10 найкращих курсів Data Science у 2023 році

| | 0 Comments| 10:42 AM
Categories:

Вам цікаво поринути у захоплюючий світ науки про дані? Не дивіться далі! Незалежно від того, чи ви новачок, який прагне дослідити цю динамічну сферу, чи досвідчений професіонал, який прагне вдосконалити свої навички, у нас є найкращі онлайн-курси для вас.

У сучасному світі дані – це не просто набір чисел і цифр. Це цінний ресурс, який можна застосувати для досягнення успіху в бізнесі.

Попит на спеціалістів із обробки даних лише зростатиме, оскільки компанії продовжуватимуть збирати величезні обсяги даних. І давайте будемо чесними, хто не хоче бути частиною сфери, яка має потенціал вплинути на так багато галузей?

І зараз найкращий час для отримання знань із науки про дані, щоб отримати захоплюючу та корисну кар’єру.

Glassdoor повідомляє, що середня базова зарплата спеціаліста з обробки даних у Сполучених Штатах становить 1 03 973 долари США на рік, а найвищі зарплати заробляють понад 180 000 доларів США на рік.

Є багато ресурсів, доступних в Інтернеті, і може бути важко зрозуміти, з чого почати. Ось чому важливо пройти структурований і добре організований курс, щоб опанувати навички, необхідні для успішної кар’єри в Data Science.

Виклики

Нижче наведено деякі поширені проблеми, з якими люди часто стикаються під час проходження курсів із науки про дані, а також стратегії їх подолання:

Крута крива навчання

Наука про дані охоплює широкий спектр складних концепцій і технік, які можуть бути непосильними для початківців. Щоб подолати цю проблему, потрібні терпіння та системний підхід.

Почніть з основ, досконало зрозумійте ключові концепції та поступово розвивайте їх. Розбийте складні теми на менші та регулярно практикуйтеся, щоб закріпити знання.

математичний фон

Наука про дані включає різні математичні концепції, такі як статистика, лінійна алгебра, обчислення та теорія ймовірностей. Для осіб без сильної математичної підготовки це може стати серйозною проблемою. Щоб подолати це, присвятіть додатковий час, щоб освіжити необхідні математичні поняття.

Шукайте онлайн-навчальні посібники, підручники або додаткові ресурси, які пояснюють ці поняття в контексті науки про дані. Крім того, попрактикуйтесь застосовувати ці концепції до реальних проблем з даними.

Навички програмування

Володіння мовами програмування, такими як Python або R, має вирішальне значення для науки про дані. Просто почніть із вивчення основ обраної мови програмування, зокрема синтаксису, структур даних і потоку керування. Використовуйте онлайн-платформи кодування, навчальні посібники та вправи з кодування, щоб практикувати написання коду.

У цій статті ми виконали за вас важку роботу та склали список найкращих онлайн-курсів Data Science.

Давайте розпочнемо!

Професійний сертифікат IBM Data Science

Якщо ви справді зацікавлені в кар’єрі в галузі науки про дані або машинного навчання, тоді цей сертифікаційний курс від IBM може стати ідеальним вибором для вас. Ця програма курсу розроблена, щоб допомогти вам розвинути відповідні навички, необхідні для досягнення успіху в галузі науки про дані.

Ця серія з 10 курсів включає низку завдань і проектів, у яких студенти можуть брати участь, як-от розробка моделі машинного навчання, вивчення даних соціальних мереж і розробка інформаційної панелі даних.

Ці завдання дають учням можливість застосувати набуті навички до реальних проблем і створити портфоліо робіт, які вони зможуть продемонструвати потенційним роботодавцям.

Крім того, слухачі отримають професійний сертифікат від Coursera та цифровий бейдж від IBM, який демонструє їхнє володіння отриманими навичками. Ця програма рекомендована ACE®. Це означає, що після завершення учні можуть отримати до 12 кредитів коледжу.

Ця сертифікація є чудовим способом отримати конкурентну перевагу на ринку праці як спеціаліст із обробки даних початкового рівня з найновішими навичками, готовими до роботи.

Що ти навчишся?

  • Основи науки про дані включають аналіз даних, візуалізацію даних і статистичний аналіз.
  • Як використовувати інструменти та бібліотеки з відкритим кодом, зокрема Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn і ScipPy.
  • Побудова прогнозних моделей за допомогою алгоритмів машинного навчання.
  • Як працювати з базами даних і використовувати SQL для запиту даних.
  • Прикладне навчання через практичні лабораторії в IBM Cloud з використанням реальних наборів даних і інструментів.
  20 найкращих безкоштовних програм для анонімного чату

Гарвардський професійний сертифікат з Data Science

Це курс професійної сертифікації, який пропонує Гарвардський університет на платформі edx.

