Курсы по Data Science

Предлагаем 60 курсов по Data Science от ведущих онлайн-школ
Стоимость: от 0 до 259999 руб
Цены, рейтинги, отзывы и промокоды на курсы обучения по Data Science

856+

вакансий размещено

209 987

средняя зарплата

Алгоритм расчета рейтинга

Перейти к сравнению:

курсов

Преподаватели

Skillbox.ru

Сергей Анцукевич

District Zero

Преподаватель курса «Профессия Разработчик на Unreal Engine 4 с нуля до middle»

ProductStar

Дмитрий Якушин

СБЕР Домклик

Преподаватель курса «Профессия:UX/UI-дизайнер»

Eduson Academy

Артур Кондаков

МойОфис

Преподаватель курса «Специалист по кибербезопасности»

SF Education

Петр Емельянов

Стартап Bloomtech

Преподаватель курса «Бекенд-разработчик на Python»

SF Education

Влас Лёзин

Goldman Sachs

Преподаватель курса «Data Science Academy»

Отзывы о курсах по Data Science

Skillbox.ru

отличный курс!

Прошёл курс по нейросетям от Skillbox — остался очень доволен! Материал подаётся структурированно и доступно, даже для тех, кто только начинает разбираться в этой теме. Преподаватели объясняют сложные концепции простым языком, а большое количество практики помогает быстро закрепить знания. Особенно понравилось, что в курсе рассматриваются как теоретические основы, так и реальные кейсы с использованием Python, TensorFlow и PyTorch. Также очень порадовала поддержка кураторов — на все вопросы получал быстрые и развёрнутые ответы. После прохождения курса чувствую себя гораздо увереннее в теме машинного обучения и нейросетей. Рекомендую всем, кто хочет начать карьеру в Data Science или углубиться в ИИ!

Читать полностью

sartayevatogzhan

04.04.2025

Skillbox.ru

Окончил два курса в рамках профессии Machine Learning Engineer: Введение в Data Science Machine Learning Junior Продолжаю обучаться уже на курсе Machine Learning Advanced. Я в восторге от пройденных курсов. Получил много знаний в области ML и Python. Кураторы и ребята из комьюнити телеграм-каналов курсов всё время помогают. Чувствую, что нахожусь в большой команде разработки. Советую платформу Skillbox для обучения профессиям в области IT.

Читать полностью

Сергей

04.02.2025

Teachmeskills

Хорошо подобранные материалы. Квалифицированные преподаватели и много практики

Я закончил в школе Teachmeskills направление Data Science и могу подытожить, что впечатление положительное. Материалы отлично скомпилированы и фактически включают изучении всех инструментов требуемых от кандидатов на позицию классического Data Scientist. Преподаватели хорошо владеют темой и, что важно, имеют представление о реализации и использовании инструментов и практик курса в реальном мире. Занятия проходят в непринужденной и комфортной атмосфере. Курс охватывает широкий объем информации от базовых основ программирования до принципов работы с современными nlp моделями. Несмотря на плотный график занятий, будьте готовы к тому, что придется приложить достаточно усилий к домашнему изучению материала, поскольку многие темы невозможно полностью охватить в отведенное время. Много практики командных работ и написания кода, что однозначно плюс, особенно для студентов, которые мало сталкиваются с этим в повседневности.
Резюмирую, что после курсов чувствую себя достаточно уверенно для выхода на рынок и работы в данной сфере.

Читать полностью

AlexandrLosenok

04.02.2025

Teachmeskills

Закончил курс Data science. Школой и оьувение остался доволен. Отлично структурированный материал - от самых основ до сложных современных моделей. Много практики кодинга и работы с прочими необходимыми инструментами. Хорошая атмосфера на занятиях и доступное изложение материала с примерами из реальной жизни. Наличие качественного фидбека от преподавателя и куратора курса. Рекомендую для тех, кто хочет начат свой путь в профессии.

Читать полностью

Xander Siarg

04.02.2025

Teachmeskills

Хорошие курсы.

В январе я закончил курсы по Data Science. Впечатления от обучения очень положительные. Преподаватель объяснял материал четко и ясно, разжевывал сложные моменты до тех пор, пока всё не становилось понятно. Мы работали в группах, каждая из которых решала задачи своим способом, а затем сравнивали результаты. Конечно, весь объем знаний по Data Science невозможно уместить в такой короткий промежуток времени, но преподаватель старался давать дополнительную информацию, рекомендовал литературу и статьи для расширения кругозора. В целом, я доволен курсами.

