Бесплатные курсы Data Science

Чему обучают 

Data Scientist — специалист, который занимается исследованием массивов информации для получения практической пользы (решения бизнес-задач). 

Data Science — объемная отрасль, которая включает сразу несколько направлений: программирование, машинное обучение, аналитика, статистика, работа с табличными данными. 

Занятия предполагают изучение каждой отрасли отдельно:

1. Введение в профессию

На лекциях изучают общие принципы Big Data, терминологию, основные инструменты для обработки данных на каждом этапе. Новичкам это поможет разобраться в базисе специализации и понять, как работать с большими объемами неструктурированной информации.

1. Программы и приложения

Изучение типов данных, подходов в обработке информации, знакомство с базовыми инструментами: SQL, Excel, Git и RStudio.

1. Основы работы с Python и Pandas

Без знания основ программирования невозможно использовать ни один из инструментов машинного обучения. Изучение программной библиотеки Pandas дает понимание принципов индексирования, выборки по определенным условиям, группировки и соединению данных, манипулирования числовыми таблицами и временными рядами.

1. Базовые понятия и классические алгоритмы машинного обучения

Основа основ профессии, без которой невозможно работать с информацией и получать необходимые данные. Главная задача профессионала — настроить автоматические алгоритмы для анализа больших объемов вводных, поиска взаимосвязей между различными переменными.

1. Знакомство с искусственным интеллектом

Изучение нейронных сетей, CNN, RNN/LSTM слоев, Vector Embeddings. Специалист в работе использует как машинное обучение, так и искусственный интеллект. Под каждую задачу подбирают конкретный инструмент. Знание основ работы нейронных систем позволяет выстраивать различные комбинации, выявлять больше закономерностей и связей.

Плюсы и минусы 

По данному направлению есть десятки курсов: платные, бесплатные, с отсрочкой и рассрочкой платежа. У всех форматов есть свои преимущества и недостатки.

Плюсы бесплатного обучения:

• Неограниченный выбор программ. Студент может выбрать курс по любому направлению Data Science без ограничения по количеству. Если программа не понравилась, можно перейти к другой не беспокоясь о потраченных деньгах

• Удобство. Практически все занятия — это предварительно записанные лекции, которые можно слушать в удобное для учащегося время

• Преподаватели-эксперты. Онлайн-формат учебы предполагает изучение опыта действующих практиков, которые на своих примерах и реальных кейсах объясняют основы профессии, ее нюансы

Минусы:

• Нет ценности получаемого образования. Если студент не платит за учебу, есть большая вероятность, что он может с легкостью ее «забросить» 

• Нет концентрированной информации. Бесплатные курсы зачастую выступают как «ступенька» для платного образования в будущем. В таких программах может быть много теории, но мало практики

• Необходимость самому контролировать учебный процесс. Не каждому хватит мотивации заниматься самостоятельно 

Программы зачастую выбирают для понимания ориентиров профессии. Новичок, пройдя курс, разберется, его ли это специальность и есть ли желание учиться дальше. Работающие специалисты могут найти новую для себя информацию, досконально изучить интересующие темы без вложений.

Часто задаваемые вопросы