Fascynują Cię dane. Uwielbiasz znajdować wzorce liczbowe, przewidywać przyszłe wyniki i wykorzystywać tę wiedzę do osiągania celów firmy.
Chodzi o to, że jesteś całkowicie początkującym w dziedzinie danych. Słyszeliście, jak ten termin się rzucił i może macie przyjaciół, którzy pracują w terenie. Wiesz również, że jest to obecnie bardzo pożądana praca i nawet jeśli nie jesteś pasjonatem włamania się do roli naukowej, istnieją pewne umiejętności związane z nauką danych, które warto mieć w kieszeni (i na CV).
Zajęcia online mogą być świetnym sposobem na szybkie (i indywidualne) poznanie dobrych rzeczy, od umiejętności technicznych, takich jak Python lub SQL, po podstawową analizę danych i uczenie maszynowe. To powiedziawszy, być może będziesz musiał zainwestować, aby uzyskać prawdziwą ofertę.
Poniżej przedstawiamy jedne z najwyżej ocenianych i najpopularniejszych bezpłatnych, krótkich i kompleksowych kursów, które możesz odbyć w dziedzinie nauki o danych - niezależnie od tego, czy szukasz poważnego nurkowania, czy też zwykłego przeglądu.
Krótki przegląd terminologii: prawdopodobnie podczas badania danych prawdopodobnie usłyszysz i zobaczysz termin „uczenie maszynowe”. Chociaż oba są ze sobą ściśle powiązane, nie wszystkie role związane z nauką danych (lub naukami o danych) obejmują uczenie maszynowe. Możesz go użyć w niektórych przypadkach, zwłaszcza podczas prognozowania, chociaż nie jest to konieczne do wizualizacji lub pobierania danych.
Jeszcze jedna uwaga: na ogół znajomość SQL jest niezbędna dla każdego początkującego naukowca. Jednak począwszy od Python może ułatwić przejście do innych języków.
(Chcesz dowiedzieć się więcej o tym polu przed wskoczeniem? Dowiedz się, dlaczego analitycy danych są tak poszukiwani i czego potrzebujesz, aby odnieść sukces jako naukowiec).
Dowiedz się nauki o danych poprzez … Darmowe klasy
Darmowy jest zawsze lepszy! Oczywiście większość najlepszych rzeczy nie przychodzi za darmo - te kursy będą świetną bazą, ale prawdopodobnie będziesz chciał wrzucić trochę pieniędzy na bardziej obszerne lekcje, jeśli poważnie myślisz o karierze w informatyce.
1. Naucz się Python i Ucz się SQL, Codecademy
Chcesz uzyskać ogólny przegląd języka Python lub SQL (dwa ważne języki szeroko stosowane w informatyce), zanim przejdziesz zbyt głęboko? Bezpłatne kursy Codecademy to świetny sposób na rozpoczęcie nauki podstaw za darmo.
Koszt: za darmo!
Długość: 25 godzin (Python) / 7 godzin (SQL)
2. Wprowadzenie do Data Science przy użyciu Python, Udemy
Jeśli chcesz zacząć od samego początku, jest to dobry punkt wejścia. Zajęcia obejmują ogólne informacje, które musisz znać - czym jest nauka o danych i uczenie maszynowe, jak wygląda praca w informatyce na co dzień i jak Python pasuje do tego obrazu.
Koszt: za darmo!
Długość: 12 wykładów (2 godziny, 30 minut)
Dowiedz się nauki o danych poprzez … krótkie klasy
Nie chcesz spędzać zbyt wiele czasu przed komputerem i być może nie podchodzisz do nauki danych zbyt poważnie - ale chcesz zrozumieć podstawy. Nie szukaj dalej niż te opcje, które wymagają mniej czasu!
3. Algebra liniowa dla początkujących: otwarte drzwi do wielkich karier, Skillshare
Tak, algebra liniowa jest tak naprawdę bardzo ważna w nauce o danych. Jeśli nie chcesz wracać do szkoły, ten kurs powinien załatwić sprawę w ciągu jednego lub dwóch dni.
Koszt: 15 USD miesięcznie
Długość: 44 filmy (6 godzin, 51 minut)
4. Wprowadzenie do uczenia maszynowego dla Data Science, Udemy
Za nieco wysoką cenę możesz ukończyć dość kompleksowy kurs dla początkujących w ciągu zaledwie trzech godzin - obejmując takie tematy, jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, informatyka i sposób ich połączenia.
Koszt: 150 USD
Długość: 41 wykładów (3 godziny)
Dowiedz się nauki o danych poprzez … kompleksowe zajęcia
Być może próbujesz zmienić karierę lub pogłębić swoje CV do roli naukowca danych. Tak czy inaczej, dostaniesz całą grę dzięki jednej z tych klas.
5. Uczenie maszynowe, Coursera
Według ekspertów z Muse (czyli naszego własnego zespołu zajmującego się analizą danych) jest to idealny punkt wyjścia do nauki o analizie danych w kompleksowym formacie. Nauczany przez współzałożyciela Coursery (tak, naprawdę), ten kurs zagłębi się w uczenie maszynowe - co to jest, jak działa i jak można zastosować go w pracy z zakresu analizy danych.
Koszt: bezpłatny audyt / 79 USD z certyfikatem
Długość: 7 godzin tygodniowo przez 11 tygodni
6. Data Science Path, Codecademy
Ścieżki Codecademy są niesamowite z wielu powodów. Po pierwsze, zagłębiają się w konkretne pole w uporządkowany sposób, zapewniając Ci wszystkie potrzebne narzędzia. Po drugie, są niezwykle praktyczne, pomagają ci zastosować wszystko, czego się nauczysz, do rzeczywistych sytuacji i praktycznych projektów. Ponadto są one opracowywane przez prawdziwych inżynierów (w tym przypadku prawdziwego naukowca danych), którzy znają się na swoich umiejętnościach.
Koszt: 19, 99 USD miesięcznie
Długość: we własnym tempie
7. Specjalizacja Data Science, Coursera
Ta specjalizacja, podobna do klasy uczenia maszynowego, ale w dłuższym formacie, ma objąć całą gamę. Koncentruje się nie tylko na analizie danych, ale także na umiejętnościach miękkich potrzebnych do bycia naukowcem danych - takich jak wyciąganie wniosków i zadawanie właściwych pytań.
Koszt: 49 USD miesięcznie
Długość: 10 kursów w ciągu 3-6 miesięcy
8. Programowanie dla Data Science, Udacity
Oprócz omówienia wszystkich technicznych podstaw - w tym Python, SQL i Github - „program nanodegree” Udacity pozwala współpracować z ekspertami i innymi studentami, aby upewnić się, że jesteś na dobrej drodze i uzyskać odpowiedzi na pytania.
Koszt: 50 USD miesięcznie
Długość: 10 godzin tygodniowo przez 3 miesiące
