Data Science

Как и в любые времена, информация остается одной из наиболее важных и дорогостоящих валют. Для того чтобы максимально эффективно ее использовать, необходимо овладеть навыками обработки данных. Поэтому особую популярность получили data science курсы.

Человек, обладающий навыками анализа и обработки данных, получает неограниченные возможности при прогнозировании и разработке стратегии в любой сфере. Data science обучение требует систематического подхода, и его эффективность напрямую зависит от правильного выбора соответствующих курсов. Мы рассмотрели топовые школы, чтобы создать наш рейтинг самых лучших курсов.

ТОП-10 лучших курсов data science в 2023 году

Лучшие курсы по data science отличаются сразу по нескольким показателям. Это обширный пул потребителей, спектр услуг, доступность для пользователей, сопутствующие предложения, эффективность обучения. По этим параметрам можно выделить следующие школы:

1. Курс Введение в Data Science от Skillbox — самые фундаментальные знания за полгода обучения.

2. Курс Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn от GeekBrains —лучший курс для тех, кто знаком с Python.

3. Основы Data Science от SF Education — входит в Топ-10 по версии РБК.

4. Онлайн-бакалавриат: Data Science& Machine Learning от Skillbox — лучшая программа бакалавриата / магистратуры по аналитике данных и машинному обучению.

5. Курс Data Science в медицине от GeekBrains — лучшее обучение узкого профиля клиентов из области медицины.

6. Data Science: быстрый старт от ProductStar — самое подходящее обучение для изучения основ Data Science за короткий срок.

7. Курс Математика для Data Science от OTUS.ru — лучшие авторские онлайн-курсы с самым широким спектором специализаций.

8. Профессия Специалист по Data Science плюс от Яндекс Практикум — самая расширенная программа для начинающих.

9. Курс Математика + Machine Learning для Data Science от Skillfactory — универсальный курс с лучшими проектами в портфолио.

10. Курс Математика для Data Science от Stepik.org — лучшая платформа для обучения нескольким специализациям: математический анализ и статистика, линейная алгебра, теория вероятностей.

Data science курсы следует подбирать так, чтобы новые знания расширили возможности с четкой последовательностью профессионального роста. Обучение дает студентам необходимые навыки, способность правильно и эффективно обрабатывать данные, генерировать новые идеи.

Онлайн-курсы data science

1. Курс Введение в Data Science | Skillbox

За 6 месяцев человек получает навыки построения аналитических моделей, работы с инструментами, обучается проводить разведочный анализ данных, разрабатывать модели машинного обучения. Дополнительные предложения: год бесплатного обучения английскому языку, бесплатная консультация, прямая связь со специалистами компании.

• Стоимость: 5083 руб.

• Длительность: 6 месяцев

• Формат обучения: онлайн-уроки и домашние задания

• Сертификат: есть

Преимущества курса:

• разнообразие программ;

• связь со специалистами;

• базовые навыки;

• доступность.

Недостатки курса:

• без гарантий трудоустройства.

Программа обучения:

• Введение в Data Science

• Основы статистики и математики

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

2. Курс Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn  | GeekBrains

Платформа создала сразу несколько программ для разных пользователей, поскольку определяет себя международной. Основные направления: информационные технологии, маркетинг, дизайн. Дополнительные предложения: бесплатные мероприятия и онлайн-марафоны, онлайн-библиотека, гарантия трудоустройства. Подходит для тех, кто никогда не работал и тем, кто хотел бы сменить профессию.

• Стоимость: от 2400 до 4 тысяч рублей

• Длительность: от 9 до 12 месяцев

• Формат обучения: онлайн-курсы (вебинары, лекции)

• Сертификат: есть

Преимущества курса:

• плавный вход;

• универсальные навыки;

• быстрые результаты;

• популярные специализации.

Недостатки курса:

• знание английского языка обязательно.

