5 бесплатных университетских курсов по аналитике данных

5 бесплатных университетских курсов по аналитике данных откройте новые возможности вашей карьеры

 

Где-то кто-то говорит о том, что хочет проникнуть в мир технологий. Если это для того, чтобы стать программным инженером или если их интересует наука о данных. Когда эти люди начинают свой путь в науке о данных, особенно, существует множество онлайн-курсов, буткэмпов и степеней на выбор. Это может быть очень сложно, поэтому я беру на себя основную нагрузку для вас.

Итак, приступим к делу…

Введение в науку о данных с использованием Python – Гарвард

Ссылка на курс: Введение в науку о данных с использованием Python

Гарвардский университет – известный частный исследовательский университет Ivy League. Чтобы удовлетворить растущий спрос на специалистов в области технологий на современном рынке, они понимают важность предоставления заинтересованным или новым студентам бесплатного материала для начала их пути в мире технологий.

Вышеуказанный курс предназначен для новичков в области анализа данных. Самый популярный язык программирования для науки о данных в настоящее время – Python, поэтому это всегда хорошее место для начала. В рамках курса вам предстоит тратить 3-4 часа еженедельно, во время которых вы узнаете о следующем:

  • Изучение регрессионных моделей
  • Использование популярных библиотек, таких как sklearn, Pandas, matplotlib и numPy
  • Концепции машинного обучения, такие как переобучение, оценка неопределенности и взвешивание компромиссов
  • Базовое понимание моделей машинного обучения
  • Основное понимание концепций машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI)

Если вы ищете другие курсы, Гарвард также предлагает:

Статистическое мышление и анализ данных – MIT

Ссылка: Статистическое мышление и анализ данных

MIT также является ведущим учебным заведением. В 2001 году они запустили платформу под названием OpenCourseWare. Это еще одно учебное заведение, которое понимает необходимость предоставления бесплатного учебного материала людям для понимания нового рынка и их потенциальных карьерных возможностей.

Статистическое мышление и его применение в анализе данных является очень важной концепцией. Некоторые говорят, что статистика полезна, но необязательна для того, чтобы знать все нюансы, но за время моей работы в качестве специалиста в области науки о данных, я понял важность статистики и то, как она могла бы улучшить и ускорить мою карьеру.

В рамках этого курса вам придется выделять по 2 занятия на неделю, каждое продолжительностью 1,5 часа, и вы узнаете о следующем:

  • Вероятность
  • Обсуждение методов выборки
  • Суммирование данных
  • Общие распределения выборок
  • Статистический вывод и проверка гипотез
  • Регрессия
  • Непараметрический вывод

Другие курсы анализа данных, предоставляемые MIT:

 

Введение в аналитику данных – IBM

 

Ссылка: Введение в аналитику данных

Корпорация International Business Machines не является университетом, но ее курсы широко признаны, и предоставляют новичкам правильный учебный материал, чтобы начать новое путешествие. С 397 828 уже записавшимися на курс и преподаваемым на 8 языках, этот курс введения в аналитику данных помогает людям плавно войти в мир данных.

Этот курс гибкий и требует от вас затратить примерно 10 часов на изучение следующих тем:

  • Что такое аналитика данных и ключевые этапы
  • Различные типы структур данных, форматы файлов и источники данных
  • Описание процесса анализа данных, включающего сбор, обработку, анализ и визуализацию данных
  • Различие между различными ролями данных

 

Извлечение массовых наборов данных – Университет Стэнфорда

 

Ссылка на курс: Извлечение массовых наборов данных

Другой ведущий университет с отличным учебным материалом – Университет Стэнфорда. Если вы серьезно задумываетесь о занятии аналитикой данных, полезно также понимать более популярные и быстро развивающиеся области технологий, такие как машинное обучение и искусственный интеллект. Естественным образом, многие аналитики данных переходят к разработке моделей машинного обучения и затем находят свою собственную нишу, такую как обработка естественного языка.

Частью мира машинного обучения является работа с масштабными наборами данных. Этот курс продолжительностью 7 недель, и вы узнаете следующее:

  • MapReduce
  • Алгоритмы для извлечения моделей
  • Информация из больших наборов данных

Если вас интересует машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение, вам могут быть интересны следующие курсы:

 

Введение в искусственный интеллект – Беркли

 

Ссылка: Введение в искусственный интеллект

Если вы уже усвоили основы аналитики данных и готовы начать карьеру или обучение в области искусственного интеллекта, то университет Беркли предлагает отличный курс введения в искусственный интеллект.

Курс длится 8 недель, и по ссылке предоставлены темы лекций в различных форматах, конспекты и домашние задания. Курс начинается с основных идей и техник в области проектирования интеллектуальных компьютерных систем, а затем углубляется в статистическое и решающе-теоретическое моделирование.

 

Подытожим

 

Эти 5 бесплатных курсов по аналитике данных проведут вас через путешествие в мире данных. Вы начнете с изучения основ и постепенно продвинетесь в более технические аспекты работы аналитиком/исследователем данных.

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** – это специалист по обработке данных и фрилансер-технический писатель. Она особенно заинтересована в предоставлении советов по карьере в области науки о данных и публикации статей, а также в теоретических знаниях о науке о данных. Она также хочет исследовать различные способы, которыми искусственный интеллект может быть полезен для продолжительности жизни человека. Как усердный ученик, она стремится расширить свои знания в области технологий и навыки письма, помогая другим.