Читать полностью

olegsandr

29.01.2025

Skillfactory

Спасибо, не пожалел что выбрал skill factory

Обучаюсь data science. Основная профессия маркетинг. Имею несколько высших и специальных образований. Люблю комп, и многое с ним связанное. Ранее изучал только html и sql Решил что новая наука приедет мне серьезно ускорить многие маркетинговые процессы завязанные на цифре, но или как максимум перепрофилироваттся в новую отрасль.
!!!
Рассказы продавцов про 3-4 часа в неделю приувиличерин (или я тормоз) нужно около 10 часов что бы успевать за расписанием.
Хотелось бы на старте иметь живое человеческое интро.

Читать полностью

Аноним6495131

28.01.2025

Eduson Academy

Проходила курс специалист Data Science. Мне, как новичку, курс понравился, информация доносится доступно. В некоторых сложных темах было немного непонятно, но в таких случаях специалисты прикладывали ссылки на документации, статьи и другую литературу, так что проблем не возникало. Огромное спасибо!

Читать полностью

Инсия Ш.

18.01.2025

Skillbox Английский

Skillbox. Профессия Data Scientist. Машинное обучение.

В уже далеком 2020 году в сентябре приобрел курс Skillbox “Профессия Data Scientist. Машинное обучение» с целью изучить теоретический материал в данной сфере и перейти в данную востребованную и очень популярную сейчас нишу. В плане структурирования и подачи материала курс понравился, все модули в плане последовательности расположены логично. То есть изначально нужно пройти раздел с аналитикой где объясняется что такое аналитика и показываются инструменты python для ее проведения, следующий раздел по статистике и теории вероятностей, далее математика для Data Science и только после этого непосредственно сам Data Science и нейросети. В каждом разделе после видеоуроков были практические работы которые нужно было выполнить и сдать чтобы была возможность изучать следующий материал. Все работы кураторами проверялись оперативно, в течение 1-2 дня. В случае вопросов или сложностей с выполнением работы давались подсказки и советы как ее выполнить. Также из плюсов хотел бы выделить то что по данному курсу у меня в договоре был прописан срок в 3 года в течение которого проверяются мои практические работы и финальный проект, в который я по причине загруженности по основной работе не вписался, и несмотря на этот дедлайн кураторы проверили мою работу и финальный проект. Из пожеланий и замечаний к данному курсу - возможно такой курс должен быть более фрагментированным но глубоким, то есть по нейросетям наверное более полезным было бы не более широкое их рассмотрение, а более глубокое рассмотрение конкретного подвида, например сверточных нейросетей.

Читать полностью

Станислав Страхов

21.11.2024

Skillfactory

Отличный инструмент для самообучения

Прохожу курс по входу в профессию Data Science. В каждом недельном блоке много и теоретического материала и практики (до начала обучения не ожидала, что настолько основательный подход). При этом всегда даются именно практические навыки, при желании можно углубиться в теорию самостоятельно дополнительно (было бы время). Каждый блок даёт новый кирпичик знаний и расширяет кругозор в профессии. Отдельным для меня плюсом является обширные блоки по математике.

