Er du interesseret i at dykke ned i den spændende verden af datavidenskab? Stop med at lede! Uanset om du er nybegynder, der søger at udforske dette dynamiske felt, eller en erfaren professionel, der ønsker at forbedre dine færdigheder, har vi de bedste onlinekurser til dig.
I dagens verden er data ikke kun en samling af tal og tal. Det er en værdifuld ressource, der kan bruges til at drive virksomhedens succes.
Efterspørgslen efter dataforskere vil kun stige, efterhånden som virksomheder fortsætter med at indsamle enorme mængder data. Og lad os være ærlige, hvem ønsker ikke at være en del af et felt, der har potentiale til at påvirke så mange industrier?
Og det er i øjeblikket det bedste tidspunkt at få viden om datavidenskab for at få en spændende og givende karriere.
Glassdoor rapporterer, at den gennemsnitlige grundløn for en dataforsker i USA er $1.03.973 om året, hvor topindtjenere tjener over $180.000 årligt.
Der findes en række ressourcer online, og det kan være svært at vide, hvor man skal starte. Derfor er det vigtigt at tage et struktureret og velorganiseret kursus for at mestre de færdigheder, der kræves for en succesfuld karriere i Data Science.
Indholdsfortegnelse
Udfordringer
Her er nogle almindelige udfordringer, som enkeltpersoner ofte står over for, mens de tager datavidenskabskurser, sammen med strategier til at overvinde dem:
Stejl indlæringskurve
Datavidenskab omfatter en bred vifte af komplekse koncepter og teknikker, som kan være overvældende for begyndere. At overkomme denne udfordring kræver tålmodighed og en systematisk tilgang.
Start med det grundlæggende, forstå nøglebegreber grundigt, og byg gradvist videre på dem. Opdel komplekse emner i mindre og øv regelmæssigt for at styrke din læring.
Matematisk baggrund
Datavidenskab involverer forskellige matematiske begreber såsom statistik, lineær algebra, calculus og sandsynlighedsteori. For personer uden en stærk matematisk baggrund kan dette udgøre en betydelig udfordring. For at overvinde dette, afsætte ekstra tid til at friske op på de nødvendige matematiske begreber.
Se efter online tutorials, lærebøger eller supplerende ressourcer, der forklarer disse begreber i en datavidenskabskontekst. Øv dig desuden i at anvende disse begreber på dataproblemer i den virkelige verden.
Programmeringsfærdigheder
Færdighed i programmeringssprog som Python eller R er afgørende for datavidenskab. Bare start med at lære det grundlæggende i dit valgte programmeringssprog, inklusive syntaks, datastrukturer og kontrolflow. Brug online kodningsplatforme, tutorials og kodningsøvelser til at øve dig i at skrive kode.
I denne artikel har vi gjort det hårde arbejde for dig og sammensat en liste over nogle af de bedste datavidenskabskurser, der er tilgængelige online.
Lad os komme igang!
IBM Data Science Professional-certifikat
Hvis du virkelig er interesseret i at forfølge en karriere inden for datavidenskab eller maskinlæring, så kan dette certificeringskursus fra IBM være det perfekte valg for dig. Dette kursusprogram er designet til at hjælpe dig med at udvikle de relevante færdigheder, der er nødvendige for at få succes inden for datavidenskab.
Denne 10-kursers serie inkluderer en række opgaver og projekter, som eleverne kan deltage i, såsom udvikling af en maskinlæringsmodel, undersøgelse af sociale mediedata og udvikling af et datadashboard.
Disse opgaver giver eleverne mulighed for at anvende de færdigheder, de har lært, på problemer i den virkelige verden og opbygge en portefølje af arbejde, som de kan fremvise for potentielle arbejdsgivere.
Derudover vil eleverne modtage et professionelt certifikat fra Coursera og et digitalt badge fra IBM, som viser deres beherskelse af de lærte færdigheder. Dette program anbefales ACE®. Det betyder, at eleverne efter afslutningen kan tjene op til 12 studiepoint.
Denne certificering er en fantastisk måde at opnå en konkurrencefordel på arbejdsmarkedet på som dataforsker på entry-level med de seneste jobparate færdigheder.
Hvad lærer du?
- Det grundlæggende i datavidenskab omfatter dataanalyse, datavisualisering og statistisk analyse.
- Sådan bruges open source værktøjer og biblioteker, inklusive Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn og ScipPy.
- Opbygning af prædiktive modeller ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer.
- Hvordan man arbejder med databaser og bruger SQL til at forespørge data.
- Anvendt læring gennem praktiske laboratorier i IBM Cloud ved hjælp af datasæt og værktøjer fra den virkelige verden.
Harvard Professional Certificate in Data Science
Dette er et professionelt certificeringskursus, der tilbydes af Harvard University på edx-platformen.
