10 bästa datavetenskapskurser att ta 2023

av

Är du intresserad av att dyka in i datavetenskapens spännande värld? Kolla inte vidare! Oavsett om du är nybörjare som vill utforska detta dynamiska område eller en erfaren yrkesman som vill förbättra dina färdigheter, har vi de bästa onlinekurserna för dig.

I dagens värld är data inte bara en samling av siffror och siffror. Det är en värdefull resurs som kan användas för att driva affärsframgång.

Efterfrågan på dataforskare kommer bara att öka när företag fortsätter att samla in enorma mängder data. Och låt oss vara ärliga, vem vill inte vara en del av ett område som har potential att påverka så många branscher?

Och det är just nu den bästa tiden att få kunskap om datavetenskap för att få en spännande och givande karriär.

Glassdoor rapporterar att den genomsnittliga grundlönen för en dataforskare i USA är 1 03 973 USD per år, med toppinkomsttagare som tjänar över 180 000 USD årligen.

Det finns ett antal resurser tillgängliga online, och det kan vara svårt att veta var man ska börja. Det är därför det är viktigt att ta en strukturerad och välorganiserad kurs för att bemästra de färdigheter som krävs för en framgångsrik karriär inom Data Science.

Utmaningar

Här är några vanliga utmaningar som individer ofta möter när de går kurser i datavetenskap, tillsammans med strategier för att övervinna dem:

Brant inlärningskurva

Datavetenskap omfattar ett brett utbud av komplexa koncept och tekniker, vilket kan vara överväldigande för nybörjare. Att övervinna denna utmaning kräver tålamod och ett systematiskt tillvägagångssätt.

Börja med grunderna, förstå nyckelbegrepp grundligt och bygg gradvis på dem. Dela upp komplexa ämnen i mindre och öva regelbundet för att stärka ditt lärande.

Matematisk bakgrund

Datavetenskap involverar olika matematiska begrepp som statistik, linjär algebra, kalkyl och sannolikhetsteori. För individer utan en stark matematisk bakgrund kan detta utgöra en betydande utmaning. För att övervinna detta, ägna extra tid åt att fräscha upp de nödvändiga matematiska begreppen.

Leta efter onlinehandledningar, läroböcker eller kompletterande resurser som förklarar dessa begrepp i ett datavetenskapligt sammanhang. Öva dessutom på att tillämpa dessa begrepp på dataproblem i verkliga världen.

Programmeringsfärdigheter

Kunskaper i programmeringsspråk som Python eller R är avgörande för datavetenskap. Börja bara med att lära dig grunderna i ditt valda programmeringsspråk, inklusive syntax, datastrukturer och kontrollflöde. Använd kodningsplattformar online, handledning och kodningsövningar för att öva på att skriva kod.

I den här artikeln har vi gjort det hårda arbetet åt dig och satt ihop en lista över några av de bästa datavetenskapskurserna som finns tillgängliga online.

Låt oss börja!

IBM Data Science Professional Certificate

Om du verkligen är intresserad av att göra en karriär inom datavetenskap eller maskininlärning, kan den här certifieringskursen av IBM vara det perfekta valet för dig. Detta kursprogram är utformat för att hjälpa dig att utveckla de relevanta färdigheter som krävs för att lyckas inom området datavetenskap.

Den här serien på 10 kurser innehåller en rad uppgifter och projekt som eleverna kan delta i, som att utveckla en maskininlärningsmodell, undersöka data från sociala medier och utveckla en datapanel.

Dessa uppgifter ger eleverna möjlighet att tillämpa de färdigheter de har lärt sig på verkliga problem och bygga en portfölj av arbete som de kan visa upp för potentiella arbetsgivare.

Dessutom kommer eleverna att få ett yrkescertifikat från Coursera och ett digitalt märke från IBM som visar att de behärskar de kunskaper de lärt sig. Detta program rekommenderas av ACE®. Det betyder att eleverna kan tjäna upp till 12 högskolepoäng när de är klara.