Программа обучения:

• Введение в программирование

• Введение и контроль версий

• Математика

• Информатика

• Математический анализ

• Базы данных

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

3. Основы Data Science | SF Education  

Курсы лицензированы, используется более 50 программ для обучения. Платформа подготавливает клиентов к 11 разным профессиям. подходит как для новичков, так и для руководителей, аналитиков, практикующих финансистов.

• Стоимость: 82 500 руб.

• Длительность: 5 месяцев

• Формат обучения: онлайн-уроки и практические задания, проект и тесты

• Сертификат: есть

Преимущества курса:

• записи вебинаров для тех, кто их пропустил;

• рассрочка выплаты за курс;

• 40 различных программ обучения.

Недостатки курса:

• итоговое тестирование: нужно дать не менее 60% верных ответов.

Программа обучения:

• Обработка и анализ данных

• Программирование

• Общая математика

• Data Science

• Корпоративные финансы

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

4. Онлайн-бакалавриат: Data Science& Machine Learning | Skillbox

Мини-курс для получения диплома государственного вуза. Платформа обеспечивает доступ к образовательным материалам, гарантирует четкую отработку навыков, прямую связь с преподавателями. Срок обучения от 2 лет до 4,5 года. Курсы подходят для действующих специалистов и новичков, желающих получить диплом государственного образца.

• Стоимость: 155 500 руб.

• Длительность: от 2 до 4,5 года

• Формат обучения: очно и заочно, онлайн

• Сертификат: есть

Преимущества курса:

• дипломы государственного образца;

• широкий спектр профессий;

• минимальные требования для поступления.

Недостатки курса:

• без гарантий трудоустройства.

Программа обучения:

• 1 курс: ознакомительный, вводный

• 2 курс: управление хранения данных, практические занятия

• 3 курс: углубленное изучение

• 4 курс: освоение soft skills для работы в IT

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

5. Курс Data Science в медицине | GeekBrains

Курсы позволят обрабатывать диагностические данные по разным заболеваниям с помощью нейросетей и машинного обучения. Особенности: гибкая и актуальная программа обучения, бесплатный курс по нейросетям, широкий спектр квалификационных навыков. Курсы подходят для начинающих, а также для тех, кто хочет расширить свои возможности. Фиксированных требований к студентам — нет.

• Стоимость: 3 801 руб. в рассрочку на 36 месяцев

• Длительность: 24–36 месяцев

• Формат обучения: личные встречи с преподавателями, онлайн-курсы

• Сертификат: есть

Преимущества курса:

• гарантированное трудоустройство;

• широкий спектр программ обучения;

• диплом о профессиональной переподготовке.

Недостатки курса:

• узкая специализация в медицине.

Программа обучения:

• Основной блок

• Специализация

• Техническая специализация

• Выбор отрасли

• Дипломные проекты

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

6. Data Science: быстрый старт | ProductStar

Клиенты могут самостоятельно подобрать темп обучения, научиться работать с рекомендательными системами и с Machine Learning. Дополнительные предложения: сопровождение ментора, гарантия трудоустройства, доступ к курсу навсегда. Курсы подходят для начинающих и опытных специалистов, поэтому платформа предлагает сразу несколько программ с разной продолжительностью.

• Стоимость: 46 000 руб.

• Длительность: 2,5 месяца

• Формат обучения: онлайн-уроки и практические задания

• Сертификат: есть

Преимущества курса:

• возврат 15% оплаты за обучение;

• цифровой сертификат об окончании курса;

• трудоустройство.

Недостатки курса:

• узкий спектр программ обучения.

Программа обучения:

• Блок 1: Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки

• Блок 2: Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари

• Блок 3: Библиотеки для анализа данных: Pandas

• Блок 4: Библиотеки для анализа данных: визуализация

• Блок 5: Знакомство с машинным обучением

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

7. Курс Математика для Data Science | OTUS.ru

Авторские курсы с индивидуальным подходом к каждому студенту. Основные направления: программирование, тестирование, инфраструктура, информационная безопасность, управление и дата сайнс курсы. Курсы подходят для новичков, начинающих аналитиков и программистов. Предусмотрена возможность стать преподавателем на платформе.