Читать полностью

redd-ratt

17.10.2024

Skillfactory

Хороший курс для тех, кто имеет цель и готов к самостоятельной работе

Прошёл двухгодичный курс по Data Science. Курс делился на две части: первый год - общий курс по Data Science, второй - специализация (по выбору: компьютерное зрения, обработка естественного языка и ML-инженер - я выбрал последнее). Моя цель была - полностью сменить сферу деятельность, что у меня и получилось, но об этом позже 😊За два года много всего было, но постараюсь выделить основные плюсы и минусы.Плюсы:- Я выбрал тариф с дополнительными очными консультациями, и это было правильным решением, потому что не раз у меня были "кризисы" в обучении: из за какого-нибудь сложного задания хотелось всё бросить и сказать "не моё". И на форуме в тексте не удавалось донести свой вопрос правильный и получить нужный ответ. В итоге, созвоны возвращали мне чувство, что не всё так сложно и нужно продолжать.- Хорошо структурированная информация, к которой я и сейчас в процессе учёбы возвращаюсь- Достаточность информации, потому что на собеседованиях и работе я не чувствую себя неловко- Большой набор хард-скиллов, круто, что есть тренажёр, внутри которого можно были писать код, что вначале было полезным- Объемный стэк. Не всё мне сейчас пригождается даже, но кто знает, что потребует другой работодатель- Хорошая обратная связь от менторов, особенно во второй год работы проверялись очень внимательно- Возможность перенести курс, я воспользовался этим из за жизненных обстоятельств- Карьерный курс и поддержка крутая. Когда находишься внутри, то кажется что у всех крутые резюме и говорят очевидные вещи, но когда выходишь в мир и видишь резюме коллег, то понимаешь, что не все имеют эти знания 😊Минусы:* Не очень расставлены акцент. Хотелось бы, чтобы была разметка важности темы и на что стоит обратить внимание особенно пристально. Например, git'у уделили не очень много внимания, но много другому стэку, который пригодился не в таком объеме. Это касается всего нескольких темЕщё несколько тезисов:* Любой курс - это не волшебная палочка, а знания и навыки не вложатся в голову сами собой. Это и правда сложная работа, к которой нужно быть готовым. А уже курс и комьюнити в этом отлично помогают* Есть много противников, которые говорят "всё то же можно найти бесплатно". И это верно, но без курса я наверное потратил бы на это гораздо больше времени, и не факт, что дошел бы до конца.По итогу я нашёл работу, но это было очень не просто. Приходилось пробиваться на собеседования, потому что все хотят опытных специалистов. Дорога, мягко говоря, сложная. Но когда уже оказывался на собеседовании, то понимал, что знания у меня не плохие.

Читать полностью

belov_ao1994

11.10.2024

Бесплатные курсы по Data Science

Курс	Школа Сортировать курсы по рейтингу школы, сначала макс.	Стоимость	Срок	Документ	Ссылка на курс
IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist	Softline 4.09 (Отзывов: 18)	Бесплатно	1.5 часа	Выдача сертификата	Перейти к курсу
IBM Datacap V9.1.8 Development	Softline 4.09 (Отзывов: 18)	Бесплатно	1.5 часа	Выдача сертификата	Перейти к курсу
IBM Data Warehouse V1 Solution Architect	Softline 4.09 (Отзывов: 18)	Бесплатно	1.5 часа	Выдача сертификата	Перейти к курсу
IBM InfoSphere Optim for Distributed Systems - V7.3.1	Softline 4.09 (Отзывов: 18)	Бесплатно	1.5 часа	Выдача сертификата	Перейти к курсу
InfoSphere DataStage v11.3	Softline 4.09 (Отзывов: 18)	Бесплатно	1.5 часа	Выдача сертификата	Перейти к курсу
IBM DB2 11 DBA for z/OS	Softline 4.09 (Отзывов: 18)	Бесплатно	1.5 часа	Выдача сертификата	Перейти к курсу
Database Fundamentals	Softline 4.09 (Отзывов: 18)	Бесплатно	1.5 часа	Выдача сертификата	Перейти к курсу
Data Science: будущее для каждого	Нетология 4.39 (Отзывов: 1264)	Бесплатно		Выдача сертификата	Перейти к курсу
Инструменты Data Science: анализ зарплат в IT	Академика 0.0 (Отзывов: 0)	Бесплатно		Выдача сертификата	Перейти к курсу
MOS: Access 2016: Core Database Management, Manipulation, and Query Skills	Softline 4.09 (Отзывов: 18)	Бесплатно	1 час	Выдача сертификата	Перейти к курсу
Онлайн-магистратура «Data Science в экономике»	Яндекс Практикум 4.67 (Отзывов: 736)	Бесплатно		Выдача сертификата	Перейти к курсу

Часто задаваемые вопросы

В чем преимущества платных курсов?

Благодаря практическим заданиям, которые почти всегда включены в программу платного курса, студенты лучше подготовлены к реальным проектам. Теоретическая часть обычно гораздо более подробна и структурирована, чем на бесплатных курсах.

В чем недостатки бесплатных курсов?

Не факт, что такие курсы вас чему-то научат. Бесплатные курсы по Data Science могут быть в лучшем случае неполными, а в худшем - содержать ошибки или устаревшую информацию.

Что нужно для обучения?

Чтобы пройти курсы по Data Science вам потребуются: стабильный Интернет, несколько свободных часов в неделю (в некоторых случаях это конкретное время в конкретные дни) и твердое намерение овладеть новыми навыками.

Смогу ли я совмещать работу и онлайн обучение?

