Вы очарованы данными. Вы любите находить закономерности в цифрах, прогнозировать будущие результаты и использовать эти знания для достижения целей компании.
Дело в том, что вы абсолютный новичок в науке о данных. Вы слышали, как этот термин бросили, и, может быть, у вас есть друзья, которые работают в поле. Вы также знаете, что в данный момент это довольно востребованная работа, и что даже если вы не увлечены проникновением в роль науки о данных, в вашем кармане (и в вашем резюме) стоит кое-какие навыки работы с данными.
Онлайн-классы могут быть отличным способом быстро (и в свое время) узнать о хороших вещах, от технических навыков, таких как Python или SQL, до базового анализа данных и машинного обучения. Тем не менее, вам может понадобиться инвестировать, чтобы получить реальную сделку.
Ниже мы наметили некоторые из самых популярных и самых популярных бесплатных, коротких и всесторонних курсов, которые вы можете пройти в области науки о данных - ищете ли вы серьезное глубокое погружение или просто случайный обзор.
Краткий обзор терминологии: вы, вероятно, много услышите и увидите термин «машинное обучение» при исследовании науки о данных. Хотя эти два понятия тесно переплетены, не вся наука о данных (или роли науки о данных) состоит из машинного обучения. Вы можете использовать его в некоторых случаях, особенно при прогнозировании, хотя это не нужно для таких вещей, как визуализация или извлечение данных.
Еще одно замечание: в общем, знание SQL является обязательным для любого новичка в науке о данных. Однако, начиная с Python, можно упростить переход на другие языки.
(Хотите узнать больше об этой области, прежде чем приступить к работе? Узнайте о том, почему исследователи данных так востребованы и что нужно для успеха в качестве исследователя данных.)
Изучите науку данных через … бесплатные занятия
Бесплатно всегда лучше! Конечно, большинство лучших вещей не приходят даром - эти курсы станут отличной базой, но вы, вероятно, захотите потратить немного денег на более обширные уроки, если вы серьезно относитесь к карьере в науке о данных.
1. Изучите Python и изучите SQL, Codecademy
Хотите получить общий обзор Python или SQL (два важных языка, которые широко используются в науке о данных), прежде чем углубляться? Бесплатные курсы Codecademy - отличный способ начать изучение основ бесплатно.
Стоимость: бесплатно!
Продолжительность: 25 часов (Python) / 7 часов (SQL)
2. Введение в науку о данных с использованием Python, Udemy
Если вы хотите начать с самого начала, это хорошая отправная точка. Класс охватывает общую информацию, которую вы должны знать: что такое наука о данных и машинное обучение, как повседневная работа в науке о данных и как Python вписывается в эту картину.
Стоимость: бесплатно!
Продолжительность: 12 лекций (2 часа 30 минут)
Изучите науку данных через … короткие классы
Вы не хотите проводить слишком много времени перед вашим компьютером, и, возможно, вы пока не слишком серьезно относитесь к науке о данных - но вы хотите понять основы. Смотрите не дальше, чем эти варианты, которые требуют меньше времени!
3. Линейная алгебра для начинающих: открытые двери для великих карьер, Skillshare
Да, линейная алгебра на самом деле очень важна в науке о данных. Если вы не хотите возвращаться обратно в школу, этот курс поможет вам в течение дня или двух.
Стоимость: 15 долларов в месяц
Продолжительность: 44 видео (6 часов, 51 минута)
4. Введение в машинное обучение для науки о данных, Удеми
За немного завышенную цену вы можете пройти довольно полный курс для начинающих всего за три часа - по таким темам, как искусственный интеллект, машинное обучение, информатика и то, как они все собираются вместе.
Стоимость: $ 150
Продолжительность: 41 лекция (3 часа)
Изучите науку данных через … Комплексные классы
Может быть, вы пытаетесь сменить профессию или увеличить свое резюме для роли науки данных. В любом случае, вы получите весь уровень с одним из этих классов.
5. Машинное обучение, Coursera
По мнению экспертов из The Muse (она же наша собственная команда по науке о данных), это идеальная отправная точка для изучения науки о данных во всеобъемлющем формате. Преподаваемый соучредителем Coursera (да, действительно), этот курс углубится в машинное обучение - что это такое, как оно работает и как вы можете применить его в работе по науке о данных.
Стоимость: бесплатно для аудита / $ 79 с сертификатом
Продолжительность: 7 часов в неделю в течение 11 недель
6. Data Science Path, Codecademy
Пути Codecademy удивительны по ряду причин. Во-первых, они углубляются в конкретную область в структурированном виде, предоставляя вам все необходимые инструменты. Во-вторых, они невероятно практичны, помогая вам применить все, что вы узнали, к реальным ситуациям и практическим проектам. Кроме того, они разработаны настоящими инженерами (в данном случае настоящими специалистами по данным), которые знают свое дело.
Стоимость: $ 19, 99 в месяц
Длина: Самостоятельная
7. Специализация в области наук о данных, Coursera
Подобно классу машинного обучения, но в более длинном формате, эта специализация предназначена для охвата всей гаммы. Он фокусируется не только на анализе данных, но и на мягких навыках, необходимых для работы с данными, таких как умение делать выводы и задавать правильные вопросы.
Стоимость: 49 долларов в месяц
Продолжительность: 10 курсов за 3-6 месяцев
8. Программирование для Data Science, Udacity
Помимо охвата всех технических основ, в том числе Python, SQL и Github, «программа наноразмерных степеней» Udacity позволяет вам работать вместе с экспертами и другими учащимися, чтобы убедиться, что вы на правильном пути, и получить ответы на свои вопросы.
Стоимость: 50 долларов в месяц
Продолжительность: 10 часов в неделю в течение 3 месяцев
