Курсы Data Science в 2024 году, 25 курсов
На чтение
28 мин.
Просмотров
61
Дата обновления
16.12.2024
Хотите стать специалистом в Data Science? Мы собрали курсы, которые обучают анализу данных, машинному обучению и визуализации. Узнайте о сильных и слабых сторонах программ, чтобы выбрать идеальный путь обучения.
| Платформа | Курс | Трудойстройство | Сложность обучения | Тип обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|---|
| productstar.ru | Специалист AI Data Science | ||||
| practicum.yandex.ru | Специалист по Data Science | ||||
| practicum.yandex.ru | Специалист по Data Science расширенный | ||||
| sky.pro | Программирование для анализа данных | Для новичков | Профессия | С преподавателем | |
| productstar.ru | Профессия Data Scientist | ||||
| skillfactory.ru | Профессия Data Scientist | ||||
| synergyacademy.ru | Веб-дизайнер | ||||
| brunoyam.com | Офлайн-курс Data Science | ||||
| skillfactory.ru | Полный курс по Data Science | ||||
| brunoyam.com | Онлайн-курс Data Scientist с нуля |
После нажатия на кнопку "Обучение", вас перенаправят на новую страницу, где можно будет выбрать и начать изучение курса. Ссылки в этом материале всегда актуальны, поэтому вы можете смело ими пользоваться. Желаем всем успехов!
Специалист AI Data Science
О курсе⁚
Познакомитесь с основами Data Science и сможете успешно стартовать в популярной IT-профессии
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 105 984 ₽
- Длительность обучения⁚ 10 мес.
Специалист по Data Science
О курсе⁚
Научитесь писать код на Python и SQL, строить модели для анализа данных, работать с компьютерным зрением и машинным обучением.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 115 000 ₽
Отзывы о курсе Специалист по Data Science от practicum.yandex.ru
Даниил Брель
22.04.2024
5
Учусь на специалиста по DATA SCIENCE и мне всё нравится (или почти всё).
В ноябре 2023-го я поступил на яндекс практикум, по скидке во время чёрной пятницы. Немного пробежимся по плюсам и минусам:
Достоинства:
Вас научат базе, необходимой каждому дата сатанисту
Очень даже достойная команда сопровождения (Наставник, преподаватель, ревьюер, куратор и т.д.)
Теория в тренажёре понятная, интересно сделанная, но при этом основной упор идет на практику.
Огромный плюс, что каждый раздел завершается проектом и, чем дальше в лес, тем проекты интереснее и сложнее, а проверяют их практикующие специалисты.
Безусловно нельзя обойти стороной недостатки курса:
Теория слишком поверхностна, чтобы прямо слёту найти работу после выпуска, если не делать ничего дополнительно (оно и не мудрено, ведь 9 месяцев - это мало, чтобы стать хорошим спецом в любой области)
Так же нужно учесть, что вебинары ведёт наставник - тоже человек, а значит ему свойственны человеческие проблемы. Например, в моей когорте наставник постоянно то болеет, то еще по какой-то причине переносит занятия, да и сам он преподавать не умеет от слова совсем, постоянно отвлекается. В этом моменте мне не повезло, знаю - есть просто чудесные наставники с хорошим умением преподавать
В конце концов, если трезво оценивать продукт и на что ты соглашаешься - ставлю 5 звёзд, потому что плюсы в любом случае перевешивают минусы
В ноябре 2023-го я поступил на яндекс практикум, по скидке во время чёрной пятницы. Немного пробежимся по плюсам и минусам:
Достоинства:
Вас научат базе, необходимой каждому дата сатанисту
Очень даже достойная команда сопровождения (Наставник, преподаватель, ревьюер, куратор и т.д.)
Теория в тренажёре понятная, интересно сделанная, но при этом основной упор идет на практику.
Огромный плюс, что каждый раздел завершается проектом и, чем дальше в лес, тем проекты интереснее и сложнее, а проверяют их практикующие специалисты.
Безусловно нельзя обойти стороной недостатки курса:
Теория слишком поверхностна, чтобы прямо слёту найти работу после выпуска, если не делать ничего дополнительно (оно и не мудрено, ведь 9 месяцев - это мало, чтобы стать хорошим спецом в любой области)
Так же нужно учесть, что вебинары ведёт наставник - тоже человек, а значит ему свойственны человеческие проблемы. Например, в моей когорте наставник постоянно то болеет, то еще по какой-то причине переносит занятия, да и сам он преподавать не умеет от слова совсем, постоянно отвлекается. В этом моменте мне не повезло, знаю - есть просто чудесные наставники с хорошим умением преподавать
В конце концов, если трезво оценивать продукт и на что ты соглашаешься - ставлю 5 звёзд, потому что плюсы в любом случае перевешивают минусы
Евгений
13.03.2024
1
Брал давно курс по Data Science. Только со временем после окончания, я понял что курс плохой и совершенно не стоит своих денег. Преподаватели не заинтересованы, проверяющие проверяют плохо, я до сих пор нахожу свои ошибки которые никто не заметил. Курс рассчитан просто на знакомство с профессией и базовым программированием, за это ты отвалишь больше 100к. Лучше попробуйте курсеру: дешевле, короче, насыщеннее и информативнее. Не берите популярные курсы, они рассчитаны на всех подряд
Михаил Бокша
09.02.2024
5
Я купил курс по Data Science на 8 месяцев в сентябре 2023 года. Очень хороший курс, который помогает понять основы машинного обучения. Теория расписана подробно, проекты интересные. Видно, что ревьюеры подходят к проверке работ отвечтвенно, их комментари помогают довести проект до идеала. Обучение идет 8 месяцев, есть 4 жестких дедлайна. Они на самом деле помгают быть в тонусе и не бросать обучение. Также есть возможность взять каникулы. Мне, как студенту, это очень важно перед сессией. Про работу ноутбука сказать ничего не могу, работаю в vs code. В случае возникновения трудностей в тренажере всегда можно обратиться к другим студентам практикума, преподавателям или в поддержку. Курс буду рекомендовать всем и уже рекомендую
Кирилл Б.
24.01.2024
4
Обучаюсь на данный момент на профессию: специалист по Data Science
Пока могу сказать однозначно, очень интересное обучение для новичка оно конечно сложновато, но решаемо
Обратная связь хорошая, иногда вызывают трудности задания поскольку сыровато оформлены, надеюсь мне удастся завершить обучение полноценно
Пока могу сказать однозначно, очень интересное обучение для новичка оно конечно сложновато, но решаемо
Обратная связь хорошая, иногда вызывают трудности задания поскольку сыровато оформлены, надеюсь мне удастся завершить обучение полноценно
Специалист по Data Science расширенный
О курсе⁚
Всё то же, что в базовом курсе, а ещё продвинутые запросы SQL и инструменты PyShark, работа с СУБД PostgreSQL и библиотека PyTorch.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 230 000 ₽
Программирование для анализа данных
О курсе⁚
Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа. Справитесь без опыта в IT: учим с азов. В рассрочку на 36 месяцев.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Диплом
- Сложность⁚ Для новичков
- Цена⁚ 142 460 ₽
- Рассрочка⁚ От 4 711 ₽/мес
- Длительность обучения⁚ 9 мес.
Профессия Data Scientist
О курсе⁚
Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 105 984 ₽
- Длительность обучения⁚ 10 мес.
Профессия Data Scientist
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 217 796 ₽
- Рассрочка⁚ От 6 050 ₽/мес
- Период рассрочки⁚ 36
Отзывы о курсе Профессия Data Scientist от skillfactory.ru
Евген
08.11.2023
5
Доволен материалом, доволен курсом в принципе, был страх отдавать деньги по началу, рискнул, но пока не жалею что потратился и иду к своей цели!
Акбар Абдуллаев
13.09.2023
5
Долгое время занимался самообучением, но как обычно оказывался в списке накопителей электронных книг и видеороликов. Год назад решил пройти курс и начал искать курсы по отзывам и в конце концов выбрал SkillFactory и не ошибся. В период обучения были и сложности и очень сложные задачи, но как говорится "кто хочет ищет возможности". Все время менторы и координаторы отвечали на вопросы и подсказывали где не понятно. Отдельно хочу поблагодарить Ольгу Левина, Алису Миллер и Ольгу Семикина за все и за выделенное время для нас.
