38 bezpłatnych kursów na Coursera dla nauki o danych

Znacznik czasu: 6 października 2021 10:00
Węzeł źródłowy: 1877493

38 bezpłatnych kursów na Coursera dla nauki o danych

= Poprzedni post

 
 

tagi: Coursera, Edukacja w zakresie nauki o danych, Edukacja online

Istnieje wiele zasobów internetowych do nauki nauki o danych, a wiele z nich można wykorzystać bezpłatnie. Ta kolekcja bezpłatnych kursów obsługiwanych przez Coursera pomoże Ci poprawić Twoje umiejętności w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego, bez względu na obecny poziom wiedzy.

By Aksa Zafardr hab. Naukowiec w dziedzinie uczenia maszynowego | Założyciel MLTUT | Solopreneur | Blogger.

Coursera jest platformą e-learningową i oferuje szeroką gamę bezpłatnych kursów z zakresu nauki o danych. Dlatego w tym artykule podzielę się z wami bezpłatnymi kursami na Coursera for Data Science.

Za te kursy nie musisz płacić ani złotówki. Poświęć więc kilka minut, aby sprawdzić te bezpłatne kursy na Coursera for Data Science.

Podzieliłem te kursy na podstawie poziomu wiedzy początkującego, średniozaawansowanego i zaawansowanego. Możesz znaleźć kurs zgodnie ze swoim poziomem wiedzy.

Teraz bez zbędnych ceregieli zacznijmy.

Darmowe kursy na Coursera dla nauki o danych

Dla Twojej wygody stworzyłem tabelę, z której możesz przejrzeć kurs wg Ocena, Czas na ukończenie, Provider.

Poziom początkujący

S / N Nazwa przedmiotu Ocena Czas na ukończenie Provider
1. Wprowadzenie do statystyki 4.5/5 15 godzin Stanford University
2. Nauczanie maszynowe 4.9/5 61 godzin Stanford University
3. Podstawy nauki o danych: klastrowanie K-Means w Pythonie 4.6/5 29 godzin University of London
4. Analiza danych dla Lean Six Sigma 4.8/5 11 godzin Uniwersytet w Amsterdamie
5. Neuronauka obliczeniowa 4.6/5 26 godzin uniwersytet Waszyngtoński
6. Intuicyjne wprowadzenie do prawdopodobieństwa 4.7/5 30 godzin Uniwersytet w Zurychu
7. Prawdopodobieństwo i statystyka: do p czy nie do p? 4.6/5 16 godzin University of London
8. Etyka nauki o danych 4.8/5 15 godzin University of Michigan
9. Podstawy Excela do wizualizacji danych 4.1/5 1 godzin Społeczność Coursera
10. Przewidywanie chorób serca za pomocą uczenia maszynowego 4.1/5 50 minut Społeczność Coursera
11. Eksploracyjna analiza szeregów czasowych 4.2/5 82 minut Społeczność Coursera
12. Praktyczny crowdsourcing dla efektywnego uczenia maszynowego 3.0/5 17 godzin Yandex
13. Zdrowie populacji: Odpowiedzialna analiza danych 4.6/5 21 godzin Uniwersytet w Leiden

Poziom średniozaawansowany

S / N Nazwa przedmiotu Ocena Czas na ukończenie Provider
14. Process Mining: Data science w działaniu 4.7/5 22 godzin Politechnika Eindhoven
15. Statystyki bayesowskie: od koncepcji do analizy danych 4.6/5 12 godzin UC Santa Cruz.
16. Praktyczna analiza szeregów czasowych 4.6/5 26 godzin Uniwersytet Stanowy w Nowym Jorku
17. Wprowadzenie do wbudowanego uczenia maszynowego 4.8/5 17 godzin Impuls krawędziowy
18. Poprawa wnioskowania statystycznego 4.9/5 28 godzin Politechnika Eindhoven
19. Nauka o danych w warstwowej opiece zdrowotnej i medycynie precyzyjnej 4.6/5 17 godzin University of Edinburgh
20. Tłumaczenie maszynowe 4.5/5 27 godzin Instytut Technologii w Karlsruhe
21. Wizja komputerowa z wbudowanym uczeniem maszynowym NA 31 godzin Impuls krawędziowy
22. Eksperymentowanie dla poprawy 4.8/5 13 godzin  Uniwersytet McMaster
23. Moc i wielkość próbki dla wielopoziomowych i podłużnych projektów badawczych 4.4/5 24 godzin University of Florida
24. Ulepszanie pytań statystycznych 4.9/5 18 godzin Politechnika Eindhoven
25. Zdrowie populacji: analiza predykcyjna 5.0/5 18 godzin Uniwersytet w Leiden
26. Statystyki globalne – wskaźniki złożone dla porównań międzynarodowych 4.6/5 16 godzin Uniwersytet w Genewie
27. Klasyfikacja guza mózgu za pomocą Keras 4.5/5 2 godzin Społeczność Coursera
28. Podstawowa analiza danych i budowanie modeli za pomocą Pythona 3.6/5 1.5 godzin Społeczność Coursera
29. Prognozowanie jednowymiarowych szeregów czasowych za pomocą LSTM 3.5/5 2 godzin Społeczność Coursera
30. Przewidywanie jakości wina za pomocą losowego lasu i Scikit-Learn NA 2.5 godzin Społeczność Coursera
31. Analiza danych czatu WhatsApp 4.1/5 2 godzin Społeczność Coursera
32. Rozwijanie projektów z zakresu analizy danych przy ograniczonych zasobach komputerowych przy użyciu Google Colaboratory 4.4/5 2 godzin Społeczność Coursera
33. Praktyczne wyszukiwanie i analiza tekstu 3.9/5 13 godzin Uniwersytet Yonsei
34. Regresja za pomocą Scikit-Learn 3.4/5 1.5 godzin Społeczność Coursera

Zaawansowany poziom

S / N Nazwa przedmiotu Ocena Czas na ukończenie Provider
35. Wnioskowania przyczynowego 3.3/5 12 godzin Columbia University
36. Wnioskowanie przyczynowe 2 3.4/5 6 godzin Columbia University
37. Data Science dla biznesu z programowaniem R 4.9/5 2 godzin Społeczność Coursera
38. Segmentuj swój rynek za pomocą analizy czynnikowej z programowaniem R NA 2 godzin Społeczność Coursera

Oryginalny. Przesłane za zgodą.

Związane z:

= Poprzedni post

Najważniejsze artykuły z ostatnich 30 dni
Najbardziej popularne posty
  1. Czy czytasz pliki Excela w Pythonie? Jest 1000 razy szybszy sposób
  2. Naukowcy zajmujący się danymi bez umiejętności w zakresie inżynierii danych zmierzą się z surową prawdą
  3. Dziewięć narzędzi, które chciałbym opanować przed doktoratem z uczenia maszynowego
  4. Portfolio Data Science, które zapewni Ci pracę
  5. Jak tworzyć oszałamiające aplikacje internetowe do projektów z zakresu analizy danych
Najczęściej udostępniane
  1. Otwarta księga Kompendium uczenia maszynowego i głębokiego
  2. Jak znaleźć słabości w modelach uczenia maszynowego
  3. Naukowcy zajmujący się danymi bez umiejętności w zakresie inżynierii danych zmierzą się z surową prawdą
  4. Ścieżka do nauki o pełnym stosie danych
  5. 8 pomysłów na projekty głębokiego uczenia się dla początkujących

Źródło: https://www.kdnuggets.com/2021/10/38-free-courses-coursera-datascience.html

Znak czasu:

Więcej z Knuggety