Czy jesteś zainteresowany nurkowaniem w ekscytującym świecie nauki o danych? Nie szukaj dalej! Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, który chce zgłębić tę dynamiczną dziedzinę, czy doświadczonym profesjonalistą, który chce podnieść swoje umiejętności, mamy dla Ciebie najlepsze kursy online.
W dzisiejszym świecie dane to nie tylko zbiór liczb i cyfr. Jest to cenny zasób, który można wykorzystać do osiągnięcia sukcesu biznesowego.
Zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi będzie rosło, ponieważ firmy będą nadal gromadzić ogromne ilości danych. I bądźmy szczerzy, kto nie chce być częścią dziedziny, która może wpłynąć na tak wiele branż?
I jest to obecnie najlepszy czas na zdobycie wiedzy z zakresu data science, aby uzyskać ekscytującą i satysfakcjonującą karierę.
Glassdoor podaje, że średnia pensja podstawowa Data Scientist w Stanach Zjednoczonych wynosi 1 03 973 USD rocznie, a najlepiej zarabiający zarabiają ponad 180 000 USD rocznie.
Istnieje wiele zasobów dostępnych online i może być trudno wiedzieć, od czego zacząć. Dlatego ważne jest, aby wziąć udział w ustrukturyzowanym i dobrze zorganizowanym kursie, aby opanować umiejętności wymagane do udanej kariery w Data Science.
Spis treści:
Wyzwania
Oto kilka typowych wyzwań, z którymi często spotykają się osoby biorące udział w kursach nauki o danych, wraz ze strategiami ich przezwyciężenia:
Stroma krzywa uczenia się
Nauka o danych obejmuje szeroki zakres złożonych koncepcji i technik, które mogą być przytłaczające dla początkujących. Pokonanie tego wyzwania wymaga cierpliwości i systematycznego podejścia.
Zacznij od podstaw, dokładnie zrozum kluczowe pojęcia i stopniowo je rozwijaj. Podziel złożone tematy na mniejsze i ćwicz regularnie, aby wzmocnić swoją naukę.
Tło matematyczne
Nauka o danych obejmuje różne koncepcje matematyczne, takie jak statystyka, algebra liniowa, rachunek różniczkowy i teoria prawdopodobieństwa. Dla osób bez silnego zaplecza matematycznego może to stanowić poważne wyzwanie. Aby temu zaradzić, poświęć dodatkowy czas na odświeżenie niezbędnych pojęć matematycznych.
Poszukaj samouczków online, podręczników lub dodatkowych zasobów, które wyjaśniają te koncepcje w kontekście nauki o danych. Ponadto przećwicz stosowanie tych koncepcji w rzeczywistych problemach z danymi.
Umiejętności programowania
Biegłość w językach programowania, takich jak Python lub R, ma kluczowe znaczenie dla nauki o danych. Po prostu zacznij od poznania podstaw wybranego języka programowania, w tym składni, struktur danych i przepływu sterowania. Korzystaj z internetowych platform kodowania, samouczków i ćwiczeń z kodowania, aby ćwiczyć pisanie kodu.
W tym artykule wykonaliśmy dla Ciebie ciężką pracę i przygotowaliśmy listę najlepszych kursów Data Science dostępnych online.
Zacznijmy!
Certyfikat IBM Data Science Professional
Jeśli naprawdę chcesz kontynuować karierę w dziedzinie nauki o danych lub uczenia maszynowego, ten kurs certyfikacyjny IBM może być dla Ciebie idealnym wyborem. Ten program kursu ma na celu pomóc Ci rozwinąć odpowiednie umiejętności niezbędne do odniesienia sukcesu w dziedzinie nauki o danych.
Ta 10-kursowa seria obejmuje szereg zadań i projektów, w których uczniowie mogą uczestniczyć, takich jak opracowanie modelu uczenia maszynowego, badanie danych z mediów społecznościowych i opracowanie pulpitu nawigacyjnego danych.
Zadania te dają uczniom możliwość zastosowania zdobytych umiejętności w rzeczywistych problemach i zbudowania portfolio prac, które mogą zaprezentować potencjalnym pracodawcom.
Ponadto uczniowie otrzymają Certyfikat Profesjonalny od Coursera oraz cyfrową odznakę od IBM, która świadczy o opanowaniu zdobytych umiejętności. Ten program jest zalecany przez ACE®. Oznacza to, że po ukończeniu studiów uczniowie mogą zdobyć do 12 punktów w college’u.