Анна
12.08.2021
5
Прохожу курс "Профессия DataScientist". Из плюссов могу отметить : круглосуточный доступ к учебной платформе, есть поддержка наставников, очень насыщенная программа: много практических задач и вебинаров, ссылки на интересные статьи.
Селезнева Евгения
27.07.2021
5
Начала своё обучение в SkillFactory в июне 2021, профессия Data Scientist. Было два варианта обучения - на один год и на два. Выбрала на два, думаю, это оптимальный вариант для того, чтобы не слишком форсированно, но достаточно глубоко учиться.
Мне понравилось, что есть рассрочка на обучение, для меня это важно, т.к. не готова была отвалить всю сумму сразу, а учиться хотелось уже.
Нравится, что есть и поддержка менторов, и живые вебинары, где можно задать преподавателю вопрос, если непонятно и в живом общении получить ответ.
Также из плюсов - возможность перевестись в другой поток, если не успеваешь.
Из минусов - дедлайны :) на первом итоговом задании оттянула до последнего, в итоге всю ночь просидела, но сдала в срок.
В целом, обучение проходит достаточно комфортно.
Мне понравилось, что есть рассрочка на обучение, для меня это важно, т.к. не готова была отвалить всю сумму сразу, а учиться хотелось уже.
Нравится, что есть и поддержка менторов, и живые вебинары, где можно задать преподавателю вопрос, если непонятно и в живом общении получить ответ.
Также из плюсов - возможность перевестись в другой поток, если не успеваешь.
Из минусов - дедлайны :) на первом итоговом задании оттянула до последнего, в итоге всю ночь просидела, но сдала в срок.
В целом, обучение проходит достаточно комфортно.
Анонимный отзыв
18.06.2021
5
Отличная школа! Пока нахожусь в процессе обучения. Все нравится. Менторы всегда готовы подсказать, а программа обучения максимально актуальна. Материал изложен понятно и не вызывает проблем в усвоении.
Евгения М.
12.06.2021
5
[SkillFactory, Data Science]
Добрый день, всем читателям!
I. Предисловие:
В конце 2020 года решился на смелый шаг - купить курс "Профессия Data Science" на платформе SkillFactory. До этого пытался учиться самостоятельно, чтобы понять нравится вообще мне эта профессия "Data Science" или нет. Как только понял, что это мое, взвесил все "за" и "против" и решил, что курс стоит того и цена адекватная за 2 (!!!) года обучения.
II. Общие впечатления - обо всем поподробнее:
1. "Программа курса".
Самое первое, что бросается в глаза - это длительность обучения в 2 года. Данный отзыв я пишу, пройдя примерно 1 год и 2 месяца обучения. За это время я получил достаточно высокий уровень знаний (на уровне специалиста Junior+) и возможность попрактиковаться на около-реальных задачках на площадке Kaggle. Что значит около-реальных? Об этом поподробнее в пункте 2 данного отзыва. За первый год обучения дается вся необходимая база для освоения Python и SQL (основные инструменты любого Data Scientis'та) на достаточно высоком уровне (сильно выше среднего). Помимо объяснения, как пользоваться теми или иными инструментами, методисты SkillFactory постарались выстроить программу так, чтобы она включала не только команды "нажми то-то, чтобы появилось то-то", но и пояснили как работает тот или иной метод машинного обучения, почему он лучше/хуже остальных и так далее. Помимо лекций по языкам программирования и методам Machine Learning'а, есть программы посвященные высшей математике, необходимой Data Science'ту для анализа и решения практических задач. Также небольшая часть времени посвящена проблеме трудоустройства, советам и помощи студентам по данному вопросу.
2. "Учебный процесс".
Образовательная программа похожа на очную учебу в университете - есть лекции, есть семинары. На лекциях рассказывается материал, на семинарах он закрепляется с помощью практики. Лекции представлены в виде онлайн-презентаций с фото, текстом и видео пояснениями. Также есть возможность пообщаться лично с преподавателями в рамках вебинара (онлайн-лекции вживую). Практика вся заочная - есть задача, есть данные, нужно решение. Если что-то не получается, всегда есть возможность спросить у других студентов или преподавателя (среднее время ожидания ответа в дневное время, по моим замерам, 5-10 минут). Учебный процесс разбит на юниты и модули: вся программа разбита на 10-20 юнитов, каждый из которых содержит 10-20 модулей, по которым и проходит весь основной учебный процесс. В конце каждого юнита Вас ожидает большая практическая задача для закрепления знаний на площадке Kaggle. Особенностью данной площадки, упомянутой в пункте 1 данного отзыва, является то, что она также является центром скопления значительной части сообщества Data Science со всего мира, где Вы можете решать задачи на реальных (!!!) данных от малых до крупных (Google, Microsoft и т. д.) фирм (иногда получая за это $ призы). Почему это важно? Потому что наличие решенных задач на данной площадке является важным пунктом/плюсом при приеме на работу (не только в РФ). И это большой плюс SkillFactory, что они используют именно эту платформу, тем самым приобщая своих студентов к мировому сообществу Data Science.
3. "Поддержка студентов".
Во время обучения всю группу студентов сопровождают кураторы, которые помогают решать технические вопросы. Отмечу важный момент - вопросы наверняка будут возникать у всех и все будут сталкиваться с проблемами в процессе обучения, и, что меня лично поразило, так это степень помощи (реальной и психологической) со стороны данных кураторов. Спасибо им огромное за оказанную помощь!
4. "Техническая поддержка учебной программы".
Другой момент - это поддержка самого курса. В процессе обучения я (и не только) часто натыкался на орфографические ошибки или неточные формулировки определений. Конечно, любому это может не понравится, так как первое, что бросается в голову - это сырость курса. Но, хочу отметить, что между студентами и службой технической поддержки есть обратная связь и все замечания по материалам курса (если они адекватные, конечно) были скорректированы. То есть сама программа и команда SkillFactory не стоит на месте и старается быть лучше.
5. "Практика".
Важный процесс почти любой профессии - это практика, закрепление теории. Как я отметил выше, практика тут - это Kaggle. Я хочу еще раз подчеркнуть, что объем информации - огромен, но как он подан и как шлифуют навыки пользования этими знаниями с помощью реальных задач - вызывает уважение и чувство благодарности авторам курса.
6. "Устройство на работу".
SkillFactory не гарантирует Вам устройство на работу. Но данная площадка старается сделать все возможное, чтобы подготовить Вас ко всем ожидающим Вас трудностям и проблемам при трудоустройстве (а их не мало). Вас ознакомят с рынком труда, расскажут про различные направления, компании. Вам помогут быть лучше и привлекательнее на рынке труда, тем самым повысив вашу конкурентоспособность.
7. "Дополнительные вебинары".
Также хочу отметить, что иногда, помимо рядовых преподавателей SkillFactory, на вебинары заглядывали и представители/руководители крупных компаний на рынке труда РФ, проводя свои лекции и погружая студентов в трудности работы Data Science'ов на реальных данных.
III. Подводя итог:
1. "Плюсы".
Великолепная поддержка студентов в процессе учебы - еще раз спасибо кураторам. Методисты прекрасно поработали над формой подачи материала и выстроили в максимально удобной форме для освоения с нуля. Качество материала на высоком уровне, который только растет, благодаря технической поддержке SkillFactory и активным студентам. Помощь при трудоустройстве. И главный плюс: огромная куча полезного материала по данной профессии с великолепным практическими задачками (я бы даже сказал ЗАДАЧАМИ, потому что некоторые проекты по объему огромны)!
2. "Минусы".
Конечно не хочется говорить что-то плохое, но я попробую, может получится. Наверно главный минус - это собственно сам процесс обучения - он дистанционный. Поэтому для человека, которому сложно себя организовать - это будет существенной помехой для достижения цели. НО (!!!) есть психологическая поддержка со стороны кураторов, которые могут помочь Вам советов в организации труда и решить ряд технических трудностей с платформой, если такие возникли. Другой минус, это некоторая дырявость и сухость материала в паре-тройке модулей. НО (!!!) опять же, прошу заметить, что я оставил отзыв об этом технической поддержке, и уже вернувшись к тому же модулю через пару месяцев, я к своему удовольствию увидел, что данные пробелы в образовательной дыре были залатаны. Так что решайте сами, что для вас эти примеры - минусы или плюсы...
