Привет всем, друзья! ✌ Ниже я собрал для вас подборку из 29 лучших онлайн-курсов по аналитике данных с нуля, которые можно пройти абсолютно бесплатно.
Готовы приступить к изучению Data Science? Тогда читайте до конца! 💪
🏆 Материал спонсора. Бесплатный курс «Data Science: будущее для каждого» от «Нетологии»
Продолжительность: 3 дня.
Формат обучения: вебинары + общение с другими студентами в закрытом чате.
Программа обучения:
- Почему работа с данным настолько актуальна. Какие направления и профессии есть в сфере Data Science, чем они отличаются и как определить направление для себя.
- Базовые навыки: с чего начать. Обязательные навыки каждого аналитика и его инструментарий. Написание первого кода с помощью языка запросов SQL.
- Как найти работу: первые шаги. Кого ищут работодатели. Пошаговый план для старта карьеры в сфере Data Science. Как составить карту ваших компетенций.
Авторы курса:
- Алексей Кузьмин — директор разработки и руководитель Data Science и работы с данными в «ДомКлик»
- Елена Герасимова — руководитель направления «Аналитика» в «Нетологии», ко-фаундер стартапа по клиентской аналитике, экс-бизнес-аналитик в ТОП-5 международных компаний сферы нефтехимии
1. «Введение в науку о данных (An Introduction to Data Science)» от Coursera
Длительность: 5 недель.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: курс состоит из 5 модулей с видеоуроками, материалами для самостоятельного изучения и тестовыми заданиями.
Программа обучения: курс рассчитан на новичков. Его цель — помощь в изучении основ Data Science путём решения типичных задач. Программа включает базовый теоретический минимум и применение полученных знаний на практике.
Знания и навыки в процессе обучения:
- Получение базовой информации о науке данных.
- Основы программирования на языке Python.
- Использование инструментальной базы на практике.
Плюсы:
- Бесплатный доступ к большей части материалов.
- Возможность получить оценку за выполнение итоговых заданий.
- Полученный сертификат можно прикрепить к профилю LinkedIn.
- Опытные преподаватели.
Минусы:
- Получение сертификата возможно только после оплаты курса.
Об авторах: курс разработан на базе Санкт-Петербургского государственного университета.
2. «Введение в Data Science и машинное обучение» от Stepik
Длительность курса: 2 месяца по 5-6 часов в неделю.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: 30 уроков теории, 9 видеолекций, 54 теста и 21 интерактивная задача.
Программа обучения: это вводный курс для новичков, не обладающих теоретическими и практическими знаниями в области машинного обучения. После введения в теорию и изучения базовых терминов вы познакомитесь с главными инструментами для анализа данных — Pandas и Scikit-learn. Желательны хотя бы базовые навыки программирования на Python, но можно освоить язык в процессе обучения.
Чему научитесь и что узнаете:
- Разбор основных теоретических понятий.
- Решение задач на Python.
- Работа с инструментами Pandas и Scikit-learn.
- Приобретение опыта работы с популярными библиотеками данных.
- Узнаете, что умеют нейронные сети.
- Понимание основ машинного обучения с перспективой начала карьеры в Data Science.
Плюсы:
- Начать обучение можно сразу после регистрации.
- Просмотр лекций онлайн в удобное время.
- Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики.
- Современная программа обучения.
- Изложение материала и профильных терминов простым языком.
- Возможность получить сертификат Института биоинформатики.
Минусы:
- Для решения практических задач необходимы навыки программирования.
Об авторе: курс разработан на базе программы Института биоинформатики.
Отзывы: большинство учеников довольны программой обучения. Курс помогает новичкам понять, стоит ли дальше углубляться в Data Science, или лучше не тратить время и выбрать другое направление. Больше отзывов можно почитать здесь.
3. «Нейронные сети» от Stepik
Длительность курса: 1 месяц по 6-10 занятий в неделю.
Документ об окончании: сертификат Института биоинформатики.
Формат обучения: онлайн прохождение курса включает теоретические уроки, видеозаписи, интерактивные задачи и тесты.
Программа обучения: курс рассчитан на старшеклассников, студентов и научных сотрудников. Для прохождения необходимы базовые знания школьного курса математики, понимание основ статистики и навыки программирования на Python.