Ten certyfikat to świetny sposób na zdobycie przewagi konkurencyjnej na rynku pracy jako początkujący analityk danych z najnowszymi umiejętnościami gotowymi do pracy.
Czego się nauczysz?
- Podstawy nauki o danych obejmują analizę danych, wizualizację danych i analizę statystyczną.
- Jak korzystać z narzędzi i bibliotek typu open source, w tym Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn i ScipPy.
- Budowanie modeli predykcyjnych z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego.
- Jak pracować z bazami danych i używać języka SQL do wykonywania zapytań dotyczących danych.
- Nauka stosowana poprzez praktyczne laboratoria w chmurze IBM Cloud przy użyciu rzeczywistych zestawów danych i narzędzi.
Certyfikat zawodowy Harvarda w zakresie nauki o danych
Jest to profesjonalny kurs certyfikacyjny oferowany przez Uniwersytet Harvarda na platformie edx.
Ten program przeniesie Twoje umiejętności w zakresie analizy danych na wyższy poziom, pomagając wdrożyć algorytmy uczenia maszynowego i zdobyć dogłębną wiedzę na temat podstawowych koncepcji nauki o danych poprzez motywujące studia przypadków w świecie rzeczywistym.
Zdobędziesz podstawowe umiejętności programowania w języku R i poznasz pojęcia statystyczne, takie jak prawdopodobieństwo, wnioskowanie i modelowanie.
Ten kurs to coś więcej niż tylko zbiór umiejętności technicznych.
Zdobędziesz doświadczenie w technikach takich jak wizualizacja danych i walka z danymi za pomocą ggplot2 /dplyr.
Zapoznasz się również z niezbędnymi narzędziami dla praktyków analityków danych, takimi jak Unix/Linux, Git i RStudio.
Ale to nie wszystko.
Studia przypadków w kursie mają na celu inspirowanie i pomoc w nauce poprzez odpowiadanie na konkretne pytania poprzez analizę danych. Poznasz takie tematy, jak trendy w światowym zdrowiu i ekonomii, wskaźniki przestępczości w USA i wiele innych.
Umiejętności, które zdobędziesz
- Algorytmy uczenia maszynowego
- Gita i GitHuba
- programowanie R
- pojęcia związane z prawdopodobieństwem
Python dla Data Science i ML
To jeden z najpopularniejszych kursów na platformie Udemy. Setki tysięcy studentów z całego świata zapisało się na ten kurs i przekonało się, że jest to cenne źródło informacji do rozwijania umiejętności w zakresie nauki o danych i uczenia maszynowego.
Ten kurs obejmuje również zaawansowane techniki wizualizacji danych przy użyciu bibliotek takich jak Matplotlib, seaborn i Plotly. Dowiesz się, jak tworzyć oszałamiające wizualizacje, które ożywią Twoje dane i ułatwią ich zrozumienie i analizę.
Ale prawdziwe emocje zaczynają się, gdy zanurzysz się w uczenie maszynowe z SciKit Learn. Dowiesz się o szerokiej gamie algorytmów uczenia maszynowego, takich jak lasy losowe, drzewa decyzyjne i wiele innych.
Ten kurs oferuje doskonały program nauczania obejmujący różne tematy związane z nauką o danych i uczeniem maszynowym. Obejmuje ponad 100 wykładów wideo w wysokiej rozdzielczości, które zawierają szczegółowe wyjaśnienia i demonstracje. Do każdego wykładu dostarczane są szczegółowe notatniki z kodem, które pozwalają uczniom przećwiczyć i zastosować to, czego się nauczyli.
Czego się nauczysz?
Więc na co czekasz? Zapisz się na ten kurs już dziś i zrób pierwszy krok w kierunku ekscytującej kariery w data science.
Specjalizacja Data Science
Ten kurs specjalizacji Data Science jest oferowany przez Johns Hopkins University. Istnieje łącznie 10 kursów w tej specjalizacji. Został zaprojektowany, aby wyposażyć uczniów w podstawowe koncepcje i narzędzia wymagane w całym procesie nauki o danych.