Подводя итог, я для себя решил, что ни разу не пожалел о своем выборе! Я сюда шел, чтобы сменить профессию и найти новую работу по данному направлению. Как раз в данный момент, благодаря SkillFactory, уже прохожу этап собеседований в компанию своей мечты!
Спасибо за потраченное время!)
Добрый день, всем читателям!
I. Предисловие:
В конце 2020 года решился на смелый шаг - купить курс "Профессия Data Science" на платформе SkillFactory. До этого пытался учиться самостоятельно, чтобы понять нравится вообще мне эта профессия "Data Science" или нет. Как только понял, что это мое, взвесил все "за" и "против" и решил, что курс стоит того и цена адекватная за 2 (!!!) года обучения.
II. Общие впечатления - обо всем поподробнее:
1. "Программа курса".
Самое первое, что бросается в глаза - это длительность обучения в 2 года. Данный отзыв я пишу, пройдя примерно 1 год и 2 месяца обучения. За это время я получил достаточно высокий уровень знаний (на уровне специалиста Junior+) и возможность попрактиковаться на около-реальных задачках на площадке Kaggle. Что значит около-реальных? Об этом поподробнее в пункте 2 данного отзыва. За первый год обучения дается вся необходимая база для освоения Python и SQL (основные инструменты любого Data Scientis'та) на достаточно высоком уровне (сильно выше среднего). Помимо объяснения, как пользоваться теми или иными инструментами, методисты SkillFactory постарались выстроить программу так, чтобы она включала не только команды "нажми то-то, чтобы появилось то-то", но и пояснили как работает тот или иной метод машинного обучения, почему он лучше/хуже остальных и так далее. Помимо лекций по языкам программирования и методам Machine Learning'а, есть программы посвященные высшей математике, необходимой Data Science'ту для анализа и решения практических задач. Также небольшая часть времени посвящена проблеме трудоустройства, советам и помощи студентам по данному вопросу.
2. "Учебный процесс".
Образовательная программа похожа на очную учебу в университете - есть лекции, есть семинары. На лекциях рассказывается материал, на семинарах он закрепляется с помощью практики. Лекции представлены в виде онлайн-презентаций с фото, текстом и видео пояснениями. Также есть возможность пообщаться лично с преподавателями в рамках вебинара (онлайн-лекции вживую). Практика вся заочная - есть задача, есть данные, нужно решение. Если что-то не получается, всегда есть возможность спросить у других студентов или преподавателя (среднее время ожидания ответа в дневное время, по моим замерам, 5-10 минут). Учебный процесс разбит на юниты и модули: вся программа разбита на 10-20 юнитов, каждый из которых содержит 10-20 модулей, по которым и проходит весь основной учебный процесс. В конце каждого юнита Вас ожидает большая практическая задача для закрепления знаний на площадке Kaggle. Особенностью данной площадки, упомянутой в пункте 1 данного отзыва, является то, что она также является центром скопления значительной части сообщества Data Science со всего мира, где Вы можете решать задачи на реальных (!!!) данных от малых до крупных (Google, Microsoft и т. д.) фирм (иногда получая за это $ призы). Почему это важно? Потому что наличие решенных задач на данной площадке является важным пунктом/плюсом при приеме на работу (не только в РФ). И это большой плюс SkillFactory, что они используют именно эту платформу, тем самым приобщая своих студентов к мировому сообществу Data Science.
3. "Поддержка студентов".
Во время обучения всю группу студентов сопровождают кураторы, которые помогают решать технические вопросы. Отмечу важный момент - вопросы наверняка будут возникать у всех и все будут сталкиваться с проблемами в процессе обучения, и, что меня лично поразило, так это степень помощи (реальной и психологической) со стороны данных кураторов. Спасибо им огромное за оказанную помощь!
4. "Техническая поддержка учебной программы".
Другой момент - это поддержка самого курса. В процессе обучения я (и не только) часто натыкался на орфографические ошибки или неточные формулировки определений. Конечно, любому это может не понравится, так как первое, что бросается в голову - это сырость курса. Но, хочу отметить, что между студентами и службой технической поддержки есть обратная связь и все замечания по материалам курса (если они адекватные, конечно) были скорректированы. То есть сама программа и команда SkillFactory не стоит на месте и старается быть лучше.
5. "Практика".
Важный процесс почти любой профессии - это практика, закрепление теории. Как я отметил выше, практика тут - это Kaggle. Я хочу еще раз подчеркнуть, что объем информации - огромен, но как он подан и как шлифуют навыки пользования этими знаниями с помощью реальных задач - вызывает уважение и чувство благодарности авторам курса.
6. "Устройство на работу".
SkillFactory не гарантирует Вам устройство на работу. Но данная площадка старается сделать все возможное, чтобы подготовить Вас ко всем ожидающим Вас трудностям и проблемам при трудоустройстве (а их не мало). Вас ознакомят с рынком труда, расскажут про различные направления, компании. Вам помогут быть лучше и привлекательнее на рынке труда, тем самым повысив вашу конкурентоспособность.
7. "Дополнительные вебинары".
Также хочу отметить, что иногда, помимо рядовых преподавателей SkillFactory, на вебинары заглядывали и представители/руководители крупных компаний на рынке труда РФ, проводя свои лекции и погружая студентов в трудности работы Data Science'ов на реальных данных.
III. Подводя итог:
1. "Плюсы".
Великолепная поддержка студентов в процессе учебы - еще раз спасибо кураторам. Методисты прекрасно поработали над формой подачи материала и выстроили в максимально удобной форме для освоения с нуля. Качество материала на высоком уровне, который только растет, благодаря технической поддержке SkillFactory и активным студентам. Помощь при трудоустройстве. И главный плюс: огромная куча полезного материала по данной профессии с великолепным практическими задачками (я бы даже сказал ЗАДАЧАМИ, потому что некоторые проекты по объему огромны)!
2. "Минусы".
Конечно не хочется говорить что-то плохое, но я попробую, может получится. Наверно главный минус - это собственно сам процесс обучения - он дистанционный. Поэтому для человека, которому сложно себя организовать - это будет существенной помехой для достижения цели. НО (!!!) есть психологическая поддержка со стороны кураторов, которые могут помочь Вам советов в организации труда и решить ряд технических трудностей с платформой, если такие возникли. Другой минус, это некоторая дырявость и сухость материала в паре-тройке модулей. НО (!!!) опять же, прошу заметить, что я оставил отзыв об этом технической поддержке, и уже вернувшись к тому же модулю через пару месяцев, я к своему удовольствию увидел, что данные пробелы в образовательной дыре были залатаны. Так что решайте сами, что для вас эти примеры - минусы или плюсы...
Подводя итог, я для себя решил, что ни разу не пожалел о своем выборе! Я сюда шел, чтобы сменить профессию и найти новую работу по данному направлению. Как раз в данный момент, благодаря SkillFactory, уже прохожу этап собеседований в компанию своей мечты!
Спасибо за потраченное время!)
Алексей Овсянников
08.10.2020
5
Отзыв разделю на 3 блока, 1 - организация продаж курсов; 2- качество обучающего материала; 3 - качество сопровождения процесса обучения.
1. Этот блок я оценю 4 из 5, т.к. довольно агрессивная политика продаж. Сайт имеет целью продать или собрать данные, чтобы в ближайшее время позвонил оператор и попытался узнать потребности и предложить продукт. Операторы не всегда звонят в удобное время и не всегда перезванивают, когда им назначаешь - это зона роста.
Однако если у Вас четкое понимание что Вы ищите и как это должно выглядеть, то ребята будут максимально полезны и сделают всё очень быстро.
2. Оценю 4,5 из 5. Качество материала на высоком уровне, обучение практика-ориентировано и главным образом даёт базу, перечень дополнительного материала и практические задачи.
Хотя иногда кажется, что халтурненько сделано, т.к. доп.материал - ссылки на статьи популярных ресурсов, а не собственный материал и не научные статьи. С другой стороны в бесконечном потоке информации отыскать и посоветовать реально полезные, даже популярные статьи - большое дело.
3. Оценю 5 из 5. Ребята реально помогают на любом этапе. Обучают как учиться он-лайн, как взаимодействовать и реагируют корректно и очень быстро. Однако ощущение одиночества иногда накрывает, т.к. прямого общения (даже через СКАЙП) с преподавателем, у меня, пока что, не было.
Итог: у компании есть потенциал для роста, учитывая постоянные акции и скидки достойны самого пристального рассмотрения.
Спасибо за внимание!