Какие знания и навыки получите:
- Основы линейной алгебры (векторы и матрицы).
- Принципы работы нейронных сетей.
- Мониторинг нейросетей.
- Нахождение локального экстремума.
- Применение нейронных сетей для решения практических задач.
Плюсы:
- Гибкий график обучения в удобное время.
- Насыщенная программа обучения.
- Есть интерактивные тесты и задачи.
- Занятия ведут лучшие преподаватели Института биоинформатики.
Минусы:
- Курс не подходит для обучения с нуля.
- Недостаточно практики программирования нейронных сетей.
Об авторе: за основу курса использована программа Института биоинформатики.
Отзывы: курс рассчитан на тех, кто уже имеет базовые знания и решил глубже изучить нейронные сети. Есть жалобы на избыток теории и дефицит практики. Без практических задач сложно научиться работать с нейронными сетями. Больше отзывов смотрите здесь.
4. «Машинное обучение» от Stepik
Продолжительность: 72 часа.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: онлайн-обучение, состоящее из 71 урока, видеозаписей продолжительностью 7 часов и 68 тестов.
Программа обучения: курс разработан для старшеклассников с математическим уклоном, студентов и аспирантов технических вузов.
Какие навыки получите:
- Построение модели машинного обучения.
- Обработка таблиц с данными.
- Восстановление данных с помощью таблиц искусственного интеллекта.
- Освоение необходимых терминов на тему машинного обучения для общения с будущими заказчиками.
- Понимание того, какие задачи можно доверить ЭВМ.
Плюсы:
- Начало обучения сразу после регистрации.
- Подача материала доступным языком.
- Опытный лектор.
Минусы:
- Отсутствие практики.
- Необходима минимальная математическая подготовка.
Об авторе: Артём Шевляков — доктор физико-математических наук, преподаватель ОмГТУ.
Отзывы: курс отлично подходит для базового погружения в тему машинного обучения. Лёгкая и нескучная подача материала, грамотные преподаватели. Больше отзывов ищите тут.
5. «Машинное обучение в финансах» от Coursera
Длительность: 6 недель.
Документ об окончании: возможность получить сертификат.
Формат обучения: видеоуроки и материалы для самостоятельного изучения.
Программа обучения: курс подходит работникам банковской сферы и студентам профильных вузов. Цель программы — помочь разобраться в основах машинного обучения и возможностях применения ML на практике.
Какие знания/навыки получите:
- Понимание основ и принципов машинного обучения.
- Применение языков программирования Python и Stan.
- Применение машинного обучения на практике.
- Основы банковского дела и финансов.
Плюсы:
- Полезная информация в свободном доступе.
- Возможность обучаться в удобное время.
- Лекции от лучших финансистов Сбербанка.
Минусы:
- Отсутствие обратной связи.
Об авторах: курс разработан на базе Корпоративного Университета Сбербанка.
Отзывы: хороший познавательный курс, материал изложен доступным языком. Обучение будет полезно новичкам. Ищите больше отзывов здесь.
6. «Анализ данных в R» от Stepik
Длительность: около 2 месяцев при условии обучения 4-5 часов в неделю.
Документ об окончании: сертификат.
Форма обучения: уроки, видеозаписи, интерактивные занятия и тесты.
Программа обучения: курс подойдёт старшеклассникам, а также всем, кто хочет сменить сферу деятельности, и погрузиться в мир аналитики и программирования. Первая часть посвящена основам программирования, вторая — работе в R Markdown.
Какие навыки приобретёте:
- Считывание и предварительная обработка данных.
- Выполнение статистического анализа с помощью R.
- Написание собственных функций в R.
- Визуализация результатов.
Плюсы:
- Можно начать в любое время.
- Интерактивные задачи для практики.
- Лёгкая подача информации для первого знакомства с R.
- Возможность получить сертификат.
Минусы:
- Информация предоставлена сжато, но для вводного курса это обычная практика.
Об авторах: курс разработан специалистами Института биоинформатики.
Отзывы: отличный ознакомительный курс, простая подача информации, опытные лекторы. Подробные отзывы смотрите тут.
7. «Теория игр» от Coursera
Длительность: 56 дней.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: 11 модулей с видеолекциями, материалами для самостоятельного изучения и практическими заданиями.
Программа обучения: подойдёт людям с математическими способностями, а также профессиональным разработчикам игр для всестороннего развития.