Чаще всего курсы по Data Science не предполагают вашего многочасового ежедневного присутствия. Уроки обычно доступны в записи, даже если вы пропустили “живое включение”. Часто имеется опция “заморозки” - можно приостановить обучение и вернуться к нему позже.

Сколько обычно занимает обучение?

Зависит от школы и программы курса. Например, курсы по Data Science из нашей подборки предлагают обучение общей продолжительностью и от 10 недель, и 4, и 10 недель - уточняйте на странице заинтересовавшего вас курса.

Лучшие школы с курсами по теме «Data Science»

Школа

Рейтинг

Количество оценок

Отзывы

Количество курсов

Нетология

4.39

1289

1264

344

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Data Science: будущее для каждого		Бесплатно	Нет	Перейти к курсу
Профессия Data Scientist	1 год	117 800 ₽	Да	Перейти к курсу
Профессия Дата-инженер с нуля до middle	1 год	125 040 ₽	Да	Перейти к курсу

Eduson Academy

4.55

469

439

153

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Data Scientist	240 уроков	102 851 ₽ Цена на сайте школы: 270 662 Цена со скидкой от школы -60% 108 265 С промокодом от kursfinder -5% 102 851 Итого: 102 851 5% скидка Промокод "KURSFINDER" необходимо назвать менеджеру по продажам KURSFINDER На сайт школы	Да	Перейти к курсу

Академика

0.00

229

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Инструменты Data Science: анализ зарплат в IT		Бесплатно	Нет	Перейти к курсу

Skillbox.ru

4.29

3735

3627

460

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Курс Data Analyst с нуля до Junior	12 месяцев	106 754 ₽	Да	Перейти к курсу
Математика для Data Science	4 месяца	37 845 ₽	Да	Перейти к курсу
Курс Data Scientist с нуля до Junior	12 месяцев	122 536 ₽	Да	Перейти к курсу
Курс Введение в Data Science	6 месяцев	43 455 ₽	Да	Перейти к курсу

SF Education

4.83

122

116

119

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Data Science Academy	4	26 328 ₽ Цена на сайте школы: 88 500 Цена со скидкой от школы -65% 30 975 С промокодом от kursfinder -15% 26 328 Рассрочка: от 3 437 /мес. Итого: 26 328 15% скидка Промокод "kursfinder" необходимо назвать менеджеру по продажам kursfinder На сайт школы	Да	Перейти к курсу
Основы Data Science	5	26 328 ₽ Цена на сайте школы: 88 500 Цена со скидкой от школы -65% 30 975 С промокодом от kursfinder -15% 26 328 Итого: 26 328 15% скидка Промокод "kursfinder" необходимо назвать менеджеру по продажам kursfinder На сайт школы	Нет	Перейти к курсу
Модуль Data Science	46 часов	5 950 ₽ Цена на сайте школы: 20 000 Цена со скидкой от школы -65% 7 000 С промокодом от kursfinder -15% 5 950 Рассрочка: от 291 /мес. Итого: 5 950 15% скидка Промокод "kursfinder" необходимо назвать менеджеру по продажам kursfinder На сайт школы	Да	Перейти к курсу

GeekBrains

3.88

3005

2918

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
ДО Профессия Data Scientist с нуля до Junior (совместно с GeekBrains)		119 409 ₽	Нет	Перейти к курсу

Яндекс Практикум

4.67

758

736

148

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Профессия Специалист по Data Science плюс	16 месяцев	230 000 ₽	Да	Перейти к курсу
Специалист по Data Science	8 месяцев	115 000 ₽	Да	Перейти к курсу
Онлайн-магистратура «Data Science в экономике»		Бесплатно	Да	Перейти к курсу

ProductStar

4.18

129

119

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Data Science: быстрый старт	2 месяца	149 040 ₽	Да	Перейти к курсу
Курс Data Scientist	9 месяцев	232 875 ₽	Да	Перейти к курсу

Skillfactory

4.24

852

828

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Профессия Data Scientist в медицине		150 833 ₽	Да	Перейти к курсу
Data Scientist с нуля до PRO	25 месяцев	244 447 ₽	Да	Перейти к курсу
Data Science в медицине (совместно с Сеченовским университетом)		259 999 ₽	Да	Перейти к курсу
Онлайн магистратура "Анализ естественного языка (NLP) в лингвистике и IT"	2 года	160 000 ₽	Да	Перейти к курсу
Курс IT-специалист с нуля	от 8 месяцев	164 873 ₽	Да	Перейти к курсу
Полный курс по Data Science с нуля	12 месяцев	152 344 ₽	Да	Перейти к курсу
Профессия Data Scientist	2 года	От 217 793 ₽	Да	Перейти к курсу
Курс по математике для Data Science	8 недель	23 880 ₽	Да	Перейти к курсу
Курс Machine Learning Pro + Deep Learning	10 недель	46 677 ₽	Да	Перейти к курсу
Курс Математика + Machine Learning для Data Science	20 недель	50 040 ₽	Да	Перейти к курсу

