Курси Data Science, які дають змогу опанувати професію з нуля. Усі курси проводяться українською або англійською мовою.
1
Семимісячний курс Python Data Science від GoIT, що охоплює шлях від основ програмування до створення нейронних мереж під керівництвом команди експертів, включаючи Data Science Tech Lead з Haggle та Senior Data Scientist з Capgemini Engineering
2
Поглиблений курс з машинного навчання від Hillel, що охоплює напрямки від класичних алгоритмів ML до нейронних мереж, комп’ютерного зору та обробки природної мови з використанням Python
3
Спеціалізований курс з Data Science у фінансовій сфері від LABA, що охоплює роботу з фінансовими даними, прогнозування часових рядів та оцінку ризиків під керівництвом практикуючих експертів галузі.
4
Десятитижневий курс Data Science від Sigma Software University, що охоплює теми від статистичного навчання та машинного навчання до нейронних мереж та геопросторового аналізу під керівництвом експертів-практиків
5
Базовий курс з Data Science від Google, що охоплює фундаментальні аспекти роботи з даними через 5 модулів та включає вивчення методології PACE (Plan, Analyze, Construct, Execute) під керівництвом експертів Google
6
Практична програма тривалістю 4-5 місяців, що включає роботу з Jupyter, GitHub, R Studio, Watson Studio та бібліотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn через практичні лабораторні роботи в IBM Cloud
7
Практична програма для входу в Data Science, що включає 26 занять, 65 годин теорії та практики, роботу з Python-бібліотеками (NumPy, Pandas, Scikit-learn), візуалізацію даних в Tableau/Power BI та створення проєктів для портфоліо
8
Інтерактивний курс з основ Data Science від DataCamp, що охоплює базові аспекти роботи з Python – від синтаксису мови до візуалізації даних через практичний кейс розслідування викрадення собаки
9
Поглиблений курс з Data Science від Harvard University на платформі edX, що охоплює фундаментальні концепції та техніки машинного навчання через практичну роботу з Python, включаючи регресійні та класифікаційні моделі
10
Інтенсивний курс з математики та статистики для Data Science від Data Scientist в Airbus Наталії Кеес, що включає 18 занять – від основ Python до регресійного аналізу та машинного навчання
11
Десятитижневий курс Python для Data Science від Senior Software Engineer в Google Олександри Кардаш, що охоплює роботу з 10 ключовими бібліотеками Python – від NumPy та Pandas до інструментів машинного навчання через 17 практичних занять.
FAQ про курси та навчання на Data Scientist
Що таке Data Science і чому це перспективна професія?
Data Science — це міждисциплінарна галузь, яка поєднує статистику, програмування, аналіз даних та машинне навчання для отримання цінної інформації з великих обсягів даних. Сьогодні професія Data Scientist є однією з найбільш затребуваних у світі завдяки зростанню кількості даних, які генерують компанії. Фахівці в цій сфері допомагають бізнесу приймати обґрунтовані рішення, оптимізувати процеси та створювати інноваційні продукти. Крім того, професія пропонує високі зарплати та можливості для розвитку.
Які навички потрібні для старту в Data Science?
Для початку вам знадобляться базові знання математики (зокрема лінійної алгебри, теорії ймовірностей і статистики) та основи програмування. Найпопулярнішою мовою для Data Science є Python, але також варто знати SQL для роботи з базами даних. Знання англійської мови теж є важливим, адже більшість навчальних матеріалів і документації доступні саме англійською. Якщо ви вже маєте досвід роботи з даними або програмуванням, це стане чудовим фундаментом для подальшого навчання.
Чи потрібна вища освіта, щоб стати Data Scientist?
Вища освіта може бути корисною, особливо якщо ви маєте диплом у галузі математики, комп’ютерних наук або інженерії. Проте це не є обов’язковою умовою. Багато успішних Data Scientist освоїли професію через онлайн-курси, самостійне навчання та практичний досвід. Головне — це ваше бажання вчитися, наполегливість і готовність працювати над реальними проєктами.
Як обрати курс із Data Science?
При виборі курсу звертайте увагу на його програму: вона має охоплювати основи Python, роботу з бібліотеками (Pandas, NumPy), візуалізацію даних (Matplotlib, Seaborn), машинне навчання (Scikit-learn), а також SQL. Важливо також дізнатися про формат навчання: чи є практичні завдання, чи передбачені проєкти для портфоліо та чи можна отримати підтримку від викладачів або менторів. Рейтинг курсу, відгуки студентів і сертифікат після завершення теж мають значення.
Чи можу я поєднувати навчання з роботою?
Більшість онлайн-курсів дозволяють навчатися у зручний для вас час, тому їх легко поєднувати з роботою чи іншими заняттями. Однак варто розуміти, що вивчення Data Science потребує часу й дисципліни. Плануйте свій графік так, щоб щодня приділяти хоча б 1–2 години навчанню та практиці.
Скільки часу потрібно на освоєння професії?
Тривалість навчання залежить від вашого початкового рівня знань і обраного формату курсу. Якщо ви починаєте з нуля і займаєтеся регулярно, то базові навички можна опанувати за 6–12 місяців. Для досягнення рівня Junior Data Scientist може знадобитися від року до двох років активного навчання та практики.
Чи потрібен досвід роботи для працевлаштування?
Для початкових позицій у сфері Data Science досвід роботи не завжди є обов’язковим. Однак роботодавці звертають увагу на ваше портфоліо — реальні проєкти, які демонструють ваші навички аналізу даних і машинного навчання. Тому під час навчання важливо брати участь у кейсах або створювати власні проєкти.
Які перспективи кар’єрного росту?
Кар’єра в Data Science має широкий спектр можливостей: від аналітика даних до інженера машинного навчання чи спеціаліста з великих даних (Big Data). З часом можна стати Senior Data Scientist або перейти на управлінські позиції (наприклад, Head of Data). Крім того, багато фахівців розвиваються у суміжних галузях — штучному інтелекті або бізнес-аналітиці.
Чи потрібно знати математику на високому рівні?
Глибокі знання математики не завжди потрібні на старті. Однак розуміння основ статистики й теорії ймовірностей є обов’язковим для роботи з моделями машинного навчання. Лінійна алгебра стане в пригоді при роботі зі складними алгоритмами або нейронними мережами. Якщо у вас слабка математична база, не хвилюйтеся — багато курсів пояснюють ці теми доступно.
