Анализ данных: куда пойти учиться

AboutData публикует список образовательных курсов и полезных ссылок для тех, кто хочет развиваться в сфере анализа больших данных.

Бакалавриат

Бакалавриат «Анализ данных» МФТИ и «Яндекса»

Поступить может любой студент ФИВТ (Факультет инноваций и высоких технологий в МФТИ), окончивший 2 курс и прошедший конкурсный отбор по среднему баллу обучения.


Технопарк Mail.ru Group и МГТУ им. Баумана

Поступить могут студенты или аспиранты любого курса и факультета МГТУ.

Магистратура

МГУ, магистерская программа «Интеллектуальный анализ больших данных»

Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования).


МГУ, магистерская программа «Большие данные: инфраструктуры и методы решения задач»

Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования).


ВШЭ, магистерская программа «Науки о данных»

Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов. Олимпиада проводится ежегодно в феврале-марте, в ней могут принять участие студенты, завершающие обучение по образовательным программам высшего профессионального образования, а также лица с высшим образованием, имеющие степень бакалавра или специалиста.


ВШЭ, магистерская программа «Интеллектуальный анализ данных»

Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов. Документы принимаются с 1 июня по 20 июля 2017 года включительно. Участие в Олимпиаде бесплатное. Время проведения: 18-19 марта 2017 года. Регистрация откроется в декабре 2016 года.


ВШЭ, магистерская программа «Системы больших данных»

Обучение ведется на английском языке. Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов. Олимпиада проводится ежегодно в феврале/ марте, в ней могут принять участие студенты, завершающие обучение по образовательным программам высшего профессионального образования, а также лица с высшим образованием, имеющие степень бакалавра или специалиста.


Магистратура «Анализ данных» МФТИ и «Яндекса» 

Поступить в магистратуру может любой студент, имеющий диплом бакалавра или специалиста и прошедший отбор в Школу анализа данных «Яндекса».


ИТМО, Экстренные вычисления и обработка сверхбольших объемов данных 

Обучение ведется на английском языке. Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования), владеющий численными методами и технологиями программирования. Зачисление производится на конкурсной основе по результатам сдачи междисциплинарного экзамена.


СПБГУ, магистратура «Исследование операций и системный анализ»

Поступить может бакалавр или специалист, владеющий численными методами и технологиями программирования.


МФТИ, магистратура кафедры «Интеллектуальные системы»

Правила приема студентов описаны здесь.

Профессиональная переподготовка

Онлайн-программа профессиональной переподготовки от Санкт-Петербургского Академического университета РАН и Института биоинформатики

Чтобы поступить на программу достаточно иметь аккаунт на платформе Stepik.org и оплатить обучение. Студенты получают диплом о профессиональной переподготовке СПбАУ РАН. Диплом выдается только при наличии документа о высшем или среднем специальном образовании на момент завершения программы. В дипломе будет указано, что получивший может вести профессиональную деятельность по специальности «Анализ данных».

Офлайн-курсы

Школа анализа данных «Яндекса», отделения «Анализ данных», «Компьютерные науки» и «Большие данные»

Рассчитана на студентов и выпускников инженерных и математических специальностей, готовых несколько раз в неделю посещать вечерние занятия. Требуется хорошая математическая подготовка. Можно учиться заочно.

Программа «Специалист по большим данным» New Professions Lab в Digital October

Для поступления необходимо уметь программировать на языках высокого уровня (в частности на Python 2), базовые знания Linux, понимание принципов работы языка запросов SQL и знание теории вероятностей и статистики в объеме 1-2 семестров технического вуза.

Онлайн-курсы

Новичкам

На русском языке

На английском языке

Полезные ссылки новичкам

Сообщества

Книги

На русском языке

На английском языке

Статистика и машинное обучение:

Временные ряды:

Нейронные сети: