Ești interesat să te scufunzi în lumea captivantă a științei datelor? Nu mai căuta! Fie că ești un începător care dorește să exploreze acest domeniu dinamic sau un profesionist cu experiență care dorește să-ți îmbunătățească abilitățile, avem cele mai bune cursuri online pentru tine.
În lumea de astăzi, datele nu sunt doar o colecție de numere și cifre. Este o resursă valoroasă care poate fi aplicată pentru a stimula succesul în afaceri.
Cererea de Data Scientists va crește pe măsură ce companiile continuă să adune cantități uriașe de date. Și să fim sinceri, cine nu vrea să facă parte dintr-un domeniu care are potențialul de a afecta atât de multe industrii?
Și în prezent este cel mai bun moment pentru a obține cunoștințe despre știința datelor pentru a obține o carieră interesantă și plină de satisfacții.
Glassdoor raportează că salariul de bază mediu pentru un Data Scientist în Statele Unite este de 1.03.973 USD pe an, cei mai buni câștigători câștigând peste 180.000 USD anual.
Există o serie de resurse disponibile online și poate fi dificil să știi de unde să începi. De aceea, este important să urmați un curs structurat și bine organizat pentru a stăpâni abilitățile necesare pentru o carieră de succes în știința datelor.
Cuprins
Provocări
Iată câteva provocări comune cu care se confruntă indivizii în timpul cursurilor de știință a datelor, împreună cu strategii pentru a le depăși:
Curbă abruptă de învățare
Știința datelor cuprinde o gamă largă de concepte și tehnici complexe, care pot fi copleșitoare pentru începători. Depășirea acestei provocări necesită răbdare și o abordare sistematică.
Începeți cu elementele fundamentale, înțelegeți temeinic conceptele cheie și construiți treptat pe ele. Împărțiți subiectele complexe în altele mai mici și exersați în mod regulat pentru a vă consolida învățarea.
Context matematic
Știința datelor implică diverse concepte matematice, cum ar fi statistica, algebra liniară, calculul și teoria probabilității. Pentru persoanele fără un fundal matematic puternic, acest lucru poate reprezenta o provocare semnificativă. Pentru a depăși acest lucru, dedicați timp suplimentar pentru a perfecționa conceptele matematice necesare.
Căutați tutoriale online, manuale sau resurse suplimentare care explică aceste concepte în contextul științei datelor. În plus, exersați aplicarea acestor concepte la problemele de date din lumea reală.
Abilități de programare
Cunoașterea limbajelor de programare precum Python sau R este crucială pentru știința datelor. Începeți doar prin a învăța elementele de bază ale limbajului de programare ales, inclusiv sintaxa, structurile de date și fluxul de control. Utilizați platforme de codare online, tutoriale și exerciții de codare pentru a exersa scrierea codului.
În acest articol, am făcut munca grea pentru tine și am pregătit o listă cu unele dintre cele mai bune cursuri de Data Science disponibile online.
Să începem!
Certificat IBM Data Science Professional
Dacă ești cu adevărat interesat să urmezi o carieră în știința datelor sau în învățarea automată, atunci acest curs de certificare de la IBM ar putea fi alegerea perfectă pentru tine. Acest program de curs este conceput pentru a vă ajuta să dezvoltați abilitățile relevante necesare pentru a reuși în domeniul științei datelor.
Această serie de 10 cursuri include o serie de teme și proiecte la care elevii pot participa, cum ar fi dezvoltarea unui model de învățare automată, examinarea datelor din rețelele sociale și dezvoltarea unui tablou de bord cu date.
Aceste sarcini le oferă cursanților posibilitatea de a aplica abilitățile pe care le-au învățat la problemele din lumea reală și de a construi un portofoliu de muncă pe care îl pot prezenta potențialilor angajatori.
În plus, cursanții vor primi un certificat profesional de la Coursera și o insignă digitală de la IBM care demonstrează stăpânirea abilităților învățate. Acest program este recomandat ACE®. Înseamnă că, la finalizare, cursanții pot câștiga până la 12 credite universitare.