1. Этот блок я оценю 4 из 5, т.к. довольно агрессивная политика продаж. Сайт имеет целью продать или собрать данные, чтобы в ближайшее время позвонил оператор и попытался узнать потребности и предложить продукт. Операторы не всегда звонят в удобное время и не всегда перезванивают, когда им назначаешь - это зона роста.
Однако если у Вас четкое понимание что Вы ищите и как это должно выглядеть, то ребята будут максимально полезны и сделают всё очень быстро.
2. Оценю 4,5 из 5. Качество материала на высоком уровне, обучение практика-ориентировано и главным образом даёт базу, перечень дополнительного материала и практические задачи.
Хотя иногда кажется, что халтурненько сделано, т.к. доп.материал - ссылки на статьи популярных ресурсов, а не собственный материал и не научные статьи. С другой стороны в бесконечном потоке информации отыскать и посоветовать реально полезные, даже популярные статьи - большое дело.
3. Оценю 5 из 5. Ребята реально помогают на любом этапе. Обучают как учиться он-лайн, как взаимодействовать и реагируют корректно и очень быстро. Однако ощущение одиночества иногда накрывает, т.к. прямого общения (даже через СКАЙП) с преподавателем, у меня, пока что, не было.
Итог: у компании есть потенциал для роста, учитывая постоянные акции и скидки достойны самого пристального рассмотрения.
Спасибо за внимание!
Веб-дизайнер
О курсе⁚
Освойте навыки веб-дизайна и научитесь создавать профессиональные проекты с нуля за шесть месяцев
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 88 720 ₽
- Рассрочка⁚ От 3 697 ₽/мес
Офлайн-курс Data Science
О курсе⁚
Практический курс по Data Science. 2 месяца офлайн-занятий в мини-группе. 2 месяца работы по двум большим проектам: анализ данных и машинное обучение. Все это вместе с личным наставником
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 59 900 ₽
- Длительность обучения⁚ 76
Отзывы о курсе Офлайн-курс Data Science от brunoyam.com
Марина В.
09.01.2022
5
курс Data Science, октябрь-ноябрь 2021
школа:
находится буквально напротив метро Сенная/Садовая/Спасская, добираться удобно; на автомобиле - могут быть сложности с поиском места для парковки; помещения без лишнего шика, но вполне достойно: классы чистые, тёплые, светлые; приличные туалеты; есть зона отдыха с чаем/кофе; группы до десяти человек, у нас было 9.
техническое оснащение:
на стол (рассадка по двое) один системник, два монитора, клавиатуры, мышки + монитор, привязанный к компьютеру преподавателя; за время обучения была пара сбоев, которые довольно быстро устранялись администрацией, на процессе обучения не сказывались.
работа администрации:
исключительно вежливые, приветливые, отзывчивые сотрудники (и живое общение, и чат на сайте, и телефон, и контакт); единственный минус - если сотрудники сразу не могли дать ответ/решить вопрос (в случае "нестандартных" обращений) и обещали перезвонить/передать, этого не происходило; оптимальный вариант - общение через страницу вконтакте: отвечают быстро, по сути и, опять же, вежливо.
работа преподавателя (Ковалёв Святослав):
человек, безусловно, отлично знающий материал, к тому же работающий по этому направлению, готовый делиться не только теоретическими знаниями, но и реальным опытом; эксклюзивные обучающие материалы к каждому занятию с полезными ссылками для более глубокого самостоятельного изучения (при желании/потребности); домашние задания трёх уровней сложности; онлайн-поддержка в течение всего времени обучения; развёрнутая обратная связь по домашнему заданию (каждому ученику по каждому заданию), разбор наиболее частых ошибок из ДЗ на занятиях; по-моему, бесконечное терпение и готовность объяснять материал "до победного".
подготовка:
минимум (будет тяжело, но всё же возможно): понимание чисел, графиков, функций, умение хотя бы читать на английском, страница вконтакте;
желательно (мозгу придётся работать интенсивно, но до кипения не доходить): знание основ Python, представления о высшей математике (матрицы, теория вероятности, статистика...), нормальный уровень английского;
чтоб можно было наслаждаться процессом обучения непосредственно Data Science, без необходимости попутно восполнять пробелы в других областях: работа с Python, свежие или не утраченные знания по высшей математике, технический английский (знание математических и IT терминов).
общие впечатления:
курс очень интенсивный, насыщенный; почти каждое занятие новая тема, как правило, на основе пройденных; если нет существенного багажа в области или врождённой гениальности, придётся довольно много повторять/постигать/закреплять самостоятельно, в том числе в процессе выполнения ДЗ;
на момент поступления у меня были хорошо забытые знания по вышей математике, среднее знание английского, почти нулевой уровень в программировании и желание пойти работать в область IT; после первого занятия хотелось сбежать, потом стало легче; на занятии если не всё, то большая часть понятна, но когда через день-два принимаешься за домашку, приходится всё повторять заново, часто (для лучшего понимания) копаться в материалах по математике или по Python; а так как большая часть актуальной информации на английском, ещё и держать словарь открытым;
наверное, курс подойдёт
новичкам (типа меня) для общего понимания Data Science, существующих направлений, получения базовых знаний;
людям, ищущим пути решения для конкретной задачи;
людям, относительно погружённым в материал, для систематизации знаний и восполнения пробелов.
школа:
находится буквально напротив метро Сенная/Садовая/Спасская, добираться удобно; на автомобиле - могут быть сложности с поиском места для парковки; помещения без лишнего шика, но вполне достойно: классы чистые, тёплые, светлые; приличные туалеты; есть зона отдыха с чаем/кофе; группы до десяти человек, у нас было 9.
техническое оснащение:
на стол (рассадка по двое) один системник, два монитора, клавиатуры, мышки + монитор, привязанный к компьютеру преподавателя; за время обучения была пара сбоев, которые довольно быстро устранялись администрацией, на процессе обучения не сказывались.
работа администрации:
исключительно вежливые, приветливые, отзывчивые сотрудники (и живое общение, и чат на сайте, и телефон, и контакт); единственный минус - если сотрудники сразу не могли дать ответ/решить вопрос (в случае "нестандартных" обращений) и обещали перезвонить/передать, этого не происходило; оптимальный вариант - общение через страницу вконтакте: отвечают быстро, по сути и, опять же, вежливо.
работа преподавателя (Ковалёв Святослав):
человек, безусловно, отлично знающий материал, к тому же работающий по этому направлению, готовый делиться не только теоретическими знаниями, но и реальным опытом; эксклюзивные обучающие материалы к каждому занятию с полезными ссылками для более глубокого самостоятельного изучения (при желании/потребности); домашние задания трёх уровней сложности; онлайн-поддержка в течение всего времени обучения; развёрнутая обратная связь по домашнему заданию (каждому ученику по каждому заданию), разбор наиболее частых ошибок из ДЗ на занятиях; по-моему, бесконечное терпение и готовность объяснять материал "до победного".
подготовка:
минимум (будет тяжело, но всё же возможно): понимание чисел, графиков, функций, умение хотя бы читать на английском, страница вконтакте;
желательно (мозгу придётся работать интенсивно, но до кипения не доходить): знание основ Python, представления о высшей математике (матрицы, теория вероятности, статистика...), нормальный уровень английского;
чтоб можно было наслаждаться процессом обучения непосредственно Data Science, без необходимости попутно восполнять пробелы в других областях: работа с Python, свежие или не утраченные знания по высшей математике, технический английский (знание математических и IT терминов).
общие впечатления:
курс очень интенсивный, насыщенный; почти каждое занятие новая тема, как правило, на основе пройденных; если нет существенного багажа в области или врождённой гениальности, придётся довольно много повторять/постигать/закреплять самостоятельно, в том числе в процессе выполнения ДЗ;
на момент поступления у меня были хорошо забытые знания по вышей математике, среднее знание английского, почти нулевой уровень в программировании и желание пойти работать в область IT; после первого занятия хотелось сбежать, потом стало легче; на занятии если не всё, то большая часть понятна, но когда через день-два принимаешься за домашку, приходится всё повторять заново, часто (для лучшего понимания) копаться в материалах по математике или по Python; а так как большая часть актуальной информации на английском, ещё и держать словарь открытым;
наверное, курс подойдёт
новичкам (типа меня) для общего понимания Data Science, существующих направлений, получения базовых знаний;
людям, ищущим пути решения для конкретной задачи;
людям, относительно погружённым в материал, для систематизации знаний и восполнения пробелов.
Полный курс по Data Science
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 152 348 ₽
- Рассрочка⁚ От 4 232 ₽/мес
- Период рассрочки⁚ 36
Отзывы о курсе Полный курс по Data Science от skillfactory.ru
Ivan M.
04.09.2024
5
Долго ходил вокруг да около, в итоге решился начать изучать новую профессию в IT. Прошел профориентацию за два месяца и выбрал понравившееся направление. Data Science. За этой профессией будущее. Вы научитесь делать за минуты с помощью кода то, на что лет 30-50 назад требовалась недели и месяцы работы целого исследовательского института!
Роман Г.
16.04.2024
5
Программа насыщенная и информативная, с актуальным учебным планом, охватывает все от основ Python, математической статистики и анализа данных до машинного обучения. Очень развито сообщество в Пачке, всегда есть обратная связь на возникшие вопросы, активная помощь ментора. На курс пришел с целью получить знания и диплом по перспективной специальности с дальнейшим расширением компетенцией по текущему месту работы.
Времени на учебу хватает, как правило это 2-4 часа после работы. Иногда можно уйти вперед, если еще активно заниматься на выходных. Курсом и подачей материала очень доволен.
Достоинства: 1. Информативность. 2. Актуальность. 3. Дистанционный формат - онлайн обучение. 4. Активная помощь менторов и развитое сообщество в Пачке. 5. Диплом государственного образца по окончанию курса.
Времени на учебу хватает, как правило это 2-4 часа после работы. Иногда можно уйти вперед, если еще активно заниматься на выходных. Курсом и подачей материала очень доволен.
Достоинства: 1. Информативность. 2. Актуальность. 3. Дистанционный формат - онлайн обучение. 4. Активная помощь менторов и развитое сообщество в Пачке. 5. Диплом государственного образца по окончанию курса.
Алексей Говоров
11.04.2024
5
Плюсы: информация подаётся просто и доходчиво. Материал предоставляется в видео и текстовом формате.
Минусы: нет
Выбрал курс Профессия Data Science с целью получить знания в области анализа данных и машинного обучения. Курс информативный, очень много практики. Материал представлен доступно и понятно. Спасибо команде курса за их труд. Они создали качественный и полезный курс. В настоящий момент нахожусь в процессе обучения. Обучаюсь после работы (по 2-3 часа) и в выходные дни благодаря гибкому графику курса. Выбором курса доволен.
Минусы: нет
Выбрал курс Профессия Data Science с целью получить знания в области анализа данных и машинного обучения. Курс информативный, очень много практики. Материал представлен доступно и понятно. Спасибо команде курса за их труд. Они создали качественный и полезный курс. В настоящий момент нахожусь в процессе обучения. Обучаюсь после работы (по 2-3 часа) и в выходные дни благодаря гибкому графику курса. Выбором курса доволен.
Александр Мещерин
16.01.2024
3
Курс Специалист по Data Science от SkillFactory.
Проучился на курсе 11 месяцев из 12, вынужден бросить, потому что глубина обучения не соответствует сложности предмета.
Даются обзорные материалы, а все знания приходится самостоятельно искать в интернете.
Плюсы курса:
- очень актуальная тема
- хорошие преподаватели
Минусы курса:
- менторы игнорируют вопросы
- мессенджер Пачка не настроен (например, ментора вообще там нет и написать ему невозможно)
- координатор ничего не знает, что-то у кого-то уточняет, но вопросы не решает
- связи выше чтобы пожаловаться нет, стандартный ответ - пишите в саппорт
- платформа LMS работает медленно со сбоями, поиск по материалам отсутствует совсем, по хлебным крошкам переход в начало курса
- материалов откровенно мало, особенно по сложным темам, всё обзорно
- на ошибки не реагируют (например, в модуле Модуль 6. Комбинаторика и основы теории вероятностей была ошибка, про которую я написал, но мне все равно снизили баллы за правильный ответ)
- сложность домашних заданий не соответствует обзорному изучению библиотек Python для машинного обучения
В итоге курс подходит тем, кто уже погружен в тему и хочет покрасоваться своими знаниями и завести знакомства через нетворкинг.
Не рекомендую курс, если вы хотите получить новую для вас специальность, задать вопросы некому, помощи не ждите.
И трудоустройства тоже, потому что джуны в этой теме никому не нужны.
Проучился на курсе 11 месяцев из 12, вынужден бросить, потому что глубина обучения не соответствует сложности предмета.
Даются обзорные материалы, а все знания приходится самостоятельно искать в интернете.
Плюсы курса:
- очень актуальная тема
- хорошие преподаватели
Минусы курса:
- менторы игнорируют вопросы
- мессенджер Пачка не настроен (например, ментора вообще там нет и написать ему невозможно)
- координатор ничего не знает, что-то у кого-то уточняет, но вопросы не решает
- связи выше чтобы пожаловаться нет, стандартный ответ - пишите в саппорт
- платформа LMS работает медленно со сбоями, поиск по материалам отсутствует совсем, по хлебным крошкам переход в начало курса
- материалов откровенно мало, особенно по сложным темам, всё обзорно
- на ошибки не реагируют (например, в модуле Модуль 6. Комбинаторика и основы теории вероятностей была ошибка, про которую я написал, но мне все равно снизили баллы за правильный ответ)
- сложность домашних заданий не соответствует обзорному изучению библиотек Python для машинного обучения
В итоге курс подходит тем, кто уже погружен в тему и хочет покрасоваться своими знаниями и завести знакомства через нетворкинг.
Не рекомендую курс, если вы хотите получить новую для вас специальность, задать вопросы некому, помощи не ждите.
И трудоустройства тоже, потому что джуны в этой теме никому не нужны.
Егор Кандратович
16.12.2023
5
Закончил курс "Специализация Data Science". Результатом доволен: курс позволяет осовить специальность с нуля. Теперь в поиске работы по этой специальности.
Преимущества:
Матреиал хорошо структурирован с постепенным увеличением сложности и углублением в детали.
Хорошая поддержка, на все вопросы получал ответы менторов.
Минусы:
Нет строгих дедлайнов по самостоятельным работам, можно отстать от плана и не успеть закончить курс в установленный срок.
Преимущества:
Матреиал хорошо структурирован с постепенным увеличением сложности и углублением в детали.
Хорошая поддержка, на все вопросы получал ответы менторов.
Минусы:
Нет строгих дедлайнов по самостоятельным работам, можно отстать от плана и не успеть закончить курс в установленный срок.
Alessandro
14.11.2023
5
Прохожу курс по DataScience, уроки объясняются очень доходчиво и в двух вариантах, в виде видеоурока и в текстовом формате под видео, ещё и в конце каждого блока даётся ссылка на дополнительные материалы для лучшего закрепления прошедшего урока. А так же в приложении Pachka менторы всегда готовы помочь с заданием если есть какие-то трудности в решении. Смотрел на других обучающих площадках к примеру как преподаётся python для меня было запутанно и малопонятно, а на обучающей прощадке Skillfactory очень доходчиво, не скажу что очень легко так как сам материал не лёгкий но очень доходчивый. И я даже позвал подругу с собой на курс и по реферальной системе получил очень приятный бонус, не забудьте вначале спросить рефералку если хотите пригласить друзей или придти сразу несколько человек на курсы. Я очень доволен и моя подруга тоже от этих курсов! Рекомендую.
Кирилл П.