Dette program vil tage dine datavidenskabelige færdigheder til næste niveau ved at hjælpe dig med at implementere ML-algoritmer og få dybdegående viden om grundlæggende datavidenskabelige koncepter gennem motiverende casestudier fra den virkelige verden.
Du vil få grundlæggende R-programmeringsfærdigheder og lære statistiske begreber såsom sandsynlighed, inferens og modellering.
Dette kursus er mere end blot en samling af tekniske færdigheder.
Du får erfaring med teknikker som datavisualisering og datastrid med ggplot2 /dplyr.
Du vil også blive fortrolig med væsentlige værktøjer til at praktisere dataforskere, såsom Unix/Linux, Git og RStudio.
Men det er ikke alt.
Casestudierne i kurset er designet til at inspirere og hjælpe dig med at lære ved at besvare specifikke spørgsmål gennem dataanalyse. Du vil udforske emner som tendenser inden for verdens sundhed og økonomi, amerikanske kriminalitetsrater og mange flere.
Færdigheder du får
- Machine Learning algoritmer
- Git og GitHub
- R programmering
- sandsynlighedsrelaterede begreber
Python for Data Science og ML
Det er et af de mest populære kurser på Udemy-platformen. Lakhs af studerende fra hele verden har tilmeldt sig dette kursus og har fundet det en værdifuld ressource til at fremme deres færdigheder inden for datavidenskab og maskinlæring.
Dette kursus dækker også avancerede datavisualiseringsteknikker ved hjælp af biblioteker som Matplotlib, seaborn og Plotly. Du lærer, hvordan du opretter fantastiske visualiseringer, der bringer dine data til live og gør det nemmere at forstå og analysere.
Men den virkelige spænding starter, når du dykker ned i maskinlæring med SciKit Learn. Du vil lære om en bred vifte af maskinlæringsalgoritmer som Random Forests, Decision Trees og mange flere.
Dette kursus tilbyder en fremragende læseplan, der dækker forskellige emner relateret til Data Science og Machine Learning. Det inkluderer over 100 high-definition videoforelæsninger, der giver dybdegående forklaringer og demonstrationer. Detaljerede kodenotesbøger leveres til hver forelæsning, som giver eleverne mulighed for at øve og anvende det, de har lært.
Hvad lærer du?
Så hvad venter du på? Tilmeld dig dette kursus i dag, og tag dit første skridt mod en spændende karriere inden for datavidenskab.
Specialisering i datavidenskab
Dette Data Science specialiseringskursus tilbydes af Johns Hopkins University. Der er i alt 10 kurser i denne specialisering. Det er designet til at udstyre eleverne med de væsentlige koncepter og værktøjer, der kræves til hele datavidenskabens pipeline.
Et højdepunkt på dette specialiseringskursus er Capstone-projektet, hvor du får mulighed for at anvende det, du har lært, ved at bygge et dataprodukt ved hjælp af data fra den virkelige verden. Denne praktiske oplevelse giver dig mulighed for at vise din beherskelse af materialet og skabe en portfolio, der afspejler dine evner.
Dette kursus er udviklet og undervist af erfarne fakulteter fra Johns Hopkins University. Du kan forvente undervisning og vejledning af høj kvalitet gennem hele forløbet.
I kursusopgaverne skal du udføre regressionsanalyse og bruge regressionsmodeller til at få dybere indsigt i dine data, som vil hjælpe dig til at blive en ægte dataforsker.
Hvad lærer du?
- Maskinelæring
- Regressions analyse
- Github
- R programmering
- Klyngeanalyse
- Regulært udtryk (REGEX)
Data Science med R og Python
Dette kursus udbydes af Oak Academy på Udemy-platformen. Kursets indhold kan overordnet opdeles i to dele.
Del 1: R for Data Science
I den første del af kurset vil du dykke ned i datavidenskabens verden ved hjælp af R. Du lærer, hvordan du effektivt håndterer store datasæt, manipulerer data og udleder meningsfuld indsigt. Kurset vil introducere dig til væsentlige værktøjer i R, som er almindeligt anvendt i datavidenskabelige projekter.
Del 2: Python for Data Science
Anden del af kurset fokuserer på at bruge Python til dataanalyse. Du vil lære at analysere data, skabe visualiseringer og anvende kraftfulde maskinlæringsalgoritmer. Du kan forbedre din forståelse af Python og dets biblioteker, herunder NumPy, Pandas og Matplotlib, gennem forskellige øvelser.
Læs også: Bøger og kurser til at lære numpy
Ved afslutningen af kurset kan du forvente at opnå følgende:
- Færdighed i R og Python til datavidenskabelige opgaver.
- Evnen til at skabe informative og visuelt tiltalende datavisualiseringer.
- Forståelse og praktisk anvendelse af kraftfulde maskinlæringsalgoritmer.
