Наука о данных — это захватывающая и быстро развивающаяся область, которая включает в себя извлечение идей и знаний из данных. Чтобы получить ведущую работу в области науки о данных, важно иметь прочную основу в ключевых навыках в области науки о данных, включая программирование, статистику, обработку данных и машинное обучение.
К счастью, существует множество бесплатных онлайн-ресурсов для обучения, которые могут помочь вам развить эти навыки и подготовиться к карьере в области науки о данных. Эти ресурсы включают платформы онлайн-обучения, такие как Coursera, edX и DataCamp, которые предлагают широкий спектр курсов по науке о данных и смежным областям.
Курсера
Науке о данных и смежным предметам посвящены различные курсы на платформе онлайн-обучения Coursera. Эти курсы часто включают такие предметы, как машинное обучение, анализ данных и статистика, и их проводят ученые из престижных университетов.
Вот несколько примеров курсов по науке о данных на Coursera:
Прикладная наука о данных со специализацией Python: эта специализация, предлагаемая Мичиганским университетом, состоит из пяти курсов, которые охватывают основы обработки данных, анализа и визуализации с использованием Python. Машинное обучение Эндрю Нг: этот курс, предлагаемый Стэнфордским университетом, обеспечивает введение в машинное обучение, включая такие темы, как линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети и кластеризация. Методология науки о данных: 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 в области машинного обучения в 2019 году с курсов Coursera IBM Data Science @coursera с опытом работы в области MS. Увлекательно ежедневно узнавать об ИИ
— Ристо Антон (@blogtheristo) 17 марта 2023 г.
Можно подать заявку на финансовую помощь, чтобы заработать эти сертификаты бесплатно. Тем не менее, прохождение курса только для сертификации может не привести к работе мечты в области науки о данных.
Каггл
Kaggle — это платформа для соревнований по науке о данных, которая предоставляет множество ресурсов для изучения и отработки навыков работы с данными. Можно усовершенствовать свои навыки в области анализа данных, машинного обучения и других областей 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 на Python, включая типы данных, управляющие структуры, функции и модули. Pandas: этот курс охватывает основы манипулирования данными с использованием Pandas, включая очистку данных, слияние данных и изменение формы данных. Визуализация данных: этот курс охватывает основы визуализации данных с использованием Matplotlib и Seaborn, включая диаграммы рассеяния, линейные графики и гистограммы. Введение в машинное обучение: этот курс охватывает основы машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию. Среднее машинное обучение: этот курс охватывает больше расширенные темы машинного обучения, включая разработку функций, выбор модели и настройку гиперпараметров. SQL: этот курс охватывает основы SQL, включая запросы к данным, фильтрацию данных и агрегацию данных. Глубокое обучение: этот курс охватывает основы глубокого обучения, включая нейронные сети. сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
Связанный: 9 идей проектов по науке о данных для начинающих
Kaggle — превосходная платформа для Python и машинного обучения.
Откройте это, если хотите использовать его с максимальным потенциалом ⏬⏬⏬
— Джейдип (@_jaydeepkarale) 15 марта 2023 г.
edX
EdX — еще одна онлайн-платформа для обучения, которая предлагает курсы по науке о данных и смежным областям. Многие курсы на edX преподают профессора ведущих университетов, а платформа предлагает как бесплатные, так и платные варианты обучения.
Некоторые из бесплатных курсов по науке о данных, доступных на edX, включают:
Основы науки о данных: этот курс, предлагаемый Microsoft, охватывает основы науки о данных, включая исследование данных, подготовку данных и визуализацию данных. Он также охватывает ключевые темы машинного обучения, такие как регрессия, классификация и кластеризация. Введение в Python для науки о данных: этот курс, предлагаемый Microsoft, охватывает основы программирования Python, включая типы данных, управляющие структуры, функции и модули. Он также охватывает ключевые библиотеки обработки данных в Python, такие как Pandas, NumPy и Matplotlib. Введение в R для науки о данных: этот курс, предлагаемый Microsoft, охватывает основы программирования R, включая типы данных, управляющие структуры, функции и пакеты. Он также охватывает ключевые библиотеки обработки данных в R, такие как dplyr, ggplot2 и tidyr.
