Data Scientist
Подборка курсов по Data Science от Нетологии: Python, анализ данных и машинное обучение. Подойдет для старта с нуля и для тех, кто хочет системно прокачать навыки и собрать портфолио проектов.
-55%
Новичок
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
Онлайн-курс машинного обучения для начинающих и продолжающих: обучение нейронным сетям, реализация моделей на ...
-55%
Data Scientist
«Data Scientist» от Нетологии — навыки для работы с машинным обучением без глубокого погружения в математику. ...
-55%
Data Scientist: расширенный курс
Расширенный курс «Data Scientist» от Нетологии: персональные консультации, специализация в медицине или промыш...
-46%
Новичок
Инженер машинного обучения
Курс Нетологии «Инженер машинного обучения с нуля»: 10+ проектов, работа с ИИ, специализация на выбор, возможн...
-46%
Профи
Инженер машинного обучения: курс для IT-специалистов
«Инженер машинного обучения» от Нетологии для ИТ-специалистов: узкая специализация в компьютерном зрении или о...
Профи
Магистратура «Инженерия машинного обучения» с УрФУ
Дистанционная магистратура по машинному обучению от УРФУ и Нетологии: углубленное изучение ИИ, разработка ML-м...
FAQ
Частые вопросы о профессии Data Scientist и обучении.
Кому подойдут курсы Data Scientist от Нетологии?
Подборка подойдет новичкам, которые хотят войти в Data Science, а также аналитикам/разработчикам, которым нужно добавить машинное обучение в рабочий стек.
Нужно ли знать программирование перед стартом?
Желательно базовое понимание логики и работы с данными, но многие программы выстроены так, чтобы начать с основ Python и постепенно перейти к ML-практике.
Какие темы обычно входят в обучение Data Science?
Как правило, изучают Python и библиотеки для анализа данных, основы статистики, работу с данными и построение моделей машинного обучения, а также оформление проектов в портфолио.
Будет ли практика и проекты?
Да, лучше выбирать программы с регулярными домашними заданиями, кейсами и итоговым проектом — это помогает собрать портфолио и закрепить навыки.
Сколько времени нужно на обучение?
Зависит от формата: короткие курсы по навыку можно пройти за несколько недель, а «профессии» обычно занимают месяцы и включают несколько модулей и дипломный проект.
Какие работы выполняет Data Scientist на практике?
Обычно это подготовка данных, обучение и проверка моделей, интерпретация результатов для бизнеса и внедрение решений (например, прогнозов, рекомендаций, классификации).