch. Курс также включает изучение сверточных нейронных сетей и transfer learning.

По завершении курса участники смогут уверенно выбирать и применять различные алгоритмы машинного обучения в зависимости от поставленных задач, проводить предобработку и анализ данных. Они освоят основные концепции линейной алгебры, статистики и теории вероятностей, что необходимо для понимания работы алгоритмов. Учащиеся научатся решать задачи классификации, регрессии и кластеризации, а также использовать методы регуляризации и оптимизации для повышения качества моделей.

Курс «Математика для Data Science.1 часть. Математический анализ и линейная алгебра» предоставляет студентам фундаментальные знания, необходимые для успешного старта в области Data Science. Программа обучения включает знакомство с Jupyter Notebook и основами работы с Python, что создает базу для дальнейшего изучения. Далее внимание студентов акцентируется на математическом анализе, где рассматриваются такие темы, как теории множеств, метрические пространства, пределы, дифференцирование и интегрирование. Учащиеся изучают, как применять эти концепции на практике, используя Jupyter Notebook для выполнения проектов. Позднее основной фокус смещается на изучение основ линейной алгебры, включая линейные пространства, матричные операции и системы линейных уравнений.

По завершении курса участники смогут уверенно применять полученные знания в математическом анализе и линейной алгебре для решения задач в Data Science. Они научатся использовать методы дифференцирования и интегрирования для анализа функций, а также применять линейные преобразования и матричные операции для работы с данными. Учащиеся смогут эффективно решать системы линейных уравнений и использовать сингулярное разложение матриц для обработки данных.

Курс «Data Engineer» предлагает углубленное изучение архитектуры и технологий, связанных с обработкой и хранением данных в организациях. Обучение начинается с основ хранилищ данных (DWH), где участники узнают о принципах проектирования и использования таких систем для обеспечения эффективного анализа информации. В процессе освоения материала студенты изучают современные платформы, такие как Greenplum и ClickHouse, а также распределенные файловые системы и концепцию Data Lake. Особое внимание уделяется организации ETL-процессов для выгрузки и обработки данных, включая такие инструменты, как Apache Kafka и Apache Airflow.

По завершении курса студенты смогут не только разворачивать и оптимизировать инструменты для обработки больших объемов данных, но и адаптировать и формировать датасеты для дальнейшей аналитики. Они приобретут навыки создания сервисов, использующих результаты обработки данных, что поможет им эффективно участвовать в разработке архитектуры данных внутри компаний. Также учащиеся научатся работать с качеством данных и метаданными, смогут интегрировать различные источники данных и применять современные BI-инструменты для создания витрин данных.

Курс «Data Science» предлагает структурированное обучение, направленное на освоение ключевых аспектов работы с данными. Программа начинается с основ программирования на Python, включая настройку среды разработки и изучение базового синтаксиса. Учащиеся погружаются в работу с библиотеками NumPy и Pandas для анализа данных, а также изучают методы визуализации с помощью matplotlib. Курс охватывает линейную алгебру, статистику и теорию вероятностей. Студенты также знакомятся с различными моделями, включая линейную регрессию, деревья решений и нейронные сети.

По завершении курса участники смогут уверенно использовать Python для анализа данных, разрабатывать и оценивать модели машинного обучения, а также проводить A/B-тестирование для оценки эффективности решений. Они приобретут навыки работы с базами данных и SQL, что позволит им эффективно управлять и извлекать данные. Учащиеся научатся применять методы математической оптимизации и регуляризации для улучшения качества моделей, а также разрабатывать сложные нейронные сети, включая сверточные и рекуррентные.