10 курсов по науке о данных, которые вы можете пройти
14 апреля 2022 г.
Наука о данных — это растущая область, связанная с созданием и обслуживанием цифровых систем, которые хранят и анализируют информацию. Один из способов узнать больше о науке о данных — пройти курс по этому предмету. Прохождение курса по науке о данных может помочь вам лучше понять основные концепции науки о данных и связать вас с кем-то в отрасли, кто может нанять вас на должность. В этой статье мы обсудим, что такое курс по науке о данных, и перечислим 10 популярных курсов, которые вы можете пройти, чтобы улучшить свои знания в области науки о данных.
Что такое курсы по науке о данных?
Курсы по науке о данных — это любой класс или набор классов, которые обучают вас понятиям о предмете науки о данных. Многие из этих курсов проходят онлайн, хотя есть некоторые варианты, которые вы можете найти в местном колледже или университете. Некоторые темы, которые могут преподаваться на курсах по науке о данных, включают в себя кодирование определенных программ по науке о данных, статистику, визуализацию данных и анализ данных.
10 курсов по науке о данных
Вот несколько курсов, которые помогут вам больше узнать о науке о данных:
1. Специализация по науке о данных
Университет Джона Хопкинса проводит этот курс специализации по науке о данных на сайте цифрового образования Coursera, который предлагает бесплатные занятия с возможностью приобрести сертификат после завершения. Курс состоит из 10 отдельных занятий, которые проводят настоящие профессора Университета Джона Хопкинса. Это курс для самостоятельного обучения с видео и письменными ресурсами, которые вы можете сохранить после регистрации.
2. Введение в науку о данных
Этот курс «Введение в науку о данных» на Metis представляет собой живой шестинедельный курс, предназначенный для начинающих, который охватывает основные концепции науки о данных. Лекции в прямом эфире проходят два раза в неделю и являются аккредитованными курсами, которые вы можете использовать для получения степени в колледже. По окончании курса вы также можете получить сертификат, который уже является частью регистрации на курс.
3. Прикладная наука о данных со специализацией Python
Прикладная наука о данных со специализацией Python — это онлайн-курс по науке о данных на Coursera, предлагаемый Мичиганским университетом. Он учит, как выполнять логический статистический анализ, создавать визуализации данных, определять, эффективны ли ваши визуализации, и использовать машинное обучение для повышения эффективности вашего анализа. Этот курс посвящен концепциям, подходящим для учащихся среднего уровня, и его прохождение занимает около пяти месяцев, а по окончании выдается сертификат.
4. Микромастера по науке о данных
Edx — это веб-сайт, на котором представлены программы MicroMasters, представляющие собой краткие курсы, которые помогут вам узнать о предмете и могут засчитываться для получения степени магистра в некоторых учреждениях. Этот Data Science MicroMasters, предлагаемый Калифорнийским университетом в Сан-Диего, предназначен для людей, уже знакомых с компьютерами и наукой о данных. Курс включает живые лекции, интерактивные задания и возможность приобрести сертификат.
5. Data Scientist в Python
Dataquest — это цифровая учебная платформа, полностью посвященная занятиям по науке о данных. Один из их курсов — Data Scientist in Python, который учит базовому анализу данных, парсингу веб-страниц и машинному обучению. Этот курс включает около 360 часов обучения науке о данных, разделенных на девять разделов. Вводные уроки в курсе бесплатны, а дальнейшие занятия и живое выполнение заданий оплачиваются за подписку на платформу.
6. Статистика и наука о данных MicroMasters
Этот курс MicroMasters от Массачусетского технологического института на платформе Edx — хороший курс для людей со средними и продвинутыми знаниями в области науки о данных или программирования. Он охватывает вероятность и статистику в дополнение к инструментам науки о данных. Этот курс под руководством инструктора длится около одного года и является бесплатным, с возможностью приобретения сертификата и оцениваемых заданий.
7. CS109 Data Science от Гарварда
Гарвардский университет предлагает бесплатную версию своего курса по науке о данных на личном веб-сайте. Он содержит слайды и видео по различным темам, таким как веб-скрейпинг, статистические модели и исследовательский анализ данных. Хотя для прохождения этого курса нет сертификации, он включает в себя большинство основных понятий и терминов, необходимых для начала изучения науки о данных.
8. Python для науки о данных и машинного обучения Bootcamp
Этот курс по науке о данных и машинному обучению, представленный Udemy, научит вас анализировать данные с помощью нескольких интерактивных заданий. Основное внимание уделяется практическому применению визуализации данных и машинного обучения. Курс включает 25 часов видео, 13 статей и пять ресурсов для скачивания, а также сертификат об окончании.
9. Станьте специалистом по данным
Стать специалистом по данным — это курс по Udacity, рекомендуемый для людей, которые немного знакомы с концепциями машинного обучения. Четырехмесячная программа делится на пять разделов, каждый из которых обучает методам и концепциям науки о данных. Он включает в себя проект в конце каждого раздела, созданный профессионалами отрасли.
10. Онлайн-курс по науке о данных
Сотрудники IIT Madras, инженерного колледжа в Индии, проводят обширный курс по науке о данных на учебной платформе Intellipaat. Он длится семь месяцев и включает более 50 учебных занятий в прямом эфире с профессорами и отраслевыми экспертами. Существуют также обучающие видеоресурсы для самостоятельного обучения, а также проекты и задания, которые вы можете выполнять.
