分析人员查看数据可视化。
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当您想到数据科学及其应用时,您可能会想到一个人工智能和数据相遇以解决现实世界问题的世界。这种观点在一定程度上是准确的,但它只代表了数据科学的许多目的和用例中的一小部分。数据科学是一个跨学科的领域,它结合了计算机科学、统计学和数学来分析数据集,并发现跨越各种软件平台和数据库、业务、行业和复杂性水平的见解。

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数据科学家专注于收集和清理数据,使用不同的统计方法分析数据集,可视化数据以识别模式,并使用见解解决问题。

由于他们广泛的需求技能,数据科学家的预期就业增长是令人难以置信的有前途的。根据美国劳工统计局的数据,数据科学家的就业机会有望增加增加36%在2021年到2031年之间,这远远高于所有职业的5%的平均水平。

如果您是数据科学领域的新手或只是对数据科学领域感到好奇,许多顶级技术机构和大学都提供数据科学培训,以帮助您入门。然而,根据你的经验水平和目标选择合适的课程可能是令人生畏的。为了指导你的数据科学学习和发展,我们在Coursera上列出了一些最好的数据科学课程,涵盖了一系列的专业和技能水平。

Coursera的2022年最佳数据科学课程

谷歌数据分析专业证书

谷歌数据分析专业证书Coursera上的课程是一个数据分析培训项目,包括八个模块和实践项目。该课程没有先决条件,对于想要提高技能的新数据科学家来说是一个非常好的起点。

参与者将学习如何探索大型数据集,并在电子表格、SQL、和R编程。他们也会获益数据清理、解决问题、批判性思维、数据伦理和数据可视化技能,这些技能可以跨行业转移。

谷歌的注册人数超过了100万,它提供了七天的免费试用,但是想要在这段时间之后继续学习课程的学习者将需要支付14美元/月的费用。学员在完成课程后,有资格获得来自Coursera的正式结业证书。

IBM数据科学专业证书

IBM被认为是数据和人工智能领域最重要的世界领导者之一。在其IBM数据科学专业证书课程中,您将学习如何使用Python、SQL和开源工具和库分析和可视化数据并构建机器学习模型。本课程包括9个课程和一个顶点项目,在IBM的云环境中经常进行实践。

这门数据科学课程探讨了分析数据和提取价值的机器学习方法。您将学习如何处理大量数据,探索和可视化数据集中不同类型的关系,使用各种技术构建模型,并评估模型的准确性。

您还将了解深度学习等新兴技术,这些技术正在改变数据科学的许多方面。此外,您还将了解处理大量非结构化数据的大数据系统,以及用于操作和建模数据的编程语言,如Python和R。

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该课程在5.7万多人的评价中获得了4.6分(满分5星)的评价。在Coursera上学习这门流行的在线数据科学课程不需要学位或之前的经验。

完成学业后,学生将获得Coursera的专业证书和IBM的数字徽章。学习者今天可以免费注册,并享受七天的免费试用,试用期结束后每月支付39美元。

为数据科学专业学习SQL基础知识

为数据科学专业学习SQL基础知识这是一个由加州大学戴维斯分校提供的Coursera课程,教授SQL的基础知识,SQL是一种重要的编程语言,也是数据分析师的数据管理概念。在本课程中,您将学习SQL的基本构造,如何创建数据分析数据集,如何查询和筛选数据,如何进行特性工程,以及可以在查询中使用的各种函数。

在本专业课程结束时,学生将对SQL是什么以及如何将其用于分析目的有一个坚实的理解。学习者还将通过四个日益复杂的SQL项目获得SQL经验,这些项目关注SQL基础、数据处理、SQL分析和A/B测试。最终目标是让学生学习如何创造性地使用SQL来分析和探索数据。

本课程有英文版本,配有阿拉伯语、法语、葡萄牙语、意大利语、越南语、德语、俄语和西班牙语的字幕。该课程的评分为4.5分(满分5星),共有7452人打分。7天免费试用;如果愿意,学习者可以每月支付39美元注册,在试用结束后继续学习。

