Топ курсов по Data Science 12 предложений

Вот стандартный набор скиллов. Пусть вас не пугают сложные слова и технологии, на курсах обучение развивается от простейшей информации к применению сложным языков:

1. Языки программирования: Python, R, SQL, Java, C++, Julia.
2. Инструменты для работы с данными: Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, ggplot2, Dplyr, Shiny.
3. Инструменты для машинного обучения и анализа данных: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, H2O, Weka, RapidMiner.
4. Инструменты для визуализации данных: Tableau, Power BI, QlikView, Plotly, Bokeh.
5. Базы данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, Oracle, Microsoft SQL Server.
6. Инструменты для обработки и хранения больших объемов данных: Hadoop, Spark, Hive, Pig, HBase, Cassandra.
7. Облачные вычисления и сервисы: AWS, Google Cloud, Azure.
8. Инструменты для статистического анализа данных: SAS, SPSS, STATA, JMP.

Курсы Data Science охватывают различные аспекты работы с данными, от сбора и хранения до анализа и визуализации. Также в них включаются методы машинного обучения, статистический анализ, бизнес-анализ, может входить и разработка веб-приложений.

В рамках курса по Data Science слушатели выполняют разнообразные задачи, которые помогают в закреплении теоретических знаний. Вот некоторые из них:

• Анализ данных с использованием различных методов анализа, статистических показателей и визуализации.
• Машинное обучение. Построение простых моделей машинного обучения для решения конкретных задач: классификация, кластеризация или регрессия.
• Обработка естественного языка. Разработать моделей для обработки и анализа естественного языка: анализа тональности текста, сентимент-анализа, семантического анализа.
• Работа с большими данными. Обработка и анализ больших объемов данных с использованием специальных инструментов: Hadoop, Spark, Hive.
• Визуализация данных в сервисах Tableau, Power BI, QlikView и им подобных.
• Разработка веб-приложений, используя фреймворки: Flask, Django, Ruby on Rails.
• Анализ социальных медиа: Twitter, Facebook, Instagram, используя различные методы анализа, включая машинное обучение.

Выполняя эти задачи вы углубляете свои знания и навыки в области Data Science, и готовитесь к работе в реальных проектах. 

На курсах Data Science изучается сразу несколько языков программирования, которые широко используются в обработке данных. Перечень наиболее часто используемых:

1. Python — используется для обработки и анализа данных, а также для создания моделей машинного обучения и визуализации результатов.
2. R — специально создан для статистического анализа данных и имеет богатую библиотеку пакетов для работы с данными.
3. SQL — для работы с реляционными базами данных.
4. Scala — специализированный язык, работает на платформе Apache Spark, используемой для обработки больших объемов данных.
5. JavaScript — применяется для интерактивной визуализации данных в браузере.
6. C++ — предназначен для создания быстрых и эффективных алгоритмов обработки данных.

Это не полный перечень языков, но именно они чаще всего изучаются в рамках курсов Data Science

Снова, не пугайтесь сложной терминологии. Если у вас в школе было с математикой все в порядке, то и с этими темами разберетесь: 

• Теория вероятностей и статистика: вероятностные распределения, центральные предельные теоремы, статистические тесты и методы проверки гипотез.
• Линейная алгебра: матрицы, векторы, линейные преобразования и алгоритмы, такие как сингулярное разложение, метод главных компонент и факторизация матриц.
• Математический анализ: производные, интегралы и градиентный спуск, используемый в оптимизации функций потерь.
• Теория графов: понимание базовых понятий, таких как узлы и ребра, а также алгоритмы, используемые для анализа связей между данными.
• Методы оптимизации: градиентный спуск, стохастический градиентный спуск, метод Ньютона и другие методы оптимизации функций потерь, используемые в машинном обучении.

В зависимости от уровня курса и конкретной области применения, могут также включаться другие темы, такие как теория игр, стохастические процессы, теория информации, временные ряды, теория риска.

На курсах Data Science обычно изучаются различные техники машинного обучения и анализа данных. Некоторые из них включают:

• Регрессионный анализ— метод анализа связей между независимыми и зависимыми переменными.
• Классификация — методы, распределения данных на основе их особых признаков.
• Анализ временных рядов — обработка данных, которые меняются во времени, ARIMA-модели и модели SARIMA.
• Анализ с помощью нейронных сетей — многослойные персептроны, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
• Обучение с подкреплением — позволяет создавать алгоритмы, способные к обучению на основе опыта, такие как Q-обучение и SARSA.

В зависимости от уровня курса, технологии могут меняться. 

Продолжительность варьируется от нескольких недель до года. Курсы на несколько недель — это программы для освоения базовых знаний. Курсы для Data Scientists с продолжительностью более месяца — более сложные, предназначенные для разбора узких тем и дисциплины целиком. 

По окончании курса Data-анализа вы получаете диплом государственного образца или сертификат школы. Все зависит от провайдера курса, лучше уточнить напрямую в онлайн-школе.

Во всех топовых онлайн-школах есть курсы с нуля. Чтобы поступить на обучение по этим программам, вам не потребуются никакие специфические знания. Однако есть продвинутые курсы Data Science. Чтобы поступить на них, вам потребуются знания программирования на Python и R, а также понимание основных статистических методов и уверенное владение инструментами анализа данных: SQL, Excel, Jupyter Notebook... Открывайте курс, который вам кажется интересным и смотрите требования прямо на сайте школы.

Прохождение курсов Data Science может открыть различные карьерные перспективы и предоставить возможности трудоустройства в различных областях, связанных с анализом данных, машинным обучением и искусственным интеллектом:

1. Data Analyst (аналитик данных) — занимается сбором, обработкой и анализом данных, чтобы извлечь ценную информацию и дать рекомендации для бизнеса.
2. Data Scientist (ученый по данным) — создает и применяет математические модели и алгоритмы для обработки и анализа данных.
3. Machine Learning Engineer (инженер машинного обучения) — реализует алгоритмы машинного обучения для решения практических задач.
4. Big Data Engineer (инженер по обработке больших данных) — разрабатывает и поддерживает системы для обработки больших объемов данных.
5. AI Researcher (исследователь в области искусственного интеллекта) — исследует и разрабатывает новые методы и технологии в области искусственного интеллекта.
6. Data Engineer (инженер по данным) — проектирует и поддерживает инфраструктуры для обработки, хранения и передачи данных.

Проходите курсы для Data Scientists и выбирайте свое направление, в котором вы будете развиваться дальше.