Denna certifiering är ett utmärkt sätt att få en konkurrensfördel på arbetsmarknaden som en nybörjardatavetare med de senaste färdigheter som är redo för jobb.

Vad lär du dig?

  • Grunderna för datavetenskap inkluderar dataanalys, datavisualisering och statistisk analys.
  • Hur man använder verktyg och bibliotek med öppen källkod, inklusive Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn och ScipPy.
  • Bygga prediktiva modeller med hjälp av maskininlärningsalgoritmer.
  • Hur man arbetar med databaser och använder SQL för att fråga data.
  • Tillämpad lärande genom praktiska labb i IBM Cloud med hjälp av verkliga datamängder och verktyg.

Harvard Professional Certificate in Data Science

Detta är en professionell certifieringskurs som erbjuds av Harvard University på edx-plattformen.

Detta program tar dina datavetenskapliga färdigheter till nästa nivå genom att hjälpa dig att implementera ML-algoritmer och få djupgående kunskaper om grundläggande datavetenskapliga koncept genom att motivera fallstudier i verkliga världen.

Du kommer att få grundläggande R-programmeringsfärdigheter 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 databråk med ggplot2 /dplyr.

Du kommer också att bli bekant med viktiga verktyg för att praktisera 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 dig genom att svara på specifika frågor genom dataanalys. Du kommer att utforska ämnen som trender inom världens hälsa och ekonomi, USA:s brottsfrekvens och många fler.

Färdigheter du kommer att få

  • Machine Learning-algoritmer
  • Git och GitHub
  • R programmering
  • sannolikhetsrelaterade begrepp

Python för datavetenskap och ML

Det är en av de mest populära kurserna på Udemy-plattformen. Lakhs av studenter från hela världen har anmält sig till den här kursen och har funnit att den är en värdefull resurs för att utveckla sina färdigheter inom datavetenskap och maskininlärning.

Den här kursen täcker också avancerade datavisualiseringstekniker med hjälp av bibliotek som Matplotlib, seaborn och Plotly. Du kommer att lära dig hur du skapar fantastiska visualiseringar som kommer att ge din data liv och göra det lättare att förstå och analysera.

Men den verkliga spänningen börjar när du dyker in i maskininlärning med SciKit Learn. Du kommer att lära dig om ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer som Random Forests, Decision Trees och många fler.

Den här kursen erbjuder en utmärkt läroplan som täcker olika ämnen relaterade till datavetenskap och maskininlärning. Den innehåller över 100 högupplösta videoföreläsningar som ger djupgående förklaringar och demonstrationer. Detaljerade kodanteckningsböcker tillhandahålls för varje föreläsning som låter eleverna 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.

Datavetenskap specialisering

Denna specialiseringskurs i datavetenskap erbjuds av Johns Hopkins University. Det finns totalt 10 kurser inom denna inriktning. Den är utformad för att utrusta eleverna med de grundläggande koncept och verktyg som krävs för hela datavetenskapspipelinen.

En höjdpunkt i denna specialiseringskurs är Capstone-projektet, där du får möjlighet att tillämpa det du har lärt dig genom att bygga en dataprodukt med hjälp av verklig data. Denna praktiska upplevelse låter dig visa upp din behärskning av materialet och skapa en portfölj som speglar dina förmågor.

Denna kurs är utvecklad och undervisad av erfarna lärare från Johns Hopkins University. Du kan förvänta dig högkvalitativ undervisning och vägledning under hela kursen.

I kursuppgifterna måste du utföra regressionsanalys och använda regressionsmodeller för att få djupare insikter i dina data som hjälper dig att bli en sann datavetare.

Vad lär du dig?

  • Maskininlärning
  • Regressionsanalys
  • Github
  • R programmering
  • Klusteranalys
  • Reguljärt uttryck (REGEX)

Data Science med R och Python

Den här kursen erbjuds av Oak Academy på Udemy-plattformen. Kursens innehåll kan i stora drag delas upp i två delar.

