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Coursera 2020 - 2021上最受欢迎和最佳课程
MOOCS和在线课程在过去几年中一直在越来越受欢迎。2020年的MooC提供商已经巨大。Moocs在Covid-19流行病中看到了指数增长．招生Coursera- 最受欢迎的MOOC提供商之一，从3月中旬到4月中旬的比去年中期飙升，飙升640％。
即使在Stoodnt (Moocs的聚合器），我们看到入学人数增加120％。90％的有偿学习者在2020年在STODNT上签订了来自Coursera的在线课程。在这篇文章中，我们将快速看看2020年的Coursera最佳课程．
(空间)12位Coursera 2020的最佳课程
(空间)12.AWS基础知识
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:1％
附录。课程结束时间:11个小时
本课程将向您介绍亚马逊Web服务（AWS）无务架构。通过演示和动手练习，您将学习建设和部署无服务解决方案的技能。
Using real-world examples of a serverless website and chatbot, you’ll build upon your existing knowledge of the AWS cloud to take advantage of the benefits of modern architectures for greater agility, innovation, and lower total cost of ownership across a range of AWS services, including AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon DynamoDB, and Amazon Lex.
[空间]11.机器学习数学专业(伦敦帝国理工学院)
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:2％
附录。课程结束时间:4个月（每周4小时）
对于机器学习和数据科学的许多更高级别的课程，您发现您需要清新数学的基础知识 - 您可能在学校或大学之前学习的东西，但在另一个背景下教授，或者不是很好intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science.
这一专业化旨在弥补这种差距，让您在底层数学中加速，建立直观的理解，并将其与机器学习和数据科学相关联。此外，它还包括一个应用项目。
在线性代数的第一道菜中，我们看看线性代数是什么以及如何与数据相关。然后我们浏览vector和矩阵是什么以及如何与他们合作。
第二门课程，多元微积分，建立在这个基础上，看看如何优化拟合函数，以获得良好的数据拟合。它从微积分入门开始，然后使用第一堂课的矩阵和向量来研究数据拟合。
第三门课程，主成分分析降维，使用前两门课程的数学方法来压缩高维数据。本课程难度中等，需要Python和numpy知识。
在本专业结束时，您将获得先决条件的数学知识，以继续您的旅程，并在机器学习中占据更先进的课程。
(空间)10。数据科学SQL基础知识
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:2％
附录。课程结束时间:4个月（每周5小时）
此专业化适用于学习者，没有以前的编码体验，寻求开发SQL查询流畅。通过四个具有数据科学应用程序的逐步更加困难的SQL项目，您将涵盖SQL基础知识，数据绞刑，SQL分析，AB测试的主题，使用Apache Spark以及更多的分布式计算等。
这些主题将让你准备好创造性地应用SQL来分析和探索数据;演示编写查询的效率;创建数据分析数据集;进行特征工程，使用SQL与其他数据分析和机器学习工具集;并对非结构化数据集使用SQL。
(空间)9。深度学习专业化
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:3％
附录。课程结束时间:4个月（每周5小时）
如果您想闯入AI，这项专业化将帮助您这样做。深度学习是技术中最受欢迎的技术之一。我们将帮助您善于深入学习。
在五个课程中，您将学习深度学习的基础，了解如何构建神经网络，并学习如何领导成功的机器学习项目。
您将了解卷积网络，RNNS，LSTM，ADAM，辍学，Batchnorm，Xavier / HE初始化等等。您将在医疗保健，自主驾驶，手语读取，音乐生成和自然语言处理的情况下工作。
您不仅将掌握理论，还要了解它在行业中的应用方式。您将在Python和Tensorflow中练习所有这些想法，教师将教授。
(空间)8。基因组数据科学专业(约翰霍普金斯大学)
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:3％
附录。课程结束时间:10个月（每周2小时）
随着基因组学引发一场医学发现的革命，能够更好地理解基因组并能够利用基因组数据集的数据和信息变得至关重要。基因组数据科学是将统计学和数据科学应用于基因组的领域。
该专业化涵盖了从下一代测序实验中理解，分析和解释数据的概念和工具。它教导了基因组数据科学中使用的最常用工具，包括如何使用命令行，以及像Python，R，Biocumond和Galaxy这样的各种软件实现工具。