- Kompetence i at bruge væsentlige biblioteker som NumPy, Pandas, matplotlib og tidyverse.
Google Data Analytics Professional certifikat
Google Data Analytics Professional Certificate, der tilbydes på Coursera, er et fremragende program designet til at give professionel træning inden for dataanalyse.
Denne certifikatserie består af 8 kurser, der giver eleverne efterspurgte færdigheder, der er nødvendige for entry-level positioner i dataanalyse uanset tidligere erfaring.
Igennem dette certificeringsprogram får du mulighed for at lære af Google-medarbejdere, som har bygget deres karriere på et stærkt fundament inden for dataanalyse. Læreplanen er velstruktureret for at sikre, at du får de færdigheder og viden, der kræves for at få succes på området.
Du kan gennemføre hele certificeringskurset på mindre end seks måneder med en forpligtelse på under 10 timer om ugen. lyder godt, ikke?
Efter afslutningen vil du være forberedt til forskellige jobroller, herunder junior eller associeret dataanalytiker, databaseadministrator og mere.
Programmet inkluderer over 180 timers undervisning og adskillige praksisbaserede vurderinger, der simulerer virkelige dataanalysescenarier. Disse vurderinger er vigtige for at udvikle de færdigheder, der er afgørende for succes på arbejdspladsen.
Indholdet er yderst interaktivt og udelukkende udviklet af erfarne Google-medarbejdere, som har brugt årtier på at arbejde med dataanalyse. Du vil engagere dig i en række forskellige læringsmaterialer, såsom videoer, vurderinger og praktiske laboratorier, for at gøre dig bekendt med de værktøjer og analytiske færdigheder, der er nødvendige for at arbejde med data.
Færdigheder du får
- Datavisualisering (DataViz)
- Problemløsning
- Regneark
- Structured Query Language (SQL)
- Dataindsamling
Data Scientist Nanograde Program
Data Scientist Nanodegree-programmet, der tilbydes af Udacity, er et avanceret program designet til at give eleverne de nødvendige færdigheder og viden til at forfølge rollen som Data Scientist.
Før du starter programmet, er det en fordel at opfylde følgende forudsætninger:
Python: Der er behov for færdigheder i Python-programmering, herunder evnen til at skrive funktioner, bygge grundlæggende applikationer og kendskab til almindelige biblioteker såsom NumPy og Pandas.
Derudover skal eleverne have erfaring med SQL-programmering, herunder forespørgsel i databaser og brug af joinforbindelser, aggregeringer og underforespørgsler. Komfort ved at bruge Terminal og GitHub er også fordelagtig.
Sandsynlighed og statistik: En solid forståelse af beskrivende statistik, såsom beregning af mål for centrum og spredning, er nødvendig. Kendskab til inferentiel statistik, såsom stikprøvefordelinger og hypotesetestning, er også nødvendig.
Datastrid og visualisering: Eleverne skal have erfaring med at få adgang til forskellige typer datakilder såsom databaser, CSV-filer og JSON-filer. Færdighed i datarensning og transformationer ved hjælp af biblioteker som pandaer og Scikit-learn er vigtig.
Viden om datavisualiseringsteknikker ved hjælp af værktøjer som Matplotlib er også værdifuld. Derudover skal eleverne være fortrolige med undersøgende og forklarende dataanalyse visualiseringsmetoder.
Den anslåede tid til at gennemføre programmet er fire måneder, hvor eleverne vil deltage i praktiske projekter udviklet af brancheeksperter. Gennem disse projekter får deltagerne mulighed for at arbejde på datapipelines i den virkelige verden, designe eksperimenter, bygge anbefalingssystemer og implementere løsninger til skyen.
Dette Nanodegree-program er særligt velegnet til personer, der allerede har en vis erfaring med maskinlæring.
Tableau 2022 AZ
Dette kursus er designet til at udstyre dig med de færdigheder, du skal bruge for at blive en dygtig Tableau-bruger.
Startende med det grundlæggende, vil du lære, hvordan du navigerer i Tableau-softwaren, forbinder den til datafiler og eksporterer regneark. Du vil studere dataudtræk og tidsserieanalyse for at opdage tendenser og skabe nøjagtige forudsigelser.
Efter afslutningen af dette kursus vil du blive udstyret med færdighederne hos en dygtig Tableau-bruger og en dataforsker. Du vil være i stand til at udtrække information fra data, analysere komplekse spørgsmål og visualisere dit output med lethed.
Uanset om du arbejder med videnskabelige data eller sigter mod at forbedre virksomhedens overskud gennem prognosetrends, giver dette kursus dig mulighed for at indsamle, undersøge og præsentere data effektivt.
Tilmeld dig dette kursus nu og tag dine Tableau-færdigheder til nye højder!
hvad lærer du?
