重要的是要注意学校的声誉
高质量的课程提供了获得从事数据科学职业生涯所需的相关知识和实践技能的机会。这些课程涵盖关键领域：Python 编程、数学和统计学、数据处理、机器学习。许多学校提供全面的课程，从零开始为您成为数据科学家做好准备。
在选择课程时，重要的是要注意学校的声誉、教师的经验、实践和作品集项目的可用性。阅读毕业生对教育质量和成果的评论也很有用。好的课程提供了从初学者成长为能够使用数据解决实际商业问题的专家的机会。
在本系列中，我们将介绍网上最好的数据科学课程。让我们看看针对初学者和高级用户的程序的功能、付费和免费选项。我们希望我们的评论能够帮助您选择在这个热门领域开始或发展职业生涯的最佳方案。
最佳数据科学课程
1. Skillfactory 的数据科学家职业
网站：https ://skillfactory.ru/data-scientist-pro
数据科学家计划是一个为期 12 个月的强化在线课程，旨在从头开始培训数据科学家。它涵盖了作为数据科学家工作所需的所有关键领域：Python 编程、数学和统计学、数据科学、机器学习、神经网络和大数据。
培训基于混合式学习方法，将在线授课与教师在教育平台上的独立作业相结合。该计划包括 500 小时的实践：学生完成家庭作业、4 个成熟的作品集项目和一篇论文。还有来自行业专家的每周网络研讨会和代码审查。
SkillFactory 的毕业生在分析、编程和机器学习的交叉领域获得了备受追捧的职业。它们能够解决各种各样的任务：从数据预处理和探索性分析到构建和实施机器学习模型。学校通过组织职业指导、简历撰写和面试准备来帮助就业。
“数据科学家 PRO” 是一个开始数据科学职业生涯的综合计划，为数据科学家、数据分析师、机器学习工程师和相关专业职位的工作提供相关的技能和知识。密集的实践方式和就业支持使其成为那些想要在短时间内掌握高收入的热门职业的人的一个有吸引力的选择。
另请参阅： 最佳数据分析课程
2. SkillFactory 的“数据科学家专业版”
网站：https://skillfactory.ru/data-scientist-pro-mgu
SkillFactory 与莫斯科国立大学合作推出的“数据科学家 PRO”计划。 MV Lomonosov 是一个为期 18 个月的强化课程，旨在培养数据科学专家。该项目由莫斯科国立大学计算数学与控制论学院的顶尖专家开发，并根据行业要求进行了调整。
培训结合了莫斯科国立大学和SkillFactory教师的在线授课以及教育平台上的独立作业。该计划包括超过 500 小时的实践：学生完成家庭作业、5 个成熟的项目和一篇论文。每周都会提供专家的网络研讨会和代码审查。
课程涵盖数据科学的关键领域：
- Python 编程
- 数学和统计学
- 处理数据（SQL、大数据）
- 机器学习和神经网络
- 计算机视觉和文本处理
学生从密歇根州立大学的老师那里获得基础知识，并从 SkillFactory 专家那里获得相关的行业技能。毕业生能够解决全方位的数据科学任务：从探索性数据分析到高级机器学习以及业务流程中的模型实施。
与莫斯科国立大学的合作确保了高质量的教育。学生可以接触到最好的老师、学习材料和来自行业领袖的项目。 SkillFactory 帮助毕业生就业和职业发展。
SkillFactory 和莫斯科国立大学联合举办的“数据科学家 PRO”项目是一个独特的机会，可以结合实际的工业技能，从该国领先的大学接受基础数据科学教育。该项目为 IT 和分析领域中最受欢迎且收入最高的职业之一开辟了道路。
3. ProductStar 的“数据科学家职业”
网址：https://productstar.ru/prof-data-science
ProductStar 数据科学家在线课程是一个从头开始掌握数据科学家职业的强化课程。该课程设计为250学时，包括128节在线课程，于2025年更新。
该计划包括几个阶段：
- 编程入门（IT 初学者可选模块）。学习数据科学所需的编程语言基础知识。
- BigData工具包基础。学生学习 Python 进行数据分析、使用 Git 和 GitLab、数学和统计学以及数据加载。在此阶段结束时，初级/中级数据科学家的技能就形成了。
- 经典机器学习模型，建立推荐和预测模型，创建大数据产品。准备作品集并参加 Kaggle 上的比赛。
- 专业：人工智能与深度学习（神经网络）、NLP（文本分析）、云数据工程师（处理云端大数据）。完成文凭项目。
在培训期间，学生使用真实数据并为他们的投资组 手机号码数据 合创建项目：仪表板、客户样本、欺诈交易检测、违约预测等。使用的技术堆栈：python、SQL、Linux、Git、神经网络。
课程老师均为Yandex、Sber、亚马逊等顶尖公司的专家。 ProductStar 保证为成功完成该计划的毕业生提供就业机会。职业中心在各个阶段提供帮助：从撰写简历到通过试用期。
因此，ProductStar 的课程让您有机会在短短 12 个月的强化培训中掌握一项抢手且高薪的专业技能。该课程将理论与实践相结合，使您获得作为数据科学家就业的相关技能。
4. ProductStar 的数据科学家课程
网址：https://productstar.ru/analytics-datascience-course
ProductStar 的另一个培训项目，从零开始掌握数据科学 在当今庞大的数字环境 专家职业的强化课程。该课程设计为250学时，包括128节在线课程，于2025年更新。
该计划由 6 个部分组成：
- 编程入门（IT 初学者可选模块）。学习数据科学所需的编程语言基础知识。
- BigData工具包基础。学生学习 Python 进行数 ig 号码 据分析、使用 Git 和 GitLab、数学和统计学以及数据加载。从而形成了初级/中级数据科学家的技能。
- 经典机器学习模型，建立推荐和预测模型，创建大数据产品。准备作品集并参加 Kaggle 上的比赛。
- 专业：人工智能与深度学习（神经网络）、NLP（文本分析）、云数据工程师（处理云端大数据）。完成文凭项目。
- 推荐系统：度量、矩阵分解、最近邻搜索、混合系统。
- 文凭工作和就业协助：准备简历、面试、咨询。