Är du nyfiken på att utforska den fascinerande världen av datavetenskap? Då har du kommit rätt! Oavsett om du är en nybörjare som vill upptäcka detta spännande fält eller en erfaren specialist som vill utöka dina kunskaper, har vi sammanställt de bästa onlinekurserna för dig.
I dagens samhälle är data inte längre enbart siffror och tabeller. Det är en ovärderlig resurs som kan användas för att skapa affärsframgång.
Efterfrågan på dataexperter kommer bara att öka i takt med att företag samlar in enorma mängder information. Och, ärligt talat, vem vill inte vara en del av ett område med så stor potential att påverka otaliga branscher?
Just nu är det den perfekta tiden att skaffa sig kunskap inom datavetenskap för en stimulerande och givande karriär.
Glassdoor rapporterar att en genomsnittlig grundlön för en dataforskare i USA ligger på 103 973 dollar per år, där de bäst betalda tjänar över 180 000 dollar årligen.
Det finns en mängd resurser tillgängliga på internet, vilket kan göra det svårt att veta var man ska börja. Därför är det viktigt att delta i en strukturerad och välorganiserad kurs för att bemästra de färdigheter som krävs för en framgångsrik karriär inom datavetenskap.
Utmaningar
Här följer några vanliga utmaningar som individer ofta stöter på när de går kurser i datavetenskap, tillsammans med strategier för att överkomma dem:
Brant inlärningskurva
Datavetenskap omfattar ett brett spektrum av komplexa koncept och metoder, vilket kan vara överväldigande för nybörjare. Att hantera denna utmaning kräver tålamod och ett metodiskt tillvägagångssätt.
Börja med grunderna, se till att du förstår de viktigaste begreppen grundligt och bygg gradvis vidare. Dela upp svåra ämnen i mindre delar och öva regelbundet för att stärka ditt lärande.
Matematisk grund
Datavetenskap involverar olika matematiska principer, som statistik, linjär algebra, kalkyl och sannolikhetsteori. För personer utan stark matematisk bakgrund kan detta vara en stor utmaning. För att tackla detta, lägg extra tid på att repetera de nödvändiga matematiska begreppen.
Sök efter onlinekurser, läroböcker eller kompletterande material som förklarar dessa begrepp i en datavetenskaplig kontext. Öva även på att tillämpa dessa principer på verkliga datapproblem.
Programmeringsfärdigheter
Kunskaper i programmeringsspråk som Python eller R är avgörande inom datavetenskap. Börja med att lära dig grunderna i det programmeringsspråk du väljer, inklusive syntax, datastrukturer och kontrollflöde. Använd onlineplattformar för kodning, handledningar och kodningsövningar för att träna på att skriva kod.
I den här artikeln har vi gjort grovjobbet åt dig och sammanställt en lista över några av de bästa datavetenskapskurserna som finns tillgängliga online.
Låt oss sätta igång!
IBM Data Science Professional Certificate
Om du är intresserad av att satsa på en karriär inom datavetenskap eller maskininlärning kan denna certifieringskurs från IBM vara ett perfekt val. Detta program är utformat för att ge dig de färdigheter som krävs för att lyckas inom datavetenskapsområdet.
Denna serie om tio kurser innehåller en mängd uppgifter och projekt som eleverna kan delta i, som att utveckla en maskininlärningsmodell, analysera data från sociala medier och skapa en datapanel.
Dessa uppgifter ger eleverna möjlighet att använda sina nyvunna kunskaper på verkliga problem och bygga upp en portfölj som de kan visa upp för potentiella arbetsgivare.
Dessutom kommer eleverna att erhålla ett yrkescertifikat från Coursera och ett digitalt märke från IBM, vilket bekräftar deras kunskaper. Programmet är rekommenderat av ACE®, vilket innebär att eleverna kan tjäna upp till tolv högskolepoäng efter avslutad kurs.
Denna certifiering är ett utmärkt sätt att få en konkurrensfördel på arbetsmarknaden som nyexaminerad dataforskare med de senaste färdigheterna.
Vad lär du dig?
- Grunderna i datavetenskap, inklusive dataanalys, datavisualisering och statistisk analys.
- Hur man använder verktyg och bibliotek med öppen källkod, inklusive Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn och ScipPy.
- Att bygga prediktiva modeller med hjälp av maskininlärningsalgoritmer.
- Hur man arbetar med databaser och använder SQL för att hämta information.
- Praktisk tillämpning genom labbar i IBM Cloud, med verkliga data och verktyg.
Harvard Professional Certificate in Data Science
Detta är en professionell certifieringskurs som erbjuds av Harvard University via edX-plattformen.