Această certificare este o modalitate excelentă de a obține un avantaj competitiv pe piața muncii în calitate de cercetător de date la nivel de intrare cu cele mai recente abilități pregătite pentru angajare.
Ce vei invata?
- Fundamentele științei datelor includ analiza datelor, vizualizarea datelor și analiza statistică.
- Cum să utilizați instrumente și biblioteci open-source, inclusiv Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn și ScipPy.
- Construirea de modele predictive folosind algoritmi de învățare automată.
- Cum să lucrați cu baze de date și să utilizați SQL pentru a interoga datele.
- Învățare aplicată prin laboratoare practice din IBM Cloud folosind seturi și instrumente de date din lumea reală.
Certificat profesional Harvard în știința datelor
Acesta este un curs de certificare profesională oferit de Universitatea Harvard pe platforma edx.
Acest program vă va duce abilitățile de știință a datelor la următorul nivel, ajutându-vă să implementați algoritmi ML și să obțineți cunoștințe aprofundate despre conceptele fundamentale ale științei datelor prin studii de caz motivante din lumea reală.
Veți dobândi abilități fundamentale de programare R și veți învăța concepte statistice precum probabilitatea, inferența și modelarea.
Acest curs este mai mult decât o simplă colecție de abilități tehnice.
Veți câștiga experiență în tehnici precum vizualizarea datelor și disputele de date cu ggplot2 /dplyr.
De asemenea, vă veți familiariza cu instrumentele esențiale pentru practicarea oamenilor de știință ai datelor, cum ar fi Unix/Linux, Git și RStudio.
Dar asta nu este tot.
Studiile de caz din curs sunt concepute pentru a inspira și a vă ajuta să învățați, răspunzând la întrebări specifice prin analiza datelor. Veți explora subiecte precum tendințele în domeniul sănătății și economiei mondiale, ratele criminalității din SUA și multe altele.
Abilități pe care le vei dobândi
- Algoritmi de învățare automată
- Git și GitHub
- programare R
- concepte legate de probabilitate
Python pentru Data Science și ML
Este unul dintre cele mai populare cursuri de pe platforma Udemy. Mii de studenți din întreaga lume s-au înscris la acest curs și l-au găsit o resursă valoroasă pentru a-și avansa abilitățile în știința datelor și învățarea automată.
Acest curs acoperă și tehnici avansate de vizualizare a datelor folosind biblioteci precum Matplotlib, seaborn și Plotly. Veți învăța cum să creați vizualizări uimitoare care vă vor aduce datele la viață și le vor face mai ușor de înțeles și analizat.
Dar adevărata emoție începe atunci când te scufunzi în învățarea automată cu SciKit Learn. Veți afla despre o gamă largă de algoritmi de învățare automată, cum ar fi Random Forests, Decision Trees și multe altele.
Acest curs oferă un curriculum excelent care acoperă diverse subiecte legate de Data Science și Machine Learning. Include peste 100 de prelegeri video de înaltă definiție care oferă explicații și demonstrații aprofundate. Pentru fiecare prelegere sunt furnizate caiete de coduri detaliate, care le permit cursanților să exerseze și să aplice ceea ce au învățat.
Ce vei invata?
Deci ce mai aștepți? Înscrie-te la acest curs astăzi și fă primul pas către o carieră interesantă în știința datelor.
Specializarea Data Science
Acest curs de specializare Data Science este oferit de Universitatea Johns Hopkins. Există un total de 10 cursuri în această specializare. Este conceput pentru a dota cursanții cu conceptele și instrumentele esențiale necesare pentru întreaga conductă de știință a datelor.
Un punct culminant al acestui curs de specializare este Proiectul Capstone, unde veți avea ocazia să aplicați ceea ce ați învățat prin construirea unui produs de date folosind date din lumea reală. Această experiență practică vă permite să vă prezentați stăpânirea materialului și să creați un portofoliu care să vă reflecte abilitățile.