• Стоимость: по запросу

• Длительность: 5 месяцев

• Формат обучения: видеолекции

• Сертификат: образовательная лицензия

Преимущества курса:

• программы лояльности;

• уникальные авторские курсы;

• оплата курса с рассрочку.

Недостатки курса:

• недостаточная информативность программы.

Программа обучения по запросу

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

8. Профессия Специалист по Data Science плюс | Яндекс Практикум

При прохождении курсов пользователи получают навыки обработки данных и построения модели для бизнеса. Также студенты изучают машинное обучение, прогнозирование и определение закономерностей в данных. Используются несколько типов: расширенный, ускоренный и базовый. Курс подходит для новичков, а также для тех, кто желает усовершенствовать собственные навыки и расширить знания.

• Стоимость: от 15 тысяч до 34 000 рублей

• Длительность: 16 месяцев

• Формат обучения: онлайн-курсы

• Сертификат:есть

Преимущества курса:

• обширная программа обучения;

• помощь в поиске работы;

• сопровождение ментора.

Недостатки курса:

• нет гарантий трудоустройства.

Программа обучения:

• Основы Python и анализа данных

• Базовый Python

• Предобработка данных

• Исследовательский анализ данных

• Статистический анализ данных

• Линейные модели в машинном обучении

• Обучение с учителем: качество модели

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

9. Курс Математика + Machine Learning для Data Science  | Skillfactory

Большая часть курса выстроена на практических занятиях, обучение дистанционное, обратная связь с преподавателями. Дополнительные предложения: фиксированный опыт в резюме, возврат средств за обучение, если клиент не найдет работу после обучения. Платформа предлагает использовать программы лояльности, позволяющие сократить стоимость курсов: реферальная система, репост, обучение за счет работодателя.

• Стоимость: 33 360 руб.

• Длительность: 5,5 месяцев

• Формат обучения: видеолекции и практика

• Сертификат: есть

Преимущества курса:

• доступное и понятное обучение;

• основная часть курса — практика;

• разные специализации.

Недостатки курса:

• нет гарантий трудоустройства.

Программа обучения:

• Математика

• Введение в машинное обучение

• Методы предобработки данных

• Регрессия

• Кластеризация

• Tree-based алгоритмы

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

10.  Курс Математика для Data Science | Stepik.org

Курсы позволят разобраться, как работают технологии машинного обучения, и научат пользоваться ими осознанно. Предусмотрены для широкого круга потребителей, поскольку имеют разностороннюю профессиональную подготовку. Дополнительные предложения: 10 дней обучения бесплатно, сертификаты за каждый из пройденных курсов.

• Стоимость: от 22 000 до 80 тысяч рублей

• Длительность: 4 месяца

• Формат обучения: онлайн-уроки и практика

• Сертификат: нет

Преимущества курса:

• индивидуальные консультации;

• удобный тренажер для практических занятий;

• обширная библиотека.

Недостатки курса:

• только базовая программа обучения для начинающих.

Программа обучения:

• Математический анализ

• Линейная алгебра

• Теория вероятностей

• Математическая статистика

Ознакомиться с полной программой курса >>>

_______________________________________________________________

Еще 10 дополнительных курсов data science

Для тех, кто не смог подобрать определенный курс из вышеперечисленных, рекомендуется ознакомиться с дополнительными вариантами онлайн-школ. Они содержат направления, не используемые или не упомянутые в предыдущем списке:

• Модуль Data Science от SF Education. Краткий курс обучения очистке, нормализации и анализу данных, работе с известными программами. Все закрепляется на разборе реальных кейсов. Период обучения всего 46 часов.

• Специалист по Data Science от Яндекс Практикум.  Учеба занимает 8 месяцев. Пользователи смогут собрать портфолио из более 15 кейсов, обучиться работе с большим объемом данных, применять машинное обучение. Во время учебы используются такие инструменты, как Python, Jupyter Notebook, Pandas и другие.

