Наука о данных - это захватывающая и быстро растущая область, которая включает в себя извлечение информации и знаний из данных. Чтобы получить лучшую работу по науке о данных, важно иметь прочную основу в ключевых навыках навыков данных, включая программирование, статистику, манипулирование данными и машинное обучение.

К счастью, есть много бесплатных онлайн -учебных ресурсов, которые могут помочь вам развить эти навыки и подготовиться к карьере в области науки данных. Эти ресурсы включают платформы онлайн -обучения, такие как Coursera, EDX и DataCamp, которые предлагают широкий спектр курсов по науке о данных и связанных с этим областях.

Курсера

Наука о данных и связанные с ней предметы рассмотрены в различных курсах по онлайн -платформе обучения Coursera. Эти курсы часто включают такие предметы, как машинное обучение, анализ данных и статистика, и их проинструктируют ученые из престижных университетов.

Вот несколько примеров курсов по науке о данных по Coursera:

  • Прикладная наука о данных со специализацией Python: эта специализация, предлагаемая Мичиганским университетом, состоит из пяти курсов, которые охватывают основы манипулирования, анализом и визуализацией данных с использованием Python.
  • Машинное обучение Эндрю Н.Г.: Этот курс, предлагаемый Стэнфордским университетом, представляет собой введение в машинное обучение, включая такие темы, как линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети и кластеризацию.
  • Методология Data Science: этот курс, предлагаемый IBM, охватывает основы науки о данных, включая подготовку данных, очистку данных и исследование данных.
  • Статистика со специализацией R: эта специализация, предлагаемая Университетом Дьюка, состоит из четырех курсов, которые охватывают статистический вывод, регрессионное моделирование и машинное обучение с использованием языка программирования R.

Я начал свою карьеру ML 2019 с курсов Coursera IBM Data Science @coursera с MS Engineering Foundal. Удивительно, чтобы ежедневно изучать ИИ

- Ристо Антон (@blogtheristo) 17 марта 2023 г.

Можно подать заявку на финансовую помощь, чтобы получить эти сертификаты бесплатно. Тем не менее, проведение курса только для сертификации может не получить работу мечты в науке о данных.

Кэггл

Kaggle - это платформа для конкурсов науки о данных, которая обеспечивает множество ресурсов для обучения и практики навыков науки о данных. Можно уточнить свои навыки в анализе данных, машинном обучении и других ветвях науки о данных, участвуя в задачах платформы и множестве наборов данных.

Вот несколько примеров бесплатных курсов, доступных на Kaggle:

  • Python: Этот курс охватывает основы программирования Python, включая типы данных, структуры управления, функции и модули.
  • Панды: Этот курс охватывает основы манипулирования данными с использованием пандов, включая очистку данных, слияние данных и изменение данных.
  • Визуализация данных: этот курс охватывает основы визуализации данных с использованием Matplotlib и Seaborn, включая графики разброса, линейные графики и графики стержней.
  • Вступление в машинное обучение: этот курс охватывает основы машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию.
  • Промежуточное машинное обучение: этот курс охватывает более продвинутые темы в машинном обучении, в том числе инженерия функций, выбор модели и настройку гиперпараметрических.
  • SQL: Этот курс охватывает основы SQL, включая запросы данных, фильтрацию данных и агрегацию данных.
  • Глубокое обучение: этот курс охватывает основы глубокого обучения, включая нейронные сети, сверточные нейронные сети и рецидивирующие нейронные сети.

Kaggle - превосходная платформа для Python & Machine Learning

Откройте это, если вы хотите использовать его для максимального потенциала ⏬⏬⏬

- Jaydeep (@_jaydeepkarale) 15 марта 2023 г.

эдкс

EDX - еще одна платформа онлайн -обучения, которая предлагает курсы по науке о данных и связанных с ней областях. Многие из курсов по EDX преподаются профессорами из ведущих университетов, а платформа предлагает бесплатные и платные варианты для обучения.

Некоторые из бесплатных курсов по науке о данных, доступных на EDX, включают:

  • Основы Data Science: этот курс, предлагаемый Microsoft, охватывает основы науки о данных, включая исследование данных, подготовку данных и визуализацию данных. Он также охватывает ключевые темы в машинном обучении, такие как регрессия, классификация и кластеризация.
  • Введение в Python для науки о данных: этот курс, предлагаемый Microsoft, охватывает основы программирования Python, включая типы данных, структуры управления, функции и модули. Он также охватывает ключевые библиотеки науки о данных в Python, такие как Pandas, Numpy и Matplotlib.
  • Введение в R для Data Science: этот курс, предлагаемый Microsoft, охватывает основы программирования R, включая типы данных, структуры управления, функции и пакеты. Он также охватывает ключевые библиотеки науки о данных в R, такие как DPLYR, GGPLOT2 и TIDYR.

