点击这里»暑期项目
2021年为职场人士和学生提供的13个最佳数据科学课程
-
通过Tanmoy雷
最后更新于2021年11月17日
数据科学不断发展和成长，无论学习者是希望进入该领域还是提高技能，我们为每个级别策划了2021年最好的数据科学课程。
数据科学是近十年来最热门的职业之一对数据科学家的需求从未像现在这样大，他们可以分析数据并交流结果，为数据驱动的决策提供信息。这是2021年最好的数据科学课程列表．
2021年为在职专业人士和学生提供的最佳数据科学课程
表的内容
谷歌数据分析专业证书
数据分析是数据的收集、转换和组织，以得出结论、做出预测和推动明智的决策。
通过8门课程，获得所需技能，为入门级工作做好准备。您将从谷歌的员工那里学习，他们在数据分析方面的基础是他们自己职业生涯的跳板。每周不到10小时，您可以在不到6个月的时间内完成证书。
您将学习数据清理，数据分析，数据可视化，SQL，R编程，以及其他数据驱动决策的有用工具。
您将为初级或副数据分析师、数据库管理员等工作做好准备。完成证书后，您可以直接申请谷歌和其他科技公司的工作。这是一个最好的数据科学课程的工作人员谁是初学者阶段。
IBM数据科学专业证书
想要启动你的数据科学和机器学习专业．建立数据科学技能，学习Python和SQL，分析和可视化数据，建立机器学习模型?这是一个优秀的项目，可能是印度最好的数据科学课程。
大多数课程都有小项目，包括癌症检测、预测经济趋势、预测客户流失、推荐引擎、构建可视化美国经济数据的仪表盘等等。
在capstone项目中，您将了解位置数据和不同的位置数据提供者，如Foursquare。您将学习如何对Foursquare API进行RESTful API调用，以检索关于世界各地不同社区的场馆的数据。
您还将学习如何在数据不容易获得的情况下通过抓取web数据和解析HTML代码发挥创造性。您将利用Python及其pandas库操作数据，这将帮助您提高探索和分析数据的技能。
Python数据科学和机器学习训练营(Udemy)
这可能是印度最好和最便宜的数据科学课程之一——教员出色地解释了所有数据科学项目所需的Python、可视化和统计学习概念。
与其他Udemy课程相比，这门课程的一个巨大好处是作业。在整个课程中，您将脱离木星笔记本工作巩固您的理解，然后教练随后用解决方案视频彻底解释每个部分。
这门课程更侧重于应用方面，缺少的是统计部分。如果你打算学习这门课程，最好将它与单独的统计学和概率论课程结合起来。
密歇根大学的Python人人专门化
这是多年来最受欢迎的数据科学课程之一。它也是Coursera评选的2020年十大在线课程．
本专门化课程建立在Python面向所有人课程的成功基础上，将使用Python编程语言介绍基本的编程概念，包括数据结构、网络应用程序接口和数据库。
在Capstone项目中，您将使用在专门化过程中学习到的技术来设计和创建您自己的数据检索、处理和可视化应用程序。
对于高中生、大学生以及任何想从头开始学习Python的人来说，这是一个很好的计划。在这个程序之后，您将学习用Python编程和分析数据。开发程序来收集、清理、分析和可视化数据。此外，您还将获得密歇根大学(University of Michigan)颁发的证书，这是数据科学领域最好的大学之一。
斯坦福大学的机器学习
机器学习是一门不需要明确编程就能让计算机行动的科学。在过去的十年里，机器学习为我们提供了自动驾驶汽车、实用的语音识别、有效的网络搜索，并极大地提高了对人类基因组的理解。
本课程提供了机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。主题包括:(i)监督学习(参数/非参数算法，支持向量机，核，神经网络)。(ii)无监督学习(聚类、降维、推荐系统、深度学习)。(iii)机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;机器学习和人工智能的创新过程)。
本课程还将从大量的案例研究和应用中汲取经验，从而让您了解如何将学习算法应用于构建智能机器人(感知、控制)、文本理解(网页搜索、反垃圾邮件)、计算机视觉、医疗信息学、音频、数据库挖掘和其他领域。
本课程涵盖逻辑回归、人工神经网络(ANN)、机器学习(ML)算法和机器学习。
密歇根大学Python专业应用数据科学
密歇根大学这一专业的5门课程通过python编程语言向学习者介绍数据科学。这个基于技能的专业专为具有基本python或编程背景的学习者而设。
您将了解Python中的数据科学、应用绘图和Python中的应用机器学习。学习Python库，如matplotlib、pandas、nltk、scikit-learn和networks。
《Python数据科学导论》(课程1)、《Python应用绘图、制图和数据表示》(课程2)和《Python应用机器学习》(课程3)应在本专业其他课程之前依次学习。完成这些课程后，课程4和5可以以任何顺序学习。这5个人都需要获得证书。
UC Davis的数据科学专业SQL Basic
本专门化适用于没有编码经验的学习者，他们希望开发SQL查询的流畅性。通过四个越来越难的数据科学应用SQL项目，您将涵盖SQL基础知识、数据争论、SQL分析、AB测试、使用Apache Spark的分布式计算等主题。
这些主题将帮助您创造性地应用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;以及对非结构化数据集使用SQL。
如果你正在寻找数据科学方面的工作，这是一门很好的课程。
深度学习专门化。人工智能
的深度学习专业是一个基础课程，将帮助您了解深度学习的能力、挑战和后果，并为您参与前沿AI技术的开发做好准备。
这是由著名的斯坦福机器学习课程的制作者Andrew Ng创建的，是互联网上评分最高的数据科学课程之一。本系列课程是为那些对理解和使用Python中的神经网络感兴趣的人准备的。
在本专业课程中，您将构建和训练神经网络体系结构，如卷积神经网络、循环神经网络、LSTMs、transformer，并学习如何使用Dropout、BatchNorm、Xavier/He初始化等策略使其更好。
准备好使用Python和TensorFlow掌握理论概念和它们的行业应用，并解决现实情况，如语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻译、自然语言处理等。
这是一个中级水平的课程，是印度最好的数据科学课程之一，为在职的专业人士寻找更高的技能。
DeepLearning。人工智能TensorFlow Developer Professional Certificate
TensorFlow是一个流行的、受欢迎的开源机器学习和深度学习框架(由谷歌开发)，用于训练计算机视觉应用中的神经网络。
在本课程中，您将被要求构建/训练计算机视觉、NLP和时间序列任务的模型。考试问题陈述是非常常见的(在行业中)，是可以达到的。除了训练模型之外，您还将被要求构建输入管道。
在这个实践性的四门课程的专业证书项目中，您将学习使用TensorFlow构建可伸缩的ai驱动的应用程序所需的工具。完成本程序后，您将能够将您的新TensorFlow技能应用到广泛的问题和项目。这个程序可以帮助你准备谷歌TensorFlow证书考试让您离获得谷歌TensorFlow证书又近了一步。
自然语言处理专业
自然语言处理使用算法来理解和操纵人类语言。这项技术是机器学习中应用最广泛的领域之一。
随着人工智能的不断发展，对专业人员的需求也会不断增加，这些专业人员能够建立分析语音和语言的模型，揭示上下文模式，并从文本和音频中产生见解。
在本专门化课程结束时，您将能够设计执行问题回答和情感分析的NLP应用程序，创建翻译语言和总结文本的工具，甚至构建聊天机器人。
这些和其他NLP应用程序将处于即将到来的人工智能驱动的未来转型的前沿。这是印度另一个很好的数据科学实践课程
加州大学戴维斯分校的Tableau数据可视化
这个专业是与Tableau合作的，面向以前没有使用Tableau经验的数据可视化新手。
本课程利用Tableau的资源库演示数据可视化和数据讲故事的最佳实践。您将看到来自真实世界的商业案例和来自领先媒体公司的新闻例子。
在本专门化结束时，您将能够生成强大的报告和仪表板，帮助人们根据业务数据做出决策并采取行动。您将使用Tableau创建常见数据分析的高影响可视化，以帮助您查看和理解数据。您将应用预测分析来改进业务决策。
专门化在Capstone项目中达到高潮，在该项目中，您将使用示例数据创建可视化、仪表板和数据模型，为向虚构公司的执行领导进行演示做准备。
生成对抗网络(GANs)专业化
生成对抗网络(GANs)是一种强大的机器学习模型，能够生成逼真的图像、视频和语音输出。
GANs植根于博弈论，有着广泛的应用:从对抗对抗攻击和匿名化数据以保护隐私来改善网络安全，到生成最先进的图像、为黑白图像着色、提高图像分辨率、创建虚拟形象、将2D图像转换为3D等等。
本专业提供了使用GANs的图像生成的令人兴奋的介绍，通过易于理解的方法绘制了从基本概念到高级技术的路径。它还涵盖了社会影响，包括ML中的偏见和检测方法，隐私保护等等。
建立全面的知识基础，积累GANs实践经验。使用PyTorch训练您自己的模型，使用它创建图像，并评估各种高级gan。
本专业面向任何领域的软件工程师、学生和研究人员，只要他们对机器学习感兴趣并希望了解GANs是如何工作的。
约翰霍普金斯大学数据科学专业(JHU)
本系列课程是这个列表中注册人数最多、评价最高的课程集合之一。JHU在课程的广度和深度上取得了惊人的平衡。本系列中包含的一项内容通常是许多数据科学课程中所缺少的，那就是统计的完整部分，统计是数据科学的支柱。
总的来说，数据科学专业是使用R编程语言的理论和应用的理想结合。至于先决条件，你应该有一些编程经验(不一定是R)，并对代数有很好的理解。以前的知识线性代数和/或微积分不是必须的，但很有帮助。
您将学习如何使用R来清理、分析、可视化数据，导航从数据采集到发布的数据科学管道，并使用GitHub管理数据科学项目。这是中最好的在线数据科学课程．