Del 1: R för datavetenskap

I den första delen av kursen kommer du att dyka in i datavetenskapens värld med hjälp av R. Du kommer att lära dig hur du effektivt hanterar stora datamängder, manipulerar data och får meningsfulla insikter. Kursen kommer att introducera dig till viktiga verktyg i R som ofta används i datavetenskapliga projekt.

Del 2: Python för datavetenskap

Den andra delen av kursen fokuserar på att använda Python för dataanalys. Du kommer att lära dig hur du analyserar data, skapar visualiseringar och använder kraftfulla maskininlärningsalgoritmer. Du kan förbättra din förståelse för Python och dess bibliotek, inklusive NumPy, Pandas och Matplotlib, genom olika övningar.

Läs också: Böcker och kurser för att lära dig numpy

I slutet av kursen kan du förvänta dig att uppnå följande:

  • Kunskaper i R och Python för datavetenskapliga uppgifter.
  • Förmågan att skapa informativa och visuellt tilltalande datavisualiseringar.
  • Förståelse och praktisk tillämpning av kraftfulla maskininlärningsalgoritmer.
  • Kompetens i att använda viktiga bibliotek som NumPy, Pandas, matplotlib och tidyverse.

Google Data Analytics Professional Certificate

Google Data Analytics Professional Certificate som erbjuds på Coursera är ett utmärkt program utformat för att ge professionell utbildning inom området dataanalys.

Denna certifikatserie består av 8 kurser som ger elever efterfrågade färdigheter som är nödvändiga för nybörjarpositioner inom dataanalys oavsett tidigare erfarenhet.

Under hela detta certifieringsprogram kommer du att få möjlighet att lära av Google-anställda som har byggt sina karriärer på en stark grund inom dataanalys. Läroplanen är välstrukturerad för att se till att du får de färdigheter och kunskaper som krävs för att lyckas inom området.

Du kan genomföra hela certifieringskursen på mindre än sex månader med ett åtagande på under 10 timmar per vecka. låter bra, eller hur?

När du är klar 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 framgång på arbetsplatsen.

Innehållet är mycket interaktivt och exklusivt utvecklat av erfarna Google-anställda som har arbetat i decennier med dataanalys. Du kommer att engagera dig 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 rollen som Data Scientist.

Innan du startar programmet är det fördelaktigt att uppfylla följande förutsättningar:

Python: Kunskaper i Python-programmering behövs, 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 förfrågningar i databaser och användning av kopplingar, aggregationer och delfrågor. Komfort med att använda Terminal och GitHub är också fördelaktigt.

Sannolikhet och statistik: En gedigen förståelse för beskrivande statistik, såsom beräkning av mått på centrum och spridning, behövs. Kunskaper om inferentiell statistik, såsom urvalsfördelningar och hypotestestning, är också nödvändig.

Databråk 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 pandor och Scikit-learn är viktigt.

Kunskap om datavisualiseringstekniker med hjälp av verktyg som Matplotlib är också värdefull. Dessutom bör studenterna vara bekanta med utforskande och förklarande dataanalysvisualiseringsmetoder.

Den beräknade tiden att slutföra programmet är fyra månader, under vilken eleverna kommer att engagera sig i praktiska projekt utvecklade av branschexperter. Genom dessa projekt kommer deltagarna att få möjlighet att arbeta med verkliga datapipelines, designexperiment, bygga rekommendationssystem och distribuera lösningar till molnet.

Detta Nanodegree-program är särskilt lämpligt för personer som redan har viss erfarenhet av maskininlärning.

Tablå 2022 A-Ö

Den här kursen är utformad för att ge dig de färdigheter du behöver för att bli en skicklig Tableau-användare.

Från och med grunderna kommer du att lära dig hur du navigerar i Tableau-programvaran, ansluter den till datafiler och exporterar kalkylblad. Du kommer att studera dataextraktion och tidsserieanalys för att upptäcka trender och skapa korrekta förutsägelser.