Какие навыки получите:
- Понимание основных концепций теории игр.
- Знакомство с равновесием Нэша.
- Понимание корпоративной теории игр.
- Моделирование и поиск концепции в играх.
- Понимание применения теории игр в экономике.
Плюсы:
- Обратная связь от преподавателей на форуме.
- Возможность получить сертификат.
- Гибкий график обучения.
- Полезная информация в бесплатном доступе.
- Яркие и живые примеры.
Минусы:
- Необходима начальная математическая подготовка.
Об авторах: курс разработан при поддержке МФТИ.
Отзывы: отличный курс и лектор, но ближе к концу может потребоваться самостоятельный поиск дополнительной информации. Больше отзывов смотрите здесь.
8. «Анализ данных в Google Analytics» от Stepik
Длительность: 1-2 недели.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: 29 уроков, 11 часов видеолекций и 19 тестовых зданий.
Программа обучения: материал посвящён основным инструментам для анализа данных и принятия решений в Google Analytics. Курс подойдёт всем желающим освоить Google Analytics, а также тем, кто хочет повысить эффективность бизнеса без привлечения специалистов.
Чему научитесь:
- Работа с таблицами и сегментами.
- Определение KPI.
- Анализ электронной торговли.
- Подготовка кастомных отчётов.
- Выгрузка данных.
- Работа в Google Data Studio.
Плюсы:
- Гибкий график обучения в свободное время.
- Тесты для закрепления пройденного материала.
- Можно сдать итоговый экзамен.
- Лектор имеет большой опыт в веб-аналитике.
Минусы:
- Недостаточно практики.
Об авторах: Школа веб-аналитики Андрея Осипова.
Отзывы: полезный для начинающих курс, насыщенная программа и простая подача информации.
9. «Теория вероятностей для начинающих» от Coursera
Длительность: 5 недель.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: 5 модулей, состоящих из уроков, видеозаписей и тестов.
Программа обучения: курс знакомит слушателей с основами предмета, и рассчитан на широкую аудиторию. Также программа будет полезна тем, чья деятельность напрямую связана с математикой.
Какие навыки получите:
- Владение азами комбинаторики.
- Решение прикладных задач.
- Понимание конечных и бесконечных вероятностей пространства.
- Работа с теоремами для суммы случайных величин.
Плюсы:
- Свободный график обучения.
- Возможность повысить квалификацию.
- Лёгкая подача материала.
- После прохождения можно получить сертификат.
- Возможность начать новую карьеру.
Минусы:
- Для успешного прохождения курса рекомендуется изучение основ комбинаторики.
Об авторах: курс подготовлен при содействии МФТИ.
Отзывы: курс помогает разобраться с основами теории вероятности. Некоторые ученики жалуются на задержку обратной связи на форуме. Больше отзывов здесь.
10. «Анализ данных просто и доступно» от Stepik
Длительность: 12 недель.
Документ об окончании: отсутствует.
Формат обучения: теоретические уроки, видео, тестовые задания.
Программа обучения: учебная программа собрана из трёх курсов израильского университета. Цель курса — знакомство слушателей с основами анализа данных.
- Какие навыки получите:
- Обработка данных.
- Решение задач анализа данных.
- Знакомство с нейронными сетями.
- Работа с программой Orange.
Плюсы:
- Насыщенная программа.
- Гибкий график обучения.
- Развитие критического мышления.
- Лёгкая подача информации с примерами.
Минусы:
- Отсутствует сертификат.
Об авторах: Игорь Клейнер — бывший преподаватель открытого университета Израиля.
Отзывы: хороший вводный курс для новичков, всё доходчиво, последовательно и с юмором.
11. «Математические методы в психологии. Основы применения» от Coursera
Длительность: 2 месяца по 10-12 занятий в неделю.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: 8 модулей с видеозаписями, материалами для самостоятельного изучения и тестами.
Программа обучения: курс рассчитан на математиков и практикующих психологов. Он поможет овладеть статистическими моделями Также программа подойдёт начинающим аналитикам.
Какие навыки получите:
- Использование простых методов анализа данных.
- Интерпретация измерений и результатов их статистического анализа.
- Использование математических моделей исследования.
- Применение одномерных и двумерных методов анализа данных.
