Занурення у світ науки про дані: Найкращі онлайн-курси
Чи бажаєте ви відкрити для себе захоплюючий світ науки про дані? Не шукайте далі! Незалежно від вашого рівня підготовки – чи ви початківець, який прагне дослідити цю перспективну галузь, чи досвідчений фахівець, який бажає вдосконалити свої вміння – ми підібрали для вас найкращі онлайн-курси.
У сучасному світі дані перестали бути просто набором чисел. Вони є цінним ресурсом, який може забезпечити успіх у бізнесі.
Потреба в експертах з обробки даних постійно зростає, оскільки компанії накопичують дедалі більші обсяги інформації. І, будемо відвертими, хто не хоче бути частиною сфери, яка здатна вплинути на стільки галузей?
Зараз ідеальний час для отримання знань у сфері науки про дані, що відкриває двері до захопливої та високооплачуваної кар’єри.
Згідно з даними Glassdoor, середня річна зарплата фахівця з обробки даних у США становить 103 973 долари, а найвищі зарплати перевищують 180 000 доларів на рік.
В інтернеті є безліч ресурсів, і часом важко зорієнтуватися, з чого почати. Саме тому важливо пройти структурований та добре організований курс, щоб отримати необхідні навички для успішної кар’єри в науці про дані.
Проблеми на шляху вивчення Data Science
Ось деякі типові труднощі, з якими стикаються люди, які вивчають науку про дані, а також стратегії їх подолання:
Стрімка крива навчання
Наука про дані охоплює широкий спектр складних концепцій та методик, які можуть бути непростими для новачків. Щоб впоратися з цим, потрібні терпіння та систематичний підхід.
Починайте з основ, досконало розбирайтеся в ключових поняттях і поступово просувайтеся вперед. Розбивайте складні теми на менші розділи і регулярно практикуйтеся для закріплення знань.
Необхідність математичної підготовки
Наука про дані передбачає використання різних математичних концепцій, таких як статистика, лінійна алгебра, математичний аналіз та теорія ймовірностей. Для тих, хто не має сильної математичної бази, це може стати серйозною перешкодою. Щоб подолати цю проблему, потрібно приділити додатковий час для оновлення необхідних математичних знань.
Користуйтеся онлайн-підручниками, навчальними матеріалами або додатковими ресурсами, які пояснюють ці концепції в контексті науки про дані. Крім того, практикуйтеся у застосуванні цих концепцій до реальних задач.
Навички програмування
Володіння мовами програмування, такими як Python або R, є критично важливим для науки про дані. Почніть з вивчення основ обраної мови, включаючи синтаксис, структури даних та керування потоком виконання. Використовуйте онлайн-платформи для кодування, навчальні посібники та вправи для практики написання коду.
У цій статті ми вже зробили за вас частину роботи і склали список найкращих онлайн-курсів з Data Science.
Тож почнемо!
Професійний сертифікат IBM з Data Science
Якщо вас справді цікавить кар’єра в галузі науки про дані або машинного навчання, то цей сертифікаційний курс від IBM може стати ідеальним вибором. Ця програма розроблена для того, щоб допомогти вам розвинути навички, необхідні для досягнення успіху в цій сфері.
Ця серія з 10 курсів включає в себе ряд завдань та проектів, де студенти можуть практикуватися, наприклад, у створенні моделей машинного навчання, дослідженні даних соціальних мереж та розробці інформаційної панелі даних.
Ці завдання надають студентам можливість застосувати отримані знання для вирішення реальних задач та створити портфоліо робіт, які можна продемонструвати потенційним роботодавцям.
Крім того, слухачі отримають професійний сертифікат від Coursera та цифровий значок від IBM, що підтверджує їхні знання. Ця програма рекомендована ACE®, що означає, що після завершення навчання студенти можуть отримати до 12 кредитів коледжу.
Цей сертифікат – чудовий спосіб отримати конкурентну перевагу на ринку праці, як фахівець з обробки даних початкового рівня з найсучаснішими навичками, готовими до роботи.
Чого ви навчитеся?
- Основи науки про дані, включаючи аналіз даних, їх візуалізацію та статистичний аналіз.
- Використання інструментів та бібліотек з відкритим кодом, таких як Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn та ScipPy.
- Побудова прогностичних моделей за допомогою алгоритмів машинного навчання.
- Робота з базами даних та використання SQL для запиту даних.
- Практичне навчання через лабораторії в IBM Cloud із використанням реальних наборів даних та інструментів.
Гарвардський професійний сертифікат з Data Science
Це професійна сертифікаційна програма, яку пропонує Гарвардський університет на платформі edX.
Ця програма виведе ваші навички з обробки даних на новий рівень, допоможе освоїти алгоритми машинного навчання та глибоко зрозуміти фундаментальні концепції науки про дані за допомогою надихаючих прикладів з реального життя.
Ви отримаєте основні навички програмування на R та вивчите такі статистичні поняття, як ймовірність, висновування та моделювання.
Цей курс – це більше, ніж просто набір технічних навичок.
Ви отримаєте досвід у використанні таких технік, як візуалізація даних та маніпулювання ними за допомогою ggplot2/dplyr.
Ви також ознайомитеся з основними інструментами, які використовують фахівці з обробки даних, такими як Unix/Linux, Git та RStudio.
Але це ще не все.
Тематичні дослідження в курсі покликані надихнути вас і допомогти в навчанні, відповідаючи на конкретні запитання за допомогою аналізу даних. Ви досліджуватимете такі теми, як тенденції у світовій охороні здоров’я та економіці, рівень злочинності в США та багато іншого.
Навички, які ви отримаєте:
- Алгоритми машинного навчання
- Git і GitHub
- Програмування на R
- Концепції, пов’язані з ймовірністю
Python для Data Science та машинного навчання (ML)
Це один з найпопулярніших курсів на платформі Udemy. Мільйони студентів з усього світу записалися на цей курс, і він є цінним ресурсом для покращення навичок у галузі науки про дані та машинного навчання.
Цей курс також охоплює сучасні методи візуалізації даних за допомогою таких бібліотек, як Matplotlib, seaborn та Plotly. Ви навчитеся створювати вражаючі візуалізації, які зроблять ваші дані зрозумілішими та легшими для аналізу.
Але справжнє задоволення починається, коли ви занурюєтеся у машинне навчання за допомогою SciKit Learn. Ви вивчите широкий спектр алгоритмів машинного навчання, таких як випадкові ліси, дерева рішень та багато інших.
Курс пропонує чудово розроблену навчальну програму, яка охоплює різноманітні теми, пов’язані з наукою про дані та машинним навчанням. Він містить понад 100 відеолекцій високої чіткості з детальними поясненнями та демонстраціями. Для кожної лекції надаються блокноти з докладними кодами, які дозволяють студентам практикуватися та застосовувати отримані знання.
Чого ви навчитеся?
То чого ви чекаєте? Зареєструйтеся на цей курс вже сьогодні та зробіть перший крок до захоплюючої кар’єри у світі даних.
Спеціалізація з Data Science
Цю спеціалізовану програму з Data Science пропонує Університет Джона Гопкінса. Вона складається з 10 курсів і розроблена для того, щоб надати студентам основні концепції та інструменти, необхідні для повного циклу аналізу даних.
Особливістю цієї програми є проєкт Capstone, де ви матимете можливість застосувати отримані знання на практиці, створюючи продукт, що працює з реальними даними. Цей практичний досвід дозволить вам продемонструвати свої навички та створити портфоліо, що відображатиме ваші здібності.
Курс розроблено та викладається досвідченими викладачами з Університету Джона Гопкінса. Можете розраховувати на якісне навчання та підтримку протягом усього курсу.
У завданнях вам потрібно буде проводити регресійний аналіз та використовувати регресійні моделі для глибшого розуміння даних, що допоможе вам стати справжнім фахівцем з обробки даних.
Чого ви навчитеся?
