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…
- 365 Data Science предлагает бесплатный доступ к курсу до 20 ноября
- Начало работы с запросами графовых баз данных с помощью шпаргалки!
- Неделя основ 1 Программирование на Python и основы науки о данных
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:
- Наука о данных: Вероятность
- Наука о данных: Линейная регрессия
- Наука о данных: Визуализация
- Наука о данных: Инструменты для повышения производительности
- Наука о данных: Машинное обучение
- Анализ многомерных данных
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:
- Общение с данными
- Продвинутые структуры данных
- Как обрабатывать, анализировать и визуализировать данные
- Математика больших данных и машинное обучение
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.