10 најбољих курсева науке о подацима које треба похађати у 2023

Да ли сте заинтересовани да зароните у узбудљив свет науке о подацима? Гледати на будућност! Било да сте почетник који жели да истражује ову динамичну област или искусни професионалац који жели да унапреди своје вештине, имамо најбоље онлајн курсеве за вас.

У данашњем свету подаци нису само скуп бројева и цифара. То је вредан ресурс који се може применити за постизање пословног успеха.

Потражња за научницима података само ће се повећати како компаније настављају да прикупљају огромне количине података. И будимо искрени, ко не жели да буде део области која има потенцијал да утиче на толико индустрија?

И тренутно је најбоље време за стицање знања о науци о подацима да бисте остварили узбудљиву и награђивану каријеру.

Глассдоор извештава да је просечна основна плата за дата Сциентист-а у Сједињеним Државама 1,03,973 долара годишње, са најбољим зарадама преко 180,000 долара годишње.

Постоји велики број ресурса доступних на мрежи и може бити тешко знати одакле почети. Зато је важно да похађате структуиран и добро организован курс да бисте овладали вештинама потребним за успешну каријеру у науци о подацима.

Изазови

Ево неких уобичајених изазова са којима се појединци често суочавају док похађају курсеве науке о подацима, заједно са стратегијама за њихово превазилажење:

Стрма крива учења

Наука о подацима обухвата широк спектар сложених концепата и техника, што може бити неодољиво за почетнике. Превазилажење овог изазова захтева стрпљење и систематски приступ.

Почните са основама, темељно разумејте кључне концепте и постепено их надограђивати. Раздвојите сложене теме на мање и редовно вежбајте да бисте ојачали своје учење.

Матхематицал Бацкгроунд

Наука о подацима укључује различите математичке концепте као што су статистика, линеарна алгебра, рачун и теорија вероватноће. За појединце без јаке математичке позадине, ово може представљати значајан изазов. Да бисте ово превазишли, посветите додатно време да се осврнете на неопходне математичке концепте.

Потражите онлајн туторијале, уџбенике или додатне ресурсе који објашњавају ове концепте у контексту науке о подацима. Поред тога, вежбајте примену ових концепата на проблеме података у стварном свету.

Вештине програмирања

Познавање програмских језика као што су Питхон или Р је кључно за науку о подацима. Само почните тако што ћете научити основе одабраног програмског језика, укључујући синтаксу, структуре података и ток контроле. Користите платформе за кодирање на мрежи, туторијале и вежбе кодирања да бисте вежбали писање кода.

У овом чланку смо урадили напоран посао за вас и саставили листу неких од најбољих курсева науке о подацима доступних на мрежи.

Хајде да почнемо!

ИБМ Дата Сциенце Профессионал Цертифицате

Ако сте заиста заинтересовани за каријеру у науци о подацима или машинском учењу, онда би овај курс за сертификацију од стране ИБМ-а могао бити савршен избор за вас. Овај програм курса је дизајниран да вам помогне да развијете релевантне вештине неопходне за успех у области науке о подацима.

Ова серија од 10 курсева укључује низ задатака и пројеката у којима студенти могу да учествују, као што је развој модела машинског учења, испитивање података друштвених медија и развој контролне табле са подацима.

Ови задаци дају ученицима прилику да примене вештине које су научили на проблеме у стварном свету и изграде портфолио послова који могу да прикажу потенцијалним послодавцима.

Поред тога, ученици ће добити професионални сертификат од Цоурсера и дигиталну значку од ИБМ-а која показује њихово савладавање научених вештина. Овај програм се препоручује АЦЕ®. 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 почетник научник података са најновијим вештинама спремним за посао.

Шта ћеш научити?

  • Основи науке о подацима укључују анализу података, визуализацију података и статистичку анализу.
  • Како користити алате и библиотеке отвореног кода, укључујући Пандас, НумПи, Матплотлиб, Сеаборн, Сцикит-леарн и СципПи.
  • Изградња предиктивних модела коришћењем алгоритама машинског учења.
  • Како радити са базама података и користити СКЛ за упите података.
  • Примењено учење кроз практичне лабораторије у ИБМ Цлоуд-у користећи скупове података и алате из стварног света.
  Самсунг Галаки С20: Како укључити тамни режим

Харвард Профессионал Цертифицате ин Дата Сциенце

Ово је курс за професионалну сертификацију који нуди Универзитет Харвард на едк платформи.

Овај програм ће подићи ваше вештине науке о подацима на следећи ниво помажући вам да примените алгоритме МЛ и стекнете дубинско знање о фундаменталним концептима науке о подацима кроз мотивисање студија случаја из стварног света.

Стећи ћете основне вештине Р програмирања и научити статистичке концепте као што су вероватноћа, закључак и моделирање.

Овај курс је више од скупа техничких вештина.

Стећи ћете искуство у техникама као што су визуализација података и препирање података са ггплот2 /дплир.

