16 онлайн-курсов на Coursera, чтобы начать свою карьеру в области науки о данных
Лучшие курсы на Coursera для анализа данных, визуализации и машинного обучения
Под тенью пандемии COVID-19 во всем мире у большинства из нас есть больше времени, чтобы улучшить свои навыки, чтобы стать более конкурентоспособными в рабочей среде.
Если вы хотите начать свою карьеру на Data Science Path, онлайн-курсы, вероятно, являются одним из лучших вариантов, потому что они, как правило, недорогие, по запросу и для самостоятельного обучения. Самое главное, мы можем учиться удаленно.
В этой статье я организовал курсы на Coursera, которые, как я думаю, помогут людям, которые хотят войти в эту сферу. Если вы уже очень опытный аналитик данных / специалист по данным / инженер по машинному обучению, я считаю, что большинство курсов могут быть поверхностными.
Курсы сгруппированы по различным категориям для вашего удобства.
- Фундаментальный
- Язык программирования
- Анализ данных
- Визуализация данных
- Машинное обучение
Конечно, не скажу, что на этих курсах надо все прибивать. Исходя из ваших личных потребностей и предпочтений в карьере, вы можете выбрать некоторые из них, чтобы разогреться.
Фундаментальный
★ Введение в большие данные
Калифорнийский университет в Сан-Диего
Я уверен, что вы, вероятно, что-то знаете о базах данных, SQL и т. Д. Однако в настоящее время вам необходимо знать, что такое большие данные, чтобы быть способным выполнять большинство задач анализа данных и науки о данных.
Этот курс знакомит с основными концепциями больших данных и их значением. Он также учит нас думать о проблемах масштабируемым образом, что позволяет нам иметь дальнейшее видение, когда мы сталкиваемся с проблемой, связанной с данными.
Если вам нравится этот курс, он также входит в серию, которая продолжит погружение в приложения больших данных, включая машинное обучение в больших данных, но он предназначен скорее для теоретического, чем практического применения.
★ Набор инструментов исследователя данных
Университет Джона Хопкинса
Если у вас не слишком большой опыт программирования, этот курс будет вам очень полезен. В нем перечислены самые популярные вещи в «Инструментарии специалиста по данным» и даны пояснения.
В этом курсе вы изучите основы программирования, такие как R, а также среду разработки, такую как RStudio. Кроме того, как специалисту по данным, вам нужно знать, как сотрудничать с коллегами в Git.
Язык программирования
★ Введение в интерактивное программирование на Python
Университет Райса
Вы должны знать, что Python - самый популярный язык программирования в области науки о данных. Итак, если вы еще не начали его использовать, этот курс поможет вам стать программистом на Python.
Ожидаемая аудитория этого курса - люди, не знакомые с информатикой. Поэтому все начинается с основ. Так что не бойтесь застрять, если вы никогда раньше не использовали язык программирования. Также стоит отметить, что этот курс не ориентирован ни на анализ данных, ни на машинное обучение, а только на навыки программирования.
★ Прикладная наука о данных со специализацией на Python
Мичиганский университет
Обратите внимание, что это специализация, что означает, что она состоит из нескольких курсов.
Этот курс предназначен для тех, кто уже имеет опыт работы с Python, но никогда не использовал его для анализа данных. На самом деле, я бы сказал, что когда я использую Python для написания веб-службы и приложения для визуализации данных, все по-другому. Этот курс поможет вам изменить ваши существующие навыки программирования в соответствии с вашей карьерой в области анализа данных / машинного обучения на Python.
★ Программирование на языке R
Университет Джона Хопкинса
Конечно, Python - не единственный выбор для анализа данных и машинного обучения. Когда люди упоминают эти области, R не может отсутствовать.
Если вы предпочитаете использовать R, это нормально. В этом курсе вы узнаете от А до Я для программирования R, включая настройку среды, применение R в статистических задачах, использование сторонних библиотек, отладку и т.д. промышленность, что делает ваши навыки более практичными.
Анализ данных
★ Бизнес-показатели для компаний, управляемых данными
Duke University
Если вы хотите изучить анализ данных, движимый целью, этот курс - один из лучших для вас. В нем представлены навыки анализа данных с использованием всех отраслевых примеров, чтобы научить вас не только знаниям, но и практическим навыкам.
Вы узнаете, что именно вам нужно, чтобы стать типичным аналитиком данных. Как использовать аналитику данных, чтобы помочь вашей компании в интенсивных соревнованиях. Здесь вы найдете ответы.
★ Инструменты анализа данных
Уэслианский университет
Если вы хотите глубоко погрузиться в эти популярные методы анализа данных, интеллектуального анализа данных и статистических методов, этот курс будет вам полезен. Основное внимание в нем уделяется статистическим методам, таким как проверка гипотез, дисперсионный анализ, критерий хи-квадрат, корреляция Пирсона и т. Д.
