Er du interessert i å dykke inn i den spennende verdenen av datavitenskap? Se ikke lenger! Enten du er en nybegynner som ønsker å utforske dette dynamiske feltet eller en erfaren profesjonell som ønsker å forbedre ferdighetene dine, har vi de beste nettkursene for deg.
I dagens verden er data ikke bare en samling av tall og tall. Det er en verdifull ressurs som kan brukes for å drive suksess.
Etterspørselen etter dataforskere kommer bare til å øke ettersom selskaper fortsetter å samle inn enorme mengder data. Og la oss være ærlige, hvem ønsker ikke å være en del av et felt som har potensial til å påvirke så mange bransjer?
Og det er for øyeblikket den beste tiden å få kunnskap om datavitenskap for å få en spennende og givende karriere.
Glassdoor rapporterer at gjennomsnittlig grunnlønn for en dataforsker i USA er $1.03.973 per år, med toppinntekter som tjener over $180.000 årlig.
Det finnes en rekke ressurser tilgjengelig på nettet, og det kan være vanskelig å vite hvor du skal begynne. Det er derfor det er viktig å ta et strukturert og velorganisert kurs for å mestre ferdighetene som kreves for en vellykket karriere innen datavitenskap.
Innholdsfortegnelse
Utfordringer
Her er noen vanlige utfordringer som enkeltpersoner ofte møter når de tar datavitenskapskurs, sammen med strategier for å overvinne dem:
Bratt læringskurve
Datavitenskap omfatter et bredt spekter av komplekse konsepter og teknikker, som kan være overveldende for nybegynnere. Å overkomme denne utfordringen krever tålmodighet og en systematisk tilnærming.
Begynn med det grunnleggende, forstå nøkkelbegreper grundig, og bygg gradvis videre på dem. Bryt ned komplekse emner i mindre og øv regelmessig for å styrke læringen din.
Matematisk bakgrunn
Datavitenskap involverer ulike matematiske begreper som statistikk, lineær algebra, kalkulus og sannsynlighetsteori. For personer uten sterk matematisk bakgrunn kan dette utgjøre en betydelig utfordring. For å overvinne dette, bruk ekstra tid til å friske opp de nødvendige matematiske konseptene.
Se etter online veiledninger, lærebøker eller tilleggsressurser som forklarer disse konseptene i en datavitenskapelig kontekst. Øv deg i tillegg på å bruke disse konseptene på dataproblemer i den virkelige verden.
Programmeringsferdigheter
Ferdigheter i programmeringsspråk som Python eller R er avgjørende for datavitenskap. Bare begynn med å lære det grunnleggende om ditt valgte programmeringsspråk, inkludert syntaks, datastrukturer og kontrollflyt. Bruk nettbaserte kodeplattformer, opplæringsprogrammer og kodeøvelser for å trene på å skrive kode.
I denne artikkelen har vi gjort det harde arbeidet for deg og satt sammen en liste over noen av de beste datavitenskap-kursene som er tilgjengelige på nettet.
La oss komme i gang!
IBM Data Science Professional Certificate
Hvis du virkelig er interessert i å satse på en karriere innen datavitenskap eller maskinlæring, kan dette sertifiseringskurset fra IBM være det perfekte valget for deg. Dette kursprogrammet er utviklet for å hjelpe deg med å utvikle de relevante ferdighetene som er nødvendige for å lykkes innen datavitenskap.
Denne 10-kurs serien inkluderer en rekke oppgaver og prosjekter som studentene kan delta i, for eksempel å utvikle en maskinlæringsmodell, undersøke sosiale mediedata og utvikle et datadashbord.
Disse oppgavene gir elevene muligheten til å bruke ferdighetene de har lært på problemer i den virkelige verden og bygge en portefølje med arbeid som de kan vise frem for potensielle arbeidsgivere.
I tillegg vil elevene motta et profesjonssertifikat fra Coursera og et digitalt merke fra IBM som viser at de mestrer ferdighetene de har lært. Dette programmet anbefales ACE®. Det betyr at ved fullføring kan elever tjene opptil 12 studiepoeng.
Denne sertifiseringen er en flott måte å få et konkurransefortrinn på arbeidsmarkedet som en dataforsker på inngangsnivå med de nyeste ferdighetene som er klare for jobb.
Hva vil du lære?
- Det grunnleggende innen datavitenskap inkluderer 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 ta dine datavitenskapelige ferdigheter til neste nivå ved å hjelpe deg med å implementere ML-algoritmer og få dybdekunnskap om grunnleggende datavitenskapelige konsepter gjennom motiverende casestudier fra den virkelige verden.