- Понимание системы статистических понятий.
Плюсы:
- Обучение онлайн в удобное время.
- Насыщенная программа.
- Обратная связь по практическим заданиям.
Минусы:
- Не обнаружено.
Об авторах: курс подготовлен на базе Санкт-Петербургского государственного университета.
12. «Базовые навыки Excel» от Stepik
Длительность: 29 уроков + 18 тестов.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: теоретические уроки, видео, тестовые задания.
Программа обучения: курс посвящён основам работы в программе Excel. Он будет полезен менеджерам, предпринимателям, начинающим программистам, бухгалтерам и финансистам. Курс поможет ускорить выполнение рутинных задач, связанных с отчетами и аналитикой.
Какие навыки получите:
- Создание и сохранение таблиц.
- Ввод данных и выполнение базовых расчетов.
- Работы с ячейками, шрифтами и границами.
- Заливка и форматирование ячеек.
- Печать файлов и данных.
- Сортировка, поиск и выделение данных.
Плюсы:
- Прохождение курса в удобное время.
- Последовательная подача материала.
- Современная программа обучения.
- Отличный лектор.
Минусы:
- Мало практики для новичков.
Об авторах: курс создан при поддержке образовательной платформы SF Education. Эксперт курса — Ильнар Фархутдинов, директор по корпоративным финансам Группы компаний Инвэнт.
Отзывы: курс одинаково полезен и для новичков, и для продвинутых пользователей Excel. Больше отзывов читайте здесь.
13. «Квантовые вычисления. Quantum computing» от Coursera
Длительность: 1,5 месяца.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: видеолекции, материалы для самостоятельного изучения, практические упражнения.
Программа обучения: курс даёт базовые навыки в области проектирования и анализа квантовых алгоритмов. Программа рассчитана на студентов профильных вузов, инженеров, физиков, математиков.
Какие навыки получите:
- Понимание прототипов квантового компьютера.
- Использование алгоритмов Шора и Гровера.
- Работа с простыми квантовыми алгоритмами.
- Понимание границ квантовых вычислений.
- Начальный уровень проектирования алгоритмов.
Плюсы:
- Полезная информация в свободном доступе.
- Занятия в удобное время.
- Обратная связь на форуме курса.
- Можно получить сертификат.
Минусы:
- Не обнаружено.
Об авторах: курс создан на базе Санкт-Петербургского государственного университета. Преподаватель — Сысоев Сергей, кандидат физико-математических наук.
14. «Анализ данных» от Stepik
Длительность: бессрочный курс.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: уроки, видеолекции, тестовые задания.
Программа обучения: курс подойдёт тем, кто хочет погрузиться в статистику и понять принципы анализа данных с дальнейшей возможностью применения навыков на практике.
Какие навыки получите:
- Понимание абсолютных и относительных статистических показателей.
- Анализ взаимосвязи признаков.
- Понимание динамики социально-экономических явлений.
- Понимание структуры социально-экономических явлений.
- Построение прогнозных оценок.
Плюсы:
- Свободное прохождение курса в удобное время.
- Современная программа обучения.
- Опытные преподаватели.
- Подача информации простым языком.
Минусы:
- Для успешного прохождения требуется базовое понимание математики и общей экономической теории.
Об авторах: курс разработан на базе кафедры статистики РЭУ им. Г.В. Плеханова.
Отзывы: программа для подготовки к экзаменам в профильных вузах. Мало практических примеров, но курс вводный, и больше рассчитан на знакомство со статистикой.
15. «Практики оперативной аналитики в MS Excel» от Coursera
Длительность: 4 недели.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: 4 модуля с видеозаписями, материалами для самостоятельного изучения и тестовыми заданиями.
Программа обучения: курс подойдёт всем, кому необходимо проведение анализа статистических данных. В ходе обучения студенты научатся работать с базовыми инструментами MS Excel для решения задач бизнеса.
Чему научитесь:
- Проведение анализа экономических данных.
- Выбор инструментов для решения задач.
- Расчет показателей деятельности компании.
- Владение инструментами фильтрации данных.
- Графический анализ данных.
- Решение аналитических задач с помощью MS Excel.
Плюсы:
- Гибкий график обучения.
- Приобретение актуальных навыков для продвижения по карьерной лестнице.
- Сильные преподаватели.