На что обратить внимание в курсе Data Science
Вот некоторые вещи, которые вы, возможно, захотите учитывать при выборе курса по науке о данных:
Сертификация
Сертификация по науке о данных может показать работодателю, что вы обладаете знаниями и способностями, связанными с наукой о данных, что может увеличить ваши шансы на получение работы. Многие курсы включают сертификацию после завершения ваших занятий, хотя некоторые могут взимать дополнительную плату за эту функцию. Принимая решение о том, какие курсы пройти, подумайте о том, чтобы проверить, есть ли у них сертификация, связанная с программой.
Длина
Некоторые курсы могут более подробно освещать науку о данных или включать связанные предметы, такие как статистика, что может занять больше времени и может привести к увеличению объема курса. Продолжительность курса может иметь значение для вас, если у вас плотный график или вы хотите получить сертификат в более короткие сроки. Попробуйте решить, как долго вы хотите заниматься наукой о данных, и найдите курсы, соответствующие этому количеству времени.
Расходы
Стоимость курса по науке о данных может варьироваться в зависимости от принимающей платформы, размера курса и любых потенциальных карьерных особенностей, таких как сертификация или кредит курса. Вы можете пройти многие курсы бесплатно, и вам нужно будет заплатить только в том случае, если вы хотите получить сертификат. Выбирая курс, подумайте о своих карьерных потребностях и бюджете, чтобы решить, какие курсы выбрать.
Уровень опыта
Наука о данных — сложная тема, которая включает в себя множество уровней знаний. Некоторые курсы могут потребовать более глубоких знаний по математике, программированию или статистике, чем другие курсы. Прежде чем записаться на курс, попробуйте просмотреть их страницу предварительных условий, чтобы убедиться, что вы соответствуете их требованиям и имеете достаточно предыдущих знаний, чтобы получить максимальную отдачу от занятий.
Тип класса
Некоторые онлайн-курсы содержат только видео и текстовые ресурсы, которые вы можете изучить самостоятельно. Другие работают в структурированной среде живого курса или в гибридной системе, которая дает вам возможность самостоятельного обучения с наставником, с которым вы можете проконсультироваться. Подумайте, какая форма класса лучше всего подходит для ваших обстоятельств и индивидуального стиля обучения, а затем попытайтесь выбрать курс, который лучше всего соответствует вашим потребностям.
5 профессий в области обработки данных, которыми вы можете заниматься
Вот несколько профессий, на которые вы можете претендовать после прохождения некоторых курсов по науке о данных. Актуальную информацию о заработной плате от Indeed см. на странице действительно.com/salaries:
1. Разработчик бизнес-аналитики
Средняя заработная плата по стране: 102 915 долларов в год
Основные обязанности: Разработчики бизнес-аналитики (BI) — это инженеры, которые проектируют и создают интерфейс бизнес-аналитики. Эти интерфейсы помогают аналитикам и другим ролям принимать бизнес-решения для компаний или продуктов. Разработчики могут устанавливать требования к инструментам бизнес-аналитики, создавать, внедрять и поддерживать программное обеспечение, проектировать хранилища данных и создавать документы, помогающие другим пользователям ориентироваться в их интерфейсах.
2. Специалист по данным
Средняя заработная плата по стране: 103 179 долларов в год
Основные обязанности: Специалисты по данным разрабатывают и внедряют процессы моделирования данных для организации. Они могут создавать алгоритмы, прогностические модели и визуализации, чтобы помочь людям принимать решения, используя их данные. Хотя они могут время от времени анализировать свою информацию, специалисты по данным в основном создают процессы для моделирования данных.
3. Инженер по машинному обучению
Средняя заработная плата по стране: 116 180 долларов в год
Основные обязанности: инженеры по машинному обучению создают программы и алгоритмы ИИ, способные принимать решения на основе предыдущего опыта. Общие обязанности включают очистку данных, разработку кода, создание и настройку приложений машинного обучения и документирование их кода, чтобы другие могли его воспроизвести. Большинство инженеров по машинному обучению работают в командах, либо с учеными по данным, либо с другими инженерами.
4. Инженер данных
Средняя заработная плата по стране: 116 378 долларов в год
Основные обязанности: инженеры данных проектируют, создают и поддерживают инфраструктуру данных организации для преобразования необработанных данных в полезную информацию. Структуры, которые может создать инженер данных, могут включать базы данных, хранилища данных и серверы. Другие обязанности, которые выполняет инженер данных, могут включать сбор больших или сложных наборов данных, определение возможных улучшений существующих наборов данных, использование инструментов аналитики для анализа данных и создание инфраструктуры для эффективного извлечения, преобразования и загрузки данных из источника.
5. Архитектор приложений
Средняя заработная плата по стране: 131 951 доллар в год
Основные обязанности: Архитекторы приложений контролируют проектирование, разработку и внедрение программных приложений. Они работают с командой над разработкой приложения, контролируют разработку приложения и документируют любой прогресс или проблемы, с которыми они могут столкнуться. Некоторые архитекторы приложений могут также писать код для своих приложений или запускать тестирование на наличие ошибок, чтобы убедиться, что оно работает правильно.
Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.