Все эти курсы бесплатны для аудита, что означает, что вы можете получить доступ ко всем материалам курса и лекциям, не уплачивая плату. Тем не менее, будет стоимость, если вы хотите получить доступ к дополнительным функциям курса или получить сертификат о завершении. Комплексный выбор платных курсов и программ по науке о данных, машинном обучении и связанных с ней темах также доступен на EDX в дополнение к этим курсам.

DataCamp

DataCamp - это онлайн -платформа обучения, которая предлагает курсы по науке о данных, машинном обучении и других связанных областях. Платформа предлагает интерактивные задачи кодирования и проекты, которые могут помочь вам построить реальные навыки в науке о данных.

Следующие курсы доступны бесплатно на Datacamp:

  • Введение в Python: этот курс охватывает основы программирования Python, включая типы данных, структуры управления, функции и модули.
  • Введение в R: этот курс охватывает основы программирования R, включая типы данных, структуры управления, функции и пакеты.
  • Введение в SQL: этот курс охватывает основы SQL, включая запросы данных, фильтрацию данных и агрегацию данных.
  • Манипулирование данными с пандами: этот курс охватывает основы манипуляции с данными с использованием пандов, включая очистку данных, слияние данных и изменение данных.
  • Импорт данных в Python: этот курс охватывает основы импорта данных в Python, включая чтение файлов, подключение к базам данных и работу с веб -API.

Все эти курсы бесплатны и могут быть доступны через онлайн -платформу обучения Datacamp. В дополнение к этим курсам DataCamp также предлагает широкий спектр платных курсов и проектов, которые охватывают такие темы, как визуализация данных, машиностроение и разработку данных.

Udacity

Udacity - это онлайн -платформа обучения, которая предлагает курсы по науке о данных, машинном обучении и других связанных областях. Платформа предлагает как бесплатные, так и оплачиваемые курсы, и многие курсы преподаются профессионалами отрасли.

Вот несколько примеров бесплатных курсов по науке о данных, доступных на Udacity:

  • Введение в программирование Python: этот курс охватывает основы программирования Python, включая типы данных, структуры управления, функции и модули. Он также охватывает ключевые библиотеки науки о данных в Python, такие как Numpy и Pandas.
  • SQL для анализа данных: этот курс охватывает основы SQL, включая запросы данных, фильтрацию данных и агрегацию данных. Он также охватывает более продвинутые темы в SQL, такие как соединения и подраздел.
  • Intro to Data Science: этот курс охватывает основы науки о данных, включая споры о данных, анализ исследовательских данных и статистический вывод. Он также охватывает ключевые методы машинного обучения, такие как регрессия, классификация и кластеризация.

MIT Opencourseware

MIT Opencoursware - это онлайн -хранилище материалов курса из курсов, преподаваемых в Массачусетском технологическом институте. Платформа предлагает различные курсы по науке о данных и связанных с ней областях, и все материалы доступны бесплатно.

Вот некоторые из бесплатных курсов по науке о данных, доступных на MIT Opencourseware:

  1. Введение в информатику и программирование в Python: этот курс охватывает основы программирования Python, включая типы данных, структуры управления, функции и модули. Он также охватывает ключевые библиотеки науки о данных в Python, такие как Numpy, Pandas и Matplotlib.
  2. Введение в вероятность и статистику: этот курс охватывает основы теории вероятности и статистического вывода, включая распределения вероятностей, тестирование гипотез и доверительные интервалы.
  3. Машинное обучение с большими наборами данных: этот курс охватывает основы машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию и кластеризацию K-средних. Он также охватывает методы работы с большими наборами данных, такими как Map-Reduce и Hadoop.

GitHub

Github - это платформа для обмена и сотрудничества в коде, и это может быть ценным ресурсом для обучения навыкам науки о данных. Тем не менее, сам GitHub не предлагает бесплатные курсы. Вместо этого можно исследовать множество проектов по науке о данных с открытым исходным кодом, которые размещаются на GitHub, чтобы узнать больше о том, как наука о данных используется в практических ситуациях.

Scikit-Learn-популярная библиотека Python для машинного обучения, которая предоставляет ряд алгоритмов для таких задач, как классификация, регрессия и кластеризация, а также инструменты для предварительной обработки данных, выбора модели и оценки. Проект находится с открытым исходным кодом и доступен на GitHub.

Пожалуйста, не подавайте заявку на роли старших Dev, если ваш GitHub не выглядит так, как это Pic.Twitter.com/6wptzkrmb2

- Nat Miletic (@natmiletic) 27 февраля 2023 г.

Jupyter-это веб-приложение с открытым исходным кодом для создания и обмена интерактивными ноутбуками. Nopyter Notebooks предоставляют способ объединить код, текстовый и мультимедийный контент в одном документе, что позволяет легко изучить и передавать результаты науки о данных.

Это всего лишь несколько примеров многих научных проектов с открытым исходным кодом, доступных на GitHub. Изучая эти проекты и внести свой вклад в них, можно получить ценный опыт работы с инструментами и методами науки о данных, а также создает свой портфель и демонстрируя свои навыки для потенциальных работодателей.

Источник