Detta program tar dina datavetenskapliga färdigheter till nästa nivå genom att hjälpa dig att implementera maskininlärningsalgoritmer och få djupgående kunskap om grundläggande datavetenskapliga koncept med hjälp av fallstudier från verkligheten.
Du kommer att få grundläggande R-programmeringskunskaper och lära dig statistiska begrepp som sannolikhet, slutledning och modellering.
Den här kursen är mer än bara en samling tekniska färdigheter.
Du kommer att få erfarenhet av tekniker som datavisualisering och datahantering med ggplot2 /dplyr.
Du kommer också att bekanta dig med viktiga verktyg för praktiserande datavetare, såsom Unix/Linux, Git och RStudio.
Men det är inte allt.
Fallstudierna i kursen är utformade för att inspirera och hjälpa dig att lära genom att besvara specifika frågor genom dataanalys. Du kommer att utforska ämnen som trender inom global hälsa och ekonomi, brottsstatistik i USA och mycket mer.
Färdigheter du kommer att få
- Maskininlärningsalgoritmer
- Git och GitHub
- R-programmering
- Sannolikhetsrelaterade begrepp
Python för datavetenskap och maskininlärning
Detta är en av de mest populära kurserna på Udemy-plattformen. Hundratusentals studenter från hela världen har anmält sig till den här kursen och funnit den vara en värdefull resurs för att utveckla sina färdigheter inom datavetenskap och maskininlärning.
Den här kursen behandlar även avancerade datavisualiseringstekniker med hjälp av bibliotek som Matplotlib, Seaborn och Plotly. Du lär dig att skapa fantastiska visualiseringar som ger din data liv och gör den enklare att förstå och analysera.
Den verkliga spänningen börjar när du dyker ner i maskininlärning med SciKit Learn. Du lär dig om ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer som Random Forests, Decision Trees och många fler.
Den här kursen erbjuder en omfattande läroplan som täcker olika ämnen relaterade till datavetenskap och maskininlärning. Den innehåller över 100 högupplösta videoföreläsningar som ger djupgående förklaringar och demonstrationer. Detaljerade anteckningsböcker med kod tillhandahålls för varje föreläsning, så att eleverna kan öva och tillämpa det de har lärt sig.
Vad lär du dig?
Så vad väntar du på? Anmäl dig till den här kursen idag och ta ditt första steg mot en spännande karriär inom datavetenskap.
Datavetenskapsspecialisering
Denna specialiseringskurs i datavetenskap erbjuds av Johns Hopkins University. Inom denna inriktning finns det totalt tio kurser. Den är utformad för att ge studenterna de grundläggande koncept och verktyg som krävs för hela datavetenskapsprocessen.
En höjdpunkt i denna specialiseringskurs är ett avslutningsprojekt där du får möjlighet att tillämpa dina kunskaper genom att bygga en dataprodukt med hjälp av verklig data. Denna praktiska erfarenhet låter dig visa upp din förmåga och bygga en portfölj som speglar dina kompetenser.
Denna kurs är utvecklad och leds av erfarna lärare från Johns Hopkins University. Du kan förvänta dig undervisning och vägledning av hög kvalitet under hela kursens gång.
I kursuppgifterna måste du utföra regressionsanalys och använda regressionsmodeller för att få djupare insikter i dina data, vilket hjälper dig att bli en skicklig datavetare.
Vad lär du dig?
- Maskininlärning
- Regressionsanalys
- Github
- R-programmering
- Klusteranalys
- Reguljära uttryck (REGEX)
Datavetenskap med R och Python
Den här kursen erbjuds av Oak Academy på Udemy-plattformen. Kursens innehåll kan grovt delas in i två delar.
Del 1: R för datavetenskap
I den första delen av kursen dyker du in i datavetenskapens värld med hjälp av R. Du lär dig att effektivt hantera stora datamängder, bearbeta data och få betydelsefulla insikter. Kursen introducerar dig för viktiga verktyg i R som ofta används i datavetenskapsprojekt.
Del 2: Python för datavetenskap
Den andra delen av kursen fokuserar på att använda Python för dataanalys. Du lär dig att analysera data, skapa visualiseringar och använda kraftfulla maskininlärningsalgoritmer. Du kan förbättra din förståelse för Python och dess bibliotek, inklusive NumPy, Pandas och Matplotlib, genom olika övningar.
Läs även: Böcker och kurser för att lära sig numpy
Efter avslutad kurs kan du förvänta dig att uppnå följande:
- Kunskaper i R och Python för datavetenskapliga uppgifter.
- Förmågan att skapa informativ och visuellt tilltalande datavisualisering.
- Förståelse och praktisk tillämpning av kraftfulla maskininlärningsalgoritmer.