Punktem kulminacyjnym tego kursu specjalizacyjnego jest projekt Capstone, w którym będziesz miał możliwość zastosowania tego, czego się nauczyłeś, budując produkt danych przy użyciu rzeczywistych danych. To praktyczne doświadczenie pozwoli Ci wykazać się opanowaniem materiału i stworzyć portfolio odzwierciedlające Twoje umiejętności.
Ten kurs jest opracowywany i prowadzony przez doświadczonych wykładowców z Johns Hopkins University. Podczas całego kursu możesz spodziewać się wysokiej jakości instrukcji i wskazówek.
W zadaniach kursowych będziesz musiał przeprowadzić analizę regresji i użyć modeli regresji, aby uzyskać głębszy wgląd w swoje dane, co pomoże ci stać się prawdziwym naukowcem danych.
Czego się nauczysz?
- Nauczanie maszynowe
- Analiza regresji
- Github
- programowanie R
- Analiza skupień
- Wyrażenie regularne (REGEX)
Data Science z R i Pythonem
Ten kurs jest oferowany przez Oak Academy na platformie Udemy. Treść kursu można zasadniczo podzielić na dwie części.
Część 1: R dla nauki o danych
W pierwszej części kursu zanurzysz się w świat nauki o danych za pomocą R. Dowiesz się, jak skutecznie obsługiwać duże zbiory danych, manipulować danymi i uzyskiwać sensowne spostrzeżenia. Kurs zapozna Cię z podstawowymi narzędziami w R, które są powszechnie używane w projektach data science.
Część 2: Python dla nauki o danych
Druga część kursu koncentruje się na wykorzystaniu języka Python do analizy danych. Dowiesz się, jak analizować dane, tworzyć wizualizacje i stosować zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego. Dzięki różnym ćwiczeniom możesz poprawić swoje zrozumienie Pythona i jego bibliotek, w tym NumPy, Pandas i Matplotlib.
Przeczytaj także: Książki i kursy do nauki numpy
Pod koniec kursu możesz spodziewać się następujących rzeczy:
- Biegłość w R i Pythonie do zadań związanych z nauką o danych.
- Umiejętność tworzenia informacyjnych i atrakcyjnych wizualnie wizualizacji danych.
- Zrozumienie i praktyczne zastosowanie potężnych algorytmów uczenia maszynowego.
- Kompetencja w korzystaniu z podstawowych bibliotek, takich jak NumPy, Pandas, matplotlib i tidyverse.
Certyfikat specjalisty Google Data Analytics
Certyfikat Google Data Analytics Professional oferowany na Coursera to doskonały program mający na celu zapewnienie profesjonalnego szkolenia z zakresu analityki danych.
Ta seria certyfikatów składa się z 8 kursów, które zapewniają uczniom poszukiwane umiejętności niezbędne do zajmowania podstawowych stanowisk w dziedzinie analityki danych, niezależnie od wcześniejszego doświadczenia.
W całym programie certyfikacji będziesz mieć możliwość uczenia się od pracowników Google, którzy zbudowali swoje kariery na solidnych podstawach w zakresie analizy danych. Program nauczania jest dobrze skonstruowany, aby upewnić się, że zdobędziesz umiejętności i wiedzę wymaganą do odniesienia sukcesu w tej dziedzinie.
Możesz ukończyć cały kurs certyfikacyjny w mniej niż sześć miesięcy, poświęcając mniej niż 10 godzin tygodniowo. brzmi dobrze, prawda?
Po ukończeniu będziesz przygotowany do pełnienia różnych ról, w tym młodszego lub współpracownika analityka danych, administratora bazy danych i nie tylko.
Program obejmuje ponad 180 godzin instruktażowych i liczne praktyczne oceny, które symulują rzeczywiste scenariusze analizy danych. Oceny te są ważne dla rozwijania umiejętności niezbędnych do odniesienia sukcesu w miejscu pracy.
Treść jest wysoce interaktywna i opracowana wyłącznie przez doświadczonych pracowników Google, którzy spędzili dziesięciolecia pracując nad analizą danych. Będziesz korzystać z różnych materiałów edukacyjnych, takich jak filmy, testy i ćwiczenia praktyczne, aby zapoznać się z narzędziami i umiejętnościami analitycznymi potrzebnymi do pracy z danymi.
