Уроните у фасцинантан свет науке о подацима
Да ли вас привлачи узбудљива област науке о подацима? Не тражите даље! Без обзира да ли сте почетник жељан истраживања ове динамичне дисциплине или искусан професионалац који жели да усаврши своје вештине, наћи ћете идеалне онлајн курсеве прилагођене вашим потребама.
У данашњем дигиталном добу, подаци нису само скуп бројева; они су драгоцени ресурс који се може искористити за постизање значајног пословног успеха.
Потражња за стручњацима за податке наставља да расте, јер компаније прикупљају огромне количине информација. Да будемо искрени, ко не би желео да буде део поља које има потенцијал да утиче на различите индустрије?
Сада је идеалан тренутак да се упустите у учење науке о подацима и кренете на пут ка узбудљивој и награђиваној каријери.
Према извештају компаније Glassdoor, просечна почетна плата за научника података у Сједињеним Државама износи 103.973 долара годишње, а неки стручњаци зарађују и преко 180.000 долара годишње.
Иако постоји мноштво ресурса доступних на мрежи, може бити изазовно знати одакле почети. Зато је од кључне важности да се упишете на добро структуриран курс који вам пружа вештине потребне за успех у науци о подацима.
Уобичајени изазови и решења
Ево неких честих препрека са којима се појединци сусрећу током похађања курсева науке о подацима, заједно са стратегијама за њихово превазилажење:
Крива учења
Наука о подацима обухвата широк спектар сложених концепата и техника, што може бити застрашујуће за почетнике. За превазилажење овог изазова потребно је стрпљење и методичан приступ.
Почните са основама, осигурајте темељно разумевање кључних концепата и постепено градите на том знању. Разложите сложене теме на мање и редовно вежбајте да бисте учврстили своје учење.
Математичка основа
Наука о подацима се у великој мери ослања на математичке концепте као што су статистика, линеарна алгебра, рачун и теорија вероватноће. За појединце без јаке математичке основе, ово може представљати значајан изазов. Да бисте решили овај проблем, уложите додатно време у ревизију неопходних математичких концепата.
Потражите онлајн туторијале, уџбенике или додатне ресурсе који објашњавају ове концепте у контексту науке о подацима. Поред тога, вежбајте примену ових концепата на проблеме са подацима из стварног света.
Вештине програмирања
Познавање програмских језика као што су Python или R је од суштинског значаја за науку о подацима. Започните учењем основа одабраног језика, укључујући синтаксу, структуре података и контролу тока. Користите онлајн платформе за кодирање, туторијале и вежбе кодирања да бисте вежбали писање кода.
У овом чланку смо вам олакшали посао и саставили листу неких од најбољих курсева науке о подацима доступних на мрежи.
Кренимо!
ИБМ професионални сертификат за науку о подацима
Ако сте страствени у вези са каријером у науци о подацима или машинском учењу, овај курс за сертификацију који нуди ИБМ могао би бити идеалан за вас. Овај програм курса је пажљиво осмишљен да вам помогне да стекнете релевантне вештине потребне за успех у области науке о подацима.
Ова серија од 10 курсева укључује разне задатке и пројекте у којима ученици могу да учествују, као што је развој модела машинског учења, анализа података друштвених медија и развој контролних табли са подацима.
Ови задаци пружају ученицима прилику да примене вештине које су научили на проблеме из стварног света и креирају портфолио рада који могу да покажу потенцијалним послодавцима.
Поред тога, ученици ће добити професионални сертификат од Coursera-е и дигиталну значку од IBM-а која потврђује њихово овладавање наученим вештинама. Овај програм је препоручен од стране ACE®. То значи да по завршетку, ученици могу да зараде до 12 факултетских кредита.
Ова сертификација је одличан начин да стекнете конкурентску предност на тржишту рада као нови научник података са најновијим вештинама спремним за посао.
Шта ћете научити?
- Основе науке о подацима, укључујући анализу података, визуализацију података и статистичку анализу.
- Како користити алате и библиотеке отвореног кода, укључујући Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn и SciPy.
- Изградња предиктивних модела користећи алгоритме машинског учења.
- Како радити са базама података и користити SQL за упите података.
- Примењено учење кроз практичне лабораторије у IBM Cloud-у користећи скупове података и алате из стварног света.
