Máte zájem ponořit se do vzrušujícího světa datové vědy? Už nehledejte! Ať už jste začátečník, který se snaží prozkoumat tento dynamický obor, nebo zkušený profesionál, který chce zlepšit své dovednosti, máme pro vás ty nejlepší online kurzy.
V dnešním světě nejsou data jen souborem čísel a čísel. Je to cenný zdroj, který lze použít k podpoře obchodního úspěchu.
Poptávka po Data Scientists se bude jen zvyšovat, protože společnosti nadále shromažďují obrovské množství dat. A buďme upřímní, kdo by nechtěl být součástí oboru, který má potenciál ovlivnit tolik průmyslových odvětví?
A v současné době je nejlepší čas získat znalosti o datové vědě, abyste získali vzrušující a obohacující kariéru.
Glassdoor uvádí, že průměrný základní plat pro Data Scientist ve Spojených státech je 1 03 973 $ ročně, přičemž nejlépe vydělávající lidé vydělávají přes 180 000 $ ročně.
Na internetu je k dispozici řada zdrojů a může být obtížné zjistit, kde začít. Proto je důležité absolvovat strukturovaný a dobře organizovaný kurz, abyste si osvojili dovednosti potřebné pro úspěšnou kariéru v Data Science.
Table of Contents
Výzvy
Zde jsou některé běžné problémy, kterým jednotlivci často čelí při absolvování kurzů datové vědy, spolu se strategiemi, jak je překonat:
Strmá křivka učení
Datová věda zahrnuje širokou škálu komplexních konceptů a technik, které mohou být pro začátečníky ohromující. Překonání této výzvy vyžaduje trpělivost a systematický přístup.
Začněte se základy, důkladně pochopte klíčové pojmy a postupně na nich stavte. Rozdělte složitá témata na menší a pravidelně cvičte, abyste posílili své učení.
Matematické pozadí
Datová věda zahrnuje různé matematické pojmy, jako je statistika, lineární algebra, počet a teorie pravděpodobnosti. Pro jednotlivce bez silného matematického vzdělání to může představovat značnou výzvu. Chcete-li to překonat, věnujte více času oprášení nezbytných matematických pojmů.
Hledejte online výukové programy, učebnice nebo doplňkové zdroje, které vysvětlují tyto pojmy v kontextu datové vědy. Navíc si procvičte aplikaci těchto konceptů na problémy s reálnými daty.
Programovací dovednosti
Znalost programovacích jazyků jako Python nebo R je pro datovou vědu zásadní. Začněte tím, že se naučíte základy vámi zvoleného programovacího jazyka, včetně syntaxe, datových struktur a toku řízení. Využijte online kódovací platformy, výukové programy a cvičení kódování k procvičování psaní kódu.
V tomto článku jsme za vás udělali tvrdou práci a dali jsme dohromady seznam některých nejlepších kurzů Data Science dostupných online.
Začněme!
Certifikát IBM Data Science Professional
Pokud máte skutečný zájem o kariéru v oblasti datové vědy nebo strojového učení, pak by pro vás mohl být tento certifikační kurz od IBM perfektní volbou. Tento kurz je navržen tak, aby vám pomohl rozvíjet příslušné dovednosti nezbytné k úspěchu v oblasti datové vědy.
Tato série 10 kurzů zahrnuje řadu úkolů a projektů, kterých se mohou studenti zúčastnit, jako je vývoj modelu strojového učení, zkoumání dat sociálních médií a vývoj datového panelu.
Tyto úkoly dávají studentům příležitost uplatnit dovednosti, které se naučili, na problémy v reálném světě a vytvořit portfolio prací, které mohou předvést potenciálním zaměstnavatelům.
Kromě toho studenti obdrží profesionální certifikát od Coursera a digitální odznak od IBM, který prokazuje jejich zvládnutí naučených dovedností. Tento program je doporučen ACE®. To znamená, že po dokončení mohou studenti získat až 12 vysokoškolských kreditů.
Tato certifikace je skvělým způsobem, jak získat konkurenční výhodu na trhu práce jako základní datový vědec s nejnovějšími dovednostmi připravenými k práci.
Co se naučíš?
- Základy datové vědy zahrnují analýzu dat, vizualizaci dat a statistickou analýzu.
- Jak používat open-source nástroje a knihovny, včetně Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn a ScipPy.
- Tvorba prediktivních modelů pomocí algoritmů strojového učení.
- Jak pracovat s databázemi a používat SQL k dotazování na data.
- Aplikované učení prostřednictvím praktických laboratoří v IBM Cloud s využitím reálných datových sad a nástrojů.
Harvardský profesionální certifikát v datové vědě
Jedná se o profesionální certifikační kurz nabízený Harvardskou univerzitou na platformě edx.