• Специалист по Data Science от Skillfactory. Обучение науке о данных совместно с преподавателями МИФИ. Срок составляет 12 месяцев, практика осуществляется на реальных кейсах. Подходит для начинающих, а также для специалистов, желающих расширить навыки в работе с ML-моделями и data-engineering задачами.

• Bootcamp Специалист по Data Science от Яндекс Практикум. Интенсивное обучение, быстрое погружение в IT, персональный подход. В ходе образовательной программы клиенты будут анализировать данные и на их основе строить модели. Все эти навыки пригодятся в науке, бизнесе и обычной жизни.  Срок обучения 5 месяцев.

• Data Science в медицине от Skillfactory. Курсы, позволяющие существенно усилить собственные навыки и знания в медицине на программе престижного медицинского вуза. Обучение 12 месяцев, есть возможность изучения английского языка. Вся практика проходит на основе реальных кейсов. Программа подходит как для начинающих, так и для практикующих специалистов, исследователей в области медицины и выпускникам вузов.

• Курс Data Science для Маркетинг Директора от Digital Business School. Курсы пригодятся в маркетинге и бизнесе. Пользователи научатся собирать, систематизировать и анализировать данные, обрабатывать их, оценивать и повышать ROI и LTV.

• Курс DP-100: Проектирование и реализация решений Data Science в Azure от Эврика. Проектирование и реализация решений. Основная цель курса: обучение использованию служб Azure для разработки и развертывание решений машинного обучения. Период — 3 дня.

• Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure от Softline.  Очная и дистанционная форма обучения. Softline представляет собой платформу для расширения навыков и знаний, является авторизованным Центром тестирования Pearson VUE. Курс включает семинары и вебинары, техподдержку в режиме 24/7, доступную и понятную программу обучения.

• Курс Data Science проекты от New Professions Lab. Основные направления: анализ требований, оценка финансового эффекта, выбор метрики, презентация результатов. Модуль: специалист по большим данным. Программа содержит тестовые задания, записи видеоуроков. Подходит для менеджеров и Data Scientists с минимальными навыками.

• Курс Data Science / Machine learning от ITEA. Курс длится 1 месяц. Пользователи смогут научиться применять ключевые концепции сбора, подготовки, исследования и визуализации данных, использовать в дальнейшей трудовой деятельности современные методы машинного обучения.

Каждый из предлагаемых вариантов содержит как плюсы, так и минусы, поэтому важно подбирать курсы индивидуально, в строгом соответствии с ожидаемыми результатами.

Бесплатные курсы по data science для новичков

Существует также список платформ, готовых предоставить материалы бесплатно. Это обеспечивает возможность ознакомления с базовыми программами обучения, а также сохраняет финансовый капитал на случай, если курс для окажется неэффективным.

1. Data Science: будущее для каждого — Нетология

Общие понятия о работе с данными, аналитика, обработка, искусственный интеллект, нейросети. Базовые навыки работы с инструментами.

Основные характеристики:

• 4 занятия по 1 часу;

• доступ сразу после регистрации;

• лекции в записи от экспертов;

• подходит для любых профессий, независимо от опыта и имеющихся знаний.

2. Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science — Нетология

Полезная информация для начинающих специалистов, базовое обучение. Основные характеристики:

• помощь в поиске работы, стажировка;

• работа под наставничеством практикующих экспертов;

• используются: четкий алгоритм действий, ссылки на полезные ресурсы, информация и курсы по подготовке узкого профиля.

3. IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist — Softline

Образовательный центр, который предлагает услуги первоклассных преподавателей.

Основные характеристики:

• обслуживание корпоративных клиентов;

• сертификаты об окончании курсов;

• курсы повышения квалификации;

• лицензия на образовательную деятельность.

4. Intro to Data for Data Science — Udemy

Базовая программа обучения, доступ к видеоматериалам. После прохождения бесплатного курса, можно подключить платную программу с широким функционалом. Подходит для новичков, основная data science программа обучения: типы данных, извлечение информации из таблицы данных и др.

