С чего начать карьеру в big data: полезные онлайн-курсы и YouTube-каналы

Востребованные профессии

Data Engineer — специалист, ответственный за разработку и поддержку инфраструктуры для обработки и хранения больших объемов данных.

Data Scientist — специалист, использующий методы анализа данных для извлечения ценной информации и создания прогностических моделей на основе данных.

Data Analyst — специалист, который анализирует данные с целью выявления тенденций, паттернов и открытия бизнес-инсайтов.

Machine Learning Engineer — специалист, разрабатывающий и настраивающий алгоритмы машинного обучения для работы с данными.

Big Data Architect — специалист, который разрабатывает архитектуру систем Big Data, включая выбор подходящих технологий и интеграцию различных компонентов.

Вузы

Казахстан

Nazarbayev University, Data Science 

Международный университет информационных технологий, Data science

Astana IT University, Big Data Analysis

Satbayev University, Machine Learning & Data Science

Narxoz, Data Science and Statistics

Кыргызстан

Ала Тоо, «Анализ данных и интеллектуальные системы»

Международный университет информационной технологий, «Информационные системы и технологии» 

Узбекистан

Tashkent University of Information Technologies, «Компьютерная инженерия»

Университет Инха в Ташкенте, MBA in digital transformation 

В мире

Massachusetts Institute of Technology, Master of Business AnalyticsUniversity of Chicago, Master of Science in Analytics

Northwestern University, Master of Science in Analytics

Stanford University, MS in Statistics: Data Science

New York University, MS in Data Science

Онлайн-курсы

Аналитик данных: Excel + Power BI + SQL + Python от nFactorial school

Курс для тех, кто с нуля хочет научиться работать с данными: от их сбора в Excel, до анализа и визуализации. На курсе вы научитесь обрабатывать массивы данных и предоставлять обоснованные наглядные отчеты. Научитесь работать с такими инструментами как Excel, SQL, PowerBI, Python.
Длительность: 4 месяца
Стоимость: от 9999 тенге

Аналитик данных от Geek Brains

Став аналитиком вы научитесь профессионально работать с данными. Не только собирать и изучать их, но еще и интерпретировать. Узнаете, как превратить информацию в понятные отчеты и графики, и сделать выводы на ее основе. Сможете помочь бизнесу принимать решения и планировать развитие.
Длительность: 6 месяцев
Стоимость: 29 934 тенге в месяц

Машинное обучение от «Нетологии»

На курсе получите прикладной опыт создания моделей машинного обучения, сможете обучать нейронные сети и заложите фундамент для перехода на middle-уровень в сфере Data Science.
Длительность: 10 месяцев
Стоимость: 16 180 тенге в месяц

Анализ и визуализация данных с помощью Power BI от Microsoft

По окончании этого курса вы освоите различные типы визуализаций в Power BI, сможете интегрировать их в отчеты и информационные панели. Познакомитесь с методами навигации в отчетах Power BI и узнаете много другого.
Длительность: 1-3 месяца
Стоимость: бесплатно

Курс «Инженер данных»

За 12 месяцев научитесь разрабатывать архитектуру данных, даже если у вас нет опыта в IT, создавать витрины и хранилища данных, работать с данными с помощью Python и SQL и проектировать пайплайны.
Длительность: 12 месяцев
Стоимость: 64 000 тенге в месяц

YouTube-каналы

Simplilearn

Ведущие канала подробно рассказывают про Data Science, разбирают курсы, программы для визуализации данных. А также на канале есть видеокурсы по разным направлениям Big Data.

edureka

Подписавшись на канал Edureka, вы не пропустите высококачественные видеоролики, вебинары, мастер-классы и лекции от специалистов отрасли и влиятельных людей. Интересный контент по актуальным темам в области больших данных и Hadoop, DevOps, блокчейна, искусственного интеллекта, Angular, Data Science, Apache Spark, Python, Selenium, Tableau, Android, сертификации PMP, AWS Architect, цифрового маркетинга и многих других.

Sundas Khalid

Специалист по обработке данных Sundas Khalid на своем канале рассказывает о том, как построить успешную карьеру, и делится советами для людей, заинтересованных в изучении науки о данных.