Tento program posune vaše dovednosti v oblasti datové vědy na další úroveň tím, že vám pomůže implementovat algoritmy ML a získat hluboké znalosti základních konceptů datové vědy prostřednictvím motivujících případových studií v reálném světě.
Získáte základní dovednosti programování R a naučíte se statistické pojmy, jako je pravděpodobnost, inference a modelování.
Tento kurz je více než jen sbírka technických dovedností.
S ggplot2 /dplyr získáte zkušenosti s technikami, jako je vizualizace dat a boj s daty.
Seznámíte se také se základními nástroji pro procvičování datových vědců, jako jsou Unix/Linux, Git a RStudio.
Ale to není všechno.
Případové studie v kurzu jsou navrženy tak, aby vás inspirovaly a pomohly vám učit se zodpovězením konkrétních otázek prostřednictvím analýzy dat. Prozkoumáte témata, jako jsou trendy ve světovém zdraví a ekonomice, míra kriminality v USA a mnoho dalších.
Dovednosti, které získáte
- Algoritmy strojového učení
- Git a GitHub
- R programování
- pojmy související s pravděpodobností
Python pro datovou vědu a ML
Je to jeden z nejoblíbenějších kurzů na platformě Udemy. Do tohoto kurzu se zapsaly tisíce studentů z celého světa a zjistili, že je to cenný zdroj pro rozvoj jejich dovedností v oblasti datové vědy a strojového učení.
Tento kurz také pokrývá pokročilé techniky vizualizace dat pomocí knihoven jako Matplotlib, seaborn a Plotly. Naučíte se vytvářet úžasné vizualizace, které oživí vaše data a usnadní jejich pochopení a analýzu.
Ale skutečné vzrušení začíná, když se ponoříte do strojového učení se SciKit Learn. Dozvíte se o široké řadě algoritmů strojového učení, jako jsou náhodné lesy, rozhodovací stromy a mnoho dalších.
Tento kurz nabízí vynikající osnovy, které pokrývají různá témata související s datovou vědou a strojovým učením. Obsahuje více než 100 video přednášek ve vysokém rozlišení, které poskytují hloubkové vysvětlení a ukázky. Ke každé přednášce jsou k dispozici podrobné zápisníky s kódy, které studentům umožňují procvičovat a aplikovat to, co se naučili.
Co se naučíš?
Tak na co čekáš? Zapište se do tohoto kurzu ještě dnes a udělejte svůj první krok k vzrušující kariéře v oblasti datové vědy.
Specializace datové vědy
Tento specializační kurz Data Science nabízí Univerzita Johnse Hopkinse. V této specializaci je celkem 10 kurzů. Je navržen tak, aby vybavil studenty základními koncepty a nástroji potřebnými pro celý kanál datové vědy.
Vrcholem tohoto specializačního kurzu je projekt Capstone, kde budete mít příležitost uplatnit to, co jste se naučili, vytvořením datového produktu s využitím reálných dat. Tato praktická zkušenost vám umožní předvést své mistrovství v materiálu a vytvořit portfolio, které odráží vaše schopnosti.
Tento kurz je vyvinut a vyučován zkušenými učiteli z Johns Hopkins University. Během celého kurzu můžete očekávat kvalitní instruktáž a vedení.
V úkolech kurzu budete muset provést regresní analýzu a použít regresní modely, abyste získali hlubší vhled do vašich dat, což vám pomůže stát se skutečným datovým vědcem.
Co se naučíš?
- Strojové učení
- Regresní analýza
- Github
- R programování
- Shluková analýza
- Regulární výraz (REGEX)
Data Science s R a Python
Tento kurz nabízí Oak Academy na platformě Udemy. Obsah kurzu lze zhruba rozdělit do dvou částí.
Část 1: R pro datovou vědu
V první části kurzu se ponoříte do světa datové vědy pomocí R. Naučíte se efektivně zacházet s velkými datovými sadami, manipulovat s daty a odvozovat smysluplné poznatky. Kurz vás seznámí se základními nástroji v R, které se běžně používají v projektech datové vědy.
Část 2: Python pro datovou vědu
Druhá část kurzu je zaměřena na využití Pythonu pro analýzu dat. Naučíte se analyzovat data, vytvářet vizualizace a používat výkonné algoritmy strojového učení. Své porozumění Pythonu a jeho knihovnám, včetně NumPy, Pandas a Matplotlib, můžete zlepšit pomocí různých cvičení.
Čtěte také: Knihy a kurzy k učení numpy
Na konci kurzu můžete očekávat, že dosáhnete následujícího:
- Znalost R a Pythonu pro úlohy datové vědy.
- Schopnost vytvářet informativní a vizuálně přitažlivé vizualizace dat.
