Er du nysgjerrig på å utforske den fascinerende verdenen av datavitenskap? Da er du på rett sted! Enten du er en nybegynner som vil lære om dette spennende feltet, eller en erfaren profesjonell som ønsker å utvikle ferdighetene dine, har vi de beste online kursene for deg.
I dagens samfunn er data mer enn bare en samling tall. Det er en verdifull ressurs som kan brukes for å oppnå suksess.
Behovet for datavitere øker stadig ettersom bedrifter fortsetter å samle inn store mengder data. Og la oss være ærlige, hvem ønsker vel ikke å jobbe i et felt som har potensial til å påvirke så mange bransjer?
Dette er den perfekte tiden for å tilegne seg kunnskap innen datavitenskap og skape seg en spennende og givende karriere.
Ifølge Glassdoor er gjennomsnittslønnen for en dataviter i USA $103 973 per år, og de beste tjener over $180 000 årlig.
Det finnes mange ressurser på internett, og det kan være vanskelig å vite hvor man skal begynne. Derfor er det viktig å velge et strukturert og godt organisert kurs for å mestre ferdighetene som kreves for en vellykket karriere innen datavitenskap.
Utfordringer
Her er noen vanlige utfordringer som man ofte møter når man tar datavitenskapskurs, samt strategier for å overvinne dem:
Brat læringskurve
Datavitenskap omfatter et bredt spekter av komplekse konsepter og teknikker, som kan virke overveldende for nybegynnere. For å overkomme dette trenger man tålmodighet og en systematisk tilnærming.
Start med det grunnleggende, sørg for å forstå nøkkelbegreper grundig, og bygg gradvis videre på dem. Del opp komplekse emner i mindre deler og øv regelmessig for å styrke læringen.
Matematisk bakgrunn
Datavitenskap involverer ulike matematiske konsepter som statistikk, lineær algebra, kalkulus og sannsynlighetsteori. For de uten sterk matematisk bakgrunn kan dette være en stor utfordring. For å overvinne dette, bør du sette av ekstra tid til å friske opp de nødvendige matematiske konseptene.
Søk etter online veiledninger, lærebøker eller andre ressurser som forklarer disse konseptene i en datavitenskapelig sammenheng. Øv i tillegg på å anvende disse konseptene på virkelige dataproblemer.
Programmeringsferdigheter
Kunnskaper i programmeringsspråk som Python eller R er essensielt for datavitenskap. Begynn med å lære det grunnleggende i det programmeringsspråket du har valgt, inkludert syntaks, datastrukturer og kontrollflyt. Bruk online kodeplattformer, veiledninger og kodeøvelser for å trene på å skrive kode.
I denne artikkelen har vi gjort det tunge arbeidet for deg og satt sammen en liste over noen av de beste datavitenskapskursene som er tilgjengelige på nett.
La oss starte!
IBM Data Science Professional Certificate
Hvis du virkelig ønsker å satse på en karriere innen datavitenskap eller maskinlæring, kan dette sertifiseringskurset fra IBM være det perfekte valget for deg. Dette kursprogrammet er designet for å hjelpe deg med å utvikle de relevante ferdighetene som er nødvendige for å lykkes innen datavitenskap.
Denne serien med 10 kurs inkluderer en rekke oppgaver og prosjekter som studentene kan delta i, for eksempel å utvikle en maskinlæringsmodell, analysere data fra sosiale medier og lage et datadashbord.
Disse oppgavene gir studentene mulighet til å bruke ferdighetene de har lært på reelle problemstillinger og bygge en portefølje med arbeid som de kan vise frem for potensielle arbeidsgivere.
I tillegg vil studentene motta et profesjonelt sertifikat fra Coursera og et digitalt merke fra IBM, som bekrefter at de mestrer de ferdighetene de har tilegnet seg. Dette programmet er anbefalt av ACE®. Det betyr at studentene kan tjene opptil 12 studiepoeng etter fullført program.
Denne sertifiseringen er en god måte å få et konkurransefortrinn på arbeidsmarkedet som en dataviter på inngangsnivå, med de nyeste ferdighetene som er klare for bruk i jobben.
Hva vil du lære?
- Grunnleggende datavitenskap, inkludert dataanalyse, datavisualisering og statistisk analyse.
- Hvordan bruke åpen kildekode-verktøy og biblioteker, inkludert Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn og ScipPy.
- Bygge prediktive modeller ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer.
- Hvordan jobbe med databaser og bruke SQL til å spørre etter data.
- Anvendt læring gjennom praktiske laboratorier i IBM Cloud ved hjelp av virkelige datasett og verktøy.
Harvard Professional Certificate in Data Science
Dette er et profesjonelt sertifiseringskurs som tilbys av Harvard University på edx-plattformen.