- Машинне навчання
- Регресійний аналіз
- Github
- Програмування на R
- Кластерний аналіз
- Регулярні вирази (REGEX)
Data Science з R та 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 зануритеся у світ науки про дані за допомогою R. Ви навчитеся ефективно обробляти великі набори даних, маніпулювати даними та отримувати значущі висновки. Курс познайомить вас з основними інструментами R, які зазвичай використовуються в проєктах з обробки 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 покращите своє розуміння Python та його бібліотек, включаючи NumPy, Pandas та Matplotlib, за допомогою різноманітних вправ.
Читайте також: Книги та курси для вивчення numpy
До кінця курсу ви зможете:
- Впевнено використовувати R та Python для задач з обробки даних.
- Створювати інформативні та візуально привабливі візуалізації даних.
- Розуміти та практично застосовувати потужні алгоритми машинного навчання.
- Компетентно використовувати основні бібліотеки, такі як NumPy, Pandas, matplotlib та tidyverse.
Професійний сертифікат Google Data Analytics
Професійний сертифікат Google Data Analytics, представлений на Coursera, – це чудова програма, розроблена для навчання фахівців у галузі аналітики даних.
Ця серія сертифікатів складається з 8 курсів, що забезпечують слухачів необхідними навичками для роботи в аналітиці даних на посадах початкового рівня, незалежно від їхнього попереднього досвіду.
Під час цієї сертифікаційної програми ви навчатиметеся у співробітників Google, які побудували свою кар’єру на міцних основах 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, приділяючи навчанню менше 10 годин на тиждень. Звучить чудово, правда?
Після закінчення курсу ви будете готові до різних ролей, зокрема, молодшого аналітика даних, адміністратора бази даних та ін.
Програма включає понад 180 годин навчання та численні практичні оцінювання, що імітують реальні сценарії аналітики даних. Ці оцінювання важливі для розвитку навичок, необхідних для успішної роботи.
Матеріали дуже інтерактивні та розроблені досвідченими співробітниками Google, які десятиліттями працюють у сфері 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
- Робота з електронними таблицями
- Мова структурованих запитів (SQL)
- Збір даних
Програма Nanodegree Data Scientist
Програма Nanodegree Data Scientist, яку пропонує Udacity, – це розширена програма, розроблена для надання студентам необхідних навичок та знань для виконання ролі Data Scientist.
Перед початком програми бажано мати наступні навички:
Python: необхідні навички програмування на Python, включаючи вміння писати функції, створювати базові програми та знайомство з поширеними бібліотеками, такими як NumPy та Pandas.
Крім того, студенти повинні мати досвід програмування на SQL, включаючи відправку запитів до баз даних та використання об’єднань, агрегацій та підзапитів. Зручність використання терміналу та GitHub також є перевагою.
Імовірність та статистика: потрібне глибоке розуміння описової статистики, такої як обчислення показників центру та розсіювання. Знання інференційної статистики, такої як вибірковий розподіл та перевірка гіпотез, також є необхідним.
Обробка та візуалізація даних: студенти повинні мати досвід доступу до різних типів джерел даних, таких як бази даних, CSV та JSON файли. Вміння очищати та перетворювати дані за допомогою бібліотек, таких як pandas та Scikit-learn, є важливим.
Знання методів візуалізації даних за допомогою інструментів, таких 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 проєктах, розроблених експертами галузі. Завдяки цим проєктам учасники матимуть можливість працювати над реальними конвеєрами даних, проєктувати експерименти, створювати системи рекомендацій та розгортати рішення у хмарі.
Ця програма Nanodegree особливо підходить для осіб, які вже мають певний досвід у машинному навчанні.
Tableau 2022 A-Z
Цей курс розроблений, щоб надати вам навички, необхідні для того, щоб стати досвідченим користувачем Tableau.
Починаючи з основ, ви дізнаєтеся, як орієнтуватися в програмному забезпеченні Tableau, підключати його до файлів даних та експортувати робочі аркуші. Ви вивчатимете вилучення даних та аналіз часових рядів, щоб виявити тенденції та зробити точні прогнози.