- Pochopení a praktická aplikace výkonných algoritmů strojového učení.
- Kompetence v používání základních knihoven, jako jsou NumPy, Pandas, matplotlib a tidyverse.
Certifikát Google Data Analytics Professional
Certifikát Google Data Analytics Professional Certificate nabízený na Coursera je vynikající program určený k poskytování profesionálního školení v oblasti analýzy dat.
Tato série certifikátů se skládá z 8 kurzů, které poskytují studentům požadované dovednosti potřebné pro vstupní pozice v analýze dat bez ohledu na předchozí zkušenosti.
V průběhu tohoto certifikačního programu budete mít příležitost učit se od zaměstnanců společnosti Google, kteří svou kariéru postavili na pevných základech v analýze dat. Učební plán je dobře strukturovaný, aby se ujistil, že získáte dovednosti a znalosti potřebné pro úspěch v oboru.
Celý certifikační kurz můžete absolvovat za méně než šest měsíců se závazkem pod 10 hodin týdně. zní to dobře, že?
Po dokončení budete připraveni na různé pracovní role, včetně juniorského nebo přidruženého datového analytika, správce databáze a dalších.
Program zahrnuje více než 180 hodin výuky a řadu praktických hodnocení, která simulují scénáře analýzy dat v reálném světě. Tato hodnocení jsou důležitá pro rozvoj dovedností nezbytných pro úspěch na pracovišti.
Obsah je vysoce interaktivní a vyvinutý výhradně zkušenými zaměstnanci společnosti Google, kteří strávili desetiletí prací v analýze dat. Zapojíte se do různých výukových materiálů, jako jsou videa, hodnocení a praktické laboratoře, abyste se seznámili s nástroji a analytickými dovednostmi potřebnými pro práci s daty.
Dovednosti, které získáte
- Vizualizace dat (DataViz)
- Řešení problému
- Tabulka
- strukturovaný dotazovací jazyk (SQL)
- Sběr dat
Data Scientist nanodegree Program
Program Data Scientist Nanodegree nabízený společností Udacity je pokročilý program navržený tak, aby studentům poskytl potřebné dovednosti a znalosti, aby mohli vykonávat role Data Scientist.
Před spuštěním programu je výhodné splnit následující předpoklady:
Python: Je nutná znalost programování v Pythonu, včetně schopnosti psát funkce, sestavovat základní aplikace a obeznámit se s běžnými knihovnami, jako jsou NumPy a Pandas.
Kromě toho by studenti měli mít zkušenosti s programováním SQL, včetně dotazování databází a používání spojení, agregací a poddotazů. Výhodný je také komfort při používání Terminálu a GitHubu.
Pravděpodobnost a statistika: Je zapotřebí důkladné porozumění deskriptivní statistikě, jako je výpočet míry středu a rozptylu. Nezbytná je také znalost inferenčních statistik, jako je výběrová rozdělení a testování hypotéz.
Data Wrangling a vizualizace: Studenti by měli mít zkušenosti s přístupem k různým typům zdrojů dat, jako jsou databáze, soubory CSV a soubory JSON. Důležitá je znalost čištění dat a transformací pomocí knihoven, jako jsou pandy a Scikit-learn.
Cenná je také znalost technik vizualizace dat pomocí nástrojů jako Matplotlib. Kromě toho by studenti měli být obeznámeni s metodami vizualizace průzkumné a vysvětlující analýzy dat.
Odhadovaná doba dokončení programu jsou čtyři měsíce, během kterých se studenti zapojí do praktických projektů vyvinutých odborníky z oboru. Prostřednictvím těchto projektů budou mít účastníci příležitost pracovat na skutečných datových kanálech, navrhovat experimenty, budovat systémy doporučení a nasazovat řešení do cloudu.
Tento program Nanodegree je zvláště vhodný pro jednotlivce, kteří již mají nějaké zkušenosti se strojovým učením.
Tablo 2022 AZ
Tento kurz je navržen tak, aby vás vybavil dovednostmi, které potřebujete, abyste se stali zdatnými uživateli Tableau.
Počínaje základy se naučíte procházet softwarem Tableau, propojovat jej s datovými soubory a exportovat pracovní listy. Budete studovat extrakci dat a analýzu časových řad, abyste objevili trendy a vytvořili přesné předpovědi.
Po absolvování tohoto kurzu budete vybaveni dovednostmi zkušeného uživatele Tableau a datového vědce. Budete moci snadno extrahovat informace z dat, analyzovat složité otázky a vizualizovat svůj výstup.
Ať už pracujete s vědeckými daty nebo se snažíte zlepšit obchodní zisky pomocí prognózování trendů, tento kurz vám umožní efektivně shromažďovat, zkoumat a prezentovat data.