Такође ћете се упознати са основним алатима за вежбање научника података, као што су Уник/Линук, Гит и РСтудио.

Али то није све.

Студије случаја на курсу су дизајниране да инспиришу и помогну вам да научите одговарајући на конкретна питања кроз анализу података. Истражићете теме као што су трендови у светском здравству и економији, стопа криминала у САД и многе друге.

Вештине које ћете стећи

  • Алгоритми машинског учења
  • Гит и ГитХуб
  • Р програмирање
  • концепти везани за вероватноћу

Питхон за науку о подацима и МЛ

То је један од најпопуларнијих курсева на Удеми платформи. Велики број студената из целог света уписало се на овај курс и сматра да је то драгоцен ресурс за унапређење њихових вештина у науци о подацима и машинском учењу.

Овај курс такође покрива напредне технике визуелизације података користећи библиотеке као што су Матплотлиб, сеаборн и Плотли. Научићете како да креирате запањујуће визуелизације које ће оживети ваше податке и олакшати разумевање и анализу.

Али право узбуђење почиње када зароните у машинско учење уз СциКит Леарн. Научићете о широком спектру алгоритама за машинско учење као што су насумичне шуме, стабла одлучивања и још много тога.

Овај курс нуди одличан наставни план и програм који покрива различите теме везане за науку о подацима и машинско учење. Обухвата преко 100 видео предавања високе дефиниције која пружају детаљна објашњења и демонстрације. За свако предавање су обезбеђене свеске са детаљним кодом које омогућавају ученицима да вежбају и примењују оно што су научили.

Шта ћеш научити?

Па шта чекате? Упишите се на овај курс данас и направите свој први корак ка узбудљивој каријери у науци о подацима.

Специјализација науке о подацима

Овај курс специјализације из науке о подацима нуди Универзитет Џонс Хопкинс. У овој специјалности постоји укупно 10 курсева. Дизајниран је да опреми ученике са основним концептима и алатима потребним за читав низ науке о подацима.

Врхунац овог курса специјализације је пројекат Цапстоне, где ћете имати прилику да примените оно што сте научили изградњом производа података користећи податке из стварног света. Ово практично искуство вам омогућава да покажете своје савладавање материјала и креирате портфолио који одражава ваше способности.

Овај курс развијају и предају искусни професори са Универзитета Џонс Хопкинс. Можете очекивати висококвалитетна упутства и упутства током курса.

У задацима курса, мораћете да извршите регресиону анализу и користите регресионе моделе да бисте стекли дубљи увид у своје податке који ће вам помоћи да постанете прави научник података.

Шта ћеш научити?

  • Машинско учење
  • Регресиона анализа
  • Гитхуб
  • Р програмирање
  • Кластер анализа
  • Регуларни израз (РЕГЕКС)

Наука о подацима уз Р и Питхон

Овај курс нуди Оак Ацадеми на Удеми платформи. Садржај курса се може широко поделити на два дела.

Део 1: Р за науку о подацима

У првом делу курса ћете заронити у свет науке о подацима користећи Р. Научићете како да ефикасно рукујете великим скуповима података, манипулишете подацима и извлачите значајне увиде. Курс ће вас упознати са основним алатима у Р који се обично користе у пројектима науке о подацима.

Део 2: Питхон за науку о подацима

Други део курса се фокусира на коришћење Питхон-а за анализу података. Научићете како да анализирате податке, креирате визуализације и примените моћне алгоритме машинског учења. Можете побољшати своје разумевање Питхона и његових библиотека, укључујући НумПи, Пандас и Матплотлиб, кроз различите вежбе.

  11 најбољих генератора наслова са вештачком интелигенцијом који ће зачинити ваш садржај

Такође прочитајте: Књиге и курсеви за учење нумпија

До краја курса можете очекивати да ћете постићи следеће:

  • Познавање Р и Питхон-а за задатке науке о подацима.
  • Способност креирања информативних и визуелно привлачних визуелизација података.
  • Разумевање и практична примена моћних алгоритама машинског учења.
  • Компетентност у коришћењу основних библиотека као што су НумПи, Пандас, матплотлиб и тидиверсе.

Професионални сертификат Гоогле аналитике података

Професионални сертификат Гоогле аналитике података који се нуди на Цоурсера је одличан програм дизајниран да пружи професионалну обуку у области аналитике података.

Ова серија сертификата састоји се 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 Гоогле-у који су изградили своју каријеру на чврстим темељима у аналитици података. Наставни план и програм је добро структуиран 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 са обавезом од мање од 10 сати недељно. звучи добро, зар не?

По завршетку, бићете спремни за различите послове, укључујући млађег или сарадника аналитичара података, администратора базе података и још много тога.

Програм укључује преко 180 сати инструкција и бројне процене засноване на пракси које симулирају сценарије анализе података у стварном свету. 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 Гоогле-у који су деценијама радили 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

  • Визуелизација података (ДатаВиз)
  • Решавање проблема
  • Табела
  • Језик структурираних упита (СКЛ)
  • Прикупљање података

Дата Сциентист нанодегрее Програм

Програм Дата Сциентист Нанодегрее који нуди Удацити је напредни програм дизајниран да пружи студентима неопходне вештине и знања за обављање улога Дата Сциентист.