Основные характеристики:

• детальные видеоматериалы;

• постоянный доступ к видеоурокам;

• возможность подключить платные курсы.

5. IBM Data Science Professional Certificate — Coursera

Мультиязычная платформа для обучения. Направления: машинное обучение, наука о данных, методология и др. Студенты изучают инструменты, языки и библиотеки, используемые профессиональными специалистами по данным, включая Python и SQL.

Основные характеристики:

• практика на реальных проектах;

• сертификат об окончании курсов;

• персональный подход.

6. Google Data Analytics Professional Certificate — Coursera

Комплексное базовое обучение новичков. Студенты изучают, как визуализировать и представлять полученные данные на информационных панелях, в презентациях и на часто используемых платформах визуализации.  Получают ключевые аналитические навыки (очистка, анализ и визуализация данных) и инструменты (электронные таблицы, SQL, программирование на R, Tableau).

Основные характеристики:

• анализ данных, визуализация;

• тематическое исследование;

• метаданные, расчеты и агрегация данных.

7. Essentials of Data Science — Udemy

Широкий спектр курсов в разделе «Обработка и анализ данных». Предлагаются общие и узкопрофильные курсы, обучение базовым навыкам и углубленное изучение. Направления обучения: дизайн, маркетинг, ИТ и ПО. Подходит для новичков и опытных специалистов.

Основные характеристики:

• быстрая регистрация, личный кабинет;

• мультиязычность;

• видеокурсы.

8. Data Science for Everyone —  Datacamp

С помощью практических упражнений студенты узнают о различных ролях специалистов по данным, основных темах, таких как A/B-тестирование, анализ временных рядов и машинное обучение, а также о том, как специалисты по данным извлекают знания и идеи из реальных данных. Подходит новичкам и для повышения квалификации.

Основные характеристики:

• введение в науку о данных;

• подготовка, исследование и визуализация;

• сбор и хранение данных.

9. Data Science Specialization — Coursera

Общий курс для изучения науки о данных. Клиенты получают навыки для проведения регрессионного анализа, изучают метод наименьших квадратов и выводы с использованием регрессионных моделей.

Основные характеристики:

• навыки использования R для очистки, анализа и визуализации данных;

• процесс обработки данных от сбора данных до публикации;

• GitHub для управления проектами по науке о данных.

10. An Introduction To Data Science — Gohighbrow

В этом курсе процесс анализа данных представлен в формате, который можно применять во многих различных ситуациях. Курс представляет собой обобщенный формат, который будет полезен практикам и менеджерам в области науки о данных.

Основные характеристики:

• индивидуальный подход;

• план обучения из 10 уроков;

• опытный наставник.

11. Elements of AI — Reaktor и Университета Хельсинки

«Элементы искусственного интеллекта» — это серия бесплатных онлайн-курсов, созданных MinnaLearn и Хельсинкским университетом. Клиенты получают общие знания: что такое ИИ, что можно (и нельзя) делать с помощью ИИ и как создавать методы ИИ.

Основные характеристики:

• сочетание теории и практики;

• индивидуальный темп обучения.

12.  What is Data Science? — Coursera

Определение науки о данных и ее важности в современном мире. Ознакомление и описание различных путей, которые могут привести к карьере в области науки о данных. Практикуются модули, обеспечивается сертификат об окончании курса. Подходит для новичков и начинающих аналитиков.

Основные характеристики:

• 23 задания во время обучения;

• мультиязычная платформа;

• базовые знания о предмете или инструменте.

13. Data Analysis Bootcamp – Python, Seaborn and Pandas — Udemy

Широкий спектр образовательных курсов, базовые знания в области науки о данных. Прохождение бесплатного обучения дает возможность купить более расширенный платный курс по скидке.

Основные характеристики:

• обучение с нуля, повышение квалификации;

• практика и теория;

• использование реальных кейсов.