Dette programmet vil løfte dine datavitenskapelige ferdigheter til et nytt nivå ved å hjelpe deg med å implementere ML-algoritmer og få dypere kunnskap om grunnleggende datavitenskapelige konsepter gjennom motiverende casestudier fra virkeligheten.
Du vil få grunnleggende ferdigheter i R-programmering og lære statistiske konsepter som sannsynlighet, inferens og modellering.
Dette kurset er mer enn bare en samling tekniske ferdigheter.
Du vil få erfaring med teknikker som datavisualisering og datarensing med ggplot2/dplyr.
Du vil også bli kjent med viktige verktøy for praktiserende datavitere, som Unix/Linux, Git og RStudio.
Men det er ikke alt.
Casestudiene i kurset er utviklet for å inspirere og hjelpe deg med å lære ved å besvare spesifikke spørsmål gjennom dataanalyse. Du vil utforske emner som trender innen global helse og økonomi, amerikanske kriminalitetsrater og mye mer.
Ferdigheter du tilegner deg:
- Maskinlæringsalgoritmer
- Git og GitHub
- R-programmering
- Sannsynlighetsrelaterte begreper
Python for datavitenskap og ML
Dette er et av de mest populære kursene på Udemy-plattformen. Tusenvis av studenter fra hele verden har meldt seg på dette kurset og har funnet det å være en verdifull ressurs for å fremme ferdighetene sine innen datavitenskap og maskinlæring.
Dette kurset dekker også avanserte datavisualiseringsteknikker ved hjelp av biblioteker som Matplotlib, seaborn og Plotly. Du lærer hvordan du lager imponerende visualiseringer som vil levendegjøre dataene dine og gjøre det enklere å forstå og analysere dem.
Den virkelige spenningen begynner når du dykker ned i maskinlæring med SciKit Learn. Du vil lære om et bredt spekter av maskinlæringsalgoritmer som Random Forests, Decision Trees og mange flere.
Dette kurset har en utmerket læreplan som dekker en rekke emner relatert til datavitenskap og maskinlæring. Det inkluderer over 100 høyoppløselige videoforelesninger som gir dybdeforklaringer og demonstrasjoner. Detaljerte kodenotatbøker er tilgjengelige for hver forelesning, slik at studentene kan øve og anvende det de har lært.
Hva vil du lære?
Så hva venter du på? Meld deg på dette kurset i dag og ta det første skrittet mot en spennende karriere innen datavitenskap.
Datavitenskap Spesialisering
Denne spesialiseringskurset i datavitenskap tilbys av Johns Hopkins University. Det består av totalt 10 emner. Det er designet for å utstyre studentene med de essensielle konseptene og verktøyene som kreves for hele datavitenskapens prosess.
Et høydepunkt ved dette spesialiseringskurset er Capstone-prosjektet, der du får muligheten til å anvende det du har lært ved å bygge et dataprodukt ved hjelp av virkelige data. Denne praktiske erfaringen lar deg vise frem din mestring av materialet og bygge en portefølje som gjenspeiler dine ferdigheter.
Dette kurset er utviklet og undervist av erfarne forelesere fra Johns Hopkins University. Du kan forvente undervisning og veiledning av høy kvalitet gjennom hele kurset.
I kursoppgavene må du utføre regresjonsanalyse og bruke regresjonsmodeller for å få dypere innsikt i dataene dine, som vil hjelpe deg med å bli en ekte dataviter.
Hva vil du lære?
- Maskinlæring
- Regresjonsanalyse
- Github
- R-programmering
- Klyngeanalyse
- Regulære uttrykk (REGEX)
Datavitenskap med R og Python
Dette kurset tilbys av Oak Academy på Udemy-plattformen. Innholdet i kurset kan deles i to hoveddeler.
Del 1: R for datavitenskap
I første del av kurset vil du dykke ned i datavitenskapens verden ved hjelp av R. Du vil lære hvordan du effektivt håndterer store datasett, manipulerer data og utleder meningsfull innsikt. Kurset vil introdusere deg for viktige verktøy i R som ofte brukes i datavitenskapelige prosjekter.
Del 2: Python for datavitenskap
Den andre delen av kurset fokuserer på bruk av Python for dataanalyse. Du vil lære hvordan du analyserer data, lager visualiseringer og bruker kraftige maskinlæringsalgoritmer. Du vil forbedre forståelsen din av Python og dets biblioteker, inkludert NumPy, Pandas og Matplotlib, gjennom ulike øvelser.
Les også: Bøker og kurs for å lære numpy
Ved slutten av kurset kan du forvente å oppnå følgende:
- Ferdighet i R og Python for datavitenskapelige oppgaver.
- Evnen til å lage informative og visuelt tiltalende datavisualiseringer.
- Forståelse og praktisk anvendelse av kraftige maskinlæringsalgoritmer.
