Наука о данных, Образование

3 лучших специализации МООК в области науки о данных

Предлагаем вам 3 идеальные специализации MOOC Data Science на выбор

В этой статье обсуждаются 3 важные специализации MOOC (Massive Open Online Course) по науке о данных. Каждый новичок, пытающийся изучить основы науки о данных, часто сталкивается со следующими вопросами:

  1. Какие курсы по науке о данных мне следует пройти и в каком порядке?
  2. На какой платформе мне следует проходить курсы по науке о данных, edX, Coursera, Udemy, DataCamp и т. Д.?
  3. Каковы лучшие специализации МООК в области науки о данных?

Я начал изучать науку о данных около года назад. Это было довольно сложно с самого начала, потому что у меня в голове были те же вопросы. Пройдя несколько курсов по науке о данных MOOC на самых разных платформах, я нашел 3 важные специализации, которые считаю лучшими. Я объясню причины, по которым считаю эти 3 специализации лучшими.

Прежде чем обсуждать 3 лучших специализации в области науки о данных, позвольте мне отметить, что специализации MOOC чрезвычайно полезны для того, чтобы обеспечить начальный толчок в области науки о данных. Однако одна специализация MOOC не сделает вас специалистом по данным. Чтобы стать специалистом по обработке данных, вам нужны более глубокие знания, выходящие за рамки специализации MOOC. Вам также понадобится много практики, применяя свои знания в реальных проектах по науке о данных. Чтобы узнать больше о том, как стать специалистом по данным, см. Эту статью: 5 шагов к тому, чтобы стать специалистом по данным (Пять шагов к тому, чтобы стать специалистом по данным - Бенджамин Оби Тайо - средний).

3 лучших специализации МООК в области науки о данных

Вот мой список из 3 лучших специализаций MOOC в области науки о данных:

1. Профессиональный сертификат в области науки о данных (HarvardX, через edX)

Включает в себя следующие курсы, все из которых преподаются с использованием R (вы можете бесплатно пройти аудит или приобрести подтвержденный сертификат):

  1. Наука о данных: основы R;
  2. Data Science: визуализация;
  3. Наука о данных: вероятность;
  4. Наука о данных: вывод и моделирование;
  5. Наука о данных: инструменты повышения производительности;
  6. Наука о данных: борьба;
  7. Наука о данных: линейная регрессия;
  8. Наука о данных: машинное обучение;
  9. Наука о данных: Capstone

2. Аналитика: основные инструменты и методы (Georgia TechX, через edX)

Включает следующие курсы, все из которых преподаются с использованием R, Python и SQL (вы можете провести аудит бесплатно или приобрести подтвержденный сертификат):

  1. Введение в аналитическое моделирование;
  2. Введение в вычисления для анализа данных;
  3. Аналитика данных для бизнеса.

3. Прикладная наука о данных со специализацией на Python (Мичиганский университет, через Coursera)

Включает в себя следующие курсы, все из которых преподаются с использованием python (вы можете проверять большинство курсов бесплатно, для некоторых требуется покупка подтвержденного сертификата):

  1. Введение в науку о данных в Python;
  2. Прикладное построение графиков, диаграмм и представление данных на Python;
  3. Прикладное машинное обучение на Python;
  4. Прикладной интеллектуальный анализ текста в Python;
  5. Прикладной анализ социальных сетей на Python.

Причины, по которым я считаю эти 3 специализации лучшими

  1. Python и R считаются двумя главными технологическими навыками, упомянутыми в большинстве списков вакансий в области науки о данных (Самые востребованные навыки для специалистов по данным). Три специализации, описанные выше, преподают науку о данных с использованием Python и R. Это дает вам возможность изучать и выполнять задачи по науке о данных на обоих языках.
  2. Эти специализации охватывают значительный уровень углубленных, ориентированных на карьеру курсов, которые помогут вам развить востребованные навыки, которые позволят вам решать реальные проблемы науки о данных. Вы изучите навыки Python, R, статистики и вероятности, обработки данных, преобразования данных, инженерии данных, визуализации данных, машинного обучения, построения моделей, тестирования и оценки моделей и приложений.
  3. Эти специализации преподаются экспертами в области науки о данных с различным опытом, такими как информационные системы, биостатистика, вычислительная наука и инженерия, системная и промышленная инженерия, информатика и бизнес-аналитика. Это дает вам прекрасную возможность изучить множество подходов. Например, специализация на получение профессионального сертификата HarvardX по науке о данных преподает P rof. Рафаэль Ирисарри, профессор биостатистики Гарвардского университета, поэтому его курсы очень богаты статистикой. Тем временем на экзамене Georgia TechX Аналитика: основные инструменты и методы преподают проф. Джоэл Сокол, профессор системной и промышленной инженерии в Технологическом институте Джорджии, поэтому он углубляется во множество приложений науки о данных в таких областях, как авиация, здравоохранение, спорт, энергетика, управление человеческими ресурсами и т. Д.

Таким образом, мы обсудили 3 важных специализации MOOC в области науки о данных. Путь к тому, чтобы стать специалистом по обработке данных, может быть разным для разных людей в зависимости от их опыта, но 3 специализации в области науки о данных, которые мы обсудили в этой статье, позволят любому, кто новичок в области науки о данных, овладеть основами.

Спасибо за прочтение!