数据分析和演示技能:普华永道方法专业

数据分析和演示技能:普华永道方法专业是普华永道的Coursera课程,普华永道是世界上最顶尖的专业服务公司之一,它可以让你从他们的品牌角度深入了解数据分析、数据清理、业务仪表盘、大数据、数据透视表和数据虚拟化。

组织数据分析和商业智能的重要性是本课程的重点。在熟悉数据分析中使用的工具和技术的同时,您还将获得数据可视化工具和技术的知识,以及如何进行数据可视化演示。

经过9000多条评论,这门专业课程得到了4.7分(满分5星)的评价,应该是掌握如何创建有效的商业智能演示文稿的首选选项。没有先决条件要求,使课程适合所有的学习者。此外,课程提供者在收费49美元/月之前提供7天的免费试用。

数据科学:使用R专门化的基础

R是一种编程语言,经常用于统计分析和数据可视化。在数据科学:使用R专门化的基础约翰霍普金斯大学提供的课程,用户可以学习如何使用R作为探索性数据分析的工具,以识别原始数据中的有意义的模式,创建模拟和可视化数据。

目标是让学生了解现代数据分析中使用的基本统计技术,这将帮助他们准备用现实世界的数据集解决问题。本课程的学生将学习以下概念:

  • 探索性数据分析
  • 机器学习
  • GitHub
  • R编程
  • Rstudio
  • 数据分析
  • 调试
  • 数据操作
  • 正则表达式
  • 数据清理
  • 聚类分析

这门课程没有先决条件,在超过5000次评分后得到4.6分(满分5分)。您将可以使用七天的课程材料和资源,但如果您希望在七天免费试用结束后继续学习,您必须购买每月49美元的订阅。

Python专门化的应用数据科学

Python专门化的应用数据科学这是一个由密歇根大学(University of Michigan)提供的Coursera课程,教学生如何使用Python解决数据科学问题。更具体地说,您将学习如何用Python收集、探索和分析数据。这是一个中级的专业,所以在学习这门课程之前,学习者必须熟悉一般的编程,特别是Python。

Python应用数据科学专业课程将教你如何使用Python:

  • 文本挖掘
  • 熊猫
  • Matplotlib
  • Numpy
  • 数据清理
  • 数据虚拟化
  • 数据可视化
  • 机器学习算法
  • Scikit-learn
  • 自然语言工具包

这门课程在Coursera上的24000多条评论中获得4.5分(满分5星)。该课程提供者提供了七天的免费试用,而继续学习超过试用期的费用为$49/月。

数据科学基础:Python中的K-Means聚类

数据科学基础:Python中的K-Means聚类是伦敦大学金史密斯学院在Coursera上开设的一门专业数据科学课程。本课程教授数据科学的基础知识,着重于聚类和分类算法。

K-Means聚类算法是计算机视觉、图像处理、机器学习和生物信息学等领域常用的聚类算法。完成本课程后,您将能够理解这些算法是如何工作的,并将它们应用到现实问题中。

你可以免费参加这门课程,但不会获得证书。要在完成课程后获得认证,你需要一次性支付49美元的费用。

微软Azure数据科学家助理(DP-100)专业证书

微软Azure数据科学家助理(DP-100)专业证书课程教授学生如何处理,存储和分析数据使用微软Azure.该课程是为那些有经验的训练机器学习模型使用Python和开放源码框架,如Scikit-Learn, PyTorch和TensorFlow.以每周4小时的速度完成这门课程需要大约7个月的时间。

有了这个专业证书,您可以将您现有的Python和机器学习知识应用到Microsoft Azure中的数据摄取和准备、模型培训和部署以及机器学习解决方案监控。

该课程提供七天免费试用。超过这个数字继续学习的费用是每月49美元。

为您选择正确的数据科学课程

Coursera提供了各种各样的数据科学课程所有背景和经验水平的数据科学家可供选择。找出最适合你的课程的最好方法是浏览每一门课程的描述,然后找到适合你的兴趣和技能水平的那一门。

选择数据科学课程的另一个因素是它是否与你的职业目标一致。TechRepublic建议,在做决定之前,要考虑你想花多少时间学习,课程长度,材料是否专注于你喜欢的行业,以及课程的成本。

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