Acest curs este dezvoltat și predat de profesori cu experiență de la Universitatea Johns Hopkins. Vă puteți aștepta la instruire și îndrumări de înaltă calitate pe tot parcursul cursului.
În temele cursului, va trebui să efectuați o analiză de regresie și să utilizați modele de regresie pentru a obține informații mai profunde asupra datelor dvs., ceea ce vă va ajuta să deveniți un adevărat om de știință a datelor.
Ce vei invata?
- Învățare automată
- Analiza de regresie
- Github
- programare R
- Analiza grupului
- Expresie regulată (REGEX)
Știința datelor cu R și Python
Acest curs este oferit de Oak Academy pe platforma Udemy. Conținutul cursului poate fi împărțit în linii mari în două părți.
Partea 1: R pentru știința datelor
În prima parte a cursului, te vei scufunda în lumea științei datelor folosind R. Veți învăța cum să gestionați eficient seturi mari de date, să manipulați datele și să obțineți informații semnificative. Cursul vă va prezenta instrumentele esențiale în R care sunt utilizate în mod obișnuit în proiectele de știință a datelor.
Partea 2: Python pentru știința datelor
A doua parte a cursului se concentrează pe utilizarea Python pentru analiza datelor. Veți învăța cum să analizați datele, să creați vizualizări și să aplicați algoritmi puternici de învățare automată. Vă puteți îmbunătăți înțelegerea despre Python și bibliotecile sale, inclusiv NumPy, Pandas și Matplotlib, prin diferite exerciții.
Citește și: Cărți și cursuri pentru a învăța numpy
Până la sfârșitul cursului, vă puteți aștepta să obțineți următoarele:
- Cunoștințe în R și Python pentru sarcini de știință a datelor.
- Abilitatea de a crea vizualizări de date informative și atractive din punct de vedere vizual.
- Înțelegerea și aplicarea practică a algoritmilor puternici de învățare automată.
- Competență în utilizarea bibliotecilor esențiale, cum ar fi NumPy, Pandas, matplotlib și tidyverse.
Certificat profesional Google Data Analytics
Certificatul profesional Google Data Analytics oferit pe Coursera este un program excelent conceput pentru a oferi formare profesională în domeniul analizei datelor.
Această serie de certificate constă din 8 cursuri care oferă cursanților abilitățile solicitate necesare pentru poziții de nivel de intrare în analiza datelor, indiferent de experiența anterioară.
Pe parcursul acestui program de certificare, veți avea ocazia să învățați de la angajații Google care și-au construit cariera pe baze solide în analiza datelor. Curriculumul este bine structurat pentru a vă asigura că obțineți abilitățile și cunoștințele necesare pentru succesul în domeniu.
Puteți finaliza întregul curs de certificare în mai puțin de șase luni, cu un angajament de mai puțin de 10 ore pe săptămână. suna bine, nu?
După finalizare, veți fi pregătit pentru diferite roluri, inclusiv analist de date junior sau asociat, administrator de baze de date și multe altele.
Programul include peste 180 de ore de instruire și numeroase evaluări bazate pe practică care simulează scenarii de analiză a datelor din lumea reală. Aceste evaluări sunt importante pentru dezvoltarea abilităților esențiale pentru succesul la locul de muncă.
Conținutul este extrem de interactiv și dezvoltat exclusiv de angajați Google cu experiență care au petrecut decenii lucrând în analiza datelor. Te vei implica cu o varietate de materiale de învățare, cum ar fi videoclipuri, evaluări și laboratoare practice, pentru a te familiariza cu instrumentele și abilitățile analitice necesare pentru a lucra cu date.
Abilități pe care le vei dobândi
- Vizualizarea datelor (DataViz)
- Rezolvarea problemelor
- Foaie de calcul
- Limbajul de interogare structurat (SQL)
- Colectare de date
Programul de Nanograde de Data Scientist
Programul Data Scientist Nanodegree oferit de Udacity este un program avansat conceput pentru a oferi studenților abilitățile și cunoștințele necesare pentru a-și îndeplini funcțiile de Data Scientist.
