Узнайте, как вы можете структурировать свое образование в области науки о данных с помощью Coursera в 2021 году.
В настоящее время существует бесконечное множество способов чему-либо научиться. С развитием онлайн-обучения университеты и эксперты предлагают тысячи курсов, которые можно пройти в удобном для вас темпе, не выходя из дома. Coursera, основанная двумя профессорами Стэнфордского университета в 2012 году, предлагает курсы некоторых из лучших университетов мира, таких как Йельский университет, Университет Дьюка, Университет Джона Хопкинса, Имперский колледж Лондона и Мичиганский университет. Самое приятное в Coursera - это то, что вы можете получить доступ почти ко всему ее каталогу за 399 долларов в год с помощью годовой подписки Coursera Plus, которая, если подумать, стоит чуть больше 1 доллара в день.
С Coursera Plus мы смогли создать эквивалент степени по науке о данных, которую можно получить полностью онлайн в удобном для вас темпе. В зависимости от того, сколько у вас времени, этот курс по науке о данных может быть завершен за 1–4 года, как и фактическая степень. Конечно, вы не получите диплом об окончании этих курсов, но вы получите навыки, необходимые для продолжения карьеры в области науки о данных. По завершении каждого курса Coursera выдает сертификат, которым можно поделиться, в котором признаются ваши достижения и подчеркиваются ваши навыки для работодателей.
О данных
Что такое наука о данных?
Наука о данных сочетает в себе программирование, математику и статистику для получения информации с использованием данных. Эта область также занимается такими темами, как инженерия данных, машинное обучение и глубокое обучение. От медицинской информатики до спортивной аналитики - наука о данных применима практически к любой области, компании или карьере.
Чем занимается специалист по анализу данных?
По своей сути, специалист по данным использует данные для принятия бизнес-решений с помощью автоматизированных процессов. С человеческой точки зрения специалист по обработке данных упрощает работу других, предоставляя им оптимизированный анализ данных и идеи. По сути, вы помогаете упростить сложные задачи, используя кодирование, математику и статистику.
Зачем делать карьеру в области науки о данных?
Учитывая важность данных в современном мире, специалист по данным может работать практически в любой отрасли. Возможности безграничны! По данным Linkedin, спрос на специалистов по анализу данных ежегодно растет на 37%. Ожидается, что конкретные должности в области науки о данных, такие как специалисты по искусственному интеллекту, вырастут на целых 74%. Кроме того, Harvard Business Review называет это самой сексуальной работой 21 века. Не говоря уже о том, что и уровень заработной платы не так уж и плох. По данным GlassDoor, средняя зарплата дата-сайентиста составляет более 110 000 долларов.
Карьера в области науки о данных обеспечивает не только достойную безопасность работы с солидной ставкой заработной платы, но также увлекательную и увлекательную карьеру для всех, кто любит решать сложные проблемы и дает представление о ключевых бизнес-решениях. Наука о данных - это развивающаяся область, и мы рекомендуем всем изучить основы науки о данных, чтобы понять, почему это так важно.
Самостоятельная учебная программа по науке о данных
В типичном учебном плане по науке о данных вам необходимо пройти вводные курсы по программированию, математике, статистике и информатике. Иногда также может потребоваться курс по этике данных. После того, как вы изучите основы, вы сможете продолжить изучение нескольких продвинутых тем или карьерных путей.
Основы и программирование
Изучение программирования - квинтэссенция науки о данных. Хотя могут потребоваться годы, чтобы почувствовать себя комфортно в программировании или считать себя экспертом, вы все равно можете многого добиться как новичок. Мы рекомендуем новичкам в области науки о данных изучить основы трех основных языков программирования: Python, R и SQL. С этими тремя языками кодирования вы можете продолжить практически любую карьеру в области науки о данных. Кодирование может быть трудным с первой попытки, но не сдавайтесь слишком быстро! Пройдите указанные ниже курсы, чтобы изучить основы науки о данных и программирование.