Umiejętności, które zdobędziesz
- Wizualizacja danych (DataViz)
- Rozwiązywanie problemów
- Arkusz
- Strukturalny język zapytań (SQL)
- Gromadzenie danych
Program Data Scientist Nano Degree
Program Data Scientist Nano Degree oferowany przez Udacity to zaawansowany program mający na celu zapewnienie studentom umiejętności i wiedzy niezbędnych do wykonywania ról Data Scientist.
Przed uruchomieniem programu korzystne jest spełnienie następujących warunków wstępnych:
Python: wymagana jest biegłość w programowaniu w języku Python, w tym umiejętność pisania funkcji, tworzenia podstawowych aplikacji oraz znajomość popularnych bibliotek, takich jak NumPy i Pandas.
Ponadto studenci powinni mieć doświadczenie w programowaniu w języku SQL, w tym w wykonywaniu zapytań do baz danych oraz używaniu sprzężeń, agregacji i podzapytań. Zaletą jest również wygoda korzystania z Terminala i GitHuba.
Prawdopodobieństwo i statystyki: Potrzebne jest solidne zrozumienie statystyk opisowych, takich jak obliczanie miar centrum i rozrzutu. Konieczna jest również znajomość statystyki wnioskowania, takiej jak rozkłady próbkowania i testowanie hipotez.
Pozyskiwanie danych i wizualizacja: Studenci powinni mieć doświadczenie w uzyskiwaniu dostępu do różnych typów źródeł danych, takich jak bazy danych, pliki CSV i pliki JSON. Ważna jest biegłość w czyszczeniu i przekształcaniu danych przy użyciu bibliotek takich jak pandas i Scikit-learn.
Cenna jest również znajomość technik wizualizacji danych z wykorzystaniem narzędzi takich jak Matplotlib. Ponadto studenci powinni być zaznajomieni z eksploracyjnymi i objaśniającymi metodami wizualizacji danych.
Szacowany czas na ukończenie programu to cztery miesiące, podczas których uczniowie będą angażować się w praktyczne projekty opracowane przez ekspertów branżowych. Dzięki tym projektom uczestnicy będą mieli okazję pracować nad potokami danych w świecie rzeczywistym, projektować eksperymenty, budować systemy rekomendacji i wdrażać rozwiązania w chmurze.
Ten program Nano Degree jest szczególnie odpowiedni dla osób, które mają już pewne doświadczenie w uczeniu maszynowym.
Tableau 2022 AZ
Ten kurs ma na celu wyposażenie Cię w umiejętności potrzebne do zostania biegłym użytkownikiem Tableau.
Zaczynając od podstaw, dowiesz się, jak poruszać się po oprogramowaniu Tableau, łączyć je z plikami danych i eksportować arkusze kalkulacyjne. Będziesz studiować ekstrakcję danych i analizę szeregów czasowych, aby odkrywać trendy i tworzyć dokładne prognozy.
Po ukończeniu tego kursu będziesz wyposażony w umiejętności biegłego użytkownika Tableau i analityka danych. Będziesz mógł z łatwością wydobywać informacje z danych, analizować złożone pytania i wizualizować wyniki.
Niezależnie od tego, czy pracujesz z danymi naukowymi, czy dążysz do poprawy zysków biznesowych poprzez prognozowanie trendów, ten kurs umożliwia skuteczne gromadzenie, badanie i prezentowanie danych.
Dołącz do tego kursu już teraz i wznieś swoje umiejętności Tableau na nowy poziom!
czego się nauczysz?
- Twórz wykresy słupkowe, mapy, wykresy rozrzutu, mapy drzew i interaktywne pulpity nawigacyjne.
- Praca z mieszaniem danych w Tableau
- Przypisywanie ról geograficznych elementom danych
- praca z danymi szeregów czasowych
SQL dla nauki o danych
Ten kurs na Coursera jest doskonałym punktem wyjścia dla wszystkich zainteresowanych analizą danych do celów nauki o danych. Nie jest wymagana żadna wcześniejsza znajomość języka SQL. Prowadzi Cię od podstaw do bardziej zaawansowanych koncepcji, które pomagają rozwijać umiejętności potrzebne do wydobywania cennych spostrzeżeń z danych.