Du vil få grunnleggende R-programmeringsferdigheter og lære statistiske konsepter som sannsynlighet, inferens og modellering.
Dette kurset er mer enn bare en samling av tekniske ferdigheter.
Du vil få erfaring med teknikker som datavisualisering og datakrangel med ggplot2 /dplyr.
Du vil også bli kjent med viktige verktøy for å praktisere dataforskere, som Unix/Linux, Git og RStudio.
Men det er ikke alt.
Kasusstudiene i kurset er designet for å inspirere og hjelpe deg å lære ved å svare på spesifikke spørsmål gjennom dataanalyse. Du vil utforske emner som trender innen verdens helse og økonomi, amerikanske kriminalitetsrater og mange flere.
Ferdigheter du får
- Maskinlæringsalgoritmer
- Git og GitHub
- R programmering
- sannsynlighetsrelaterte begreper
Python for datavitenskap og ML
Det er et av de mest populære kursene på Udemy-plattformen. Lakhs av studenter fra hele verden har meldt seg på dette kurset og har funnet ut at det er en verdifull ressurs for å fremme ferdighetene sine innen datavitenskap og maskinlæring.
Dette kurset dekker også avanserte datavisualiseringsteknikker ved bruk av biblioteker som Matplotlib, seaborn og Plotly. Du lærer hvordan du lager fantastiske visualiseringer som vil bringe dataene dine til live og gjøre det enklere å forstå og analysere.
Men den virkelige spenningen starter 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 tilbyr en utmerket læreplan som dekker ulike emner relatert til datavitenskap og maskinlæring. Den inkluderer over 100 høyoppløselige videoforelesninger som gir dybdeforklaringer og demonstrasjoner. Detaljerte kodenotatbøker er gitt for hver forelesning som lar elevene øve og bruke det de har lært.
Hva vil du lære?
Så hva venter du på? Meld deg på dette kurset i dag og ta ditt første skritt mot en spennende karriere innen datavitenskap.
Datavitenskap spesialisering
Dette spesialiseringskurset i datavitenskap tilbys av Johns Hopkins University. Det er totalt 10 emner i denne spesialiseringen. Den er designet for å utstyre elever med de essensielle konseptene og verktøyene som kreves for hele datavitenskapens pipeline.
Et høydepunkt på dette spesialiseringskurset er Capstone-prosjektet, hvor du får muligheten til å bruke det du har lært ved å bygge et dataprodukt ved å bruke data fra den virkelige verden. Denne praktiske opplevelsen lar deg vise frem din mestring av materialet og lage en portefølje som gjenspeiler dine evner.
Dette kurset er utviklet og undervist av erfarne fakulteter fra Johns Hopkins University. Du kan forvente instruksjon 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 til å bli en sann dataforsker.
Hva vil du lære?
- Maskinlæring
- Regresjonsanalyse
- Github
- R programmering
- Klyngeanalyse
- Regulært uttrykk (REGEX)
Datavitenskap med R og Python
Dette kurset tilbys av Oak Academy på Udemy-plattformen. Emnets innhold kan grovt deles i to deler.
Del 1: R for datavitenskap
I første del av kurset vil du dykke inn 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 til 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 kan forbedre forståelsen 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 utviklet for å gi profesjonell opplæring innen dataanalyse.
Denne sertifikatserien består av 8 kurs som gir elever etterspurte ferdigheter som er nødvendige for stillinger på inngangsnivå innen dataanalyse uavhengig av tidligere erfaring.
Gjennom dette sertifiseringsprogrammet vil du få muligheten til å lære av Google-ansatte som har bygget sine karrierer på et sterkt fundament innen dataanalyse. Læreplanen er godt strukturert for å sikre at du får 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 jobbroller, 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 suksess på arbeidsplassen.
Innholdet er svært interaktivt og eksklusivt utviklet av erfarne Google-ansatte som har brukt flere tiår på å jobbe med dataanalyse. Du vil engasjere deg i en rekke læremateriell, for eksempel videoer, vurderinger og praktiske laboratorier, for å gjøre deg kjent med verktøyene og analytiske ferdighetene som trengs for å jobbe med data.
Ferdigheter du får
- 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 Data Scientist-roller.
Før du starter programmet, er det en fordel å oppfylle følgende forutsetninger:
Python: Ferdighet 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 spørring i databaser og bruk av sammenføyninger, aggregeringer og underspørringer. Komfort med å bruke Terminal og GitHub er også fordelaktig.