Ця програма виведе ваші навички з обробки даних на наступний рівень, допомагаючи впроваджувати алгоритми машинного навчання та отримати глибокі знання фундаментальних концепцій науки про дані за допомогою мотиваційних прикладів із реального світу.

Ви отримаєте фундаментальні навички програмування на R і вивчите такі статистичні поняття, як ймовірність, висновок і моделювання.

Цей курс — це більше, ніж просто набір технічних навичок.

Ви отримаєте досвід у таких техніках, як візуалізація даних і суперечка даних за допомогою ggplot2 /dplyr.

Ви також познайомитеся з основними інструментами для практикуючих спеціалістів з обробки даних, такими як Unix/Linux, Git і RStudio.

Але це ще не все.

Тематичні дослідження в курсі створені, щоб надихнути та допомогти вам навчитися, відповідаючи на конкретні запитання за допомогою аналізу даних. Ви досліджуватимете такі теми, як тенденції світової охорони здоров’я та економіки, рівень злочинності в США та багато іншого.

Навички, які ви отримаєте

  • Алгоритми машинного навчання
  • Git і GitHub
  • R програмування
  • поняття, пов’язані з ймовірністю

Python для Data Science і ML

Це один із найпопулярніших курсів на платформі Udemy. Мільйони студентів з усього світу записалися на цей курс і переконалися, що він є цінним ресурсом для вдосконалення своїх навичок у галузі науки про дані та машинного навчання.

Цей курс також охоплює передові методи візуалізації даних за допомогою таких бібліотек, як Matplotlib, seaborn і Plotly. Ви навчитеся створювати приголомшливі візуалізації, які оживлять ваші дані та полегшать їх розуміння й аналіз.

Але справжнє захоплення починається, коли ви занурюєтеся в машинне навчання за допомогою SciKit Learn. Ви дізнаєтеся про широкий спектр алгоритмів машинного навчання, як-от випадкові ліси, дерева рішень та багато інших.

Цей курс пропонує чудову навчальну програму, яка охоплює різні теми, пов’язані з наукою про дані та машинним навчанням. Він містить понад 100 відеолекцій високої чіткості, які містять поглиблені пояснення та демонстрації. Для кожної лекції надаються блокноти з детальними кодами, які дозволяють учням практикуватися та застосовувати те, що вони навчилися.

Що ти навчишся?

Так чого ви чекаєте? Запишіться на цей курс сьогодні та зробіть свій перший крок до захоплюючої кар’єри в галузі даних.

Спеціалізація Data Science

Цей спеціалізований курс Data Science пропонує Університет Джона Гопкінса. Всього за цією спеціалізацією 10 курсів. Він розроблений, щоб озброїти учнів основними концепціями та інструментами, необхідними для всього конвеєра наукових даних.

Основною особливістю цього спеціалізованого курсу є Capstone Project, де ви матимете можливість застосувати те, що ви дізналися, створюючи продукт даних, використовуючи дані реального світу. Цей практичний досвід дозволяє вам продемонструвати своє володіння матеріалом і створити портфоліо, яке відображає ваші здібності.

Цей курс розроблено та викладається досвідченими викладачами з Університету Джона Гопкінса. Ви можете очікувати високоякісного навчання та керівництва протягом усього курсу.

У завданнях курсу вам доведеться виконувати регресійний аналіз і використовувати регресійні моделі, щоб отримати глибше розуміння ваших даних, що допоможе вам стати справжнім науковцем даних.

Що ти навчишся?

  • Машинне навчання
  • Регресійний аналіз
  • Github
  • R програмування
  • Кластерний аналіз
  • Регулярний вираз (REGEX)

Data Science з R і Python

Цей курс пропонує Oak Academy на платформі Udemy. Зміст курсу можна умовно розділити на дві частини.

Частина 1: R для Data Science

У першій частині курсу ви поринете у світ науки про дані за допомогою R. Ви навчитеся ефективно обробляти великі набори даних, маніпулювати даними та отримувати значущі ідеї. Курс познайомить вас з основними інструментами в R, які зазвичай використовуються в наукових проектах даних.

Частина 2: Python для Data Science

Друга частина курсу присвячена використанню Python для аналізу даних. Ви навчитеся аналізувати дані, створювати візуалізації та застосовувати потужні алгоритми машинного навчання. Ви можете покращити своє розуміння Python та його бібліотек, включаючи NumPy, Pandas і Matplotlib, за допомогою різних вправ.