Курсы программирования, университет
- Наука о данных: основы с использованием R, Университет Джона Хопкинса.
- Python для всех и / или Программирование на Python 3, Мичиганский университет
- SQL для науки о данных, Калифорнийский университет в Дэвисе
Математика и статистика
Чтобы перейти от программиста к специалисту по данным (или даже к специалисту по информатике), вам нужно будет изучить математику и статистику. Некоторые из представленных ниже курсов являются частью реальных магистерских программ, предлагаемых на Coursera. Завершение указанных ниже курсов обеспечит овладение математикой и статистикой.
Курсы математики
- Введение в математический анализ, Сиднейский университет
- Математические навыки в области науки о данных, Университет Дьюка
- Математика для науки о данных, Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики
- Математика для машинного обучения, Имперский колледж Лондона
Курсы статистики
- Статистика с Python, Мичиганский университет
- Наука о данных: статистика и машинное обучение, Университет Джона Хопкинса
- Расширенная статистика для науки о данных, Университет Джона Хопкинса
Расширенные темы
Теперь, когда вы изучили основы науки о данных, вы можете перейти к продвинутым курсам, которые применяют основы науки о данных. Эти курсы открывают более глубокое понимание таких тем, как машинное обучение, глубокое обучение и прикладная наука о данных. Считайте их курсами высшего образования: выбирайте те темы, которые вызывают у вас интерес или помогают продвигаться к достижению ваших карьерных целей.
Приложения и курсы по продвинутой теме
- Прикладная наука о данных с Python, Мичиганский университет
- Машинное обучение, Вашингтонский университет
- Advanced Machine Learning, Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики
- Обучение с подкреплением, Университет Альберты
Другие курсы и приложения (не включены в Coursera Plus)
В Coursera Plus включено более 3000 курсов, но есть курсы, относящиеся к некоторым областям науки о данных, которые не включены в годовую подписку Coursera. Приведенные ниже курсы не являются обязательными, но их стоит рассмотреть, если они имеют отношение к вашим карьерным целям.
Другие курсы и приложения
- Машинное обучение, Стэнфорд
- Алгоритмы, Стэнфорд
- Глубокое обучение, DeepLearning.AI
- DeepLearning.AI Разработчик TensorFlow, DeepLearning.AI
- Обработка естественного языка, DeepLearning.AI
Другие вопросы
Стоит ли того Coursera Plus?
При цене 399 долларов в год Coursera Plus стоит около 1 доллара в день и предоставляет доступ к более чем 3000 курсам некоторых из лучших университетов мира.
Вы можете не только изучать учебную программу по науке о данных, которую мы приводим в этой статье, но также можете проходить курсы по множеству других предметов. Среди наших любимых - Наука о благополучии Йельского университета и Основы бизнеса Школы бизнеса Уортона Пенсильванского университета. Coursera Plus также включает курсы по мягким навыкам, таким как написание резюме, публичные выступления и переговоры. С Coursera Plus возможности обучения безграничны.
Что мне нужно знать о программировании на Python или R?
Оба языка важны в области науки о данных. Мы рекомендуем новичкам изучить и то, и другое. После того, как вы опробовали Python и R, выберите тот язык, который вам больше нравится, и тот, который является стандартом для отрасли, в которой вы планируете продолжить карьеру.
Что еще мне нужно сделать, чтобы стать специалистом по данным?
Помимо прохождения вышеуказанной учебной программы, убедитесь, что вы работаете над личными проектами, которые применяют то, что вы узнали. Практика ведет к совершенству! Проекты демонстрируют ваши навыки работодателям, а также помогают овладеть полученными навыками в области анализа данных.
Наконец, вот видеообсуждение этой статьи о программе Coursera Self-Paced Data Science Degree:
P.S. Вышеупомянутые ссылки являются партнерскими, и эта статья была создана с помощью Coursera. Спасибо за вашу поддержку!
П.П.С. Эта статья изначально появилась в блоге Data Science Rush.