- Kompetens i att använda viktiga bibliotek som NumPy, Pandas, Matplotlib och Tidyverse.
Google Data Analytics Professional Certificate
Googles Data Analytics Professional Certificate, som erbjuds via Coursera, är ett utmärkt program som är utformat för att ge professionell utbildning inom dataanalys.
Denna certifikatserie består av åtta kurser som ger eleverna de efterfrågade färdigheter som behövs för nybörjarpositioner inom dataanalys, oavsett tidigare erfarenhet.
Under hela detta certifieringsprogram får du möjlighet att lära av Google-anställda som har byggt sina karriärer på en solid grund inom dataanalys. Läroplanen är välstrukturerad för att garantera att du får de färdigheter och kunskaper som krävs för att lyckas inom området.
Du kan slutföra hela certifieringskursen på mindre än sex månader, med en investering på mindre än tio timmar per vecka. Låter bra, eller hur?
Efter avslutad kurs kommer du att vara förberedd för olika jobbroller, inklusive junior eller associerad dataanalytiker, databasadministratör och mer.
Programmet innehåller över 180 timmars undervisning och många praktikbaserade bedömningar som simulerar verkliga dataanalysscenarier. Dessa bedömningar är viktiga för att utveckla de färdigheter som är nödvändiga för att lyckas på arbetsplatsen.
Innehållet är mycket interaktivt och exklusivt utvecklat av erfarna Google-anställda som har arbetat med dataanalys i årtionden. Du kommer att delta i en mängd olika läromedel, såsom videor, bedömningar och praktiska laborationer, för att bekanta dig med de verktyg och analytiska färdigheter som behövs för att arbeta med data.
Färdigheter du kommer att få
- Datavisualisering (DataViz)
- Problemlösning
- Kalkylblad
- Structured Query Language (SQL)
- Datainsamling
Data Scientist Nanodegree Program
Data Scientist Nanodegree-programmet, som erbjuds av Udacity, är ett avancerat program som är utformat för att ge eleverna nödvändiga färdigheter och kunskaper för att utöva yrket som dataforskare.
Innan du påbörjar programmet är det fördelaktigt att uppfylla följande förkunskapskrav:
Python: Kunskaper i Python-programmering krävs, inklusive förmågan att skriva funktioner, bygga grundläggande applikationer och förtrogenhet med vanliga bibliotek som NumPy och Pandas.
Dessutom bör studenterna ha erfarenhet av SQL-programmering, inklusive att göra databasfrågor och använda kopplingar, aggregeringar och delfrågor. Förtrogenhet med att använda Terminal och GitHub är också en fördel.
Sannolikhet och statistik: En gedigen förståelse för beskrivande statistik, som att beräkna mått på centrum och spridning, krävs. Kunskap om inferentiell statistik, som urvalsfördelningar och hypotestestning, är också nödvändig.
Datahantering och visualisering: Eleverna bör ha erfarenhet av att komma åt olika typer av datakällor som databaser, CSV-filer och JSON-filer. Kunskaper i datarensning och transformationer med hjälp av bibliotek som pandas och Scikit-learn är viktiga.
Kunskap om datavisualiseringstekniker med hjälp av verktyg som Matplotlib är också värdefull. Dessutom bör studenterna vara bekanta med utforskande och förklarande visualiseringar av dataanalys.
Den beräknade tiden för att slutföra programmet är fyra månader, under vilka eleverna kommer att delta i praktiska projekt som har utvecklats av experter inom branschen. Genom dessa projekt kommer deltagarna att få möjlighet att arbeta med verkliga dataprocesser, utforma experiment, bygga rekommendationssystem och distribuera lösningar till molnet.
Detta Nanodegree-program är särskilt lämpligt för personer som redan har viss erfarenhet av maskininlärning.
Tableau 2022 A-Ö
Den här kursen är utformad för att ge dig de färdigheter du behöver för att bli en skicklig Tableau-användare.
Med start från grunderna lär du dig att navigera i Tableau-programvaran, koppla den till datafiler och exportera kalkylblad. Du kommer att studera datautvinning och tidsserieanalys för att identifiera trender och skapa noggranna prognoser.
Efter avslutad kurs kommer du att ha de färdigheter som en skicklig Tableau-användare och dataforskare besitter. Du kommer att kunna extrahera information från data, analysera komplexa frågor och visualisera dina resultat med lätthet.
Oavsett om du arbetar med vetenskaplig data eller vill förbättra affärsresultaten genom att förutse trender, ger den här kursen dig förmågan att samla in, analysera och presentera data på ett effektivt sätt.
Gå med i den här kursen nu och ta dina Tableau-kunskaper till nya höjder!
Vad lär du dig?