14. NumPy for Data Science Beginners: 2021— Udemy

Курс для аналитиков с опытом и без. Ресурс предлагает видеоматериалы, обучение происходит в сопровождении опытного преподавателя.

Основные характеристики:

• различные функции Numpy, применяемые в качестве операций с матрицей / массивом;

• различные функции Numpy для линейной алгебры, статистики, математики;

• Numpy для визуализации Matplotlib;

• нумпийские викторины.

15. Learn SQL Basics for Data Science Specialization — Университет Калифорнии

Курс подходит для любой категории клиентов и охватывает широкий диапазон специальностей. Использование команды SQL для фильтрации, сортировки и обобщения данных, создание наборов данных для решения бизнес-вопросов и проблем с помощью SQL. Клиенты научаться использовать Databricks для совместной работы.

Основные характеристики:

• Data Analysis;

• Apache Spark;

• Delta Lake;

• SQL.

16. Python for Everybody Specialization — Университет Мичигана

Эта специализация основана на успехе курса Python для всех и знакомит с фундаментальными концепциями программирования, включая структуры данных, сетевые интерфейсы прикладных программ и базы данных, с использованием языка программирования Python. Курсы подходят для клиентов любой категории.

Основные характеристики:

• изучение технологий для работы с данными;

• ознакомление с инструментами;

• проектирование и создание собственных приложений.

17. Data Scientist in Python — Dataquest

Обучение с нуля, а также повышение квалификации для клиентов с опытом работы. Студенты овладеют обязательными техническими навыками специалиста по данным, включая объектно-ориентированное и функциональное программирование с использованием Python, таких библиотек, как scikit-learn, Matplotlib, NumPy и pandas.

Основные характеристики:

• программирование на Python;

• выполнение SQL-запросов и веб-скрапинг;

• автоматизация алгоритмов машинного обучения.

18. Learn Data Science Tutorial – Full Course for Beginners — freeCodeCamp

Обучение основано на видеоуроках. Подходит для клиентов разного уровня подготовки.Все уроки остаются в свободном доступе навсегда.

Основные характеристики:

• свободный доступ к любому уроку;

• базовые знания, углубленное изучение вычислительных инструментов;

• общие сведения науки о данных.

19. Introduction to Data Science — Linkedin Learning

Платформа дает возможность обучиться деловым, творческим и техническим навыкам. Предлагаются разные курсы обучения для клиентов из разных сфер деятельности. Курс обеспечивает знаниями в области вычислительных инструментов, дизайна данных, а также основами науки о данных.

Основные характеристики:

• комплексное изучение базовых навыков;

• детальное ознакомление с особенностями науки о данных;

• теория и практика.

20. What is Data Science? | Introduction to Data Science | Data Science for Beginners — Simplilearn

Курс в формате видеоуроков для новичков и клиентов без опыта работы. Руководство поможет понять, что такое наука о данных, почему она нужна, необходимые условия для изучения, чем занимается специалист по данным, жизненный цикл с примером и возможности карьерного роста в данной области.

Основные характеристики:

• базовые знания;

• обучения основам науки о данных;

• ознакомление с инструментами.

Бесплатные курсы по data science для продвинутых

Бесплатные курсы часто востребованы даже среди опытных специалистов. Прохождение дополнительного обучения позволяет существенно увеличить объем собственных навыков, обновить знания, получить дополнительные сведения по работе. Вот некоторые из них:

• Practical Data Science Specialization — Coursera. Готовит экспертов по облачным данным. Клиенты смогут разрабатывать и масштабировать свои проекты по обработке данных в облаке с помощью Amazon SageMaker.

• Advanced Data Science with IBM Specialization  — Coursera. Эксперт в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Курс готовит IBM экспертов в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

• Hands-on Foundations for Data Science and Machine Learning with Google Cloud Labs. Specialization — Coursera. Наука о данных и машинное обучение. Клиенты получают практический опыт работы с наукой о данных и машинным обучением с помощью Google Cloud.