Все эти курсы бесплатны для аудита, а это означает, что вы можете получить доступ ко всем материалам курса и лекциям без оплаты. Тем не менее, если вы хотите получить доступ к дополнительным функциям курса или получить сертификат об окончании, будет взиматься плата. В дополнение к этим курсам на edX также доступен широкий выбор платных курсов и программ по науке о данных, машинному обучению и смежным темам.
DataCamp
DataCamp — это онлайн-платформа для обучения, которая предлагает курсы по науке о данных, машинному обучению и другим смежным областям. Платформа предлагает интерактивные задачи и проекты по программированию, которые могут помочь вам приобрести реальные навыки в области науки 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. Манипуляция данными с помощью Pandas: этот курс охватывает основы манипулирования данными с использованием Pandas, 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 доступны через платформу онлайн-обучения DataCamp. В дополнение к этим курсам DataCamp также предлагает широкий спектр платных курсов и проектов, которые охватывают такие темы, как визуализация данных, машинное обучение и обработка данных.
Удасити
Udacity — это онлайн-платформа для обучения, которая предлагает курсы по науке о данных, машинному обучению и другим смежным областям. Платформа предлагает как бесплатные, так и платные курсы, и многие курсы преподаются профессионалами отрасли.
Вот несколько примеров бесплатных курсов по науке о данных, доступных на Udacity:
Введение в программирование на Python: этот курс охватывает основы программирования на Python, включая типы данных, управляющие структуры, функции и модули. Он также охватывает ключевые библиотеки обработки данных в Python, такие как NumPy и Pandas.SQL для анализа данных. Этот курс охватывает основы SQL, включая запросы к данным, фильтрацию данных и агрегирование данных. Он также охватывает более сложные темы SQL, такие как соединения и подзапросы. Введение в науку о данных: этот курс охватывает основы науки о данных, включая обработку данных, исследовательский анализ данных и статистические выводы. Он также охватывает ключевые методы машинного обучения, такие как регрессия, классификация и кластеризация.
По теме: 5 высокооплачиваемых профессий в науке о данных
MIT OpenCourseWare
MIT OpenCourseWare — это онлайн-хранилище материалов курсов, преподаваемых в Массачусетском технологическом институте. Платформа предлагает множество курсов по науке о данных и смежным областям, и все материалы доступны бесплатно.
Вот некоторые из бесплатных курсов по науке о данных, доступных на MIT OpenCourseWare:
Введение в информатику и программирование на Python: этот курс охватывает основы программирования на Python, включая типы данных, управляющие структуры, функции и модули. Он также охватывает ключевые библиотеки обработки данных в Python, такие как NumPy, Pandas и Matplotlib. Введение в теорию вероятностей и статистику: этот курс охватывает основы теории вероятностей и статистических выводов, включая распределения вероятностей, проверку гипотез и доверительные интервалы. Машинное обучение с большими Наборы данных: этот курс охватывает основы машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию и кластеризацию k-средних. В нем также рассматриваются методы работы с большими наборами данных, такие как map-reduce и Hadoop.
Гитхаб
GitHub — это платформа для обмена кодом и совместной работы над ним, которая может быть ценным ресурсом для изучения навыков работы с данными. Однако сам GitHub не предлагает бесплатных курсов. Вместо этого можно изучить множество проектов по науке о данных с открытым исходным кодом, размещенных на GitHub, чтобы узнать больше о том, как наука о данных используется в практических ситуациях.
Scikit-learn — это 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 и оценки моделей. Проект с открытым исходным кодом и доступен на GitHub.
Пожалуйста, не подавайте заявку на роль старшего разработчика, если ваш GitHub не выглядит так pic.twitter.com/6wptzkrMb2
— Нат Милетик (@natmiletic) 27 февраля 2023 г.
Jupyter — это веб-приложение с открытым исходным кодом для создания интерактивных блокнотов и обмена ими. Блокноты Jupyter позволяют объединять код, текст и мультимедийное содержимое в одном документе, что упрощает изучение и передачу результатов обработки данных.
Это всего лишь несколько примеров из множества проектов по науке о данных с открытым исходным кодом, доступных на GitHub. Изучая эти проекты и участвуя в них, можно получить ценный опыт работы с инструментами и методами обработки данных, а также создать свое портфолио и продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям.
Источник: Сointеlеgrаph
