Czy pragniesz zanurzyć się w fascynujący świat analizy danych? Nie musisz dalej szukać! Niezależnie od tego, czy dopiero rozpoczynasz swoją przygodę z tą dynamicznie rozwijającą się dziedziną, czy też jesteś doświadczonym profesjonalistą pragnącym udoskonalić swoje umiejętności, przygotowaliśmy dla Ciebie zestawienie najlepszych kursów online.
W dzisiejszych czasach dane to znacznie więcej niż tylko zbiór liczb i cyfr. Stanowią one cenne aktywo, które, odpowiednio wykorzystane, może przyczynić się do sukcesu w biznesie.
Zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinie analizy danych stale rośnie, ponieważ firmy gromadzą coraz większe ilości informacji. A kto nie chciałby być częścią branży, która ma tak ogromny wpływ na różnorodne sektory?
Obecnie to idealny moment, aby zdobyć wiedzę z zakresu data science i otworzyć sobie drogę do pasjonującej i satysfakcjonującej kariery.
Według Glassdoor średnie roczne wynagrodzenie Data Scientist w Stanach Zjednoczonych wynosi 103 973 dolarów, a najlepsi specjaliści zarabiają nawet ponad 180 000 dolarów rocznie.
W internecie dostępnych jest wiele źródeł wiedzy, przez co trudno zdecydować, od czego zacząć. Dlatego tak istotne jest uczestnictwo w ustrukturyzowanym i dobrze zorganizowanym kursie, który pozwoli Ci opanować kompetencje niezbędne do osiągnięcia sukcesu w dziedzinie Data Science.
Trudności
Przedstawiamy kilka typowych problemów, z którymi często spotykają się osoby uczestniczące w kursach analizy danych, oraz strategie ich rozwiązania:
Stroma krzywa uczenia się
Data science obejmuje szerokie spektrum złożonych koncepcji i technik, które mogą przytłoczyć początkujących. Pokonanie tego wyzwania wymaga cierpliwości i systematycznego podejścia.
Zacznij od podstaw, gruntownie zrozum kluczowe pojęcia i stopniowo poszerzaj swoją wiedzę. Podziel złożone tematy na mniejsze części i regularnie ćwicz, aby utrwalić zdobytą wiedzę.
Podłoże matematyczne
Data science bazuje na różnych koncepcjach matematycznych, takich jak statystyka, algebra liniowa, rachunek różniczkowy i teoria prawdopodobieństwa. Dla osób bez solidnych podstaw matematycznych może to stanowić poważne wyzwanie. Aby temu zaradzić, poświęć dodatkowy czas na przypomnienie sobie niezbędnych pojęć matematycznych.
Skorzystaj z samouczków online, podręczników lub dodatkowych materiałów, które wyjaśniają te koncepcje w kontekście analizy danych. Dodatkowo, ćwicz stosowanie tych koncepcji do rozwiązywania rzeczywistych problemów z danymi.
Umiejętności programowania
Biegłość w językach programowania, takich jak Python lub R, jest kluczowa w data science. Zacznij od nauki podstaw wybranego języka, w tym składni, struktur danych i przepływu sterowania. Korzystaj z platform do kodowania online, samouczków i ćwiczeń, aby trenować pisanie kodu.
W tym artykule wykonaliśmy za Ciebie ciężką pracę i przygotowaliśmy listę najlepszych kursów Data Science dostępnych online.
Zaczynajmy!
Certyfikat zawodowy IBM Data Science
Jeśli poważnie myślisz o karierze w data science lub uczeniu maszynowym, ten kurs certyfikacyjny IBM może być dla Ciebie idealny. Program ma na celu pomóc Ci w zdobyciu odpowiednich umiejętności niezbędnych do sukcesu w tej dziedzinie.
Ta seria 10 kursów obejmuje różnorodne zadania i projekty, w których studenci mogą brać udział, takie jak budowanie modelu uczenia maszynowego, analizowanie danych z mediów społecznościowych i opracowywanie kokpitu do wizualizacji danych.
Te zadania dają studentom możliwość zastosowania zdobytej wiedzy w realnych problemach i stworzenia portfolio prac, które mogą zaprezentować potencjalnym pracodawcom.
Ponadto, studenci otrzymają certyfikat zawodowy od Coursera oraz cyfrową odznakę od IBM, która będzie potwierdzeniem opanowania zdobytych umiejętności. Ten program jest rekomendowany przez ACE®. Oznacza to, że po ukończeniu studiów uczniowie mogą uzyskać do 12 punktów zaliczeniowych.