06.10.2023
5
купил курс по дата сайнс, учусь недавно, но уже поражен эффективностью и доступностью обучения, можно и смотреть и слушать лекции, менторы всегда помогают если что не понятно. прошел математику с 0 до того уровня который не проходил во время обучения в обычных учебных заведениях ВСЕГО ЛИШЬ ЗА НЕДЕЛЮ! всем рекомендую
Сергей
25.08.2023
3
Прошел первую ступень Data Science. Наверное, прошел как многие и многие, не за 1 год, а за 2. Работал главбухом, решил поменять что-то в жизни. Вот меняю... Что понравилось в курсе: много информации, довольно несложно проходить теоретические блоки, менторы неплохо отвечают на учебных блоках. А дальше пошли минусы: увы, курс на полном самообучении, куратор никак не участвует в твоем обучении: учишься - хорошо, нет - ну и ладно. Вообще нет персонального подхода! Дипломный проект со свободной темой и без выделенного руководителя вообще поставил меня в ступор. И ответы куратора по нему в общем пространстве в течение 1-2 суток прямо расстроили. В итоге проект делал не 2-3 недели а 2 месяца, и все равно его оценили, на мой взгляд ниже моих ожиданий, частично потому, что не было обратной связи от персонального руководителя! Как понял так и делал. Очень не хватает нарешенности. Теории очень много, она сыплется без устали. А на практике 1-2 задачки. Конечно, по окончании курса, я многое уже не помню и знаю только в теории. Вы научитесь хорошо гуглить, потому что искать пройденный материал в курсе крайне не удобно. Платформа кое-как шевелится при доступе через сайт. Много математики (кто завлекся рекламой, что можно и без знаний математики пройти курс - бегите сразу, это неправда). Работать и учиться... Не знаю, у меня не получилось. Будучи жаворонком, я не могу вообще учиться по вечерам, оставались выходные. Ну и понятно, что надолго не хватает так учиться. Вот когда на больничном, или в отпуске, или из дома работаешь - убегаешь сильно вперед. В общем, кто хотел персонального подхода - не ваш выбор, его тут нет. Только самообучение, только хардкор. Если никак не связана работа с IT - будет очень тяжело, и в 70-80% случаев вы бросите курс. Мотивировать вас никто не будет, только сами. Математики много (даже порой кажется излишне). В целом я не очень доволен курсом. Присмотрелся бы к другим школам с персональным ментором, думаю, эффективность обучения была бы выше.
Денис К.
13.04.2023
5
Обучаюсь на курсе профессия Data Science. До начала курса не было практически никаких знаний не то что бы о специальности, но и о Python, SQL. Лично мне очень нужно было что бы с самого нуля было все раскрыто, так и получилось. Подробное описание простых вещей(как сейчас понимаю простых), помощь координаторов, менторов по любому вопросу. Отлично что есть возможность перевестись в другой поток без просрочки на сдачу аттестации и проектов (некоторое время не было возможности заниматься). К большим и объемным темам есть например ссылки на углублению литературу .Уже прошел год после начала обучения. Такое ощущение что я знаю уже много, и что во много раз больше еще предстоит узнать. Главное есть понимаю что именно надо изучать и куда расти.
Анастасия Х.
14.07.2021
4
Прохожу курс "Специализация DataScience". Выделила основные для меня плюсы и минусы учебы на данном курсе.
Плюсы:
1) Преподаватели действительно разбираются в своем деле и, в основном, объясняют все интересно и понятно.
2) Много практики. В процессе учебы, когда делали проекты, принимали участие в соревнованиях на Kaggle.
3) Тьютор и ментор всегда дают подробную обратную связь. Можно обратиться по любым вопросам.
4) Есть центр карьеры SkillFactory, где постоянно предлагают разные вакансии и проводят различные встречи со специалистами.
5) Всегда можно обратиться в Slack и по вопросам учебы, и по организационным вопросом. В основном отвечают быстро. Чаще всего проблема решается.
6) Можно переводиться в другую группу, если что-то не успеваешь, брать отпуск, переходить на учебы без дедлайна.
7) В целом, команда доброжелательна к студенту.
Минусы:
1) Когда я поступала в самом начале учебы не было организовано какой-то вводной части. Вроде нас добавили в Slack, но непонятно было где наша группа, куда вообще бежать и что делать. Но, возможно, в последующие поступления этот вопрос уже решили, так как по этому поводу было много вопросов у людей.
2) Часто бывают проблемы на самой платформе. То что-то ломается, виснет, то зеленые галочки не ставятся. В последний раз у меня было, что пропал прогресс за deep learning. И этот вопрос никак не решился.
3) Бывают ошибки на платформе в теории.
4) Не всегда хватало времени, чтобы сделать проект. Но плюсом было то, что всегда можно было договориться с ментором по поводу этого вопроса.
Плюсы:
1) Преподаватели действительно разбираются в своем деле и, в основном, объясняют все интересно и понятно.
2) Много практики. В процессе учебы, когда делали проекты, принимали участие в соревнованиях на Kaggle.
3) Тьютор и ментор всегда дают подробную обратную связь. Можно обратиться по любым вопросам.
4) Есть центр карьеры SkillFactory, где постоянно предлагают разные вакансии и проводят различные встречи со специалистами.
5) Всегда можно обратиться в Slack и по вопросам учебы, и по организационным вопросом. В основном отвечают быстро. Чаще всего проблема решается.
6) Можно переводиться в другую группу, если что-то не успеваешь, брать отпуск, переходить на учебы без дедлайна.
7) В целом, команда доброжелательна к студенту.
Минусы:
1) Когда я поступала в самом начале учебы не было организовано какой-то вводной части. Вроде нас добавили в Slack, но непонятно было где наша группа, куда вообще бежать и что делать. Но, возможно, в последующие поступления этот вопрос уже решили, так как по этому поводу было много вопросов у людей.
2) Часто бывают проблемы на самой платформе. То что-то ломается, виснет, то зеленые галочки не ставятся. В последний раз у меня было, что пропал прогресс за deep learning. И этот вопрос никак не решился.
3) Бывают ошибки на платформе в теории.
4) Не всегда хватало времени, чтобы сделать проект. Но плюсом было то, что всегда можно было договориться с ментором по поводу этого вопроса.
Валерий Ф.
25.06.2021
5
Добрый день. Прохожу курс Специалист Data Science. Курс разработан и скомпонован с целью освоения данной специальности. На курсе много практических задачек, есть проекты для закрепления каждой темы модуля и система дедлайнов, которая стимулирует, дисциплинирует и мотивирует, как на мой взгляд.
Поддержка комьюнити курса оказывается в полном объеме тьютором курса, кураторами, экспертами и службой поддержки. Также, если успевать все и даже больше находить время на дополнительные разборы тем, то легко можно участвовать в командных соревнованиях, что также сильно стимулирует на обучение. Спасибо команде SkillFacroty!
ДОСТОИНСТВА:
много практики, дружелюбное комьюнити курса, интересные проектные работы
НЕДОСТАТКИ:
не хватает времени на прохождение модулей по системе дедлайнов. (средние цифры выделяемых часов на прохождение модуля завышены)
Поддержка комьюнити курса оказывается в полном объеме тьютором курса, кураторами, экспертами и службой поддержки. Также, если успевать все и даже больше находить время на дополнительные разборы тем, то легко можно участвовать в командных соревнованиях, что также сильно стимулирует на обучение. Спасибо команде SkillFacroty!
ДОСТОИНСТВА:
много практики, дружелюбное комьюнити курса, интересные проектные работы
НЕДОСТАТКИ:
не хватает времени на прохождение модулей по системе дедлайнов. (средние цифры выделяемых часов на прохождение модуля завышены)
Павел
12.06.2021
5
Учусь с апреля 2021.
Очень долго выбирал курс DS среди всех, что есть в рунете, и выбрал SkillFactory.
Обратил внимание, что длительность курса на SF больше, чем у остальных.
Есть возможность насобирать промо-коды (у ваших любимых блогеров) и ваучеры (на бесплатных интенсивах) для заметного снижения стоимости обучения.
В целом я очень доволен, что выбрал SF. Подробности:
+ Своя площадка для общения между студентами и преподавателями
+ Интересные практические задания
+ Самый долгий и самый обширный курс по DS в рунете
+ Хорошие тьюторы, менторы и эксперты, которые помогут при каждом обращении
- Не для тех, кто хочет всё и сразу
- Некоторые важные методы вынесены из курса в самостоятельное обучение
Очень долго выбирал курс DS среди всех, что есть в рунете, и выбрал SkillFactory.
Обратил внимание, что длительность курса на SF больше, чем у остальных.
Есть возможность насобирать промо-коды (у ваших любимых блогеров) и ваучеры (на бесплатных интенсивах) для заметного снижения стоимости обучения.