- Возможность подтянуть имеющиеся знания по Excel.
- Обратная связь на форуме курса.
Минусы:
- Слабая техподдержка.
Об авторах: курс создан при поддержке Санкт-Петербургского государственного университета.
Отзывы: хорошая подача информации и системное изложение материала. Но есть жалобы студентов, что уровень тестовых заданий не соответствует уровню пройденного материала. Больше отзывов вы найдете тут.
16. «Введение в Data Engineering»: дата пайплайны от Stepik
Длительность: бессрочный курс.
Документ об окончании: нет.
Формат обучения: материал для самостоятельного изучения, видео, тесты.
Программа обучения: курс посвящён построению дата-пайплайнов с помощью инструмента Luigi в экосистеме Python. Программа рассчитана на data-инженеров, аналитиков, backend-разработчиков. В конце обучения всех студентов ждёт практическое написание pipeline.
Чему научитесь:
- Подготовка дата пайплайнов.
- Установка Luigi и начало работы.
- Настройка Luigi.
- Работа в экосистеме Python.
- Написание рабочих пайплайнов.
Плюсы:
- Бессрочный доступ к материалам.
- Изучение программы в удобное время.
- Опытный лектор.
- Полезные практические занятия.
- Обратная связь.
Минусы:
- Нет бесплатной версии.
Об авторах: Адиль Хаштамов, data-инженер, фронтенд и бэкенд-разработчик.
Отзывы: отличный курс для желающих освоить data engineering. Кроме теоретической нагрузки есть практические задания.
17. «Исследование статистических взаимосвязей» от Coursera
Длительность: 5 недель.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: видеозаписи, материалы для самостоятельного изучения, тесты.
Программа обучения: курс посвящён способам и инструментам исследования статистической взаимосвязи между признаками. Программа рассчитана на новичков в области аналитики данных. В конце можно пройти итоговый тест и проверить, насколько хорошо усвоен материал.
Какие навыки получите:
- Анализ и обработка данных.
- Построение модели линейной регрессии.
- Применения инструментов исследования статистических взаимосвязей между признаками.
- Расчет коэффициента связи в статистических пакетах.
- Построение взаимосвязи между признаками.
Плюсы:
- Свободный график обучения.
- Сильные преподаватели.
- Современная программа обучения.
- Общение с экспертами на форуме.
- Можно получить сертификат.
Недостатки:
- Не обнаружено.
Об авторах: курс разработан при поддержке Новосибирского государственного университета.
18. «Основы статистики» от Stepik
Длительность: 3 недели.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: видеозаписи, материал для самостоятельного изучения, тесты.
Программа обучения: курс знакомит слушателей с дисперсионным, регрессионным и кластерным статистическим анализом. Акцент сделан на математические идеи, интуицию и логику. Курс рекомендован старшеклассникам, студентам, научным сотрудникам. Он подойдет как новичкам, так и тем, кто уже знаком с обработкой и анализом данных. В данный момент программа находится на стадии пересмотра и редактирования.
Чему научитесь:
- Визуализация, анализ и разбор данных.
- Расчёт коэффициентов корреляции.
- Построение регрессионных уравнений.
- Проверка гипотез с помощью Bootstrap.
- Практическое применение языка R.
Плюсы:
- Гибкий график обучения.
- Полезная информация в свободном доступе.
- Сильный преподаватель и насыщенная программа.
- Подача материала простым языком.
- Можно получить сертификат.
Минусы:
- Новичкам может понадобиться поиск дополнительного материала.
Об авторах: курс подготовлен на базе программы Института биоинформатики.
Отзывы: полезный вводный курс и для тех, кто планирует карьеру в статистике, и для тех, кто хочет освежить знания. Лектор объясняет материал доступными терминами. Больше развернутых отзывов смотрите здесь.
19. «Знакомство с R и базовая статистика» от Coursera
Длительность: 5 недель.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: видеозаписи, материалы для самостоятельного изучения, тесты.
Программа обучения: курс ориентирован на обработку данных и знакомство с языком программирования R. Часть программы посвящена графикам, диаграммам и другим средствам визуализации. Курс подойдет для знакомства со статистикой начинающим программистам.
Какие навыки получите:
- Основы языка программирования R.
- Статистическая обработка данных.
- Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и knitr.