- Opret søjlediagrammer, kort, punktplot, trækort og interaktive dashboards.
- Arbejd med datablanding i Tableau
- Tildeling af geografiske roller til dataelementer
- arbejde med tidsseriedata
SQL til datavidenskab
Dette kursus om Coursera er et godt udgangspunkt for alle, der er interesseret i at analysere data til datavidenskabelige formål. Der kræves ingen forudgående kendskab til SQL. Det tager dig fra det grundlæggende til mere avancerede koncepter, der hjælper dig med at udvikle de nødvendige færdigheder til at udtrække værdifuld indsigt fra data.
I begyndelsen lærer du det grundlæggende i SQL, herunder hvordan du skriver forespørgsler for at hente data fra tabeller. Kurset introducerer dig gradvist til mere komplekse forespørgsler og lærer dig teknikker til at filtrere og forfine dine resultater. Du vil arbejde med forskellige datatyper som strenge og tal og få praktisk erfaring med at manipulere data ved at oprette nye tabeller og flytte data mellem dem.
I løbet af kurset vil du blive fortrolig med almindelige SQL-operatører og opdage, hvordan du kombinerer data fra forskellige kilder. Avancerede emner såsom sagsfremstillinger, datastyring og profilering er også dækket, hvilket giver dig en klar forståelse af SQL til datavidenskabelige formål.
Det inkluderer også programmeringsopgaver i den virkelige verden. Disse opgaver giver dig mulighed for at øve dine færdigheder og analysere faktiske datasæt. du vil også være i stand til at bruge SQL effektivt til målrettet analyse ved at fortolke strukturen, betydningen og relationerne i dataene.
Ingen specifikke forudsætninger eller softwarekrav er nødvendige for dette kursus. Selvom det vil være nyttigt for det endelige projekt at have en simpel teksteditor.
Hvad lærer du?
- Valg af dataundersæt
- SQLite
- Datafiltrering og sortering
- Manipulation af strenge
Data Science med R
Dette kursus begynder med at introducere dig til praksis inden for datavidenskab og gøre dig bekendt med det grundlæggende i R-programmeringssproget. Du får en forståelse af, hvordan datavidenskab kan anvendes til at udtrække værdifuld information fra rådata.
Når du har et solidt fundament, dykker kurset ned i processen med at transformere og rense data. Du lærer teknikker til at håndtere rodede og ustrukturerede data. Derudover vil du opdage, hvordan du opretter beskrivende statistik, som giver dig mulighed for effektivt at opsummere og få indsigt fra dine data.
Du lærer, hvordan du opbygger modeller, der kan afdække relationer i dine data og lave forudsigelser baseret på disse relationer. Dette færdighedssæt er særligt værdifuldt, når man forsøger at afdække skjulte mønstre eller forudsige fremtidige resultater.
Som du allerede ved, spiller maskinlæringsalgoritmer en afgørende rolle i datavidenskab. Og dette kursus giver en introduktion til disse ML-algoritmer. Du vil opdage, hvordan du anvender maskinlæringsteknikker ved hjælp af R, som sætter dig i stand til at lave forudsigelser og drage konklusioner ud fra dine data.
Forståelse af disse algoritmer giver dig mulighed for at løse komplekse problemer og afdække værdifulde mønstre i dine datasæt.
Til sidst dækker kurset implementeringen af R-modeller i produktionen. Du lærer, hvordan du pakker din kode, opretter interaktive applikationer og deler din indsigt med andre.
Denne praktiske viden giver dig mulighed for at bygge bro mellem dataanalyse og implementering i den virkelige verden. Uanset om du er nybegynder eller en erfaren dataprofessionel, udstyrer dette kursus dig med den viden og de teknikker, der er nødvendige for at udmærke dig inden for datavidenskab.
Hvad lærer du?
- Oprettelse af statistiske modeller og datavisualiseringer
- Håndtering af Big Data
- R sprog
- ML algoritmer
Konklusion
Datavidenskab er et praktisk felt, og praktisk erfaring er nødvendig for at mestre. Det kan dog være en udfordring at få adgang til og arbejde med datasæt fra den virkelige verden. Opsøg open source-datasæt, der er tilgængelige online eller via platforme som Kaggle.
Deltag i onlinekonkurrencer, bidrag til open source-projekter, eller opret dine projekter ved hjælp af offentligt tilgængelige data. Opbygning af en portefølje af datavidenskabelige projekter vil ikke kun give værdifuld erfaring, men også demonstrere dine færdigheder til potentielle arbejdsgivere.
Jeg håber, at du fandt denne artikel nyttig til at lære om forskellige kurser til at lære datavidenskab. Du kan også være interesseret i at lære om de bedste datavidenskabsbøger for at lære fra teori til praktiske anvendelser [2023 Edition].