5 бесплатных курсов и учебников по науке о данных [2020]

1. Бесплатные курсы по науке о данных (Coursera)
Если вы ищете бестселлеры, которые позволят вам заложить фундамент науки о данных или поднять свои существующие навыки на ступеньку выше, то здесь вы найдете множество подходящих вариантов. Анализ финансовой информации, помощь в инновациях предприятий, знакомство с большими данными, ML, развитие навыков вычислительного мышления и многое другое. По завершении путешествия вы будете на шаг ближе к работе своей мечты.
Ключевые USP-
- Мой, анализировать и визуализировать наборы данных и ваши результаты.
- Выберите из специализации треки, отдельные курсы и сертификаты.
- Мини и проекты Capstone позволяют получить практический.
- Учиться у профессоров и руководителей университетов.
- Лекции доступны бесплатно, а проверенный сертификат может быть добавлен за дополнительную плату.

В закладки

2. Бесплатные курсы и учебники по науке о данных (Udemy)
Огромное количество вариантов обучения, доступных в Интернете, может привести к путанице в поиске подходящей учебной программы. На этом веб-сайте вы найдете не только лучший бесплатный и платный контент, но и короткий тест, который позволит вам отсортировать самые лучшие материалы, которые помогут вам в изучении. Помимо этого, есть уроки размером с укус, которые удобны для быстрого изучения любой конкретной темы.
Ключевые USP-
- Краткие учебники позволяют легко учиться в любое время.
- Бесплатные уроки и платные уроки с 30-дневной гарантией возврата денег.
- Лекции + Статьи + Загружаемые ресурсы + Полный доступ к жизни
- Получить ответы на свои вопросы, обратившись к наставнику.

3. Бесплатные классы по науке о данных (edX)
Наука о данных все шире используется во многих отраслях промышленности и быстро становится одной из самых быстрорастущих областей. Учебная платформа edX составила серию из более чем 200 курсов, созданных ведущими академическими и производственными институтами, чтобы помочь вам в обучении. Выберите язык программирования, который вам удобен, и начните анализировать огромные куски наборов данных.
Основные USP -
- Вступительные программы не требуют какого-либо предварительного опыта в этой области.
- Работайте с такими инструментами и языками, как Excel, Python, R и т. Д.
- Выбирайте среди профессиональных сертификатов, программы микромастеров, магистратуры.
- Некоторые из классов имеют бесплатный пробный период, в то время как другие позволяют вам самостоятельно учиться бесплатно

4. Машинное обучение Стэнфордского университета (Coursera)
Этот класс предлагает углубленный обзор этой быстро развивающейся области и позволяет вам учиться на практике. Ключевые темы, обсуждаемые на уроках, включают неконтролируемое и контролируемое обучение, кластеризацию, глубокое обучение и инновационные решения. Уроки сопровождаются примерами того, как некоторые из ведущих организаций используют эти технологии для решения реальных проблем. С блестящими оценками этот курс - фаворит толпы.
Ключевые USP-
- Используйте логистическую и линейную регрессию для классификации данных и прогнозирования точных результатов.
- Применяйте алгоритмы и извлекайте информацию из тематических исследований.
- Изучите лучшие практики, которым следует Силиконовая долина.
- Введение в нейронные сети и их использование.
- Используйте Octave или MATLAB для выполнения заданий.
- Викторины следуют за каждым модулем для пересмотра.
- Бесплатный доступ предоставляется для самообучения.

5. Изучите науку о данных онлайн (DataCamp)
Разработанный специально для того, чтобы помочь студентам и профессионалам получить готовые к работе навыки, DataCamp делает все возможное, чтобы предоставить вам лучший контент, доступный в Интернете. Все соответствующие технологии и языки, начиная с Python, Shell, Git to SQL и электронных таблиц, рассматриваются. Выполнив задания и лекции, вы получите сертификат об окончании, который может быть продемонстрирован в заявках на работу.

Ключевые USP-
- Доступны различные пути обучения в зависимости от вашего текущего уровня знаний.
- Применяйте свои знания для решения реальных проблем и развития своего портфолио.
- Короткие и интерактивные задания для практики.
- Постоянная поддержка, чтобы сделать ваше путешествие более гладким.
- Первые несколько модулей доступны для бесплатной пробной версии.

Эта статья была первоначально размещена на Digital Defynd

{ "author_name": "Kshitij Anand", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 1, "favorites": 8, "is_advertisement": false, "subsite_label": "education", "id": 116842, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Wed, 01 Apr 2020 14:42:31 +0300", "is_special": false }
Право
Товарные знаки для тех, кто ведёт бизнес в интернете: защищаем домен, управляем отзывами и контролируем конкурентов
Казалось бы, регистрация брендов в Роспатенте — это история про заводы и предприятия: вот наша одежда, еда или…
Объявление на vc.ru
0
Комментариев нет
Популярные
По порядку

Прямой эфир