- Тестирование гипотез.
- Визуализация результатов анализа.
Плюсы:
- Обратная связь с преподавателями на форуме.
- Гибкие сроки изучения материала.
- Опытные преподаватели.
- Интересная подача материала.
- Хорошие примеры.
- Можно получить сертификат.
Минусы:
- Не обнаружено.
Об авторах: курс разработан на основе образовательной программы Санкт-Петербургского государственного университета.
Отзывы: преподаватели объясняют материал доходчиво, но для углубленного изучения необходим самостоятельный поиск литературы. Учебный процесс отлично организован. Больше отзывов читайте тут.
20. «Статистика для гуманитариев» от Stepik
Длительность: 10 недель.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: видеолекции, материалы для изучения теории, презентации, тесты.
Программа обучения: курс нацелен на ознакомление слушателей с базовыми методами и принципами статистического анализа данных. Часть программы посвящена освоению прикладных программ, которые могут пригодиться для выполнения анализа на практике. Ориентировочная нагрузка — 10-12 часов в неделю.
Какие навыки получите:
- Основы языка программирования R.
- Предварительная обработка данных.
- Основы статистического анализа.
- Выбор адекватных методов для проведения анализа.
- Применение пакетов прикладных программ.
- Интерпретация полученных результатов.
Плюсы:
- Гибкий график обучения.
- Сопровождение теории наглядными примерами.
- Общение на форуме курса.
- Рекомендация дополнительных ресурсов и литературы.
- Можно пройти итоговое тестирование.
Минусы:
- Пока не обнаружено.
Об авторах: курс подготовлен на базе Томского государственного университета.
Отзывы: интересный и обширный курс со множеством примеров и практических задач.
21. «Эконометрика (Econometrics)» от Coursera
Длительность: 10 недель.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: видеоуроки, материалы для самостоятельного изучения, практические задания.
Программа обучения: курс посвящён работе с данными и изучению линейных регрессионных моделей. Также слушатели получат хороший опыт работы в R. Для успешного прохождения необходимо базовое понимание математической статистики, теории вероятностей и линейной алгебры.
Какие навыки получите:
- Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия.
- Исследование закономерности в реальных данных.
- Работа со случайными величинами в R.
- Прогнозирование переменной у.
- Проверка гипотез о коэффициентах в R.
- Понимание взаимодействия переменных.
Плюсы:
- Насыщенная программа обучения.
- Работа с материалами в удобное время.
- Опытный преподаватель.
- Много прикладных задач.
- Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике.
- Общение на форуме с преподавателем.
Минусы:
- Не обнаружено.
Об авторах: курс подготовлен на базе Высшей школы экономики. Лектор — Борис Демешев, старший преподаватель факультета экономических наук ВШЭ.
Отзывы: отличный курс как для знакомства с эконометрикой, так и для профессионального развития специалистов по эконометрике. Некоторые слушатели пишут, что хотелось бы больше практических заданий. Больше отзывов здесь.
22. «Быстрый старт в искусственный интеллект» от Stepik
Длительность: 4 недели.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: материал для самостоятельного изучения, видеозаписи, интерактивные задачи и тесты.
Программа обучения: курс знакомит с основными областями искусственного интеллекта. Программа рассчитана на старшеклассников из классов с математическим уклоном, и студентов технических специальностей.
Чему научитесь:
- Понимание основ и алгоритмов машинного обучения.
- Основы нейронных сетей.
- Понимание задач компьютерного зрения.
- Выделение признаков.
- Применение нейронных сетей на практике.
- Основы нейролингвистического программирования.
Плюсы:
- Гибкий график обучения.
- Интересные практические задачи.
- Сильные преподаватели.
- Хорошая база для развития в сфере ИИ.
Минусы:
- Некоторые моменты сложные для восприятия.
Об авторах: курс разработан при поддержке Центра развития ИТ-образования.
Отзывы: курс в целом интересный и полезный для знакомства с основами ИИ. Но встречаются ошибки в домашних заданиях — необходимо выполнить то, о чем не объяснялось в уроке.
23. «Введение в информационный поиск» от Coursera
Длительность: 6 недель.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: видеозаписи, самостоятельное изучение материала, тесты.