Ten certyfikat to doskonały sposób na zdobycie przewagi konkurencyjnej na rynku pracy jako początkujący analityk danych, posiadający najnowszą wiedzę i umiejętności gotowe do użycia w praktyce.
Czego się nauczysz?
- Podstawy data science, w tym 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 SciPy.
- Tworzenie modeli predykcyjnych przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego.
- Jak pracować z bazami danych i używać języka SQL do wykonywania zapytań dotyczących danych.
- Nauka poprzez praktyczne laboratoria w chmurze IBM Cloud, wykorzystując rzeczywiste zestawy danych i narzędzia.
Certyfikat zawodowy Harvarda w dziedzinie Data Science
Jest to kurs certyfikacyjny oferowany przez Uniwersytet Harvarda na platformie edx.
Ten program przeniesie Twoje umiejętności w zakresie analizy danych na wyższy poziom, pomagając Ci w implementacji algorytmów uczenia maszynowego oraz zdobyciu dogłębnej wiedzy na temat podstawowych koncepcji data science, dzięki inspirującym studiom przypadków z życia wziętym.
Zdobędziesz fundamentalne umiejętności programowania w języku R oraz poznasz pojęcia statystyczne, takie jak prawdopodobieństwo, wnioskowanie i modelowanie.
Ten kurs to znacznie więcej niż tylko zbiór umiejętności technicznych.
Zdobędziesz praktyczne doświadczenie w technikach takich jak wizualizacja danych i przetwarzanie danych za pomocą ggplot2 /dplyr.
Zapoznasz się także z niezbędnymi narzędziami dla praktykujących analityków danych, takimi jak Unix/Linux, Git i RStudio.
Ale to nie wszystko.
Studia przypadków w kursie mają na celu inspirować i wspierać naukę poprzez poszukiwanie odpowiedzi na konkretne pytania za pomocą analizy danych. Poznasz takie tematy, jak trendy w globalnym zdrowiu i ekonomii, wskaźniki przestępczości w USA i wiele innych.
Umiejętności, które zdobędziesz:
- Algorytmy uczenia maszynowego
- Git i GitHub
- Programowanie w 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 on cennym źródłem informacji w rozwijaniu umiejętności w dziedzinie data science i uczenia maszynowego.
Kurs omawia również zaawansowane techniki wizualizacji danych przy użyciu bibliotek takich jak Matplotlib, Seaborn i Plotly. Nauczysz się tworzyć efektowne wizualizacje, które ożywią Twoje dane i ułatwią ich zrozumienie oraz analizę.
Prawdziwe emocje zaczynają się jednak, gdy zagłębisz się w uczenie maszynowe z SciKit Learn. Poznasz szeroką gamę algorytmów uczenia maszynowego, takich jak lasy losowe, drzewa decyzyjne i wiele innych.
Ten kurs oferuje doskonały program nauczania, który obejmuje różnorodne tematy związane z analizą danych i uczeniem maszynowym. Zawiera ponad 100 wykładów wideo w wysokiej rozdzielczości, które prezentują szczegółowe wyjaśnienia i przykłady. Do każdego wykładu dołączone są szczegółowe notatniki z kodem, co pozwala studentom ćwiczyć 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 specjalizacyjny Data Science jest oferowany przez Johns Hopkins University. Składa się on z 10 kursów. Jego celem jest wyposażenie studentów w fundamentalne koncepcje i narzędzia wymagane w całym procesie analizy danych.
Głównym elementem kursu specjalizacyjnego jest projekt Capstone, w ramach którego będziesz miał możliwość zastosowania zdobytej wiedzy poprzez zbudowanie produktu danych z wykorzystaniem rzeczywistych danych. To praktyczne doświadczenie pozwoli Ci zaprezentować swoje umiejętności i stworzyć portfolio, które odzwierciedli Twój poziom kompetencji.
Ten kurs jest opracowywany i prowadzony przez doświadczonych wykładowców z Johns Hopkins University. Przez cały czas trwania kursu możesz liczyć na wysokiej jakości instruktaż i wskazówki.
W zadaniach kursowych będziesz musiał przeprowadzić analizę regresji i wykorzystać modele regresji, aby uzyskać głębsze zrozumienie swoich danych, co pomoże Ci stać się prawdziwym specjalistą od analizy danych.
Czego się nauczysz?
- Uczenie maszynowe
- Analiza regresji
- Github
- Programowanie w R
- Analiza skupień
- Wyrażenia regularne (REGEX)
Data Science z R i Pythonem
Ten kurs jest oferowany przez Oak Academy na platformie Udemy. Treść kursu można podzielić zasadniczo na dwie części.