В целом я очень доволен, что выбрал SF. Подробности:
+ Своя площадка для общения между студентами и преподавателями
+ Интересные практические задания
+ Самый долгий и самый обширный курс по DS в рунете
+ Хорошие тьюторы, менторы и эксперты, которые помогут при каждом обращении
- Не для тех, кто хочет всё и сразу
- Некоторые важные методы вынесены из курса в самостоятельное обучение
Онлайн-курс Data Scientist с нуля
О курсе⁚
За 8 месяцев изучите инструменты, методы и технологии, которые помогают обрабатывать данные. Интенсивный формат — вебинары, видеоматериалы, практические задания.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 108 900 ₽
- Длительность обучения⁚ 8 месяцев
Онлайн-магистратура МФТИ "Науки о Данных"
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 228 000 ₽
Отзывы о курсе Онлайн-магистратура МФТИ "Науки о Данных" от skillfactory.ru
Светлана Калимуллина
17.06.2024
5
Онлайн-магистратура МФТИ "Науки о Данных"
В прошлом году приобрела обучение по программе “Data scientists”в данной он-лайн школе. Учится ещё долго, так как обучение проходит 2 года, но в целом уже сложилось представление - обучение полностью дистанционное, ходить никуда не нужно, материал представлен как в видео формате, так и в текстовом, что очень удобно, не всегда есть возможность смотреть видео. Очень много практических заданий, прям очень много) больше всего времени, конечно уходит на них..) материал представлен доступно, плюс есть команда менторов и кураторов, которые помогают в течении всего обучения. Я раньше думала, что у меня в жизни никогда не получится ничего в программировании, но на сегодняшний день, в целом, многое получается. Пока обучением я довольна)
P.S. Даже не надейтесь, что получится учиться по расписанию) объем большой, а если есть работа и дети, миссия практически невыполнима)
P.S. Даже не надейтесь, что получится учиться по расписанию) объем большой, а если есть работа и дети, миссия практически невыполнима)
Павел Новиков
01.10.2023
5
Онлайн-магистратура МФТИ "Науки о Данных"
Обучаюсь по программе Data Science с дополнительной программой Data Engenieer.
Программа длится 2 года.
Плюсы:
Это очень интересно и чем дальше, тем интереснее.
Материал создан очень качественно, есть и тексты, и скринкасты, и вебинары.
Много практики, чем дальше, тем больше и больше.
По организационным вопросам на связи всегда координатор.
По учебным вопросам помогает ментор, достаточно быстро, ответы грамотные,
за ответами чувствуется заинтересованный в твоем продвижении учитель.
Есть программа трудоустройства, помогающая как минимум не выглядеть глупо на фоне других новичков,
как максимум подготовить резюме и пройти интервью. Я ещё учусь, но уже взаимодействовал с ними.
Постоянно публикуются приглашения на стажировки и хакатоны, организованные специально для платформы.
Минусы:
Comunity как я его себе представляю практически нет.
Есть администрация и преподаватели, но спроси, с кем я учусь, и есть ли неформальное общение, я не отвечу утвердительно.
Формально есть общий чат в Пачке и никто не прячется иии ну как бы можно сказать, что это возможность развить свои softskill-ы, и это правильная позиция.
Однако, некоторые ритуалы принадлежности от имени школы можно было бы ввести.
Программа длится 2 года.
Плюсы:
Это очень интересно и чем дальше, тем интереснее.
Материал создан очень качественно, есть и тексты, и скринкасты, и вебинары.
Много практики, чем дальше, тем больше и больше.
По организационным вопросам на связи всегда координатор.
По учебным вопросам помогает ментор, достаточно быстро, ответы грамотные,
за ответами чувствуется заинтересованный в твоем продвижении учитель.
Есть программа трудоустройства, помогающая как минимум не выглядеть глупо на фоне других новичков,
как максимум подготовить резюме и пройти интервью. Я ещё учусь, но уже взаимодействовал с ними.
Постоянно публикуются приглашения на стажировки и хакатоны, организованные специально для платформы.
Минусы:
Comunity как я его себе представляю практически нет.
Есть администрация и преподаватели, но спроси, с кем я учусь, и есть ли неформальное общение, я не отвечу утвердительно.
Формально есть общий чат в Пачке и никто не прячется иии ну как бы можно сказать, что это возможность развить свои softskill-ы, и это правильная позиция.
Однако, некоторые ритуалы принадлежности от имени школы можно было бы ввести.
Математика для Data Science
О курсе⁚
Вы разберётесь в базовых разделах математики, изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science – таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 33 094 ₽
- Рассрочка⁚ От 2 758 ₽/мес
- Длительность обучения⁚ 4 мес.
Математика для Data Science
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 21 890 ₽
- Рассрочка⁚ От 1 990 ₽/мес
- Период рассрочки⁚ 12
Курс Data Scientist
О курсе⁚
Освойте самую востребованную специальность 2023 года и станьте Data Scientist с нуля. Вы научитесь анализировать большие данные, методы машинного обучения и продвинутого математического анализа. Поработаете с нейросетями и научитесь строить прогнозы, которые принесут прибыль компании. Преподаватели курса — специалисты из Сбера, Яндекса и Amazon. Ваши работы будет проверять опытный наставник, который поможет освоить Data Science с нуля.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 93 150 ₽
- Длительность обучения⁚ 6 мес.
Курс Python, BI и BigData
О курсе⁚
Научитесь работать с Большими данными на Python за 6 месяцеев. Вы с нуля научитесь анализировать данные, работать с базами данных, использовать BI инструменты и методы Data Science в своей работе. На курсе вы пройдете путь от новичка до уверенного аналитика данных, который требуется в любой digital-компании.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 93 150 ₽
- Длительность обучения⁚ 6 мес.
ДО Профессия Data Scientist с нуля до Junior
О курсе⁚
Онлайн курс «Data Scientist» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 9 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение Data Science с нуля онлайн.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Цена⁚ 126 009 ₽
- Рассрочка⁚ От 4 065 ₽/мес
Отзывы о курсе ДО Профессия Data Scientist с нуля до Junior от geekbrains.ru
Алексей Владимирович
10.06.2023
4
ДО Профессия Data Scientist с нуля до Junior
Обучаюсь два последние месяца по Data Science.
Нацелился на аналитика, но может быть поменяю на разработчика. Все согласованные режимы обучения (мне удобно он-лайн семинары по выходным) - соблюдаются. Д.з. проверялись быстро и оценки давались вместе с полезными комментариями. Лекции доступны в записи и прорабатывал их в удобное для себя время.
Как известно, нет царской тропы ни в геометрию, ни в другие науки/ремесла. Инструменты для получения знаний и навыков GB предоставил. Преподаватели толкают и тянут вперед, что не отменяет необходимости систематически прикладывать собственные усилия. Моё продвижение в обучение даёт основания надеяться как на освоение выбранной специальности, так и на расширение эрудиции по смежным областям.
Нацелился на аналитика, но может быть поменяю на разработчика. Все согласованные режимы обучения (мне удобно он-лайн семинары по выходным) - соблюдаются. Д.з. проверялись быстро и оценки давались вместе с полезными комментариями. Лекции доступны в записи и прорабатывал их в удобное для себя время.
Как известно, нет царской тропы ни в геометрию, ни в другие науки/ремесла. Инструменты для получения знаний и навыков GB предоставил. Преподаватели толкают и тянут вперед, что не отменяет необходимости систематически прикладывать собственные усилия. Моё продвижение в обучение даёт основания надеяться как на освоение выбранной специальности, так и на расширение эрудиции по смежным областям.
Ольга Шахбазян
15.03.2023
1
ДО Профессия Data Scientist с нуля до Junior
Ну все это крик души, уж насколько не хотелось оставлять плохой отзыв, но такой уровень просто недопустим.
История такая: оплатила я обучение недели 2-3назад, направление data science. Сразу после оплаты никаких чеков на почту не пришло, пришлось связываться с поддержкой. Выяснили, что обучение подкрепилось к неверному аккаунту, исправили.
Далее связалась приветливая девушка из адаптации студентов, мы обговорили, что онлайн семинары будут стоять в субботу и воскресенье, меня все устроило, ок. Через 2 дня связался молодой человек, который тоже представился адаптацией студентов и начал повторять тоже самое. С ним также было оговорено, что удобное расписание для меня суббота и воскресенье. Однако, как только расписание было опубликовано, онлайн занятия стоят там по каким то причинам по средам и воскресеньям. На все запросы в поддержку, на горячую линию и в чат молчание, на половину вопросов по обучению также молчание...большие сомнения возникают при мысли правильно ли было выбрано обучение.
Также были вопросы по подключению к воскресному семинару, однако, ни один из вопросов на почту и в чат не получил ответ.