Программа обучения: в ходе обучения слушатели познакомятся с устройством и особенностями работы поисковых систем изнутри. В качестве итоговой работы предлагается самостоятельное построение модели поисковой системы. Программа рассчитана на новичков, студентов, начинающих программистов.
Чему научитесь:
- Общее понимание устройства поисковой системы.
- Классификация поисковых систем.
- Исправление опечаток в запросах рядовых пользователей.
- Ссылочное и поведенческое ранжирование.
- Оценка качества поиска.
- Создание работающей модели поисковой системы.
Плюсы:
- Обучение по собственному удобному графику.
- Опытные лекторы.
- Современный подход к обучению.
- Общение с преподавателями на форуме.
- Можно сдать экзамен, и получить сертификат.
Минусы:
- Не обнаружено.
Об авторах: курс создан сотрудниками «Mail.Ru Group». Авторы поделились знаниями и опытом, которые они ежедневно используют на практике при работе с проектами.
24. «Big Data для руководителей» от Stepik
Длительность: бессрочный курс.
Документ об окончании: отсутствует.
Формат обучения: видеоуроки и материалы для самостоятельного изучения.
Программа обучения: курс разработан для тех, кто интересуется аналитикой и хочет разобраться в теме с нуля. Слушатели узнают, что прячется за модным термином Big Data, и чем это полезно для профессионального роста и развития бизнеса. Акцент сделан на изучение терминологии и знакомство с основными направлениями.
Что узнаете:
- История машинного обучения.
- В чем заключается польза machine learning.
- Достижения в сфере Big Data.
- Основные процессы в Big Data.
- Примеры и выбор архитектуры BD.
- Виды машинного обучения с примерами.
- Основные и дополнительные метрики машинного обучения.
- Возможности применения Big Data и построение работы в компании.
- Требования к специалистам Big Data.
Плюсы:
- Обучение в удобном режиме.
- Программа рассчитана на широкую аудиторию.
- Отличная теоретическая база.
- Не требуется специальная подготовка.
Минусы:
- Нет полной бесплатной версии.
- Нет практических заданий.
Об авторах: Владимир Ершов, выпускник факультета информационных технологий МГИМО. Имеет опыт построения систем Big Data в Альфа-Банке и Сбербанке.
Отзывы: вводный курс представлен кратко и понятно. Если вникнуть в суть, можно получить базовые представления о Big Data и сориентироваться в теме. Не хватает проверочных тестов и сертификата об окончании. Больше отзывов смотрите тут.
25. «Как стать аналитиком данных» от Яндекс Практикум
Длительность: 6 месяцев.
Документ об окончании: диплом (в платной версии).
Формат обучения: теоретические и практические занятия в онлайн-тренажере.
Программа обучения: цель курса — знакомство слушателей с аналитикой данных. Акцент сделан на изучение инструментов аналитики. Программа посвящена преимущественно практике в онлайн-тренажере. Вводный курс поможет понять суть работы аналитика и решить, стоит ли учиться дальше.
Что узнаете:
- Основные аналитические термины.
- В каких областях может работать аналитик.
- Основы подготовки данных для анализа.
- Азы программирования на языке Python.
- Обзор аналитической библиотеки Pandas.
- Работа в среде программирования Jupyter.
Плюсы:
- Современный подход к обучению.
- Можно освоить профессию с нуля.
- Создание учебных проектов на основе реальных данных.
- Возможность пополнить портфолио.
- Перспективы продвижения в профессии.
- Опытные практикующие лекторы.
Минусы:
- В бесплатном доступе только вводная часть курса без получения диплома.
Об авторах: платформа онлайн-образования Яндекс Практикум, занимающаяся подготовкой IT-специалистов.
Отзывы: много полезной информации, удобный тренажер для изучения теории и выполнения практических заданий. Курс отлично подходит новичкам для знакомства с аналитикой.
26. «Математическая статистика» от Stepik
Длительность: 1 месяц.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: видеозаписи, материалы для самостоятельного изучения, тесты, интерактивные задачи.
Программа обучения: цель курса — знакомство слушателей с основами математической статистики. Спикер расскажет о критериях однородности и согласия, строить оценки неизвестных параметров распределения. Для успешного прохождения желательно понимание основ математического анализа.
Какие навыки получите:
- Общее понимание теории вероятности.
- Понимание описательной статистики.
- Корреляционный анализ.
- Интервальная оценка.