• Machine Learning — Университет Стэнфорд. Машинное обучение. Создание контролируемой модели машинного обучения для задач прогнозирования и двоичной классификации, включая линейную регрессию и логистическую регрессию.

• Advanced Machine Learning on Google Cloud Specialization — Google Cloud. Продвинутое машинное обучение с помощью Google Cloud. Клиенты обучаются создавать готовые к использованию модели машинного обучения с помощью TensorFlow на Google Cloud Platform.

• Natural Language Processing (NLP) with BERT — Udemy. Базовое обучение основным навыкам: обработка естественного языка; как реализовать модель BERT; анализ настроений, и как программировать на Python с помощью Google Colab.

• Kickstart Artificial Intelligence  — Udemy. Студенты смогут применять искусственный интеллект в реальных задачах и самостоятельно создавать полнофункциональные решения на основе ИИ.

• AI in Practice: Applying AI — TUDelft. Ознакомление и изучение особенностей реализации и практических аспектов искусственного интеллекта, а также, как поэтапно написать план применения ИИ в вашей организации.

• Applied Deep Learning: Build a Chatbot – Theory, Application — Udemy. Курс ознакомления с с PyTorch. Обучение позволит понять теорию различных приложений моделирования последовательностей.

• Transform your life with NLP! — Udemy. Курс саморазвития и ознакомления с базовыми особенностями науки о данных. Видеоуроки, практика (самостоятельное ТЗ), мультиязычная платформа.

• Data Science Training Videos — Edureka. Ознакомление с концепциями науки о данных и тем, как она используется для решения реальных проблем. Изучение науки о данных на примере набора данных UBER

• Harvard Stats 110: Probability — Harvard University. Видеоуроки для общего ознакомления с особенностями науки о данных. Главные тезисы, фундаментальные принципы и инструменты.

• Data Visualization in Python — Sentdex. Ознакомление и изучение модулей визуализации данных Matplotlib. Общие понятия, короткие курсы для новичков и тех, кто планирует повышать квалификацию.

Заключение

Подход к изучению науки о данных на каждой платформе сформирован таким образом, чтобы охватить практически все аспекты данного направления. Другими словами, пользователи получают гораздо больше новой информации , что существенно увеличивает их КПД в работе. Для многих использование привилегий data science курсов определяет степень заработка и уровень профессионализма, поэтому необходимо подбирать обучение максимально близко к собственным потребностям.

Больше курсов по Data Science смотрите в нашем каталоге.

Открыл для себя сообщество «Доходы-расходы». Оказывается, считать чужие деньги очень увлекательно. Решил тоже поделиться.

Сначала мои расходы за 2023 год по месяцам: январь — 185 тыс. р., февраль — 227 тыс. р., март — 199 тыс. р., апрель — 252 тыс. р., май — 168 тыс. р., июнь — 262 тыс. р., июль — 255 тыс. р., август — 143 тыс. р., сентябрь — 195 тыс. р.

В среднем получается 210 тыс. рублей в месяц.

Разберём структуру расходов по некоторым месяцам детально.

Сентябрь 2023 года.

Снятие наличных — 60 тыс. р. Плата за аренду квартиры. Арендодатель не хочет платить налоги и просит кэшом.
Супермаркеты — 50 тыс. р. Еда (в основном всякие морепродукты, рыба, икра; мясо не люблю), алкоголь (водка «Абсолют», американские бурбоны типа Джек Дэниэлс, Джим Бим Дабл Оук, Мэйкерс Марк), хороший китайский чай (шу и шен пуэры, белый чай, моли, улуны).
Переводы людям — 30 тыс. р. Ежемесячная помощь родителям. Знаю, что мало, но живут они в деревне, и даже эту помощь норовят вернуть в виде подарков.
Здоровье и красота — 28 тыс. р. Заказал очки (оправа Армани, сложные японские стёкла).
Рестораны и кафе — 10 тыс. р. Доставки, иногда пиво в баре.
ЖКХ, связь, интернет — 3 тыс. р.
Подписки — 3 тыс. р.
Транспорт — 2 тыс. р.
Прочие расходы — 8 тыс. р.