Înainte de a începe programul, este benefic să îndepliniți următoarele cerințe preliminare:
Python: Este necesară cunoașterea programării Python, inclusiv capacitatea de a scrie funcții, de a crea aplicații de bază și familiaritatea cu bibliotecile comune, cum ar fi NumPy și Pandas.
În plus, studenții ar trebui să aibă experiență cu programarea SQL, inclusiv interogarea bazelor de date și utilizarea îmbinărilor, agregărilor și subinterogărilor. Confortul cu utilizarea Terminalului și GitHub este, de asemenea, avantajos.
Probabilitate și statistici: este necesară o înțelegere solidă a statisticilor descriptive, cum ar fi calcularea măsurilor de centru și răspândire. De asemenea, este necesară cunoașterea statisticilor inferențiale, cum ar fi distribuțiile de eșantionare și testarea ipotezelor.
Dezbaterea și vizualizarea datelor: studenții ar trebui să aibă experiență în accesarea diferitelor tipuri de surse de date, cum ar fi baze de date, fișiere CSV și fișiere JSON. Este importantă competența în curățarea și transformările datelor folosind biblioteci precum panda și Scikit-learn.
Cunoașterea tehnicilor de vizualizare a datelor folosind instrumente precum Matplotlib este, de asemenea, valoroasă. În plus, studenții ar trebui să fie familiarizați cu metodele exploratorii și explicative de vizualizare a analizei datelor.
Timpul estimat pentru finalizarea programului este de patru luni, timp în care cursanții se vor angaja în proiecte practice dezvoltate de experți din industrie. Prin aceste proiecte, participanții vor avea oportunitatea de a lucra la conducte de date din lumea reală, de a proiecta experimente, de a construi sisteme de recomandare și de a implementa soluții în cloud.
Acest program Nanodegree este potrivit în special pentru persoanele care au deja o anumită experiență în învățarea automată.
Tableau 2022 AZ
Acest curs este conceput pentru a vă dota cu abilitățile de care aveți nevoie pentru a deveni un utilizator competent Tableau.
Începând cu elementele fundamentale, veți învăța cum să navigați prin software-ul Tableau, să îl conectați la fișierele de date și să exportați foi de lucru. Veți studia extragerea datelor și analiza serii cronologice pentru a descoperi tendințe și a crea predicții precise.
La finalizarea acestui curs, veți fi echipat cu abilitățile unui utilizator competent Tableau și a unui cercetător de date. Veți putea să extrageți informații din date, să analizați întrebări complexe și să vă vizualizați rezultatele cu ușurință.
Indiferent dacă lucrați cu date științifice sau doriți să îmbunătățiți profiturile afacerii prin tendințe de prognoză, acest curs vă dă putere să colectați, să examinați și să prezentați datele în mod eficient.
Alăturați-vă acum la acest curs și duceți-vă abilitățile Tableau la noi culmi!
ce vei invata?
- Creați diagrame cu bare, hărți, diagrame de dispersie, hărți arbore și tablouri de bord interactive.
- Lucrați cu combinarea datelor în Tableau
- Atribuirea de roluri geografice elementelor de date
- lucrul cu date din seria temporală
SQL pentru știința datelor
Acest curs despre Coursera este un punct de plecare excelent pentru oricine este interesat de analiza datelor în scopuri de știință a datelor. Nu sunt necesare cunoștințe anterioare de SQL. Vă duce de la elementele de bază la concepte mai avansate care vă ajută să dezvoltați abilitățile necesare pentru a extrage informații valoroase din date.
La început, veți învăța elementele fundamentale ale SQL, inclusiv cum să scrieți interogări pentru a prelua date din tabele. Cursul vă prezintă treptat interogări mai complexe și vă învață tehnici de filtrare și rafinare a rezultatelor. Veți lucra cu diferite tipuri de date, cum ar fi șiruri și numere, și veți câștiga experiență practică în manipularea datelor prin crearea de noi tabele și mutarea datelor între ele.
