5 бесплатных курсов для освоения науки о данных

5 бесплатных курсов по науке о данных, которые помогут вам стать экспертом

 

Вы стремитесь стать профессионалом в области данных и хотите начать карьеру в области науки о данных? Если да, то, вероятно, вы рассматриваете различные варианты: онлайн-курсы, буткемпы, магистерскую программу и многое другое.

Но если у вас достаточно мотивации, есть несколько высококачественных бесплатных ресурсов, которые могут помочь вам достичь цели. Здесь мы собрали список пяти таких бесплатных курсов, которые помогут вам изучить и овладеть навыками в области науки о данных.

От основ программирования до создания и развертывания приложений науки о данных, эти курсы научат вас всему, что вам нужно для успешного развития карьеры.

Погрузимся прямо в это!

 

1. Python для всех

 

Python для всех, преподаваемый проф. Чарльзом Северэнсом в Университете Мичигана, – это отличный курс для изучения Python. Он научит вас программированию на Python с самых основ, рассказывая все, что вам нужно знать при работе с данными.

Вы также можете использовать книгу “Python для всех” в сочетании с курсом. Курс охватывает следующие широкие темы:

  • Основы программирования на Python 
  • Структуры данных Python 
  • Условное выполнение, циклы и итерация
  • Функции
  • Регулярные выражения
  • Web-сервисы и сетевые программы 
  • Визуализация данных

Официальная ссылка на курс: Python для всех

 

2. Анализ данных с помощью Python

 

Теперь, когда у вас уже есть основы Python, пришло время анализировать данные с помощью Python. Анализ данных с помощью Python от Jovian (на канале freeCodeCamp в YouTube) – бесплатный курс, который поможет вам научиться работать с библиотеками науки о данных с помощью нескольких практических упражнений и курсового проекта.

Этот курс начинается с основ программирования на Python (что должно быть для вас подспорьем) и постепенно знакомит с библиотеками для анализа данных на Python. А заканчивается курс проектом по исследовательскому анализу данных.

Вот общий план курса:

  • Основы Python 
  • Вычисления с использованием NumPy
  • Анализ табличных данных с помощью pandas
  • Визуализация с Matplotlib и Seaborn
  • Курсовой проект: Проведение исследовательского анализа данных

Официальная ссылка на курс: Анализ данных с помощью Python

 

3. Базы данных и SQL

 

Введение в базы данных в науке о данных описывает основные навыки работы с базами данных для профессионалов в области данных.

От проектирования баз данных до написания эффективных SQL-запросов и многого другого, базы данных и SQL – необходимые навыки для вашей карьеры в области данных. Этот курс Базы данных и SQL от freeCodeCamp научит вас следующему:

  • Основы баз данных 
  • Основы SQL
  • Операции CRUD (создание, чтение, обновление, удаление)
  • Функции, соединения и объединения таблиц
  • Вложенные запросы 
  • Проектирование схемы базы данных

Официальная ссылка на курс: Базы данных и SQL

 

4. Введение в интерференционную статистику

 

Помимо школьной математики – калькулуса, теории вероятностей и линейной алгебры, вам нужно иметь прочные знания в области статистики, чтобы преуспеть в науке о данных.

Введение в инференциальную статистику из бесплатной библиотеки курсов Udacity научит вас следующим концепциям, вместе с практическими заданиями для проверки ваших навыков:

  • Оценка
  • Проверка гипотез
  • t-тесты
  • ANOVA
  • Тест хи-квадрат
  • Корреляция
  • Регрессия

Ссылка на курс: Введение в инференциальную статистику

5. Machine Learning Zoomcamp

Курсы, перечисленные до сих пор, помогут вам приобрести навыки в основах программирования на Python, анализе данных и статистике.

Теперь пришло время начать создание и развертывание моделей машинного обучения. Machine Learning Zoomcamp от DataTalks.Club – отличный курс, позволяющий освоить основы машинного обучения через подход, основанный на коде. Курс также охватывает большое количество тем, включая развертывание моделей и глубокое обучение.

В программе курса входят следующие темы:

  • Регрессия
  • Классификация
  • Оценка моделей машинного обучения
  • Развертывание моделей машинного обучения
  • Деревья решений и ансамблевое обучение
  • Нейронные сети и глубокое обучение
  • Кубернетес и TensorFlow Serving

Ссылка на курс: Machine Learning Zoomcamp

Итоги

Надеюсь, вам понравились эти рекомендуемые курсы. В большинстве из них вам придется писать код, строить, ломать и учиться по ходу дела. Таким образом, вы получите хорошую базу.

Но даже когда вы приступаете к изучению этих курсов, работайте над своим портфолио параллельно. Вашей целью должно быть создание нескольких интересных проектов, которые демонстрируют ваши сильные стороны и навыки. Если вам нужна некоторая вдохновляющая идея для начала, ознакомьтесь с 3 проектами по анализу данных, гарантированными помочь вам получить желаемую работу. Успешного обучения!

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) – разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на пересечении математики, программирования, науки о данных и создания контента. Ее области интересов и экспертизы включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит чтение, писание, программирование и кофе! В настоящее время она работает над изучением и делением своих знаний с сообществом разработчиков, создавая учебные материалы, руководства и другое.