Июнь 2023 года.

Переводы людям — 71 тыс. р. Помощь родителям и подарок маме на день рождения.
Снятие наличных — 60 тыс. р.
Супермаркеты — 51 тыс. р.
Одежда и аксессуары — 35 тыс. р. Купил кроссовки Нью Баланс (26 тыс. р.), футболку Тимберленд (5 тыс. р.), кепку Тимберленд (4 тыс. р.).
Рестораны и кафе — 18 тыс. р. Доставки, пиво по пятницам (~10 тыс. р.), один раз прошёлся по барам с друзьями (примерно 8 тыс. р).
Спорт — 10 тыс. р. Занятия с тренером по стрельбе из лука (2 тыс. р. за сеанс).
ЖКХ, связь, интернет — 4 тыс. р.
Электроника — 4 тыс. р. Рисоварка Steba RK 4 M серебристый.
Всё для дома — 2 тыс. р. Цельнокованый молоток каменщика Зубр ТИТАН 600 г.
Транспорт — 1 тыс. р.
Подписки — 900 р.
Прочие расходы — 5 тыс. р.

Немного о доходах.

Тут сложнее посчитать: зависит от проектов, премий, индексаций, желания работать. Кроме того, помимо официальной работы у меня есть несколько неофициальных источников дохода. Вилка получается где-то 300-800 тыс. в месяц.

Скриншоты прилагаю, но они очень приблизительные.

По профессии я Senior Data Scientist, живу в Москве, семьи нет.

Рассказываем, какую работу выполняет искусственный интеллект в финансовой сфере

5 примеров использования ИИ в финансах

Скоринг — проверка кредитоспособности клиента. Нейросеть анализирует кредитную историю и решает, выдавать займ или нет. Скоринг клиентов с помощью ИИ снижает время одобрения заявки с нескольких дней до минут.

Голосовые помощники и чат-боты помогают сократить затраты на поддержку клиентов. Нейросети распознают голос и текст клиента, понимают его запрос и отвечают. Если необходимо — переводят на нужного специалиста.

Например, голосовой помощник Олег от «Тинькофф» самостоятельно обрабатывает около 90% обращений кол-центра (по данным 2020 года).

Антифрод-системы предотвращают мошеннические действия. Нейросети анализируют поведение клиентов, транзакции, события в системе и выявляют необычные действия.

Биометрические данные используются для идентификации пользователя. Это ускоряет процедуру подтверждения личности, так как не нужно вводить паспортные данные или вспоминать кодовое слово. Достаточно вашего лица.

В «Сбере» утверждают, что их система распознаёт клиента по уникальным чертам лица с точностью более чем 99,99%.

Оптимизация инвестиций и управление рисками. ИИ помогает инвесторам выбирать выгодные и безопасные активы для своих портфелей. При этом учитываются доходность, риски, диверсификации, ликвидность и другие показатели.

Один из таких сервисов —Finprophet. Он умеет прогнозировать изменения в акциях, фьючерсах, валютах и индексах инвестиционных фондов крупнейших международных финансовых рынков.

Кто работает с искусственным интеллектом?

По прогнозам Next Move Strategy Consulting, к концу 2023 года рынок искусственного интеллекта достигнет 208 млрд долларов, а к 2030 году – 1,8 трлн долларов.

Со всеми задачами, описанными выше, работают специалисты по Data Science. Они анализируют данные с помощью моделей машинного обучения, помогают бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозируют показатели и оптимизируют бизнес-процессы. Работают дата-сайентисты не только в банкинге, но и в ритейле, бизнес-консалтинге, IT, телекоме и многих других сферах.

Совсем недавно Академия Eduson выпустила курс «Специалист по Data Science», на котором обучают этой престижной и очень хлебной профессии за 9 месяцев. Проходите по ссылке и знакомьтесь с программой обучения.