Część 1: R dla Data Science
W pierwszej części kursu zanurzysz się w świat analizy danych przy użyciu języka R. Nauczysz się, jak skutecznie obsługiwać duże zbiory danych, manipulować nimi i wyciągać z nich sensowne wnioski. Kurs zapozna Cię z podstawowymi narzędziami w R, które są powszechnie stosowane w projektach data science.
Część 2: Python dla Data Science
Druga część kursu skupia się na wykorzystaniu języka Python do analizy danych. Nauczysz się, jak analizować dane, tworzyć wizualizacje i stosować zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego. Dzięki różnym ćwiczeniom możesz pogłębić swoje zrozumienie języka Python i jego bibliotek, w tym NumPy, Pandas i Matplotlib.
Przeczytaj także: Książki i kursy do nauki numpy
Po ukończeniu kursu możesz oczekiwać, że:
- Opanujesz R i Pythona do zadań związanych z data science.
- Zdobędziesz umiejętność tworzenia informacyjnych i atrakcyjnych wizualnie wizualizacji danych.
- Zrozumiesz i nauczysz się praktycznie stosować potężne algorytmy uczenia maszynowego.
- Będziesz biegły 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 analizy danych.
Ta seria certyfikatów składa się z 8 kursów, które zapewniają studentom poszukiwane umiejętności niezbędne do zajmowania podstawowych stanowisk w dziedzinie analizy danych, niezależnie od wcześniejszego doświadczenia.
W trakcie programu certyfikacyjnego będziesz miał okazję uczyć się od pracowników Google, którzy zbudowali swoją karierę na solidnych podstawach w zakresie analizy danych. Program nauczania jest dobrze skonstruowany, aby upewnić się, że zdobędziesz umiejętności i wiedzę potrzebną do odniesienia sukcesu w tej dziedzinie.
Możesz ukończyć cały kurs certyfikacyjny w czasie krótszym niż sześć miesięcy, poświęcając na naukę mniej niż 10 godzin tygodniowo. Brzmi dobrze, prawda?
Po ukończeniu będziesz przygotowany do pełnienia różnych ról, w tym młodszego analityka danych, współpracownika analityka danych, administratora bazy danych i innych.
Program obejmuje ponad 180 godzin instruktażowych i liczne praktyczne zadania, które symulują rzeczywiste scenariusze analizy danych. Te zadania są ważne dla rozwijania umiejętności niezbędnych do osiągnięcia sukcesu w miejscu pracy.
Treść jest bardzo interaktywna i opracowana wyłącznie przez doświadczonych pracowników Google, którzy spędzili wiele lat 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
- Arkusze kalkulacyjne
- Strukturalny język zapytań (SQL)
- Gromadzenie danych
Program Data Scientist Nano Degree
Program Data Scientist Nano Degree oferowany przez Udacity to zaawansowany program, który ma na celu zapewnienie studentom umiejętności i wiedzy niezbędnych do wykonywania zadań Data Scientist.
Przed rozpoczęciem programu warto spełnić następujące warunki wstępne:
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 swoboda korzystania z terminala i GitHub.
Prawdopodobieństwo i statystyka: Potrzebna jest solidna wiedza z zakresu statystyki opisowej, takiej jak obliczanie miar tendencji centralnej i rozproszenia. Konieczna jest również znajomość statystyki wnioskowania, takiej jak rozkłady z próby i testowanie hipotez.
Pozyskiwanie i wizualizacja danych: Studenci powinni mieć doświadczenie w dostępie do różnych typów źródeł danych, takich jak bazy danych, pliki CSV i pliki JSON. Ważna jest biegłość w czyszczeniu i transformacji danych przy użyciu bibliotek takich jak pandas i Scikit-learn.
Cenna jest również znajomość technik wizualizacji danych przy użyciu narzędzi takich jak Matplotlib. Ponadto studenci powinni być zaznajomieni z eksploracyjnymi i wyjaśniającymi metodami wizualizacji danych.
Szacowany czas ukończenia programu to cztery miesiące, w ciągu których studenci będą angażować się w praktyczne projekty opracowane przez ekspertów branżowych. Dzięki tym projektom uczestnicy będą mieli okazję pracować z przepływami 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 A-Z
Ten kurs ma na celu wyposażenie Cię w umiejętności niezbędne 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, analizowanie i prezentowanie danych.
Dołącz do tego kursu już teraz i wznieś swoje umiejętności Tableau na nowy poziom!
Czego się nauczysz?
- Tworzenie wykresów słupkowych, map, wykresów rozrzutu, map drzew i interaktywnych pulpitów nawigacyjnych.
- Praca z mieszaniem danych w Tableau.