Після завершення цього курсу ви отримаєте навички досвідченого користувача Tableau та фахівця з обробки даних. Ви зможете отримувати інформацію з даних, аналізувати складні запитання та легко візуалізувати результати.
Незалежно від того, працюєте ви з науковими даними або прагнете збільшити прибутки бізнесу за допомогою прогнозування тенденцій, цей курс допоможе вам збирати, вивчати та ефективно представляти дані.
Приєднуйтесь до цього курсу вже зараз і виведіть свої навички Tableau на новий рівень!
Чого ви навчитеся?
- Створювати гістограми, карти, точкові діаграми, дерева та інтерактивні інформаційні панелі.
- Працювати зі змішуванням даних у Tableau
- Призначати географічні ролі елементам даних
- Працювати з даними часових рядів
SQL для науки про дані
Цей курс на Coursera – чудова відправна точка для всіх, хто цікавиться аналізом даних для наукових цілей. Попередні знання SQL не потрібні. Він проведе вас від основ до складніших концепцій, допомагаючи розвинути навички, необхідні для отримання цінних висновків з даних.
На початку ви дізнаєтеся про основи SQL, зокрема, як писати запити для отримання даних з 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 ознайомитеся з поширеними операторами SQL та 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.
Курс також містить реальні завдання з програмування. Ці завдання дозволять вам відпрацювати свої навички та проаналізувати набори реальних 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 або програмне забезпечення. Хоча наявність простого текстового редактора буде корисною для кінцевого проєкту.
Чого ви навчитеся?
- Вибирати підмножину даних
- Використовувати SQLite
- Фільтрувати та сортувати дані
- Маніпулювати рядками
Наука про дані з R
Цей курс починається з ознайомлення з практикою обробки даних та основ мови програмування R. Ви зрозумієте, як можна використовувати науку про дані для отримання цінних висновків з необроблених даних.
Після того, як ви отримаєте міцну базу, курс заглибиться в процес перетворення та очищення даних. Ви дізнаєтеся про методи обробки безладних та неструктурованих даних. Крім того, ви навчитеся створювати описову статистику, що дозволить вам ефективно узагальнювати та отримувати статистичні дані з ваших даних.
Ви навчитеся створювати моделі, які можуть виявляти зв’язки між даними та робити прогнози на їх основі. Цей набір навичок особливо цінний, коли ви намагаєтеся виявити приховані закономірності або спрогнозувати майбутні результати.
Як ви вже знаєте, алгоритми машинного навчання відіграють важливу роль у науці про дані. І цей курс містить вступ до цих алгоритмів ML. Ви дізнаєтесь, як використовувати методи машинного навчання за допомогою R, що дає можливість робити прогнози та висновки на основі ваших даних.
Розуміння цих алгоритмів дає вам змогу розв’язувати складні проблеми та знаходити 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 своїми напрацюваннями з іншими.
Ці практичні знання дозволяють подолати розрив між аналізом даних та їх впровадженням у реальному світі. Незалежно від того, початківець ви чи досвідчений фахівець з обробки даних, цей курс надасть вам знання та методи, необхідні для досягнення успіху в галузі науки про дані.
Чого ви навчитеся?
- Створювати статистичні моделі та візуалізації даних
- Обробляти великі дані
- Використовувати мову R
- Застосовувати алгоритми машинного навчання
Висновок
Наука про дані – це практична сфера, і для її опанування потрібен досвід. Однак, отримати доступ до реальних наборів даних та працювати з ними може бути складно. Шукайте набори даних з відкритим кодом, які доступні в інтернеті або на платформах на кшталт Kaggle.
Беріть участь в онлайн-конкурсах, робіть внесок у проєкти з відкритим кодом або створюйте свої проєкти, використовуючи загальнодоступні дані. Створення портфоліо проєктів з науки про дані не лише дасть вам цінний досвід, але й продемонструє ваші навички потенційним роботодавцям.
Сподіваюся, ця стаття допоможе вам розібратися в різних курсах з вивчення даних. Вам також може бути цікаво дізнатися про найкращі книги з науки про дані для вивчення від теорії до практичного застосування.