Харвард професионални сертификат за науку о подацима
Ово је курс професионалне сертификације који нуди Универзитет Харвард на edX платформи.
Овај програм ће подићи ваше вештине науке о подацима на виши ниво тако што ће вам помоћи да примените ML алгоритме и стекнете дубинско разумевање фундаменталних концепата науке о подацима кроз студије случаја из стварног света.
Стећи ћете основне вештине програмирања у R-у и научити статистичке концепте као што су вероватноћа, закључивање и моделирање.
Овај курс је више од скупа техничких вештина.
Добићете искуство у техникама као што су визуализација података и манипулација подацима помоћу ggplot2/dplyr.
Упознаћете се и са основним алатима које научници за податке користе, као што су Unix/Linux, Git и RStudio.
Али то није све.
Студије случаја у оквиру курса су осмишљене да вас инспиришу и помогну вам да учите одговарајући на конкретна питања кроз анализу података. Истраживаћете теме као што су трендови у глобалном здравству и економији, стопа криминала у САД и многе друге.
Вештине које ћете стећи
- Алгоритми машинског учења
- Git и GitHub
- R програмирање
- Концепти који се односе на вероватноћу
Python за науку о подацима и машинско учење
Ово је један од најпопуларнијих курсева на Udemy платформи. Велики број студената широм света уписао је овај курс и сматра га вредним ресурсом за унапређење својих вештина у науци о подацима и машинском учењу.
Овај курс такође покрива напредне технике визуализације података користећи библиотеке као што су Matplotlib, Seaborn и Plotly. Научићете како да креирате упечатљиве визуализације које ће оживети ваше податке и олакшати разумевање и анализу.
Али право узбуђење почиње када зароните у машинско учење са Scikit-Learn. Научићете о широком спектру алгоритама машинског учења као што су случајне шуме, стабла одлучивања и још много тога.
Овај курс нуди одличан наставни план и програм који покрива различите теме у вези са науком о подацима и машинским учењем. Садржи преко 100 видео предавања високе дефиниције која пружају детаљна објашњења и демонстрације. Свеске са детаљним кодом обезбеђене су за свако предавање, омогућавајући ученицима да вежбају и примене оно што су научили.
Шта ћете научити?
Па шта чекате? Упишите се на овај курс данас и направите први корак ка узбудљивој каријери у науци о подацима.
Специјализација у науци о подацима
Ову специјализацију за науку о подацима нуди Универзитет Џонс Хопкинс. У овој специјализацији има укупно 10 курсева. Дизајниран је да ученицима пружи основне концепте и алате потребне за читав спектар науке о подацима.
Најважнија ствар на овом курсу специјализације је пројекат Capstone, где ћете имати прилику да примените оно што сте научили кроз изградњу производа од података користећи податке из стварног света. Ово практично искуство вам омогућава да покажете своје овладавање материјалом и креирате портфолио који одражава ваше способности.
Овај курс су развили и предају искусни професори са Универзитета Џонс Хопкинс. Можете очекивати висококвалитетну наставу и смернице током целог курса.
У задацима курса мораћете да спроведете регресиону анализу и користите регресионе моделе да бисте стекли дубљи увид у своје податке, што ће вам помоћи да постанете прави научник података.
Шта ћете научити?
- Машинско учење
- Регресиона анализа
- GitHub
- R програмирање
- Анализа кластера
- Регуларни изрази (REGEX)
Наука о подацима са R и Python-ом
Овај курс нуди Oak Academy на Udemy платформи. Садржај курса се може у великој мери поделити на два дела.
Део 1: R за науку о подацима
У првом делу курса зароните у свет науке о подацима користећи R. Научићете како да ефикасно рукујете великим скуповима података, манипулишете подацима и извлачите смислене увиде. Курс ће вас упознати са основним алатима у R који се обично користе у пројектима науке о подацима.
Део 2: Python за науку о подацима
Други део курса се фокусира на коришћење Python-а за анализу података. Научићете како да анализирате податке, креирате визуализације и примените моћне алгоритме машинског учења. Можете побољшати своје разумевање Python-а и његових библиотека, укључујући NumPy, Pandas и Matplotlib, кроз разне вежбе.
Прочитајте и: Књиге и курсеви за учење NumPy
До краја курса можете очекивати да ћете постићи следеће:
- Познавање R-а и Python-а за задатке у науци о подацима.
- Способност креирања информативних и визуелно атрактивних визуализација података.
- Разумевање и практична примена моћних алгоритама машинског учења.
- Компететност у коришћењу основних библиотека као што су NumPy, Pandas, Matplotlib и tidyverse.
Google професионални сертификат за анализу података
Google професионални сертификат за анализу података који се нуди на Coursera-и је изузетан програм осмишљен да пружи професионалну обуку у области анализе података.
Ова серија сертификата се састоји од 8 курсева који ученицима пружају вештине које су потребне за почетне позиције у аналитици података без обзира на претходно искуство.
Током овог програма сертификације, имаћете прилику да учите од запослених у Google-у који су изградили своју каријеру на чврстим темељима у аналитици података. Наставни план и програм је добро структуриран како би се осигурало да стекнете вештине и знања потребна за успех у овој области.
Можете да завршите цео курс за сертификацију за мање од шест месеци уз посвећеност од мање од 10 сати недељно. Звучи добро, зар не?
По завршетку, бићете спремни за различите послове, укључујући и оне аналитичара података, администратора базе података и још много тога.
Програм укључује преко 180 сати наставе и бројне процене засноване на пракси које симулирају сценарије анализе података из стварног света. Ове процене су важне за развој вештина неопходних за успех на радном месту.
Садржај је веома интерактиван и развијен је искључиво од стране искусних запослених у Google-у који деценијама раде у аналитици података. Радићете са различитим материјалима за учење, као што су видео снимци, процене и практичне лабораторије, да бисте се упознали са алатима и аналитичким вештинама потребним за рад са подацима.
Вештине које ћете стећи
- Визуализација података (DataViz)
- Решавање проблема
- Tableau
- Језик структурираних упита (SQL)
- Прикупљање података
Програм Data Scientist Nanodegree
Програм Data Scientist Nanodegree који нуди Udacity је напредни програм осмишљен да студентима пружи неопходне вештине и знања за улоге научника за податке.
Пре почетка програма, корисно је испунити следеће предуслове:
Python: Потребно је познавање Python програмирања, укључујући способност писања функција, прављења основних апликација и познавање уобичајених библиотека као што су NumPy и Pandas.
Поред тога, студенти треба да имају искуства са SQL програмирањем, укључујући упите база података и коришћење спојева, агрегација и под-упита. Познавање коришћења терминала и GitHub-а је такође предност.
Вероватноћа и статистика: Потребно је добро разумевање дескриптивне статистике, као што је израчунавање мера центра и ширења. Познавање инференцијалне статистике, као што су дистрибуције узорковања и тестирање хипотеза, такође је неопходно.
Манипулација подацима и визуализација: Ученици треба да имају искуства у приступу различитим врстама извора података, као што су базе података, CSV датотеке и JSON датотеке. Важна је стручност у чишћењу података и трансформацијама помоћу библиотека као што су pandas и Scikit-learn.
Познавање техника визуализације података помоћу алата као што је Matplotlib је такође вредно. Поред тога, студенти треба да буду упознати са истраживачким и експланаторним методама визуализације анализе података.
Предвиђено време за завршетак програма је четири месеца, током којих ће студенти учествовати у практичним пројектима које су развили стручњаци из индустрије. Кроз ове пројекте, учесници ће имати прилику да раде на каналима за пренос података из стварног света, дизајнирају експерименте, граде системе препорука и имплементирају решења у облаку.
Овај Nanodegree програм је посебно погодан за појединце који већ имају одређено искуство у машинском учењу.
Tableau 2022 A-Z
Овај курс је дизајниран да вас опреми вештинама потребним да постанете вешт корисник Tableau-а.
Почевши од основа, научићете како да се крећете кроз Tableau софтвер, да га повежете са датотекама са подацима и извезете радне листове. Проучаваћете екстракцију података и анализу временских серија да бисте открили трендове и направили тачне прогнозе.
По завршетку овог курса, бићете опремљени вештинама стручног корисника Tableau-а и научника за податке. Моћи ћете да извучете информације из података, анализирате сложена питања и лако визуализујете своје резултате.
Без обзира да ли радите са научним подацима или имате за циљ да побољшате пословни профит кроз предвиђање трендова, овај курс вам омогућава да ефикасно прикупљате, истражујете и презентујете податке.
Придружите се овом курсу сада и подигните своје вештине Tableau-а на нове висине!
Шта ћете научити?
- Креирајте графиконе, мапе, дијаграме распршености, стабла и интерактивне контролне табле.
- Радите са мешањем података у Tableau-у
- Додељивање географских улога елементима података
- Рад са подацима о временским серијама
SQL за науку о подацима
Овај курс на Coursera-и је одлична почетна тачка за све који су заинтересовани за анализу података у сврху науке о подацима. Претходно знање SQL-а није потребно. Води вас од основа до напреднијих концепата, помажући вам да развијете вештине потребне за извлачење вредних увида из података.
На почетку ћете научити основе SQL-а, укључујући како писати упите за преузимање података из табела. Курс вас постепено уводи у сложеније упите и учи вас техникама за филтрирање и прецизирање резултата. Радићете са различитим типовима података као што су ниске и бројеви и стећи ћете практично искуство у манипулисању подацима креирањем нових табела и премештањем података између њих.
Током курса ћете се упознати са уобичајеним SQL операторима и открити како да комбинујете податке из различитих извора. Покривене су и напредне теме као што су case изрази, управљање подацима и профилисање, што вам пружа јасно разумевање SQL-а за потребе науке о подацима.
Такође укључује задатке програмирања из стварног света. Ови задаци вам омогућавају да вежбате своје вештине и анализирате скупове података из стварног света. Такође ћете моћи ефикасно да користите SQL за циљану анализу тумачењем структуре, значења и односа унутар података.
За овај курс нису потребни никакви посебни предуслови или захтеви за софтвер. Међутим, поседовање једноставног уређивача текста биће корисно за завршни пројекат.
Шта ћете научити?
- Одабир подскупова података
- SQLite
- Филтрирање и сортирање података
- Манипулација нискама
Наука о подацима са R
Овај курс почиње увођењем у праксу науке о подацима и упознавањем са основама програмског језика R. Стећи ћете разумевање о томе како се наука о подацима може применити за издвајање вредних информација из необрађених података.
Када имате чврсту основу, курс се бави процесом трансформације и чишћења података. Научићете технике за руковање неуредним и неструктурираним подацима. Поред тога, открићете како да креирате дескриптивну статистику, која вам омогућава да ефикасно резимирате и стекнете увид из својих података.
Научићете како да направите моделе који могу да открију односе унутар ваших података и да предвиђате на основу тих односа. Овај скуп вештина је посебно вредан када покушавате да откријете скривене обрасце или предвидите будуће исходе.
Као што већ знате, алгоритми машинског учења играју виталну улогу у науци о подацима. И овај курс пружа увод у ове ML алгоритме. Открићете како да примените технике машинског учења помоћу R, што вам омогућава да предвиђате и извлачите закључке из својих података.
Разумевање ових алгоритама вам омогућава да решавате сложене проблеме и откријете вредне обрасце у својим скуповима података.
На крају, курс покрива примену R модела у производњу. Научићете како да пакујете свој код, креирате интерактивне апликације и делите своје увиде са другима.
Ово практично знање вам омогућава да премостите јаз између анализе података и имплементације у стварном свету. Било да сте почетник или искусан професионалац у области података, овај курс ће вас опремити знањем и техникама потребним да бисте били успешни у области науке о подацима.
Шта ћете научити?
- Креирање статистичких модела и визуализација података
- Руковање великим подацима
- R језик
- ML алгоритми
Закључак
Наука о подацима је практична област и за овладавање је потребна практична примена. Међутим, приступ и рад са скуповима података из стварног света може бити изазован. Потражите скупове података отвореног кода који су доступни на мрежи или преко платформи као што је Kaggle.
Учествујте у онлајн такмичењима, доприносите пројектима отвореног кода или креирајте своје пројекте користећи јавно доступне податке. Изградња портфеља пројеката науке о подацима не само да ће пружити драгоцено искуство, већ ће и показати ваше вештине потенцијалним послодавцима.
Надам се да вам је овај чланак био користан у стицању знања о разним курсевима за учење науке о подацима. Можда ће вас занимати и најбоље књиге за науку о подацима за учење од теорије до практичне примене [Издање 2023].