Пре почетка програма, корисно је испунити следеће предуслове:

Питхон: Потребно је познавање Питхон програмирања, укључујући способност писања функција, прављења основних апликација и познавање уобичајених библиотека као што су НумПи и Пандас.

Поред тога, студенти треба да имају искуства са СКЛ програмирањем, укључујући испитивање база података и коришћење спојева, агрегација и подупита. Удобност коришћења Терминала и ГитХуб-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.

Расправа о подацима и визуелизација: Ученици треба да имају искуства у приступу различитим врстама извора података као што су базе података, ЦСВ датотеке и ЈСОН датотеке. Важна је стручност у чишћењу података и трансформацијама помоћу библиотека као што су пандас и Сцикит-леарн.

Познавање техника визуелизације података помоћу алата као што је Матплотлиб је такође драгоцено. Поред тога, студенти треба да буду упознати са методама визуелизације истраживачке и експланаторне анализе података.

Предвиђено време за завршетак програма је четири месеца, током којих ће ученици учествовати у практичним пројектима које су развили стручњаци из индустрије. Кроз ове пројекте, учесници ће имати прилику да раде на цевоводима података из стварног света, дизајнирају експерименте, изграде системе препорука и примењују решења у облаку.

Овај Нанодегрее програм је посебно погодан за појединце који већ поседују одређено искуство у машинском учењу.

Таблеау 2022 АЗ

Овај курс је дизајниран да вас опреми са вештинама које су вам потребне да постанете вешт корисник Таблеау-а.

Почевши од основа, научићете како да се крећете кроз Таблеау софтвер, да га повежете са датотекама са подацима и извезете радне листове. Проучаваћете екстракцију података и анализу временских серија да бисте открили трендове и креирали тачна предвиђања.

По завршетку овог курса, бићете опремљени вештинама стручног корисника Таблеау-а и научника за податке. Моћи ћете да извучете информације из података, анализирате сложена питања и са лакоћом визуализујете свој резултат.

  Спремни сте да се оспособите за нови посао? Пробајте Траилхеад

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, испитујете и презентујете податке.

Придружите се овом курсу сада и подигните своје Таблеау вештине на нове висине!

шта ћеш научити?

  • Креирајте графиконе, мапе, дијаграме расејања, мапе стабла и интерактивне контролне табле.
  • Радите са мешањем података у Таблеау-у
  • Додељивање географских улога елементима података
  • рад са подацима о временским серијама

СКЛ за науку о подацима

Овај курс на Цоурсери је одлична полазна тачка за све који су заинтересовани за анализу података у сврхе науке о подацима. Није потребно претходно познавање СКЛ-а. Води вас од основа до напреднијих концепата који вам помажу да развијете вештине потребне за извлачење вредних увида из података.

На почетку ћете научити основе СКЛ-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 стрингови 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 СКЛ операторима и открити како да комбинујете податке из различитих извора. Напредне теме као што су изјаве случаја, управљање подацима и профилисање су такође покривене, што вам даје јасно разумевање СКЛ-а за потребе науке о подацима.

Такође укључује програмске задатке из стварног света. Ови задаци вам омогућавају да вежбате своје вештине и анализирате стварне скупове података. такође ћете моћи ефикасно да користите СКЛ за циљану анализу тумачењем структуре, значења и односа унутар података.

За овај курс нису потребни никакви посебни предуслови или захтеви за софтвером. Иако ће имати једноставан уређивач текста бити користан за коначни пројекат.

Шта ћеш научити?

  • Избор подскупа података
  • СКЛите
  • Филтрирање и сортирање података
  • Манипулација стринговима

Наука о подацима са Р

Овај курс почиње увођењем у праксу науке о подацима и упознавањем са основама програмског језика Р. Добићете 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 сумирате 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 алгоритме МЛ. Открићете како да примените технике машинског учења помоћу Р, што вам омогућава да предвиђате и извлачите закључке из својих података.

Разумевање ових алгоритама вам омогућава да решите сложене проблеме и откријете вредне обрасце у вашим скуповима података.

Коначно, курс покрива примену Р 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 ћеш научити?

  • Креирање статистичких модела и визуелизација података
  • Руковање великим подацима
  • Р језик
  • МЛ алгоритми

Закључак

Наука о подацима је практична област, а за савладавање је потребно практично искуство. Међутим, приступ скуповима података из стварног света и рад са њима може бити изазован. Потражите скупове података отвореног кода који су доступни на мрежи или преко платформи као што је Каггле.

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 од помоћи у учењу о разним курсевима за учење науке о подацима. Можда ћете бити заинтересовани да сазнате о најбољим књигама из науке о подацима за учење од теорије до практичних примена [2023 Edition].