OTUS.ru

4.45

486

472

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Курс Экосистема Hadoop, Spark, Hive	3 месяца	90 000 ₽	Да	Перейти к курсу
Курс Data Engineer	4 месяца	114 000 ₽	Да	Перейти к курсу

karpov.courses

0.00

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
System Design	4 недели	38 000 ₽	Да	Перейти к курсу
Симулятор DS	От 90 дней	От 21 850 ₽	Да	Перейти к курсу

Онлайн-обучение в Университете Синергия

3.97

2742

2516

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Data Scientist		127 900 ₽	Нет	Перейти к курсу

Teachmeskills

4.59

441

409

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Курс Data Scientist	7,5 месяцев	120 000 ₽	Да	Перейти к курсу

Stepik.org

4.68

177

172

108

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Курс Математика для Data Science	15 недель	От 17 000 ₽	Нет	Перейти к курсу

Level UP

4.98

108

101

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Data Engineer	4 месяца	72 500 ₽	Да	Перейти к курсу

EasyUM

4.49

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Курс Python для анализа данных	5 месяцев	От 52 450 ₽	Да	Перейти к курсу

Эврика

4.84

238

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Курс DP-100: Проектирование и реализация решений Data Science в Azure	24 часа	От 27 000 ₽	Нет	Перейти к курсу
Курс DP-900: Основы решений обработки данных в Microsoft Azure	8 часов	От 15 000 ₽	Нет	Перейти к курсу

Профессиональный стандарт

4.56

477

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Машинное обучение	3 месяца	18 000 ₽	Нет	Перейти к курсу

HEDU (irs.academy)

3.52

261

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Онлайн-курс по машинному обучению	9 уроков	40 000 ₽	Да	Перейти к курсу

Softline

4.09

695

Курсы

Курс	Длительность	Стоимость	Рассрочка
IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist	1.5 часа	Бесплатно	Нет	Перейти к курсу
IBM Datacap V9.1.8 Development	1.5 часа	Бесплатно	Нет	Перейти к курсу
IBM Data Warehouse V1 Solution Architect	1.5 часа	Бесплатно	Нет	Перейти к курсу
IBM InfoSphere Optim for Distributed Systems - V7.3.1	1.5 часа	Бесплатно	Нет	Перейти к курсу
InfoSphere DataStage v11.3	1.5 часа	Бесплатно	Нет	Перейти к курсу
IBM DB2 11 DBA for z/OS	1.5 часа	Бесплатно	Нет	Перейти к курсу
AWS Certified Database - Specialty	3.5 часа	58 500 ₽	Нет	Перейти к курсу
Database Fundamentals	1.5 часа	Бесплатно	Нет	Перейти к курсу
MOS: Access 2016: Core Database Management, Manipulation, and Query Skills	1 час	Бесплатно	Нет	Перейти к курсу
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure	4 часа	8 000 ₽	Нет	Перейти к курсу

Что такое Data Science

Data Science — это область знаний, которая объединяет различные дисциплины, включая математику, статистику, информатику и бизнес-анализ, с целью извлечения ценной информации из больших объемов данных при помощи разнообразных методов и алгоритмов.

В настоящее время Data Science играет важную роль в развитии современных технологий, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных и другие. Растущая значимость этой области объясняется стремлением компаний и организаций использовать данные для принятия ключевых решений в своей деятельности.

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist – это специалист, который занимается извлечением ценной информации из больших объемов данных и преобразованием ее в практически применимые знания. Он осуществляет анализ данных, разрабатывает и применяет различные методы и алгоритмы для поиска паттернов, трендов и взаимосвязей в данных. Data Scientist работает над различными задачами, такими как предсказательная аналитика, машинное обучение, классификация, кластеризация, оптимизация и другие.

Основной задачей такого специалиста является создание моделей и алгоритмов, которые могут автоматически обрабатывать и анализировать данные, чтобы извлечь ценные и применимые знания для принятия бизнес-решений. Они разрабатывают и применяют статистические и математические методы, а также используют инструменты и техники машинного обучения для создания прогностических моделей и систем рекомендаций.

