Лучшие онлайн-курсы по Data Science

в 14:51, , рубрики: data science, MOOC, Блог компании StudyQA, образование, образование за рубежом, обучение программированию, онлайн-курсы, Учебный процесс в IT

image

В последние несколько лет курсы по Data Science стали, наверное, самыми популярным направлением онлайн-образования: десятки предложений можно найти на Coursera, edX, а для освоения анализа данных на базовом уровне появились даже специальные проекты, посвященные лишь этой дисциплине (например, DataCamp). В этой подборке мы собрали самые интересные курсы по Data Science на различных платформах. Для вашего удобства мы внимательно изучили отзывы – как на сайтах самих образовательных провайдеров, так и на сторонних порталах, где оцениваются преимущества и недостатки тех или иных курсов и специализаций. Поскольку количество курсов огромно, мы сделали акцент на тех, что предлагают научить слушателя целому комплексу навыков – например, в случае Coursera речь пойдет не об отдельных курсах (даже в области Data Science их число приближается к сотне, а содержание многих дублирует друг друга), а о специализациях.

Coursera

В последнее время значительная часть новых курсов на Coursera появляется в формате «специализаций» — программ из 5-10 предметов, после окончания которых можно получить сертификат, за который, впрочем, придется заплатить. Доступ к материалам курсов без оплаты и получения сертификата зависит от университета-организатора (зачастую бесплатно смотреть лекции можно, а вот проходить оцениваемые задания – нельзя).

Statistics with R Specialization

Неплохой курс для новичков: если вы вдруг решили заняться Data Science, но совсем забыли статистику (или никогда не изучали ее), то специализация может послужить неплохим введением в предмет, а также дать базовые представление об R. Никаких предварительных знаний не требуется, но если вы разбираетесь в теме, то вряд ли обнаружите что-то новое для себя.

  1. Introduction to Probability and Data
  2. Inferential Statistics
  3. Linear Regression and Modelings
  4. Bayesian Statistics
  5. Statistics with R Capstone

Data Science Specialization

Не самая удачная из специализаций Coursera: новички критикуют ее за не слишком понятные инструкции, а те, у кого уже есть определенный опыт – за отсутствие по-настоящему нового и интересного материала.

Курсы:

  1. The Data Scientist's Toolbox
  2. R Programming
  3. Getting and Cleaning Data
  4. Exploratory Data Analysis
  5. Reproducible Research
  6. Statistical Inference
  7. Regression Models
  8. Practical Machine Learning
  9. Developing Data Products
  10. Data Science Capstone

Machine Learning Specialization

Эта специализация среднего уровня: от слушателей ожидаются базовые знания университетской математики, а также опыт программирования в Python. В специализацию включены только четыре курса, но каждый из них потребует 5-7 недель занятий.
Курсы:

  1. Machine Learning Foundations: A Case Study Approach
  2. Regression
  3. Classification
  4. Clustering & Retrieval

Big Data Specialization

Значительная часть прошедших этот курс не рекомендуют его ни новичкам, ни тем, кто уже имеет опыт в Data Science: материал представлен не очень удачно, а обратная связь с преподавателями почти не работает. Просмотреть материалы курса можно, но вот от оплаты сертификата лучше воздержаться.
Курсы:

  1. Introduction to Big Data
  2. Big Data Modeling and Management Systems
  3. Big Data Integration and Processing
  4. Machine Learning with Big Data
  5. Graph Analytics for Big Data
  6. Big Data Capstone

Data Mining Specialization

Не все курсы этой специализации одинаково удачны, однако в целом это достаточно добротная специализация среднего уровня сложности. Предполагается, что слушатели уже умеют программировать и знакомы со статистикой на базовом уровне.
Курсы:

  1. Data Visualization
  2. Text Retrieval and Search Engines
  3. Text Mining and Analytics
  4. Pattern Discovery in Data Mining
  5. Cluster Analysis in Data Mining
  6. Data Mining Capstone

Data Analysis and Interpretation Specialization

Еще одна специализация начального уровня. От вас не требуется никаких базовых знаний, поэтому большинству читателей курс покажется слишком легким. Тем не менее, в качество вводного курса эта специализация – вполне удачный выбор.

  1. Data Management and Visualization
  2. Data Analysis Tools
  3. Regression Modeling in Practice
  4. Machine Learning for Data Analysis
  5. Data Analysis and Interpretation Capstone

Udacity

Ключевая идея больших курсов (nanodegree) Udacity – связь с рынком труда. Курсы создаются вместе с ведущими представителями индустрии, а при оплате специальной подписки Udacity даже гарантирует вам работу – или возврат денег. Стоит отметить, что nanodegree от Udacity довольно недешевые от 200 долларов в месяц.

Machine Learning Engineer Nanodegree

Объемный курс по машинному обучению, который продлится около 12 месяцев. Обучение строится на основе проектов, где вы выполняете какую-то реальную (или приближенную к реальности) задачу. Курсы – скорее дополнение к этим проектам, где вы можете получить недостающие знания. Предполагается, что перед началом курса вы уже знаете Python, а также статистику, линейную алгебру и математический анализ на уровне первых курсов университета.

Data Analyst Nanodegree

Структура nanodegree по анализу данных аналогична тому, что мы описывали выше – здесь тоже есть несколько проектов, над которым вы будете работать в течение года (например, визуализация данных или работа над A/B тестами). Несмотря на то, что от слушателей требуются навыки программирования и базовые знания статистики, курс можно назвать скорее вводным – рассматривается не так уж много тем, хотя слушатели отмечают, что материал в целом преподносится довольно качественно.

edX

Еще одна платформа, похожая по формату на смесь Coursera и Udacity – здесь курсы создают университеты в партнерстве корпорациями. Micromasters – аналог специализаций – включают 4-5 курсов.

Data Science

Micromaster по анализу данных от университета Сан-Диего предлагает достаточно стандартную программу из четыре курсов:

  • Python for Data Science
  • Statistics and Probability in Data Science using Python
  • Machine Learning for Data Science
  • Big Data Analytics Using Spark

Одно из существенных отличий программы – возможность продолжить образование в реальном университете. В случае успешного окончания курса можно подать документы на программу Master of Predictive Analytics в Curtin University: пройденные на edX курсы зачтут как четверть необходимых для получения диплома кредитов.

Автор: StudyQA

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля