根据最新的报道，数据科学随着机器学习和大数据分析将在在印度创造就业方面发挥关键作用。在全球范围内，到2020年，预计对数据科学家的需求预计将增长40％。国外大学也在看到数据科学和相关领域的毕业计划占有大量申请。此外，94％的技术人员感受到巨大的技能差距，需要重新技艺;并寻找关于数据科学与机器学习的最佳在线课程。
所有这些趋势也在制造蕴藏的提供者创造更多关于数据科学，机器学习和大数据分析的在线课程。学习者有多种选择可供选择的好事。但是，与此同时，它也压倒性和令人困惑地选择正确的在线课程。为了更容易地制造生命，我们汇总了2021年最佳数据科学在线课程。
在进入列表之前，我们将看一些关键趋势和统计数据印度数据科学就业市场。
表的内容
印度数据科学与分析职业市场趋势
- 在印度，可用的分析和数据科学职位总数是97,000.。其中，97％的职业开放是全职的，而3％是兼职或合同。
- 印度数据科学专业人员的中位数是15万卢比。
- BFSI部门对印度的数据科学技能具有最大的需求，然后是电子商务和电信。
- 招聘趋势更有利年轻人才占所有工作的21％被发布新兴。
- 今天时代的数据科学家最喜欢的语言是Python，近44％的专业人士最多使用它17％的职位列表询问Python。其他最多的需求技能是java.（16％）和R.(10%)。
- 72％的数据科学家使用物流回归大部分在工作。
- 熊猫作为大多数数据科学家的明确选择近41％
- 51%的数据科学家喜欢使用画报作为仪表板或可视化工具。其他流行的工具是微软权力硕士＆Qlikview.。
- 27%的数据科学专业人士使用GitHub.查找开放数据
- 近38％的人喜欢使用rstudio.
- 52%的用户说他们用过Hadoop.最多。Hadoop之后,火花是第二大数据工具的第二个。
- 在云解决方案中，招聘人员的需求很大AWS.是最受欢迎的技能，其次是微软Azure。
- SQL继续成为招聘人员中最受欢迎的数据库平台，然后是NoSQL.和MongoDB.
现在，我们将继续介绍本文的主要议程 - 2019年数据科学的顶级在线课程。
18岁最好关于数据科学的在线课程和机器学习
数据科学-约翰霍普金斯大学(Coursera)
它是全球数据科学中最受评价和高度评价的在线课程之一。jhu在课程中的宽度和深度的平衡做了一个令人难以置信的工作。在这个系列中包含的一件事通常缺少许多数据科学课程是一个统计资料的完整部分它是数据科学的支柱。
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(不需要是R)，你有一个良好的代数理解。之前的线性代数和/或微积分的知识是不必要的，但它是有帮助的。
对于有财务限制的学习者，Coursera也放弃了课程费用。
课程：
- 数据科学家的工具箱
- R编程
- 获取和清理数据
- 探索性数据分析
- 可重复的研究
- 统计推断
- 回归模型
- 实用机器学习
- 开发数据产品
- 数据科学帽
应用数据科学与Python专业化 - 密歇根大学（Coursera）
这适用于已经了解R和/或正在别处学习统计概念的人。市场上最好的课程之一，为那些想学习python数据科学的人。
学习者将了解数据科学中常用的工具，如Python库，如matplotlib, pandas, nltk, scikit-learn，和networkx，并学习如何在真实数据上使用它们。
课程：
- Python中数据科学介绍
- 在Python中应用绘图，图表和数据表示
- 应用机器学习在Python
- 在Python中应用文本挖掘
- Python应用社会网络分析
统计和数据科学微型仪 - MIT（EDX）
edX的微硕士课程是高级的、研究生水平的课程，带有真实的学分，你可以申请特定数量的研究生学位。这一系列的概率论和统计学课程使麻省理工学院的这一系列课程非常全面，能够直观地理解数据。这是一个很棒的数据科学认证。
你将从非常开始概率和统计基础知识在继续前进之前数据分析技术和机器学习算法。
由于其先进性，您应该拥有单一和多元微积分的经验，以及Python编程。Python或R在此列表中的一些其他课程中没有任何介绍，因此在开始ML部分之前，他们建议服用计算机科学与使用Python进行编程简介熟悉Python。
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Python用于数据科学和机器学习训练营 - Udemy