Připojte se k tomuto kurzu a posuňte své dovednosti Tableau do nových výšin!
co se naučíš?
- Vytvářejte sloupcové diagramy, mapy, bodové grafy, stromové mapy a interaktivní řídicí panely.
- Práce s prolínáním dat v Tableau
- Přiřazení geografických rolí datovým prvkům
- práce s daty časových řad
SQL pro datovou vědu
Tento kurz na Coursera je skvělým výchozím bodem pro každého, kdo se zajímá o analýzu dat pro účely datové vědy. Není vyžadována žádná předchozí znalost SQL. Provede vás od základů k pokročilejším konceptům, které vám pomohou rozvíjet dovednosti potřebné k získávání cenných poznatků z dat.
Na začátku se naučíte základy SQL, včetně toho, jak psát dotazy pro načítání dat z tabulek. Kurz vás postupně seznámí se složitějšími dotazy a naučí vás techniky filtrování a zpřesňování výsledků. Budete pracovat s různými datovými typy, jako jsou řetězce a čísla, a získáte praktické zkušenosti s manipulací s daty vytvářením nových tabulek a přesouváním dat mezi nimi.
V průběhu kurzu se seznámíte s běžnými SQL operátory a zjistíte, jak kombinovat data z různých zdrojů. Jsou zde také zahrnuta pokročilá témata, jako jsou prohlášení o případu, správa dat a profilování, což vám dává jasnou představu o SQL pro účely datové vědy.
Zahrnuje také úkoly z reálného programování. Tyto úkoly vám umožní procvičit své dovednosti a analyzovat skutečné soubory dat. budete také moci efektivně používat SQL pro cílenou analýzu interpretací struktury, významu a vztahů v datech.
Pro tento kurz nejsou nutné žádné specifické prerekvizity ani požadavky na software. I když mít jednoduchý textový editor bude užitečné pro konečný projekt.
Co se naučíš?
- Výběr podmnožiny dat
- SQLite
- Filtrování a třídění dat
- Manipulace se strunami
Data Science s R
Tento kurz začíná uvedením do praxe datové vědy a seznámením se základy programovacího jazyka R. Porozumíte tomu, jak lze datovou vědu použít k extrahování cenných informací z nezpracovaných dat.
Jakmile budete mít pevný základ, kurz se ponoří do procesu transformace a čištění dat. Naučíte se techniky, jak zvládnout chaotická a nestrukturovaná data. Kromě toho zjistíte, jak vytvářet popisné statistiky, které vám umožní efektivně shrnout a získat poznatky z vašich dat.
Dozvíte se, jak vytvářet modely, které mohou odhalit vztahy ve vašich datech, a na základě těchto vztahů vytvářet předpovědi. Tato sada dovedností je zvláště cenná, když se pokoušíte odhalit skryté vzorce nebo předvídat budoucí výsledky.
Jak již víte, algoritmy strojového učení hrají v datové vědě zásadní roli. A tento kurz poskytuje úvod do těchto algoritmů ML. Zjistíte, jak používat techniky strojového učení pomocí R, které vám umožní předpovídat a vyvozovat závěry z vašich dat.
Pochopení těchto algoritmů vám umožní řešit složité problémy a odhalit cenné vzory ve vašich datových sadách.
Nakonec se kurz zabývá nasazením R modelů do výroby. Naučíte se, jak zabalit kód, vytvářet interaktivní aplikace a sdílet své poznatky s ostatními.
Tyto praktické znalosti vám umožní překlenout propast mezi analýzou dat a realizací v reálném světě. Ať už jste začátečník nebo zkušený datový profesionál, tento kurz vás vybaví znalostmi a technikami potřebnými k tomu, abyste vynikli v oblasti datové vědy.
Co se naučíš?
- Vytváření statistických modelů a vizualizací dat
- Zpracování velkých dat
- jazyk R
- ML algoritmy
Závěr
Datová věda je praktický obor a pro zvládnutí je potřeba praktických zkušeností. Přístup a práce s datovými sadami v reálném světě však mohou být náročné. Vyhledávejte open-source datové sady dostupné online nebo prostřednictvím platforem jako Kaggle.
Zúčastněte se online soutěží, přispívejte do open-source projektů nebo vytvářejte své projekty pomocí veřejně dostupných dat. Vybudování portfolia projektů datové vědy nejenže poskytne cenné zkušenosti, ale také prokáže své dovednosti potenciálním zaměstnavatelům.
Doufám, že vám tento článek pomohl při poznávání různých kurzů pro výuku datové vědy. Také by vás mohlo zajímat dozvědět se o nejlepších knihách o datové vědě, abyste se naučili od teorie po praktické aplikace [2023 Edition].