- Skapa stapeldiagram, kartor, spridningsdiagram, träddiagram och interaktiva instrumentpaneler.
- Arbeta med datablandning i Tableau
- Tilldela geografiska roller till dataelement
- Arbeta med tidsseriedata
SQL för datavetenskap
Denna kurs på Coursera är en bra utgångspunkt för alla som är intresserade av att analysera data för datavetenskapliga ändamål. Inga förkunskaper i SQL krävs. Den tar dig från grunderna till mer avancerade koncept som hjälper dig att utveckla de färdigheter som behövs för att utvinna värdefulla insikter från data.
I början lär du dig grunderna i SQL, inklusive hur man skriver frågor för att hämta data från tabeller. Kursen introducerar dig gradvis för mer komplexa frågor och lär dig tekniker för att filtrera och förfina dina resultat. Du kommer att arbeta med olika datatyper som strängar och siffror och få praktisk erfarenhet av att bearbeta data genom att skapa nya tabeller och flytta data mellan dem.
Under kursens gång bekantar du dig med vanliga SQL-operatorer och upptäcker hur man kombinerar data från olika källor. Avancerade ämnen som fallbeskrivningar, datahantering och profilering behandlas också, vilket ger dig en tydlig förståelse av SQL för datavetenskapliga ändamål.
Den innehåller också verkliga programmeringsuppgifter. Dessa uppgifter låter dig öva dina färdigheter och analysera faktiska datamängder. Du kommer också att kunna använda SQL effektivt för målinriktad analys genom att tolka strukturen, betydelsen och relationerna i data.
Inga särskilda förkunskaper eller programvarukrav krävs för den här kursen. Det kan dock vara bra att ha en enkel textredigerare till hands för slutprojektet.
Vad lär du dig?
- Att välja dataundergrupper
- SQLite
- Datafiltrering och sortering
- Manipulation av strängar
Datavetenskap med R
Denna kurs börjar med att introducera dig till datavetenskap i praktiken och bekanta dig med grunderna i programmeringsspråket R. Du får en förståelse för hur datavetenskap kan användas för att extrahera värdefull information från rådata.
När du väl har en stabil grund fördjupar kursen sig i processen att transformera och rensa data. Du lär dig tekniker för att hantera rörig och ostrukturerad data. Dessutom kommer du att upptäcka hur du skapar beskrivande statistik, vilket låter dig sammanfatta och få insikter från dina data på ett effektivt sätt.
Du kommer att lära dig att bygga modeller som kan avslöja relationer i dina data och göra prognoser baserat på dessa relationer. Denna kompetens är särskilt värdefull när man försöker avslöja dolda mönster eller förutsäga framtida resultat.
Som du säkert redan vet spelar maskininlärningsalgoritmer en viktig roll inom datavetenskap. Den här kursen ger en introduktion till dessa algoritmer. Du upptäcker hur du tillämpar maskininlärningstekniker med R, vilket gör att du kan göra förutsägelser och dra slutsatser från dina data.
Genom att förstå dessa algoritmer kan du lösa komplexa problem och upptäcka värdefulla mönster i dina datauppsättningar.
Slutligen tar kursen upp användningen av R-modeller i produktion. Du lär dig hur du paketerar din kod, skapar interaktiva applikationer och delar dina insikter med andra.
Denna praktiska kunskap gör det möjligt för dig att överbrygga gapet mellan dataanalys och implementering i verkligheten. Oavsett om du är nybörjare eller en erfaren dataexpert, ger den här kursen dig de kunskaper och tekniker som krävs för att utmärka dig inom datavetenskap.
Vad lär du dig?
- Att skapa statistiska modeller och datavisualiseringar
- Att hantera Big Data
- R-språket
- Maskininlärningsalgoritmer
Slutsats
Datavetenskap är ett praktiskt område, och praktisk erfarenhet krävs för att bemästra det. Det kan dock vara svårt att få tillgång till och arbeta med verkliga datauppsättningar. Sök efter datauppsättningar med öppen källkod som finns tillgängliga online eller via plattformar som Kaggle.
Delta i onlinetävlingar, bidra till projekt med öppen källkod eller skapa egna projekt med hjälp av allmänt tillgänglig data. Att bygga en portfölj med datavetenskapliga projekt ger inte bara värdefull erfarenhet utan visar även dina färdigheter för potentiella arbetsgivare.
Jag hoppas att du tyckte att den här artikeln var till hjälp när det gäller att lära dig mer om olika kurser för att studera datavetenskap. Du kanske också är intresserad av att lära dig mer om de bästa datavetenskapliga böckerna för att fördjupa dig från teori till praktisk tillämpning [2023 års upplaga].