- Методы построения точечных оценок.
- Доверительные интервалы.
- Регрессионный анализ.
Плюсы:
- Обучение возможно в любое время.
- Много полезной информации в свободном доступе.
- Опытный спикер.
- Материалы подкреплены примерами.
- Легкая подача информации.
Минусы:
- Не подходит для изучения статистики с нуля.
Отзывы: хороший курс с легкой подачей материала, много интересных практических задач. Мало выводов и доказательств, но курс вводный и больше рассчитан на ознакомление, чем на полноценное обучение.
27. «BI разработчик. Основы работы в Tableau» от Stepik
Длительность: 4 недели.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: теоретические уроки, видеозаписи, тесты.
Программа обучения: включает базовые основы работы с программой Tableau Public. Спикер расскажет об особенностях работы BI разработчика, востребованности и возможных перспективах. Слушатели получат необходимые знания и навыки для самостоятельного создания дашбордов. Программа рассчитана на аналитиков и тех, кто интересуется сферой BI разработки.
Чему научитесь:
- Подключение к источникам данных.
- Работа с инструментами Tableau.
- Создание таблиц и графиков.
- Форматирование данных.
- Настройка интерактивных графиков.
- Создание дашбордов с возможностью выгрузки в Интернет.
Плюсы:
- Гибкий график обучения.
- Грамотная подача материала без «воды».
- Хорошая база для знакомства с Tableau.
- Можно получить сертификат.
Минусы:
- Не обнаружено.
Об авторах: Артём Прытков, специалист в области анализа и визуализации данных с 10-летним стажем.
Отзывы: отличный вводный курс для знакомства с направлением BI разработки. Лёгкая подача информации, доходчивое объяснение терминологии. Предоставленного материала достаточно для получения базовой информации, но для продвинутого изучения нужно больше наглядных примеров.
28. «Программирование на Python» от Stepik
Длительность: свободное изучение по 3-6 урока в неделю.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: уроки, видеозаписи, тесты, интерактивные задачи.
Программа обучения: курс вводный, его цель — знакомство слушателей с основами программирования на Python. Для проверки теоретических знаний предусмотрены интерактивные задачи. Программа подойдет тем, кто не имеет опыта программирования.
Какие навыки получите:
- Установка Python на компьютер.
- Операции с целыми и вещественными числами.
- Работа с циклами, строками, списками.
- Установка и подключение модулей.
- Использование библиотек NumPy и Matplotlib.
Плюсы:
- Прохождение курса в удобное время.
- Насыщенная программа.
- Много практических заданий.
- Есть задачи повышенной сложности (выполняются по желанию).
- Много наглядных примеров.
- Общение с преподавателями в комментариях.
Минусы:
- Не обнаружено.
Об авторах: курс разработан на базе программы Института биоинформатики.
Отзывы: полезный курс для начинающих с нуля. Встречаются сложные моменты, но всегда можно рассчитывать на помощь в комментариях или найти недостающую информацию в интернете.
29. «Hadoop. Система для обработки больших объемов данных» от Stepik
Длительность: 33 урока по 3 часа в неделю.
Документ об окончании: сертификат.
Формат обучения: видеозаписи, материалы для самостоятельного изучения, тесты, интерактивные задачи.
Программа обучения: курс знакомит слушателей с современными методами обработки и хранения данных на примере системы Hadoop. Программа рассчитана на подготовленных пользователей — студентов последних курсов и начинающих разработчиков. Для решения задач необходимо уметь читать и писать код, работать в командной строке Linux.
Чему научитесь:
- Хранение и обработка больших объемов данных.
- Основы разработки приложений.
- Использование фреймворков.
- Решение задач с помощью MapReduce.
- Использование языка Pig Latin.
- Работа с базами HBase и Cassandra.
Плюсы:
- Можно начать в любое время.
- Доходчивое объяснение материала.
- Полезные знания для дальнейшего обучения.
- Много примеров применения теории.
- Достаточно практических заданий.
Минусы:
- Мало практики в конце курса.
Об авторах: Евгений Чернов, руководитель отдела анализа в Поиск@Mail.ru.
Отзывы: хороший курс для продвинутых пользователей, даёт полезные знания для дальнейшего развития. Программа сложная для новичков, без предварительной подготовки успешное прохождение невозможно.