Pe parcursul cursului, vă veți familiariza cu operatorii SQL obișnuiți și veți descoperi cum să combinați date din diferite surse. Sunt acoperite și subiecte avansate, cum ar fi declarațiile de caz, guvernarea datelor și crearea de profiluri, ceea ce vă oferă o înțelegere clară a SQL în scopuri de știință a datelor.
Include, de asemenea, sarcini de programare din lumea reală. Aceste sarcini vă permit să vă exersați abilitățile și să analizați seturi de date reale. veți putea, de asemenea, să utilizați eficient SQL pentru analize țintite prin interpretarea structurii, semnificației și relațiilor din cadrul datelor.
Nu sunt necesare cerințe prealabile specifice sau cerințe software pentru acest curs. Deși un simplu editor de text va fi util pentru proiectul final.
Ce vei invata?
- Selectarea subsetului de date
- SQLite
- Filtrarea și sortarea datelor
- Manipularea șirurilor
Știința datelor cu R
Acest curs începe prin a vă introduce în practica științei datelor și vă familiarizează cu elementele fundamentale ale limbajului de programare R. Veți obține o înțelegere a modului în care știința datelor poate fi aplicată pentru a extrage informații valoroase din datele brute.
Odată ce aveți o bază solidă, cursul se adâncește în procesul de transformare și curățare a datelor. Veți învăța tehnici pentru a gestiona datele dezordonate și nestructurate. În plus, veți descoperi cum să creați statistici descriptive, care vă permit să rezumați și să obțineți informații din datele dvs. în mod eficient.
Veți învăța cum să construiți modele care să descopere relații în cadrul datelor dvs. și să faceți predicții pe baza acestor relații. Acest set de abilități este deosebit de valoros atunci când încercați să descoperiți modele ascunse sau să prognozați rezultatele viitoare.
După cum știți deja, algoritmii de învățare automată joacă un rol vital în știința datelor. Și acest curs oferă o introducere în acesti algoritmi ML. Veți descoperi cum să aplicați tehnici de învățare automată folosind R, ceea ce vă permite să faceți predicții și să trageți concluzii din datele dvs.
Înțelegerea acestor algoritmi vă permite să rezolvați probleme complexe și să descoperiți modele valoroase în seturile dvs. de date.
În cele din urmă, cursul acoperă implementarea modelelor R în producție. Veți învăța cum să vă împachetați codul, să creați aplicații interactive și să vă împărtășiți cunoștințele altora.
Aceste cunoștințe practice vă permit să reduceți decalajul dintre analiza datelor și implementarea în lumea reală. Indiferent dacă sunteți un începător sau un profesionist de date cu experiență, acest curs vă echipează cu cunoștințele și tehnicile necesare pentru a excela în domeniul științei datelor.
Ce vei invata?
- Crearea de modele statistice și vizualizări de date
- Manipularea Big Data
- limbajul R
- algoritmi ML
Concluzie
Știința datelor este un domeniu practic, iar pentru stăpânire este nevoie de experiență practică. Cu toate acestea, accesarea și lucrul cu seturi de date din lumea reală poate fi o provocare. Căutați seturi de date open source disponibile online sau prin platforme precum Kaggle.
Participați la competiții online, contribuiți la proiecte open-source sau creați-vă proiecte folosind date disponibile publicului. Construirea unui portofoliu de proiecte de știință a datelor nu numai că va oferi experiență valoroasă, ci și va demonstra abilitățile potențialilor angajatori.
Sper că ați găsit acest articol util pentru a afla despre diferite cursuri pentru învățarea științei datelor. De asemenea, ați putea fi interesat să aflați despre cele mai bune cărți de știință a datelor pentru a învăța de la teorie la aplicații practice [2023 Edition].