  Як продати свій старий iPhone за найвищий долар

Читайте також: Книги та курси для вивчення numpy

До кінця курсу ви можете очікувати досягнення наступного:

  • Володіння R і Python для завдань з обробки даних.
  • Можливість створювати інформативні та візуально привабливі візуалізації даних.
  • Розуміння та практичне застосування потужних алгоритмів машинного навчання.
  • Компетентність у використанні основних бібліотек, таких як NumPy, Pandas, matplotlib і tidyverse.

Професійний сертифікат Google Data Analytics

Професійний сертифікат Google Data Analytics, запропонований на Coursera, є чудовою програмою, призначеною для професійного навчання в галузі аналітики даних.

Ця серія сертифікатів складається з 8 курсів, які надають слухачам необхідні навички, необхідні для посад початкового рівня в аналітиці даних, незалежно від попереднього досвіду.

Під час цієї сертифікаційної програми ви матимете можливість навчатися у співробітників Google, які побудували свою кар’єру на міцних засадах аналітики даних. Навчальна програма добре структурована, щоб переконатися, що ви отримаєте навички та знання, необхідні для успіху в цій галузі.

Ви можете пройти весь сертифікаційний курс менш ніж за шість місяців із зобов’язанням менше 10 годин на тиждень. звучить добре, правда?

Після завершення ви будете підготовлені до різних робочих ролей, включаючи молодшого або асоційованого аналітика даних, адміністратора бази даних тощо.

Програма включає понад 180 годин навчання та численні практичні оцінки, які імітують реальні сценарії аналітики даних. Ці оцінки важливі для розвитку навичок, необхідних для успішної роботи.

Вміст дуже інтерактивний і розроблений виключно досвідченими співробітниками Google, які десятиліттями працювали в галузі аналізу даних. Ви будете працювати з різними навчальними матеріалами, такими як відео, оцінювання та практичні лабораторні роботи, щоб ознайомитися з інструментами та аналітичними навичками, необхідними для роботи з даними.

Навички, які ви отримаєте

  • Візуалізація даних (DataViz)
  • Вирішення проблем
  • Електронна таблиця
  • Мова структурованих запитів (SQL)
  • Збір даних

Data Scientist Nanodegree Program

Програма Data Scientist Nanodegree, запропонована Udacity, є розширеною програмою, розробленою для того, щоб надати студентам необхідні навички та знання для виконання ролі Data Scientist.

Перед початком програми бажано виконати наступні передумови:

Python: необхідні навички програмування на Python, включаючи вміння писати функції, створювати базові програми та знайомство з поширеними бібліотеками, такими як NumPy і Pandas.

Крім того, студенти повинні мати досвід програмування на SQL, включаючи надсилання запитів до баз даних і використання об’єднань, агрегацій та підзапитів. Зручність використання терміналу та GitHub також є перевагою.

Імовірність і статистика: потрібне глибоке розуміння описової статистики, такої як обчислення показників центру та розповсюдження. Знання інференціальної статистики, такої як розподіл вибірки та перевірка гіпотез, також є необхідним.

Конфлікт і візуалізація даних: студенти повинні мати досвід доступу до різних типів джерел даних, таких як бази даних, файли CSV і файли JSON. Вміння очищати та перетворювати дані за допомогою таких бібліотек, як pandas і Scikit-learn, є важливим.

Знання методів візуалізації даних за допомогою таких інструментів, як Matplotlib, також є цінним. Крім того, студенти повинні бути знайомі з дослідницькими та пояснювальними методами візуалізації аналізу даних.

Орієнтовний час для завершення програми становить чотири місяці, протягом яких учні братимуть участь у практичних проектах, розроблених експертами галузі. Завдяки цим проектам учасники матимуть можливість працювати над конвеєрами реальних даних, проектувати експерименти, створювати системи рекомендацій і розгортати рішення в хмарі.

Ця програма Nanodegree особливо підходить для осіб, які вже мають певний досвід машинного навчання.

Tableau 2022 AZ

Цей курс розроблений, щоб озброїти вас навичками, необхідними для того, щоб стати досвідченим користувачем Tableau.

Починаючи з основ, ви дізнаєтеся, як орієнтуватися в програмному забезпеченні Tableau, підключати його до файлів даних і експортувати робочі аркуші. Ви вивчатимете вилучення даних і аналіз часових рядів, щоб виявити тенденції та створити точні прогнози.

Після завершення цього курсу ви отримаєте навички досвідченого користувача Tableau та спеціаліста з обробки даних. Ви зможете отримувати інформацію з даних, аналізувати складні запитання та з легкістю візуалізувати результати.

  Як змінити автомобіль Uber на велосипед

Незалежно від того, працюєте ви з науковими даними чи прагнете підвищити прибутки бізнесу за допомогою прогнозування тенденцій, цей курс дає вам змогу збирати, вивчати та ефективно представляти дані.