价值的一个非常合理的课程。这是由Jose Portilla（Santa Clara University）和Pierian Data International开发的全面课程。它有大块机器学习内容，但涵盖了整个数据科学过程。它更像是Python非常详细的介绍。可能是Python培训的最佳课程，并与Python进行机器学习的介绍。
教师做了一个出色的工作，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。在其他UDEMY课程上对本课程的巨大好处是作业。在整个课程中，您将突破并在Jupyter笔记本工作簿上工作以巩固您的理解，然后教师跟进解决方案视频以彻底解释每个部分。
您将学习如何使用Python来分析数据(大数据分析)，创建美丽的可视化(数据可视化)和使用强大的机器学习算法。您将专门学习如何使用NumPy, Seaborn, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn, Machine Learning, Plotly, Tensorflow等。
课程：
- Python崩溃课程
- Python用于数据分析 - Numpy，Pandas
- Python用于数据可视化 - Matplotlib，海运，绘图，袖扣，地理策划
- 数据CAPSTONE项目
- 机器学习-回归，kNN，树和森林，支持向量机，K-Means，主成分分析
- 推荐系统
- 自然语言处理
- 大数据和火花
- 神经网络和深度学习
IBM数据科学专业版
如果您决定在数据科学或机器学习中追求职业，那么这是一个相当好的开始。它有一个非常精心设计的内容，所有主题都是精心覆盖的。
该认证包括一系列9个课程，可帮助您获得在行业中可用的项目所需的技能。这些讲座涵盖了广泛的主题，包括数据可视化、分析、图书馆和开源工具。在课程结束时，你将有多个任务和项目来展示你的技能和提升你的简历。
数据科学的微软专业计划（EDX）
这个由微软提供的专业课程包括9门课程和一个项目，每门课程大约需要16 - 32小时。这是一个10门课程的项目，如果你愿意，你也可以选择单独的课程。
涵盖的受试者包括使用Microsoft Azure框架的概率和统计，数据探索，可视化和机器学习的简介。虽然所有课程材料都是免费的，但学生可以在完成后支付（在本案中为90美元）。
您将了解使用Microsoft Excel使用Transact-SQL使用Transact-SQL来查询关系数据库，使用Excel或Power BI创建数据模型那将统计学方法应用于数据，使用R或Python来探索和转换数据。
规模专业数据科学 - 华盛顿大学（Coursera）
华盛顿大学的这门课程是关于可扩展的数据管理。它涵盖了数据科学主题，包括可扩展的SQL和NoSQL数据管理解决方案，数据挖掘算法，以及实际的统计和机器学习概念。它还将涉及这一领域的隐私、道德和治理。
在与数字实习平台Coursolve合作开发的最后一个Capstone项目中，你将把你的新技能应用到一个真实世界的数据科学项目中。
统计学与杜克大学(Coursera)
这是另一个非常坚实的数据科学在线课程。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，证明对统计推理的统一性质的概念理解。
您将执行频率和贝叶斯统计推断和建模以了解自然现象，并进行基于数据的决策，在不依赖于统计术语，基于批评数据的索赔和基于数据的决策的情况下正确地进行统计结果。
此外，您还将学习使用R包进行数据分析的数据争用和数据可视化。
谷歌云平台上的数据工程（Coursera）
今年5周加速的在线专业化为参与者提供了谷歌云平台上的设计和构建数据处理系统的实践介绍。参与者将学习如何设计数据处理系统，构建端到端数据管道，分析数据并进行机器学习。
你会学会：
- 在Google云平台上设计和构建数据处理系统
- 利用Cloud DataProc上的Spark和ML API利用非结构化数据
- 通过在Cloud DataFlow上实现自动阶乘数据管道来处理批处理和流数据
- 使用Google BigQuery从极大的数据集中获得业务洞察力
- 使用Tensorflow和Cloud ML的机器学习模型进行训练、评估和预测
其他顶级在线课程在数据科学和机器学习中获得特定技能
Spark和Python用于Pyspark的大数据（Udemy）
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特色图片来源:Mashable