Data Scientist также отвечает за обработку, очистку и визуализацию данных, чтобы сделать их доступными для анализа и понимания. Они часто работают в команде с другими специалистами, такими как инженеры данных и бизнес-аналитики, чтобы совместно решать сложные проблемы и достигать целей организации.

Какие языки программирования необходимы

Data Scientist должен обладать хорошими навыками программирования, и некоторые из языков программирования, которые полезны и широко используются в этой области, включают:

Python: Python является одним из самых популярных языков программирования в Data Science. Он предлагает богатый набор библиотек и инструментов, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow, которые облегчают анализ данных, машинное обучение и другие задачи Data Science. Python также известен своей простотой и читаемостью кода.
R: R - это язык программирования, разработанный специально для статистического анализа данных и визуализации. Он предлагает множество пакетов, таких как ggplot2 и dplyr, которые обеспечивают мощные инструменты для работы с данными. R широко используется в академической среде и статистическом моделировании.
SQL: Язык структурированных запросов (SQL) является основным для работы с базами данных. Data Scientist должен уметь эффективно извлекать данные из баз данных, проводить агрегацию, фильтрацию и выполнение сложных запросов. Понимание SQL позволяет эффективно работать с данными, хранящимися в различных источниках.
MATLAB: MATLAB является проприетарным языком программирования, часто используемым в области научных и инженерных исследований. Он обладает мощными инструментами для численного моделирования, анализа данных и визуализации. MATLAB также предлагает различные специализированные инструменты для обработки сигналов и изображений.

Это лишь несколько примеров языков программирования, которые Data Scientist часто используют в своей работе. Однако важно отметить, что выбор языка программирования зависит от конкретной ситуации и предпочтений специалиста. В Data Science важно быть гибким и готовым изучать новые языки и инструменты в зависимости от задачи и требований проекта.

Какие навыки нужны Data Scientist

Аналитические навыки: Это включает умение проводить статистический анализ, использовать математические модели и применять алгоритмы для решения проблем.
Программирование: Хорошее понимание языков программирования является необходимым навыком для Data Scientist. Python и R являются основными языками, используемыми в Data Science, поэтому важно иметь опыт работы с ними. Знание SQL также полезно для работы с базами данных.
Машинное обучение и статистика: Data Scientist должен иметь хорошее понимание основ машинного обучения и статистических методов. Это включает знание различных моделей машинного обучения, алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации, а также методов предварительной обработки данных.
Визуализация данных: Навыки работы с инструментами визуализации данных, такими как Matplotlib, ggplot2 или Tableau, помогут создавать графики, диаграммы и инфографики для наглядного представления результатов анализа данных.
Коммуникация и бизнес-понимание: Важно уметь объяснять сложные концепции и технические детали простым языком. Кроме того, понимание бизнес-процессов и целей организации поможет Data Scientist применять свои навыки для решения реальных бизнес-проблем.
Креативность и проблемное мышление: Гибкость и умение находить решения в сложных ситуациях также являются важными навыками.

Где можно работать по специальности

Data Scientists могут найти работу в различных отраслях, включая: технологические компании и стартапы; финансовый сектор, включая банки, страховые компании и инвестиционные фонды; здравоохранение и фармацевтическая промышленность; розничная торговля и электронная коммерция; производство и логистика; консалтинговые компании; медиа и развлекательная индустрия; телекоммуникации; государственный сектор и образование; научно-исследовательские организации и университеты.

В настоящее время спрос на Data Scientists растет во многих сферах, поскольку все больше компаний и организаций признают ценность данных и стремятся использовать их для принятия важных решений.

Какие перспективы карьерного роста есть у Data Scientist

Перспективы карьерного роста для Data Scientist включают возможности стать старшим специалистом, архитектором данных, менеджером аналитики данных, специалистом по машинному обучению, консультантом или преподавателем и исследователем. Ключевые факторы для успеха — накопление опыта, постоянное обучение и развитие навыков.

Можно ли самостоятельно изучить Data Science

Существует множество онлайн-ресурсов, книг, курсов и сообществ, которые предлагают материалы и обучение по Data Science. Важно помнить, что самостоятельное изучение Data Science требует самодисциплины, упорства и постоянного обновления знаний. Однако с правильным подходом и ресурсами, вы можете достичь значительного прогресса и развить навыки, необходимые для работы.