Узнайте, какой курс Coursera лучше всего подходит для вас в этом году
Когда дело доходит до выбора лучшего курса по науке о данных на Coursera, можно запутаться в доступных вариантах. Сегодня в этом блоге я расскажу о лучших курсах по Data Science, которые вы можете выбрать на Coursera, исходя из ваших текущих знаний и опыта.
Coursera - американская компания, предоставляющая открытые онлайн-курсы. Coursera, основанная в 2012 году профессорами компьютерных наук Стэнфордского университета Эндрю Нг и Дафни Коллер, работает с университетами и другими организациями, предлагая онлайн-курсы, сертификаты и степени по различным предметам.
Прежде чем мы начнем, я хочу, чтобы вы знали, что на Coursera в основном доступны два типа курсов.
- Сертификационный курс - это курсы, по которым вы получаете специализацию или профессиональный сертификат после успешного завершения. Их не следует рассматривать как свидетельство о ученой степени.
- Курс на получение степени - это курсы, за успешное завершение которых вы получаете соответствующую степень (бакалавра / магистра). Степень, которую вы получаете здесь, обычно эквивалентна той, что вы получили в университетском городке.
В этом блоге я расскажу только о курсах сертификации, которые помогут вам изучать науку о данных в Интернете.
Сертификационные курсы
Профессиональный сертификат IBM Data Science
Это отличный курс от IBM для новичков, которые хотят выучить все от начала до конца. Вы начнете изучать такие вещи, как Data Science, чем занимаются специалисты по данным, различные инструменты, которые они используют, и методы, которые они применяют.
Вы также получите практические знания о:
- Импорт и очистка наборов данных
- Анализируйте и визуализируйте данные
- Создавайте модели машинного обучения
- Оценивайте конвейеры с помощью Python.
В конце концов, вы сможете применять различные навыки, методы и инструменты в области науки о данных для завершения проекта.
Approximate Course Duration 11 months (At suggested pace of 4 hours/week) Perks Shareable Cerificate and digital IBM badge recognizing your proficiency in Data Science Prerequisites No prior experience required Rating 4.6 / 5 (Rated by more than 46,000 people) Link Click here
Сертификат профессионала Google Data Analytics
В марте 2021 года Google запустил курс Data Analytics, который привлек внимание многих честолюбивых людей. Этот курс от Google охватывает все, что нужно знать, чтобы получить работу младшего аналитика данных начального уровня.
Вы изучите ключевые аналитические навыки (очистка, анализ и визуализация данных) и инструменты (электронные таблицы, SQL, программирование на R, Tableau), поймете, как очищать и систематизировать данные для анализа, а также как визуализировать и представлять полученные данные на информационных панелях, презентациях. , и часто используемые платформы визуализации. Эти навыки действительно являются наиболее востребованными рекрутерами при найме аналитиков данных младшего уровня.
Помимо сертификата, после успешного завершения этого курса, вы получите доступ к эксклюзивной платформе по трудоустройству, где вы сможете легко подать заявку на вакансии от работодателей с открытыми вакансиями.
Approximate Course Duration 6 months (At suggested pace of 10 hours/week) Perks Shareable Cerificate and access to an exclusive job platform Prerequisites No prior experience or degree required Rating 4.8 / 5 (Rated by more than 7,500 people) Link Click here
Специализация в области науки о данных (Университет Джона Хопкинса)
Эта специализация по науке о данных Университета Джона Хопкинса - еще один достойный и высоко оцененный курс Coursera. Это удобный для новичков курс, который охватывает концепции и инструменты, которые вам понадобятся на протяжении всего процесса обработки данных, от задания правильных вопросов до выводов и публикации результатов.
Вы научитесь использовать R для очистки, анализа и визуализации данных, для навигации по всему пути науки о данных от сбора данных до публикации, а также для управления проектами в области науки о данных с помощью GitHub (что является важным шагом для изучения науки о данных. новичок).
Approximate Course Duration 11 months (At suggested pace of 7 hours/week) Perks Shareable Cerificate Prerequisites Beginner level experience in Python Rating 4.5 / 5 (Rated by more than 36,000 people) Link Click Here
Специализация по глубокому обучению (предлагается DeepLearning.Ai)
Теперь, если у вас уже есть некоторое представление о том, что такое машинное обучение, и вы также обладаете промежуточными навыками Python (базовое программирование, понимание циклов for, операторов if / else, структур данных и т. Д.), тогда это отличный курс для вас.
Это продвинутый курс, с помощью которого вы сможете:
- Создавайте и обучайте глубокие нейронные сети, определяйте ключевые параметры архитектуры, внедряйте векторизованные нейронные сети и глубокое обучение в приложения.
- Обучайте наборы тестов, анализируйте дисперсию для приложений DL, используйте стандартные методы и алгоритмы оптимизации и создавайте нейронные сети в TensorFlow.
- Создайте CNN (сверточную нейронную сеть) и примените ее к задачам обнаружения и распознавания, используйте передачу нейронного стиля для создания рисунков и примените алгоритмы к данным изображений и видео.
- Создавайте и обучайте RNN (рекуррентные нейронные сети), работайте с NLP (обработка естественного языка) и встраиваниями слов, а также используйте токенизаторы HuggingFace и модели преобразователей. для выполнения NER и ответа на вопрос.
Этот курс не идеален для начинающих, но очень хорош для тех, кто хочет продвинуться по карьерной лестнице в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. Одним из преподавателей этого курса является Эндрю Нг, известный эксперт в области глубокого обучения и один из соучредителей Coursera и DeepLearning.Ai.
Approximate Course Duration 5 months (At suggested pace of 7 hours/week) Perks Shareable Cerificate Prerequisites - Intermediate Python skills - A basic grasp of linear algebra & ML Rating 4.5 / 5 (Rated by more than 36,000 people) Link Click Here
Основы науки о данных со специализацией на Python и SQL (от IBM)
Этот курс IBM - еще один удобный для новичков курс, который позволяет изучать науку о данных без каких-либо предварительных знаний в области компьютерных наук или даже программирования. Да все верно. Он будет охватывать основы программирования, а также инструменты, необходимые для науки о данных.
Я настоятельно рекомендую этот курс тем, кто не имеет технического образования и готов переключиться на науку о данных.
Вы получите следующий набор навыков:
- Практическое знание инструментов для анализа данных, таких как Jupyter Notebooks, R Studio, GitHub, Watson Studio.
- Основы программирования на Python, включая структуры данных, логику, работу с файлами, вызов API и библиотеки, такие как Pandas и Numpy.
- Методы статистического анализа, включая описательную статистику, визуализацию данных, распределение вероятностей, проверку гипотез и регрессию.
- Основы реляционной базы данных, включая язык запросов SQL, операторы выбора, сортировку и фильтрацию, функции базы данных, доступ к нескольким таблицам.
Approximate Course Duration 6 months (At suggested pace of 3 hours/week) Perks Shareable Cerificate Prerequisites Basic computer literacy Rating 4.5 / 5 (Rated by more than 36,000 people) Link Click Here
Это мой лучший выбор для вас. Надеюсь, это поможет вам выбрать для себя лучший курс Data Science. Вы всегда можете поискать другие курсы на Coursera (ссылка ниже).
В своем предстоящем блоге я также расскажу о лучших курсах по науке о данных на Coursera. Будьте на связи. Удачного обучения.