Sannsynlighet og statistikk: Det er nødvendig med en solid forståelse av beskrivende statistikk, for eksempel beregning av mål for senter og spredning. Kunnskap om inferensiell statistikk, som prøvefordelinger og hypotesetesting, er også nødvendig.
Datakrangel og visualisering: Studentene bør ha erfaring med tilgang til ulike typer datakilder som databaser, CSV-filer og JSON-filer. Ferdighet i datarensing og transformasjoner ved hjelp av biblioteker som pandaer og Scikit-learn er viktig.
Kunnskap om datavisualiseringsteknikker ved bruk av verktøy som Matplotlib er også verdifull. I tillegg bør studentene være kjent med utforskende og forklarende visualiseringsmetoder for dataanalyse.
Den estimerte tiden for å fullføre programmet er fire måneder, hvor elevene vil engasjere seg i praktiske prosjekter utviklet av bransjeeksperter. Gjennom disse prosjektene vil deltakerne få muligheten til å jobbe med datapipelines 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 AZ
Dette kurset er laget for å utstyre deg med ferdighetene du trenger for å bli en dyktig Tableau-bruker.
Fra og med det grunnleggende, vil du 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 spådommer.
Etter å ha fullført dette kurset, vil du være utstyrt med ferdighetene til en dyktig Tableau-bruker og en dataforsker. Du vil være i stand til å trekke ut informasjon fra data, analysere komplekse spørsmål og visualisere utdataene dine med letthet.
Enten du jobber med vitenskapelige data eller har som mål å forbedre forretningsfortjenesten gjennom prognosetrender, gir dette kurset deg mulighet til å samle inn, undersøke og presentere data effektivt.
Bli med på dette kurset nå og ta Tableau-ferdighetene dine til nye høyder!
hva vil du lære?
- Lag søylediagrammer, kart, punktplot, trekart og interaktive instrumentbord.
- Arbeid med datablanding i Tableau
- Tilordning av geografiske roller til dataelementer
- arbeider med tidsseriedata
SQL for datavitenskap
Dette kurset om Coursera er et flott utgangspunkt for alle som er interessert i å analysere data for datavitenskapelige formål. Ingen forkunnskaper om SQL kreves. Det tar deg fra det grunnleggende til mer avanserte konsepter som hjelper deg med å utvikle ferdighetene som trengs for å trekke ut 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 strenger og tall og få praktisk erfaring med å manipulere data ved å lage 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 saksuttalelser, datastyring og profilering er også dekket, noe som gir deg en klar forståelse av SQL for datavitenskapelige formål.
Det inkluderer også programmeringsoppgaver i den virkelige verden. 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 nødvendige for dette kurset. Selv om det vil være nyttig for sluttprosjektet å ha en enkel tekstredigerer.
Hva vil du lære?
- Valg av dataundersett
- SQLite
- Datafiltrering og sortering
- Manipulering av strenger
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 til å trekke ut verdifull informasjon fra rådata.
Når du har et solid grunnlag, fordyper kurset prosessen med å transformere og rense data. Du lærer teknikker for å håndtere rotete og ustrukturerte data. I tillegg vil du oppdage hvordan du lager beskrivende statistikk, som lar deg oppsummere og få innsikt fra dataene dine effektivt.
Du vil lære hvordan du bygger modeller som kan avdekke relasjoner i dataene dine og lage spådommer 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. Og dette kurset gir en introduksjon til disse ML-algoritmene. Du vil oppdage hvordan du bruker maskinlæringsteknikker ved hjelp av R, som lar deg lage spådommer 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 din innsikt med andre.
Denne praktiske kunnskapen lar deg bygge bro mellom dataanalyse og implementering i den virkelige verden. Enten du er nybegynner eller en erfaren dataprofesjonell, utstyrer dette kurset deg med kunnskapen og teknikkene som trengs for å utmerke deg innen datavitenskap.
Hva vil du lære?
- Lage statistiske modeller og datavisualiseringer
- Håndtering av Big Data
- R språk
- ML algoritmer
Konklusjon
Datavitenskap er et praktisk felt, og praktisk erfaring er nødvendig for å mestre. Imidlertid kan det være utfordrende å få tilgang til og arbeide med datasett fra den virkelige verden. Søk etter åpen kildekode-datasett tilgjengelig online eller gjennom plattformer som Kaggle.
Delta i nettkonkurranser, bidra til åpen kildekode-prosjekter, eller lag prosjektene dine ved å bruke offentlig tilgjengelige data. Å bygge en portefølje av datavitenskapelige prosjekter vil ikke bare gi verdifull erfaring, men også demonstrere ferdighetene dine til potensielle arbeidsgivere.
Jeg håper du fant denne artikkelen 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 Edition].