- Kompetanse i å bruke essensielle biblioteker som NumPy, Pandas, matplotlib og tidyverse.
Google Data Analytics Professional Certificate
Google Data Analytics Professional Certificate, som tilbys på Coursera, er et utmerket program designet for å gi profesjonell opplæring innen dataanalyse.
Denne sertifiseringsserien består av 8 kurs som gir studentene etterspurte ferdigheter som er nødvendige for stillinger på inngangsnivå innen dataanalyse, uavhengig av tidligere erfaring.
Gjennom dette sertifiseringsprogrammet vil du lære av Google-ansatte som har bygget sine karrierer på et sterkt grunnlag innen dataanalyse. Læreplanen er godt strukturert for å sikre at du får de ferdighetene og kunnskapene som kreves for å lykkes i feltet.
Du kan fullføre hele sertifiseringskurset på mindre enn seks måneder med en forpliktelse på under 10 timer per uke. Høres bra ut, ikke sant?
Etter fullføring vil du være forberedt på ulike jobber, inkludert junior eller assosiert dataanalytiker, databaseadministrator og mer.
Programmet inkluderer over 180 timer med instruksjon og en rekke praksisbaserte vurderinger som simulerer virkelige dataanalysescenarier. Disse vurderingene er viktige for å utvikle ferdighetene som er avgjørende for å lykkes i jobben.
Innholdet er svært interaktivt og eksklusivt utviklet av erfarne Google-ansatte som har jobbet med dataanalyse i flere tiår. Du vil delta i en rekke læremateriell, for eksempel videoer, vurderinger og praktiske laboratorier, for å bli kjent med verktøyene og de analytiske ferdighetene som trengs for å jobbe med data.
Ferdigheter du tilegner deg:
- Datavisualisering (DataViz)
- Problemløsning
- Regneark
- Structured Query Language (SQL)
- Datainnsamling
Data Scientist Nanodegree Program
Data Scientist Nanodegree-programmet som tilbys av Udacity er et avansert program designet for å gi studentene de nødvendige ferdighetene og kunnskapene for å forfølge stillinger som dataviter.
Før du starter programmet, er det en fordel å oppfylle følgende forutsetninger:
Python: Ferdigheter i Python-programmering er nødvendig, inkludert evnen til å skrive funksjoner, bygge grunnleggende applikasjoner og kjennskap til vanlige biblioteker som NumPy og Pandas.
I tillegg bør studentene ha erfaring med SQL-programmering, inkludert spørringer i databaser og bruk av sammenføyninger, aggregeringer og underspørringer. Kjennskap til bruk av Terminal og GitHub er også en fordel.
Sannsynlighet og statistikk: En solid forståelse av deskriptiv statistikk er nødvendig, for eksempel beregning av sentralmål og spredningsmål. Kunnskap om inferensiell statistikk, som utvalgsfordelinger og hypotesetesting, er også nødvendig.
Datarensing og visualisering: Studentene bør ha erfaring med tilgang til ulike typer datakilder som databaser, CSV-filer og JSON-filer. Ferdigheter i datarensing og transformasjoner ved hjelp av biblioteker som pandas og Scikit-learn er viktig.
Kunnskap om datavisualiseringsteknikker ved hjelp av verktøy som Matplotlib er også verdifullt. I tillegg bør studentene være kjent med utforskende og forklarende visualiseringsmetoder for dataanalyse.
Den estimerte tiden for å fullføre programmet er fire måneder, der studentene vil delta i praktiske prosjekter utviklet av bransjeeksperter. Gjennom disse prosjektene vil deltakerne få muligheten til å jobbe med dataprosesser i den virkelige verden, designe eksperimenter, bygge anbefalingssystemer og distribuere løsninger til skyen.
Dette Nanodegree-programmet er spesielt egnet for personer som allerede har litt erfaring med maskinlæring.
Tableau 2022 A-Z
Dette kurset er laget for å gi deg de ferdighetene du trenger for å bli en dyktig Tableau-bruker.
Du begynner med det grunnleggende, og du vil lære hvordan du navigerer i Tableau-programvaren, kobler den til datafiler og eksporterer regneark. Du vil studere datautvinning og tidsserieanalyse for å oppdage trender og lage nøyaktige prediksjoner.
Etter å ha fullført dette kurset, vil du ha de nødvendige ferdighetene til en dyktig Tableau-bruker og dataviter. Du vil være i stand til å hente informasjon fra data, analysere komplekse spørsmål og visualisere utdataene dine på en enkel måte.
Enten du jobber med vitenskapelige data eller har som mål å forbedre bedriftens lønnsomhet gjennom prognosetrender, gir dette kurset deg verktøyene til å samle inn, undersøke og presentere data effektivt.
Bli med på dette kurset nå og løft Tableau-ferdighetene dine til nye høyder!
Hva vil du lære?
