Курс «Введение в науку о данных»
Компания: Coursera (Курсера)
Язык: 
Актуальная программа курса (4 модулей, по данным школы)
- Что такое наука о данных?
- Инструменты науки о данных
- Методология науки о данных
- Базы данных и SQL для науки о данных на Python
Кем вы сможете работать
Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 135 вакансиям)
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Введение в науку о данных (этот) | Coursera (Курсера) | беспл. | 4 недели | — | Сертификат | — |
| Data Scientist | Netology (Нетология) | 9 месяцев | 5.0 | Диплом о проф. переподготовке | Перейти | |
| Профессия Data Analyst | Skillbox (Скиллбокс) | 173 869 ₽ | 24 месяца | 5.0 | — | Перейти |
| Профессия Machine Learning Engineer + ИИ | Skillbox (Скиллбокс) | 182 562 ₽ | 24 месяца | 4.0 | — | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Бесплатно без оговорок: цена курса — ноль, это редкость для программы с реальным стеком инструментов (JupyterLab, R Studio, Watson Studio, GitHub).
- Программа охватывает полный контур профессии: от определения, чем занимается data scientist, до SQL-запросов к облачным базам через Python — четыре модуля, каждый про отдельный пласт работы.
- Методология выделена в отдельный модуль: курс объясняет, как думать над задачей, а не только какие команды вводить.
- По завершении — сертификат Coursera, который добавляют в LinkedIn и резюме.
Минусы и кому не стоит
- Уровень — средний по заявке, но фактический модуль по SQL рассчитан на новичков: если вы уже пишете джойны и подзапросы, этот блок вам не добавит ничего нового.
- Один месяц — короткая программа для такого широкого охвата: наука о данных, инструменты, методология и SQL за месяц — это скорее обзор, чем погружение. Для уверенного входа в профессию потребуется продолжение.
- Данных о трудоустройстве нет: курс не обещает помощи с поиском работы, карьерного сопровождения или гарантий — это надо учитывать, если перед вами стоит конкретная задача со сменой роли.
Когда этот курс вам не нужен
Если вы уже пишете SQL-запросы и работали с Jupyter — первые три модуля покажутся повторением пройденного. Курс не подойдёт тем, кому нужна глубокая подготовка к ML-инженерии или архитектуре данных: программа даёт обзор, а не специализацию. Также не стоит брать его с расчётом на карьерное сопровождение — такой услуги здесь нет.
Как выбрать курс по этому направлению
Курсов по аналитике данных много, и у большинства одна проблема: программа устроена как энциклопедия — всего по чуть-чуть, ни одну тему не разбирают до рабочего уровня. Три критерия, на которые я смотрю при выборе. Первое — есть ли SQL и Python в программе одновременно или только одно из двух: без обоих вы застрянете уже на первом реальном проекте. Второе — какие инструменты в программе: Jupyter, GitHub, облачные БД или только теория. Третье — есть ли в курсе методология работы с данными, а не просто синтаксис. Про трудоустройство: ни один агрегатор не может гарантировать, что конкретный курс приведёт к офферу, — это зависит от вашего портфолио и того, что вы успеете сделать в процессе.
Частые вопросы
Нужен ли опыт в программировании, чтобы начать?
Курс заявлен как Beginner по входному уровню, но в программе есть Python и SQL — базовое понимание, что такое переменная и запрос, ускорит прохождение. Полного нуля лучше избегать: освойте синтаксис Python хотя бы на уровне циклов и функций.
Сколько времени реально уходит на прохождение?
Официальная длительность — один месяц. Это реалистично, если выделять несколько часов в неделю. Coursera позволяет двигаться в своём темпе, так что можно растянуть или пройти быстрее.
Курс действительно бесплатный? Нет скрытых платежей?
Цена — ноль. Coursera предоставляет доступ к материалам бесплатно. Сертификат по итогам тоже входит в бесплатный формат — уточните актуальные условия на странице курса, они иногда меняются.
Какой документ выдают по итогам?
Сертификат Coursera. Это не диплом государственного образца — это подтверждение прохождения конкретной программы. Его принято добавлять в профиль LinkedIn и резюме при поиске позиций junior-уровня.
На какие роли рассчитан курс по программе?
Стек и навыки курса перекликаются с позициями аналитика данных, бизнес-аналитика, маркетингового аналитика. Для инженерных и ML-ролей одного этого курса недостаточно — там нужна другая глубина.
Чем этот курс отличается от других вводных курсов по data science?
Отдельный модуль по методологии науки о данных — не самая частая история для бесплатных программ. Плюс четыре конкретных инструмента в программе (JupyterLab, R Studio, GitHub, Watson Studio) вместо абстрактного «познакомитесь с инструментами».
Поделиться
Длительность курса
35 дней
Формат обучения
Видеолекции, практические упражнения 6 часов в неделю
Обратная связь
Общение с учащимися и преподавателями на форумах курса
Теория и практика
39 видео (4 часа) 5 материалов для самостоятельного изучения 17 тестов
Чему научитесь
- Владеть математическим и программным инструментарием науки о данных
- Работать с машинным обучением: обучение с учителем и без
- Понимать основы предметной области через постановку и решение типичных задач
- Пользоваться инструментальной базой на практике
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
Преподаватели курса
Отзывов об этом курсе пока нет
Ниже — отзывы о школе Coursera (Курсера): они помогут составить впечатление, но в рейтинге курса не учитываются. Проходили этот курс? Поделитесь — это поможет другим студентам.