Efter avslutad kurs kommer du att vara utrustad med färdigheterna hos en skicklig Tableau-användare och en datavetare. 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 siktar på att förbättra affärsvinster genom att prognostisera trender, ger den här kursen dig möjlighet att samla in, undersöka och presentera data effektivt.

Gå med i den här kursen nu och ta dina Tableau-kunskaper till nya höjder!

vad lär du dig?

  • Skapa stapeldiagram, kartor, spridningsdiagram, trädkartor och interaktiva instrumentpaneler.
  • Arbeta med datablandning i Tableau
  • Tilldela geografiska roller till dataelement
  • arbeta med tidsseriedata

SQL för datavetenskap

Den här kursen om Coursera är en bra startpunkt för alla som är intresserade av att analysera data för datavetenskapliga ändamål. Inga förkunskaper i SQL krävs. Det tar dig från grunderna till mer avancerade koncept som hjälper dig att utveckla de färdigheter som behövs för att extrahera värdefulla insikter från data.

I början kommer du att lära dig grunderna i SQL, inklusive hur du 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 manipulera data genom att skapa nya tabeller och flytta data mellan dem.

Under hela kursen kommer du att bli bekant med vanliga SQL-operatorer och upptäcka hur du kombinerar data från olika källor. Avancerade ämnen som fallbeskrivningar, datastyrning och profilering behandlas också, vilket ger dig en tydlig förståelse av SQL för datavetenskapliga ändamål.

Det inkluderar också verkliga programmeringsuppgifter. Dessa uppdrag 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 specifika förkunskaper eller mjukvarukrav krävs för denna kurs. Även om det kommer att vara användbart för slutprojektet att ha en enkel textredigerare.

Vad lär du dig?

  • Val av dataundergrupp
  • SQLite
  • Datafiltrering och sortering
  • Manipulation av strängar

Data Science med R

Den här kursen börjar med att introducera dig till praktiken av datavetenskap och bekanta dig med grunderna i programmeringsspråket R. Du kommer att få en förståelse för hur datavetenskap kan tillämpas för att extrahera värdefull information från rådata.

När du väl har en solid 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, som låter dig sammanfatta och få insikter från dina data effektivt.

Du kommer att lära dig hur du bygger modeller som kan avslöja relationer i dina data och göra förutsägelser baserat på dessa relationer. Denna färdighetsuppsättning är särskilt värdefull när man försöker avslöja dolda mönster eller förutsäga framtida resultat.

Som du redan vet spelar maskininlärningsalgoritmer en viktig roll inom datavetenskap. Och den här kursen ger en introduktion till dessa ML-algoritmer. Du kommer att upptäcka 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 behandlar kursen 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 att du kan överbrygga klyftan mellan dataanalys och implementering i verkligheten. Oavsett om du är nybörjare eller en erfaren dataproffs, utrustar den här kursen dig med de kunskaper och tekniker som behövs för att utmärka dig inom datavetenskap.

Vad lär du dig?

  • Skapa statistiska modeller och datavisualiseringar
  • Hantera Big Data
  • R språk
  • ML algoritmer

Slutsats

Datavetenskap är ett praktiskt område, och praktisk erfarenhet krävs för att behärska. Det kan dock vara utmanande att komma åt och arbeta med datauppsättningar i den verkliga världen. Sök efter datauppsättningar med öppen källkod tillgängliga online eller via plattformar som Kaggle.

Delta i onlinetävlingar, bidra till projekt med öppen källkod eller skapa dina projekt med hjälp av allmänt tillgänglig data. Att bygga en portfölj av datavetenskapliga projekt kommer inte bara att ge värdefull erfarenhet utan också visa dina färdigheter för potentiella arbetsgivare.

Jag hoppas att du tyckte att den här artikeln var till hjälp för att lära dig om olika kurser för att lära dig datavetenskap. Du kanske också är intresserad av att lära dig om de bästa datavetenskapliga böckerna för att lära dig från teori till praktiska tillämpningar [2023 Edition].