★ Освоение анализа данных в Excel
Duke University
Я знаю, что использование Excel звучит не очень круто, но должен сказать, что иногда это неплохой вариант. Например, если у вас уже есть данные в Excel и вы хотите получить быстрые и одноразовые результаты, это все равно может быть лучшим выбором. Кроме того, если у вас уже есть неплохие навыки в Excel, этот курс поможет вам изучить больше возможностей и возможностей в Excel.
Визуализация данных
★ Начало работы с Power BI Desktop
Амит Ядав, Coursera Project Network
Power BI - один из самых популярных инструментов визуализации данных и интерфейса бизнес-аналитики. Это хорошее начало, если ваша компания является магазином Microsoft.
Я очень рекомендую этот курс, чтобы начать свое путешествие по визуализации данных. Это один из курсов по управляемым проектам Coursera, что означает, что он предоставляет вам онлайн-рабочее пространство, которое представляет собой облачный рабочий стол прямо в вашем браузере, загрузка не требуется. Затем вы можете работать над практическими задачами бок о бок с видео с инструкциями, что очень удобно и удобно.
★ Визуализация данных и обмен данными с Tableau
Университет Дьюка
Tableau - еще один инструмент визуализации данных, который занимает большую долю на этом рынке. В этом курсе вы узнаете, как использовать Tableau для рассказа истории данных, как визуализировать результаты аналитики данных или моделей машинного обучения и как лучше общаться с другими с помощью данных.
★ Визуализация данных
Иллинойсский университет в Урбана-Шампейн
Вместо того, чтобы знакомить с конкретным инструментом для визуализации данных, этот курс представляет собой руководство на концептуальном уровне. Например, какой вид визуализации данных следует использовать в каких обстоятельствах, каковы типичные методы визуализации данных для числовых и нечисловых данных и т. Д.
Машинное обучение
★ Машинное обучение
Эндрю Нг, Стэнфордский университет
Это лучший курс машинного обучения, ни один из них. Если вы хотите, чтобы я порекомендовал только один курс по машинному обучению для начинающих, это должен быть именно этот. На данный момент (август 2020 г.) на Coursera прошли обучение по этому курсу более 3,4 миллиона человек.
Что еще более важно, этот курс уже стал бесплатным на Coursera, хотя я думаю, что он стоит тысячи долларов.
★ Прикладная наука о данных со специализацией на Python
Мичиганский университет
Если вы уже изучили курс Эндрю Нг и просто хотите изучить некоторые другие, это неплохой вариант. Содержание во многом пересекается с первым, но было бы неплохо иметь еще один, чтобы закрепить ваше обучение, если хотите.
★ Рекомендательные системы
Миннесотский университет
Если у вас уже есть базовые знания о машинном обучении и вы хотите знать, какие приложения умеет машинное обучение, этот курс - один из лучших.
Рекомендательная система была и остается одной из самых популярных областей применения машинного обучения. Когда вы что-то купили на ebay.com, их система рекомендаций «изучит» ваши предпочтения и порекомендует вам то, что вы также можете купить. Это один из примеров рекомендательных систем.
★ Модели регрессии
Университет Джона Хопкинса
Регрессия - один из наиболее часто используемых методов статистического обучения. Этот курс фокусируется на регрессии и глубоко погружается во все различные виды регрессии, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, многомерная регрессия, остатки, регрессия Пуассона и т. Д. Он также расскажет вам, как выбрать лучшую регрессионную модель.
★ Нейронные сети и глубокое обучение
Эндрю Нг, deeplearning.ai
Если вы энтузиаст технологий, вы должны знать Alpha Go, искусственный интеллект, который превзошел лучших игроков в го, и технология, лежащая в его основе, - это глубокое обучение.
Если вы хотите изучить глубокое обучение, это снова лучший курс от Эндрю Нга. Не волнуйся. Он начинается с неглубокой нейронной сети, поэтому он довольно удобен для новичков, хотя я все же предлагаю новичкам начинать с первого курса в этом разделе.
Резюме
В то время как все заперты в своих домах из-за COVID-19, кто-то тратит свое время на тривиальные вещи, чтобы «убить» время. Однако, если мы сможем использовать время для улучшения наших навыков обработки данных, я уверен, что мы будем более конкурентоспособными на рынке труда, когда все вернется на круги своя.
Не тратьте зря каждый кризис!
Если вы считаете, что мои статьи полезны, рассмотрите возможность присоединения к Medium Membership, чтобы поддержать меня и тысячи других авторов! (Щелкните ссылку выше)