- Lage stolpediagrammer, kart, punktdiagrammer, treemap og interaktive dashbord.
- Arbeide med datasammenslåing i Tableau.
- Tilordning av geografiske roller til dataelementer.
- Arbeide med tidsseriedata.
SQL for datavitenskap
Dette kurset på Coursera er et flott utgangspunkt for alle som er interessert i å analysere data for datavitenskapelige formål. Ingen forkunnskaper om SQL er nødvendig. Det tar deg fra det grunnleggende til mer avanserte konsepter som hjelper deg med å utvikle de ferdighetene som trengs for å hente verdifull innsikt fra data.
I begynnelsen vil du lære det grunnleggende om SQL, inkludert hvordan du skriver spørringer for å hente data fra tabeller. Kurset introduserer deg gradvis til mer komplekse spørsmål og lærer deg teknikker for å filtrere og avgrense resultatene dine. Du vil jobbe med forskjellige datatyper som tekst og tall, og få praktisk erfaring med å manipulere data ved å opprette nye tabeller og flytte data mellom dem.
Gjennom kurset vil du bli kjent med vanlige SQL-operatører og oppdage hvordan du kombinerer data fra forskjellige kilder. Avanserte emner som case-uttrykk, dataadministrasjon og profilering er også dekket, noe som gir deg en klar forståelse av SQL for datavitenskapelige formål.
Det inkluderer også programmeringsoppgaver fra virkeligheten. Disse oppgavene lar deg øve på ferdighetene dine og analysere faktiske datasett. Du vil også kunne bruke SQL effektivt for målrettet analyse ved å tolke strukturen, betydningen og relasjonene i dataene.
Ingen spesifikke forkunnskaper eller programvarekrav er nødvendig for dette kurset. Det kan likevel være nyttig å ha en enkel tekstredigerer for det avsluttende prosjektet.
Hva vil du lære?
- Valg av datautvalg.
- SQLite
- Datafiltrering og sortering
- Manipulering av tekst
Datavitenskap med R
Dette kurset begynner med å introdusere deg til praksisen med datavitenskap og gjøre deg kjent med det grunnleggende i programmeringsspråket R. Du vil få en forståelse av hvordan datavitenskap kan brukes for å hente verdifull informasjon fra rådata.
Når du har et solid grunnlag, går kurset videre til prosessen med å transformere og rense data. Du lærer teknikker for å håndtere rotete og ustrukturert data. I tillegg vil du oppdage hvordan du lager deskriptiv statistikk, som lar deg oppsummere og hente innsikt fra dataene dine på en effektiv måte.
Du vil lære hvordan du bygger modeller som kan avdekke relasjoner i dataene dine og lage prediksjoner basert på disse relasjonene. Dette ferdighetssettet er spesielt verdifullt når du prøver å avdekke skjulte mønstre eller forutsi fremtidige utfall.
Som du allerede vet, spiller maskinlæringsalgoritmer en viktig rolle i datavitenskap. Dette kurset gir en introduksjon til disse ML-algoritmene. Du vil oppdage hvordan du bruker maskinlæringsteknikker ved hjelp av R, som lar deg lage prediksjoner og trekke konklusjoner fra dataene dine.
Å forstå disse algoritmene gjør deg i stand til å løse komplekse problemer og avdekke verdifulle mønstre i datasettene dine.
Til slutt dekker kurset distribusjon av R-modeller i produksjon. Du lærer hvordan du pakker koden din, lager interaktive applikasjoner og deler innsikten din med andre.
Denne praktiske kunnskapen gjør at du kan bygge bro mellom dataanalyse og implementering i den virkelige verden. Enten du er nybegynner eller en erfaren dataekspert, vil dette kurset gi deg kunnskapen og teknikkene som trengs for å lykkes innen datavitenskap.
Hva vil du lære?
- Lage statistiske modeller og datavisualiseringer
- Håndtering av store data
- R-språket
- ML-algoritmer
Konklusjon
Datavitenskap er et praktisk felt, og praktisk erfaring er nødvendig for å mestre det. Det kan imidlertid være utfordrende å få tilgang til og jobbe med datasett fra virkeligheten. Se etter åpen kildekode-datasett som er tilgjengelig på nettet, eller gjennom plattformer som Kaggle.
Delta i online konkurranser, bidra til åpen kildekode-prosjekter, eller lag dine egne prosjekter ved å bruke offentlig tilgjengelige data. Det å bygge en portefølje av datavitenskapelige prosjekter vil ikke bare gi deg verdifull erfaring, men også demonstrere ferdighetene dine for potensielle arbeidsgivere.
Jeg håper du synes denne artikkelen var nyttig for å lære om ulike kurs for å lære datavitenskap. Du kan også være interessert i å lære om de beste datavitenskapsbøkene for å lære fra teori til praktiske anvendelser [2023-utgaven].