История такая: оплатила я обучение недели 2-3назад, направление data science. Сразу после оплаты никаких чеков на почту не пришло, пришлось связываться с поддержкой. Выяснили, что обучение подкрепилось к неверному аккаунту, исправили.
Далее связалась приветливая девушка из адаптации студентов, мы обговорили, что онлайн семинары будут стоять в субботу и воскресенье, меня все устроило, ок. Через 2 дня связался молодой человек, который тоже представился адаптацией студентов и начал повторять тоже самое. С ним также было оговорено, что удобное расписание для меня суббота и воскресенье. Однако, как только расписание было опубликовано, онлайн занятия стоят там по каким то причинам по средам и воскресеньям. На все запросы в поддержку, на горячую линию и в чат молчание, на половину вопросов по обучению также молчание...большие сомнения возникают при мысли правильно ли было выбрано обучение.
Также были вопросы по подключению к воскресному семинару, однако, ни один из вопросов на почту и в чат не получил ответ.
Введение в Data Science
О курсе⁚
Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению. Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ сертификат
- Сложность⁚ С опытом
- Цена⁚ 41 800 ₽
- Рассрочка⁚ От 3 483 ₽/мес
- Длительность обучения⁚ 6 мес.
- Период рассрочки⁚ 12
Программа курса⁚
- Введение в курс
- Business Understanding
- Основы Python
- Data Understanding
- Data Preparation
- Modeling
- Evaluation
- Deployment
- Основы математики для Data Science
- Основы статистики и теории вероятностей
Чему вы научитесь⁚
- Data scientist не просто слепо применяет изученные инструменты. Вы научитесь сами решать проблемы: разрабатывать планы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
- Освоите Python, Git и визуализацию данных в Power BI. Будете на «ты» с Jupyter Notebook, сможете обучать модели машинного обучения и строить пайплайны в Airflow.
- Научитесь читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas, писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах. Познакомитесь с устройством баз данных и освоите язык запросов SQL.
- Научитесь оценивать собранные данные и удалять непригодные для дальнейшего анализа атрибуты. Узнаете, как с помощью встроенных программных модулей Python, знаний математики и статистики исправлять ошибки в датасетах.
- Например, вы сможете построить воронку продаж для интернет-магазина на основе данных о продажах и расходах. Узнаете, как проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.
- Вы начнёте с простых моделей машинного обучения, которые требуют минимальных знаний программирования. После вводного курса такие термины, как регрессия, кластеризация, векторные и матричные вычисления не будут казаться чем-то страшным.
Аналитика на Python c 0
О курсе⁚
Освойте самый популярный язык программирования за 3 месяца. Вы научитесь писать код на Python, работать с библиотеками, анализировать данные и создавать веб-приложения. Начнете изучение моделей машинного обучения. Курс ведут специалисты из Vezet и Сбермаркет, а домашние задания проверяет опытный наставник.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Сертификат
- Сложность⁚ Начальная
- Цена⁚ 36 432 ₽
- Длительность обучения⁚ 2 мес.
- Период рассрочки⁚ 12
Программа курса⁚
- Введение в Python
- Переменные и типы данных
- Строки. Условия и циклы
- Практическое занятие: строки
- Практическое занятие: циклы
- Списки и словари в Python
- Функции
- Практическое занятие: функции
- Библиотеки
- Практическое занятие: библиотеки
- Структуры данных в Python
- Пакеты и модули. Pip
- Ошибки и исключения
- Практическое занятие: ошибки и исключения
Чему вы научитесь⁚
- Разберем синтаксис языка, как использовать разные типы данных, работать с текстовой информацией, создавать и применять функции
- Покажем, как пользоваться готовыми функциями библиотеки Pandas, объединять данные из разных источников, визуализировать данные
- Научим работать с библиотекой NumPy, файлами разных форматов, базами данных и писать автоматические скрипты
- Расскажем, как собирать и структурировать информацию с web-страниц, из общедоступных профилей пользователей «Вконтакте», работать с открытыми API-сервисами
Data Science Academy
О курсе⁚
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Сложность⁚ Начальная
- Цена⁚ 30 975 ₽
- Длительность обучения⁚ 4 мес.
- Период рассрочки⁚ 12
Программа курса⁚
- 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
Чему вы научитесь⁚
- Изучите структуру и типы данных в БД, популярные функции и операторы, научитесь применять эти знания в аналитике
- Освоите принципы интеграции cо сторонними сервисами и научитесь работать с https-запросами через модуль request
- Научитесь работать с библиотеками Pandas и Numpy, визуализировать данные в Mathplotlib, Seaborn и Plotly
- Получите фундаментальные знания в области линейной алгебры, теории вероятностей, статистики, математического анализа и методов оптимизации
- Научитесь проводить анализ больших массивов данных, находить взаимосвязи и тренды
- Сможете выстраивать задачи, выбирать, быстро очищать и нормализовывать данные для Data Science
- Разберетесь в теме машинного обучения, изучите Support Vector Machines и Random Forests
- Освоите моделирование акций и портфелей финансовых инструментов, кривых процентных ставок и стоимости облигаций, опционов и фьючерсов для контроля рисков и торговли
- Научитесь хеджировать торговые позиции с помощью фьючерсов и форвардов, разберетесь с торговлей опционами и оценкой
Отзывы о курсе Data Science Academy от sf.education
Alexander Sorokopyt
17.10.2019
5
Проходил курсы по Excel и Data Science Academy. Преподаватели все основательно разжевывают, куча практических примеров. Самое ценное, что получаешь реальные навыки, которые используются в бизнесе прямо сейчас. По Data Science особенно круто, что кроме непосредственного программирования, ты начинаешь понимать различных методы анализа данных, которые раньше казались очень сложными.
Olesya B.
17.10.2019
5
В настоящий момент делаю пробно бесплатное введение в data science. Честно говоря, были огромные сомнения. Итог радует: все понятно и доступно. Отлично для людей, далеких от программирования. Обязательно куплю полный курс.
Михаил П.
01.10.2019
5
Я прошел весь курс Data Science Academy. Я бы сказал, что он лучшее что я видел для людей, которые хотят начать программировать. Хотя он дает даже больше, чем начальные навыки программирования. Части про ABS и моделирование ставок расширяют представление о том, как работают современные финансы/IB.
Так же для меня курс был полезен тем, он позволил понять, что надо дополнительно изучить и в каком направлении развиваться.
Главный плюс курса в том, что ты начинаешь сам пытаться писать код для приближенных к реальности задач.
Так же для меня курс был полезен тем, он позволил понять, что надо дополнительно изучить и в каком направлении развиваться.
Главный плюс курса в том, что ты начинаешь сам пытаться писать код для приближенных к реальности задач.
Дмитрий Н.
23.09.2019
5
Проходил два курса: Excel Academy и Data Science Academy. Оба курса оставили приятное впечатление, особенно понравился высокий уровень преподавания и качество материала, который включал в себя исчерпывающие видео-лекции, вебинары, презентации и домашние задание. Рекомендую всем кто желает улучшить свои технические навыки или освежить знания в одной из многих областей
Алексей Л.
13.09.2019
5
Я как самый активный участник курса по Data Science могу сказать, что курс великолепный! Очень ёмкий. Отличный старт в программировании на Python. Я, не прочитав ни одной книжки по нему, сейчас делаю очень сложные проекты в области исследований финансовых рынков с помощью Python. Конечно я много изучаю в интернете, но основы были заложены именно на вашем курсе.
Data Science быстрый старт
О курсе⁚
Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.
Основные параметры курса:
- Язык курса⁚ Русский
- Выдача сертификата⁚ Сертификат
- Сложность⁚ Начальная
- Цена⁚ 42 642 ₽
- Длительность обучения⁚ 2 мес.
- Период рассрочки⁚ 12
Программа курса⁚
- Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки
- Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари
- Библиотеки для анализа данных: Pandas
- Библиотеки для анализа данных: визуализация
- Знакомство с машинным обучением
- Основные модели машинного обучения: линейная регрессии
- Бинарная классификация
- Валидация. Почему это важно
- Решающие деревья
- Feature Engineering, Feature Selection
- Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Чему вы научитесь⁚
- Выучите синтаксис одного из самых популярных языков программирования, сможете создавать и применять функции
- Узнаете ключевые инструменты Machine Learning и научитесь их применять
- Изучите типы и задачи рекомендательных систем, а также сможете создавать собственные
- Попрактикуемся в работе с Hadoop и разберем подход MapReduce