掌握数据科学、数据工程、机器学习、MLOps 和生成式 AI 的 25 门免费课程 - KDnuggets

掌握数据科学、数据工程、机器学习、MLOps 和生成式 AI 的 25 门免费课程 – KDnuggets

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25 门掌握数据科学、数据工程、机器学习、MLOps 和生成人工智能的免费课程
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在当今快速发展的技术环境中,掌握数据科学、机器学习和人工智能技能至关重要。无论您是想开始新的职业还是增强现有的专业知识,都有大量的在线资源可供使用,其中许多都是免费的!我们从 KDnuggets 收集了有关(您喜欢的)免费课程的热门帖子,并将其编译为您提供一系列优秀的课程。将此页面添加为书签以供将来参考,因为您可能会返回该页面来学习新技能或尝试新课程。

  1. 每个人的Python 查尔斯·塞弗伦斯教授: 全面介绍使用 Python 进行编程,非常适合初学者。
  2. 使用Python进行数据分析 通过木星: 使用 Python 深入研究数据分析技术。
  3. 数据库和 SQL 通过免费代码营: 了解如何使用 SQL 管理数据库。
  4. 推论统计简介 来自优达学城: 通过统计学习深入了解预测。
  5. 机器学习 Zoomcamp 由 DataTalks.Club 提供: 学习机器学习的实用(基于项目)方法。

通过阅读了解有关个别课程的更多信息 掌握数据科学的 5 门免费课程

  1. 数据工程 IBM 在 edX 上发布: 了解数据工程的基础知识。
  2. 数据工程师学习路径 通过谷歌: 为有抱负的数据工程师提供指导。
  3. 数据库工程师职业证书 通过元: 获得数据库工程认证。
  4. 大数据专业化 加州大学圣地亚哥分校: 了解大数据技术和应用。
  5. 数据工程 Zoomcamp 由 DataTalks.Club 提供: 数据工程实践(基于项目)课程。

通过阅读了解有关个别课程的更多信息 掌握数据工程的 5 门免费课程

  1. 机器学习简介 通过卡格尔: 适合初学者的机器学习简介。
  2. 适合所有人的机器学习 作者:凯莉·英: 机器学习概念的一种易于理解的方法。
  3. 使用 Scikit-Learn 使用 Python 进行机器学习 通过有趣的慕课: 专注于使用 Python 和 Scikit-Learn 进行机器学习。 
  4. 机器学习速成课程 通过谷歌: 对机器学习的快速而全面的介绍。
  5. CS229:机器学习 斯坦福大学: 为那些希望加深知识的人提供的更高级的课程。

通过阅读了解有关个别课程的更多信息 5 门掌握机器学习的免费课程

  1. MLOps 的 Python 要点 杜克大学: MLOps 爱好者的必修课程。
  2. 适合初学者的 MLOps 通过 Udemy: 对于 MLOps 新手来说是一个很好的起点。
  3. 生产机器学习工程 (MLOps) 专业化 作者:DeepLearning.AI: 深入了解 MLOps 的世界。当然是一个集合。
  4. 机器学习运营专业化 杜克大学: 专注于机器学习的操作方面。
  5. 用机器学习制造 悟空·莫罕达斯: 一门独特的课程,将机器学习与实际应用相结合。在 GitHub 上很受欢迎。

通过阅读了解有关个别课程的更多信息 掌握 MLOps 的 5 门免费课程

  1. 适合初学者的生成式人工智能 微软: 用于构建生成式 AI 应用程序的 12 节课程。
  2. 生成式人工智能基础知识 通过数据砖: 探索生成式人工智能的基础知识。
  3. 生成式人工智能学习路径简介 通过谷歌: 从学习大型语言模型的基础知识到理解负责任的人工智能原则。
  4. 具有大型语言模型的生成式人工智能 由 AWS 和 DeepLearning.AI 提供: 与在业务用例中构建和部署 AI 的 AWS 专家一起获得 AI 实践经验。
  5. 适合所有人的生成式人工智能 由 DeepLearning.AI 提供: GenAI 是什么、如何工作、常见用例以及局限性。

通过阅读了解有关个别课程的更多信息 掌握生成式人工智能的 5 门免费课程

在本博客中,我们介绍了 25 门免费在线课程,可以帮助您在数据科学及其相关子领域打下坚实的基础。通过机器学习、MLOps 和生成 AI 等主题的更高级课程来提升您的技能。无论您处于数据科学学习之旅的哪个阶段,这些免费课程都可以让每个人都能获得优质教育。他们提供灵活的学习方式,即使是最繁忙的日程也能适应。快乐学习!
 
 

阿比德·阿里·阿万 (@1abidaliawan) 是一名经过认证的数据科学家专业人士,他热爱构建机器学习模型。 目前,他专注于内容创建和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。 Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。 他的愿景是使用图形神经网络为患有精神疾病的学生构建一个人工智能产品。

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