Na początku nauczysz się podstaw języka SQL, w tym pisania zapytań w celu pobierania danych z tabel. Kurs stopniowo zapoznaje Cię z bardziej złożonymi zapytaniami i uczy technik filtrowania i udoskonalania wyników. Będziesz pracować z różnymi typami danych, takimi jak ciągi znaków i liczby, i zdobędziesz praktyczne doświadczenie w manipulowaniu danymi, tworząc nowe tabele i przenosząc dane między nimi.
W trakcie kursu zapoznasz się z typowymi operatorami SQL i odkryjesz, jak łączyć dane z różnych źródeł. Omówiono również zaawansowane tematy, takie jak opisy przypadków, zarządzanie danymi i profilowanie, co zapewnia jasne zrozumienie języka SQL do celów nauki o danych.
Obejmuje również zadania programistyczne w świecie rzeczywistym. Te zadania pozwalają ćwiczyć swoje umiejętności i analizować rzeczywiste zestawy danych. będziesz także w stanie skutecznie używać SQL do ukierunkowanej analizy poprzez interpretację struktury, znaczenia i relacji w danych.
Do tego kursu nie są wymagane żadne szczególne wymagania wstępne ani wymagania dotyczące oprogramowania. Chociaż posiadanie prostego edytora tekstu przyda się w końcowym projekcie.
Czego się nauczysz?
- Wybór podzbioru danych
- SQLite
- Filtrowanie i sortowanie danych
- Manipulacja ciągami znaków
Nauka o danych z R
Ten kurs rozpoczyna się od wprowadzenia Cię w praktykę nauki o danych i zapoznania się z podstawami języka programowania R. Zrozumiesz, w jaki sposób można zastosować analizę danych do wydobywania cennych informacji z nieprzetworzonych danych.
Gdy masz solidne podstawy, kurs zagłębia się w proces przekształcania i czyszczenia danych. Nauczysz się technik radzenia sobie z niechlujnymi i nieustrukturyzowanymi danymi. Ponadto dowiesz się, jak tworzyć statystyki opisowe, które pozwalają skutecznie podsumowywać i uzyskiwać wgląd w dane.
Dowiesz się, jak tworzyć modele, które mogą odkrywać relacje w danych i tworzyć prognozy na podstawie tych relacji. Ten zestaw umiejętności jest szczególnie cenny podczas próby odkrycia ukrytych wzorców lub prognozowania przyszłych wyników.
Jak już wiesz, algorytmy uczenia maszynowego odgrywają istotną rolę w analizie danych. Ten kurs stanowi wprowadzenie do algorytmów ML. Dowiesz się, jak stosować techniki uczenia maszynowego przy użyciu języka R, co umożliwia przewidywanie i wyciąganie wniosków z danych.
Zrozumienie tych algorytmów umożliwia rozwiązywanie złożonych problemów i odkrywanie cennych wzorców w zbiorach danych.
Na koniec kurs obejmuje wdrażanie modeli R do produkcji. Dowiesz się, jak spakować swój kod, tworzyć interaktywne aplikacje i dzielić się spostrzeżeniami z innymi.
Ta praktyczna wiedza pozwala wypełnić lukę między analizą danych a implementacją w świecie rzeczywistym. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy doświadczonym specjalistą od danych, ten kurs zapewnia wiedzę i techniki potrzebne do osiągnięcia doskonałości w dziedzinie nauki o danych.
Czego się nauczysz?
- Tworzenie modeli statystycznych i wizualizacji danych
- Obsługa dużych zbiorów danych
- język R
- Algorytmy uczenia maszynowego
Wniosek
Nauka o danych to dziedzina praktyczna, a do opanowania potrzebne jest praktyczne doświadczenie. Jednak uzyskiwanie dostępu do rzeczywistych zestawów danych i praca z nimi może być wyzwaniem. Szukaj zbiorów danych typu open source dostępnych online lub za pośrednictwem platform takich jak Kaggle.
Bierz udział w konkursach online, współtwórz projekty open source lub twórz własne projekty, korzystając z publicznie dostępnych danych. Zbudowanie portfolio projektów data science nie tylko dostarczy cennego doświadczenia, ale także zademonstruje Twoje umiejętności potencjalnym pracodawcom.
Mam nadzieję, że ten artykuł okazał się pomocny w poznawaniu różnych kursów nauki o danych. Możesz być również zainteresowany poznaniem najlepszych książek do nauki o danych, aby uczyć się od teorii do praktycznych zastosowań [2023 Edition].