Приєднуйтесь до цього курсу зараз і виведіть свої навички Tableau на новий рівень!

що ти навчишся?

  • Створюйте гістограми, карти, точкові діаграми, деревоподібні карти та інтерактивні інформаційні панелі.
  • Робота зі змішуванням даних у Tableau
  • Призначення географічних ролей елементам даних
  • робота з даними часових рядів

SQL для науки про дані

Цей курс на Coursera є чудовою відправною точкою для всіх, хто цікавиться аналізом даних для наукових цілей. Попередні знання SQL не потрібні. Він перенесе вас від основ до більш складних концепцій, які допоможуть вам розвинути навички, необхідні для отримання цінної інформації з даних.

На початку ви дізнаєтесь про основи SQL, зокрема про те, як писати запити для отримання даних із таблиць. Курс поступово знайомить вас зі складнішими запитами та навчає методам фільтрації й уточнення результатів. Ви працюватимете з різними типами даних, такими як рядки та числа, і отримаєте практичний досвід маніпулювання даними, створюючи нові таблиці та переміщуючи дані між ними.

Протягом курсу ви познайомитесь із поширеними операторами SQL і дізнаєтеся, як поєднувати дані з різних джерел. Також розглядаються такі складні теми, як опис випадків, керування даними та профілювання, що дає вам чітке розуміння SQL для цілей науки про дані.

Він також містить реальні завдання з програмування. Ці завдання дозволять вам відпрацювати свої навички та проаналізувати фактичні набори даних. ви також зможете ефективно використовувати SQL для цілеспрямованого аналізу, інтерпретуючи структуру, значення та зв’язки всередині даних.

Для цього курсу не потрібні спеціальні вимоги чи вимоги до програмного забезпечення. Хоча наявність простого текстового редактора буде корисною для кінцевого проекту.

Що ти навчишся?

  • Вибір підмножини даних
  • SQLite
  • Фільтрація та сортування даних
  • Маніпуляції з рядками

Наука про дані з Р

Цей курс починається з ознайомлення з практикою обробки даних і ознайомлення з основами мови програмування R. Ви зрозумієте, як можна застосувати науку про дані для отримання цінної інформації з необроблених даних.

Коли у вас є міцна основа, курс заглиблюється в процес перетворення та очищення даних. Ви дізнаєтесь про методи обробки безладних і неструктурованих даних. Крім того, ви дізнаєтеся, як створювати описову статистику, яка дозволить вам ефективно узагальнювати та отримувати статистичні дані з ваших даних.

Ви дізнаєтесь, як створювати моделі, які можуть виявляти зв’язки у ваших даних і робити прогнози на основі цих зв’язків. Цей набір навичок особливо цінний, коли ви намагаєтеся виявити приховані закономірності або спрогнозувати майбутні результати.

Як ви вже знаєте, алгоритми машинного навчання відіграють життєво важливу роль у науці про дані. І цей курс містить вступ до цих алгоритмів ML. Ви дізнаєтесь, як застосовувати методи машинного навчання за допомогою R, що дає змогу робити прогнози та робити висновки на основі ваших даних.

Розуміння цих алгоритмів дає вам змогу вирішувати складні проблеми та виявляти цінні закономірності у своїх наборах даних.

Нарешті, курс охоплює розгортання моделей R у виробництві. Ви дізнаєтеся, як пакувати свій код, створювати інтерактивні програми та ділитися своєю ідеєю з іншими.

Ці практичні знання дозволяють вам подолати розрив між аналізом даних і впровадженням у реальному світі. Незалежно від того, початківець ви чи досвідчений фахівець із обробки даних, цей курс надасть вам знання та методи, необхідні для досягнення успіху в галузі науки про дані.

Що ти навчишся?

  • Створення статистичних моделей і візуалізацій даних
  • Обробка великих даних
  • мова R
  • Алгоритми ML

Висновок

Наука про дані – це практична сфера, і для опанування потрібен практичний досвід. Однак отримати доступ до реальних наборів даних і працювати з ними може бути складно. Шукайте набори даних з відкритим кодом, доступні в Інтернеті або на таких платформах, як Kaggle.

Беріть участь в онлайн-конкурсах, робіть внесок у проекти з відкритим кодом або створюйте свої проекти, використовуючи загальнодоступні дані. Створення портфоліо проектів із науки про дані не лише надасть цінний досвід, але й продемонструє ваші навички потенційним роботодавцям.

Сподіваюся, ця стаття допоможе вам дізнатися про різні курси з вивчення даних. Вам також може бути цікаво дізнатися про найкращі книги з науки про дані, щоб вивчити від теорії до практичного застосування [2023 Edition].