5 бесплатных университетских курсов по изучению науки о данных – KDnuggets

Изображение создано с помощью модели Segmind SSD-1B.
 

Квалифицированные специалисты по работе с данными по-прежнему пользуются большим спросом. Так что сейчас прекрасное время, чтобы заняться наукой о данных. Но как и с чего начать? 

Стоит ли вам подписываться на учебные курсы, профессиональные сертификаты и программы магистратуры для изучения науки о данных? Да, это все хорошие варианты. Тем не менее, вы можете изучать науку о данных бесплатно и при этом успешно менять карьеру.

Чтобы помочь вам начать, мы составили список бесплатных и качественных университетских курсов, которые помогут вам изучить науку о данных с нуля. Поскольку эти курсы имеют структурированную учебную программу, вам не нужно беспокоиться о том, что изучать и в каком порядке — и сосредоточьтесь только на обучении и совершенствовании.

Давайте начнем!

Если вам нужно освежить знания в программировании на Python, прежде чем вы начнете изучать науку о данных, посетите Введение CS50 в программирование на Python преподавал в Гарвардском университете.

Изучив основы программирования на Python, вы можете проверить это Введение в науку о данных с Python конечно, тоже из Гарварда.

В этом курсе вы изучите следующие темы:

• Основы программирования 
• Использование Python для кодирования, статистики и повествования о данных 
• Библиотеки обработки данных Python, такие как NumPy, pandas, matplotlib и scikit-learn.
• Создание и оценка моделей машинного обучения 
• Приложения машинного обучения

Ссылка на курс: Введение в науку о данных с Python

Введение в вычислительное мышление и науку о данных от Массачусетского технологического института — еще один хороший курс для изучения основ науки о данных. Этот курс поможет вам познакомиться с наукой о данных и основными концепциями статистики.

Вот краткий обзор того, что охватывает этот курс:

• Проблемы оптимизации 
• Стохастическое мышление 
• Случайные прогулки
• Монте-Карло Симулятор 
• Доверительные интервалы 
• Понимание экспериментальных данных 
• Кластеризация 
• классификация 

Ссылка на курс: Введение в вычислительное мышление и науку о данных

Статистическое обучение из Сэнфордского университета — еще один популярный курс, позволяющий узнать, как работают различные алгоритмы машинного обучения. 

Упражнения по программированию в этом курсе выполнены на R. Но вы также можете работать с ними, используя Python. Я также предлагаю вам использовать версию Python Книга «Введение в статистическое обучение» (который также бесплатен) в качестве дополнения к этому курсу

Этот курс охватывает следующие темы:

• Линейная регрессия 
• классификация 
• Методы повторной выборки 
• Выбор модели 
• регуляризация 
• Методы на основе дерева 
• Поддерживающие векторные машины
• Обучение без присмотра. Вот некоторые темы, которые рассматриваются в этом курсе.

Ссылка на курс: Статистическое обучение

Даже если вы знакомы с построением моделей машинного обучения с использованием Python и библиотек Python, таких как scikit-learn, вам также следует понимать некоторые математические концепции.

Изучение математических концепций будет полезно, если вы когда-нибудь захотите заняться исследованиями в области машинного обучения, а также даст вам преимущество на технических собеседованиях. Это важно знать, это поможет вам получить преимущество, даст вам преимущество на техническом собеседовании. 

Ассоциация Темы математики науки о данных Курс Массачусетского технологического института научит вас определенным математическим темам, связанным с наукой о данных. В частности, расширенные концепции уменьшения размерности и кластеризации.

Вот некоторые темы, которые вы изучите:

• Анализ главных компонентов 
• Спектральная кластеризация 
• Сжатое зондирование 
• Алгоритмы аппроксимации

Ссылка на курс: Темы математики науки о данных

Из одного или нескольких курсов, которые мы видели до сих пор, вы должны быть знакомы с:

• Библиотеки обработки данных Python
• Работа алгоритмов машинного обучения 

Ассоциация Наука о данных: машинное обучение Курс из Гарварда поможет вам изучить основы машинного обучения и применить их для создания рекомендательной системы.

Итак, этот курс научит вас:

• Основы машинного обучения 
• Перекрестная проверка 
• Популярные алгоритмы машинного обучения 
• Методы регуляризации 
• Построение рекомендательной системы

Ссылка на курс: Наука о данных: машинное обучение

Итак, теперь у вас есть список высококачественных курсов по науке о данных от элитных университетов, таких как Гарвард, Массачусетский технологический институт и Стэнфорд, для изучения науки о данных.

От библиотек обработки данных Python до внутренней работы алгоритмов машинного обучения — вы можете просмотреть еще один из этих курсов, чтобы найти наиболее подходящий для вас. Приятного обучения!
 
 

Бала Прия С — разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на стыке математики, программирования, науки о данных и создания контента. Сферы ее интересов и опыта включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит читать, писать, программировать и пить кофе! В настоящее время она учится и делится своими знаниями с сообществом разработчиков, создавая учебные пособия, практические руководства, авторские статьи и многое другое.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.kdnuggets.com/5-free-university-courses-to-learn-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-university-courses-to-learn-data-science