- Przypisywanie ról geograficznych elementom danych.
- Praca z danymi szeregów czasowych.
SQL dla Data Science
Ten kurs na Coursera to doskonały punkt startowy dla wszystkich zainteresowanych analizą danych w kontekście data science. Nie jest wymagana wcześniejsza znajomość języka SQL. Prowadzi Cię od podstaw do bardziej zaawansowanych koncepcji, pomagając rozwinąć umiejętności potrzebne do wydobywania wartościowych wniosków z danych.
Na początku poznasz podstawy języka SQL, w tym pisanie zapytań w celu pobierania danych z tabel. Kurs stopniowo zapozna Cię z bardziej złożonymi zapytaniami i nauczy technik filtrowania oraz udoskonalania wyników. Będziesz pracować z różnymi typami danych, takimi jak ciągi znaków i liczby, oraz zdobędziesz praktyczne doświadczenie w manipulowaniu danymi, tworząc nowe tabele i przenosząc dane między nimi.
W trakcie kursu zapoznasz się z typowymi operatorami SQL i dowiesz się, jak łączyć dane z różnych źródeł. Omówione zostaną również zaawansowane tematy, takie jak opisy przypadków, zarządzanie danymi i profilowanie, co zapewni Ci solidne zrozumienie języka SQL w zastosowaniach związanych z data science.
Kurs obejmuje również zadania programistyczne oparte na rzeczywistych scenariuszach. Te zadania pozwalają na ćwiczenie umiejętności i analizowanie realnych zestawów danych. Będziesz także w stanie efektywnie wykorzystać SQL do ukierunkowanej analizy poprzez interpretację struktury, znaczenia i relacji w danych.
Do tego kursu nie są wymagane żadne szczególne warunki wstępne ani oprogramowanie. Chociaż przyda Ci się prosty edytor tekstu przy realizacji końcowego projektu.
Czego się nauczysz?
- Wybieranie podzbioru danych
- SQLite
- Filtrowanie i sortowanie danych
- Manipulacja ciągami znaków
Data Science z R
Ten kurs rozpoczyna się od wprowadzenia Cię w praktyczne aspekty data science i zapoznania z podstawami języka programowania R. Zrozumiesz, jak można wykorzystać analizę danych do wydobywania wartościowych informacji z surowych danych.
Gdy zdobędziesz solidne podstawy, kurs zagłębia się w proces transformacji i czyszczenia danych. Nauczysz się technik radzenia sobie z nieuporządkowanymi i nieustrukturyzowanymi danymi. Ponadto dowiesz się, jak tworzyć statystyki opisowe, które pozwalają skutecznie podsumowywać dane i uzyskiwać z nich wgląd.
Nauczysz się, jak tworzyć modele, które potrafią odkrywać relacje w danych i formułować prognozy na ich podstawie. Ten zestaw umiejętności jest szczególnie cenny, gdy próbujesz odkryć ukryte wzorce lub prognozować przyszłe wyniki.
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 za pomocą języka R, co umożliwi Ci przewidywanie i wyciąganie wniosków z danych.
Zrozumienie tych algorytmów umożliwi Ci rozwiązywanie złożonych problemów i odkrywanie wartościowych wzorców w zbiorach danych.
Na koniec kurs obejmuje wdrażanie modeli R do środowiska produkcyjnego. Nauczysz się, jak pakować swój kod, tworzyć interaktywne aplikacje i dzielić się wnioskami z innymi.
Ta praktyczna wiedza pozwala Ci wypełnić lukę między analizą danych a implementacją w rzeczywistości. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy doświadczonym specjalistą ds. danych, ten kurs dostarczy Ci wiedzy i umiejętności potrzebnych do osiągnięcia sukcesu w dziedzinie analizy danych.
Czego się nauczysz?
- Tworzenie modeli statystycznych i wizualizacji danych
- Obsługa dużych zbiorów danych
- Język R
- Algorytmy uczenia maszynowego
Podsumowanie
Data science to dziedzina, w której doświadczenie praktyczne jest kluczowe dla opanowania. Jednak uzyskanie dostępu do rzeczywistych zbiorów danych i praca z nimi może stanowić wyzwanie. Poszukuj 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 z data science nie tylko zapewni Ci cenne doświadczenie, ale również zaprezentuje Twoje umiejętności potencjalnym pracodawcom.
Mam nadzieję, że ten artykuł okazał się pomocny w zapoznaniu się z różnymi kursami data science. Możesz być również zainteresowany poznaniem najlepszych książek do nauki o danych, aby uczyć się zarówno teorii, jak i praktycznych zastosowań [edycja 2023].