本专业旨在作为基因组数据科学的独立介绍，或作为生物学、分子生物学或遗传学的初级学位或博士后的完美补充，这些领域的科学家寻求熟悉数据科学和统计工具，以便在日常工作中更好地与数据互动。
(空间)7。Python 3编程专业(密歇根大学)
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:5％
附录。课程结束时间:5个月（每周7小时）
这所专业化教导了Python中编程的基础3.我们将在开始时开始，变量，条件和循环，并获得一些中间材料，如关键字参数，列表扫描，lambda表达式和类继承。
你将有很多机会练习。您还将学习有关程序执行的方法，因此它不再是神秘的，并且在不起作用时，您能够调试程序。
在专门化结束时，您将编写程序来查询Internet api的数据并从中提取有用的信息。通过阅读文档，您将能够自己学习使用新的模块和api。这将为您成为一名独立的Python程序员提供一个良好的开端。
(空间)6。应用数据科学与Python专业化(密歇根大学)
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:5％
附录。课程结束时间:5个月（每周7小时）
这所大学密歇根大学的5个课程专门从Python编程语言向数据科学介绍了学习者。基于技能的专业化旨在通过具有基本Python或编程背景的学习者，并希望通过Pandas，Matplotlib，Scikit等流行Python工具包应用统计，机器学习，信息可视化，文本分析和社交网络分析技术学习，NLTK和NetworkX，以了解他们的数据。
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5.Python for everyone(密歇根大学)
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:9％
附录。课程结束时间:8个月(每周3小时)
这种专业化建立了Python为每个人课程的成功，并将引入基本的编程概念，包括使用Python编程语言的数据结构，网络应用程序接口和数据库。在Capstone项目中，您将使用整个专业化中学到的技术来设计并创建您自己的数据检索，处理和可视化应用程序。
(空间)4.数据科学:使用R的基础(约翰霍普金斯大学)
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:11％
附录。课程结束时间:5个月(每周8小时)
该专业化涵盖了基础数据科学工具和技术，包括获得，清洁和探索数据，R编程，并进行可重复的研究。完成这一专业化的学习者将准备采取数据科学:统计学和机器学习专业化，即使用真实数据构建数据产品。
本专业的五门课程与数据科学专业的前半部分课程完全相同。这一专门化是为那些想要开始和完成课程的基础部分的学习者，在进入更高级的主题之前数据科学:统计学和机器学习．
(空间)3.统计数据（杜克大学）
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:11％
附录。课程结束时间:7个月(每周3小时)
在这一专业化中，您将学习分析和可视化R中的数据并创建可重复的数据分析报告，概念了解统计推断的统一性质，执行频率和贝叶斯统计推断和建模以了解自然现象并制作基于数据决策，有效地，在不依赖于统计术语，批评数据的索赔和评估基于数据的决策，以及用R包的数据分析进行评估的数据分析的数据分析的数据分析和绘制基于数据的索赔和基于数据的决策和可视化数据进行数据分析的数据进行统计术语，以及评估基于数据的决策和可视化数据的统计结果。
您将从专业化中生成数据分析项目组合，这些项目展示了从探索性分析到推理到建模的探索性数据分析的掌握，适用于申请统计分析或数据科学家职位。
(空间)2.IBM数据科学专业证书
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:16%
附录。课程结束时间:10个月（每周5小时）
该计划由9个在线课程组成，将为您提供最新的求职工具和技能，包括开源工具和库，Python，数据库，SQL，数据可视化，数据分析，统计分析，预测建模和机器学习算法。您将通过使用真实数据科学工具和现实世界数据集通过IBM Cloud的实践实践来学习数据科学。
在成功完成这些课程后，您将建立一个数据科学项目组合，为您提供充满信心的数据科学中令人兴奋的专业。
除了获得Coursera的专业证书，你还将获得来自IBM的数字徽章认识到您对数据科学的熟练程度。
本专业证书强调应用学习。除了第一门课程，所有其他课程都包括一系列IBM云的实践实验实用技能，适用于实际工作， 包含：
- 工具:Jupyter / Jupyterlab，Github，R Studio和Watson Studio
- 图书馆：熊猫，numpy，matplotlib，seanborn，folium，ipython-sql，scikit-learn，scippy等
- 项目：随机专辑发电机，预测房价，最佳分类器模型，邻里战役
1.数据科学专业化（约翰霍普金斯大学）
在stodnt.com上购买本课程的付费学习者比例:20％
附录。课程结束时间:11个月(每周7小时)
这个专门化涵盖了您在整个数据科学管道中需要的概念和工具，从提出正确类型的问题到做出推断和发布结果。在最后的Capstone项目中，您将应用通过使用真实数据构建数据产品学到的技能。完成后，学生将有一个作品集，展示他们对材料的掌握。
(空间) (空间)特色图片来源：《福布斯》
