Saturs
- MIT statistikas un datu zinātnes programma MicroMasters
- Datu zinātnes profesionālā sertifikāts no Hārvardas
- Microsoft profesionālā programma datu zinātnē
- Ko jūs uzzināsit:
- Secinājums
Avots: Bplanet / iStockphoto
Izņemšana:
Neatkarīgi no tā, vai vēlaties sākt jaunu karjeru datu zinātnē vai vienkārši uzlabot pašreizējās prasmes, šie kursi var jums palīdzēt iegūt nepieciešamo pieredzi.
Galvenā priekšrocība, apmeklējot prestižo vārdu zīmolu datu zinātnes sertifikācijas programmu, ir tās cienījamās organizācijas reputācija, kuru tā nes sev līdzi. Papildus tam, ka tehnoloģiju studentiem un iesācējiem tiek piedāvātas labākas iespējas atrast sākuma līmeņa darbu šajā uzņēmumā (piemēram, Microsoft), tā ir lieliska nozīmīte arī pieredzējušākiem speciālistiem.
Tomēr ir pieejami vairāki augsta līmeņa kursi, piemēram, izmantojot edX IBM, Microsoft, MIT, UC San Diego un Harvard. Katrs no tiem ir atšķirīgs un pielāgots dažādu dažādu līmeņu profesionāļu vajadzībām. Šajā rakstā mēs apskatīsim šīs dažādās programmas, apkoposim to svarīgākās īpašības, prasmes, kuras iegūsit (kā arī tās, kas jums vajadzīgas pirms kursa uzsākšanas), un kāpēc jums vajadzētu izvēlēties vienu no tām cits.
- MIT statistikas un datu zinātnes programma MicroMasters
- Datu zinātnes programma MicroMasters no UC San Diego
- Datu zinātnes profesionālā sertifikāts no Hārvardas
- Python Data Science profesionālais sertifikāts no IBM
- Microsoft profesionālā programma datu zinātnē
MIT statistikas un datu zinātnes programma MicroMasters
Šī programma sastāv no kopumā pieciem maģistra līmeņa kursiem, lai apgūtu mašīnmācības, datu zinātnes un statistikas pamatus. Students iemācīsies izmantot varbūtības modelēšanu un statistiskos secinājumus, lai analizētu lielos datus un veiktu uz datiem balstītas prognozes. Tā kā tas ir veidots praktisko iemaņu mācīšanai, students sapratīs, kā iegūt datus no datiem, ko varētu izmantot lēmumu pieņemšanā, un tas ir viens no pieprasītākajiem prasmēm, ko meklē daudzas organizācijas. (Lai uzzinātu vairāk par lielajiem datiem, skatiet 5 noderīgus lielo datu kursus, ko varat izmantot tiešsaistē.)
Turklāt stingra mašīnmācīšanās algoritmu, dziļo neironu tīklu un citu uzraudzīto metožu izpratne ļaus iesācēju datu zinātniekam izprast šķietami nestrukturētus datus. Neviena datu kopa nebūs pārāk liela, lai to vairs nevarētu analizēt. Prasme Python ir priekšnoteikums, jo kurss iemācīs to izmantot kopā ar R, lai saprastu pat vissarežģītāko datu kopu.
Šī MIT programma ir “instruktoru sagatavota”, kas nozīmē, ka kursus pasniedz instruktori noteiktā gadalaikā, nevis pastāvīgi pieejamus. Programma sastāv no 4 kursiem 13-16 nedēļu garumā (katru nedēļu kursam jāvelta 10-14 stundas), kā arī divu nedēļu pārbaudījums.
- Pitons datu zinātnei
- Varbūtība un statistika datu zinātnē, izmantojot Python
- Mašīnmācības pamati
- Lielo datu analīze, izmantojot dzirksteli
Datu zinātnes profesionālā sertifikāts no Hārvardas
Cilvēkiem, kuriem nav programmēšanas fona, Hārvarda programma ir lieliska iespēja apgūt datu zinātni. Python vietā kurss iemācīs studentam izveidot pamatus R programmēšanas valodā, lai izlocītu, analizētu un vizualizētu datus, izmantojot reālās pasaules gadījumu izpēti. Tiks aplūkotas visas bāzes, sākot no statistikas pamatjēdzienu, piemēram, varbūtības, secinājumu un modelēšanas, apgūšanas līdz tidyverse, ggplot2 izmantošanai datu vizualizācijā un dplyr. Kursa laikā students iepazīsies ar būtiskiem rīkiem, kurus izmanto praktiski datu zinātnieki, piemēram, Unix / Linux, Git un GitHub, un RStudio, kā arī ar daudziem mašīnmācīšanās algoritmiem. (Ja vēlaties uzzināt vairāk par datorzinātnēm, apskatiet 10 svarīgākos datorzinātņu kursus, kurus varat apmeklēt tiešsaistē.)
Hārvardas programma sastāv no 9 kursiem, ieskaitot pamatlīmena eksāmenu, taču tas ir daudz ātrāks nekā iepriekšējie. Faktiski visiem kursiem ir vajadzīgas tikai 1-2 stundas nedēļā 8 nedēļas, bet, tā kā tas notiek patstāvīgi (instruktori nav nepieciešami), jūs varat doties tik ātri, cik vēlaties. Stūrakmens eksāmens beigas ir iespēja izmantot zināšanas un prasmes R datu analīzē, kuras esat ieguvis visā sērijā, un tām ir vajadzīgas aptuveni 15-20 stundas nedēļā 2 nedēļas.
- Python pamati datu zinātnei
- Datu analīze ar Python palīdzību
- Datu vizualizēšana ar Python palīdzību
- Mašīnu apguve ar Python: praktisks ievads
Reģistrējieties šeit
Microsoft profesionālā programma datu zinātnē
Microsoft programma ir stabila profesionāla programma, kas ir piemērota visām vajadzībām tās lielās elastības dēļ. Jūs uzzināsit, kā izmantot plašu Microsoft produktu klāstu, piemēram, Transact-SQL, Excel un Azure, lai izpētītu tādas tēmas kā datu vaicājumi, datu analīze, datu vizualizācija un to, kā statistika informē par datu zinātnes praksi. Tā lielais uzsvars gan uz teoriju, gan praksi padara to par ideālu kursu tehnoloģiju profesionāļiem, kuri vēlas padziļināties noteiktā datu zinātnes apakšnozarē, kā arī iesācējiem, kuri vēlas izveidot stabilu pamatu datu zinātnes pētījumu metodēs un mašīnmācībā.
Šī Microsoft profesionālā programma ir ļoti elastīga un modulāra, tāpēc jūs varat izvēlēties vadīt pilnu programmu vai kādu no 10 individuālajiem, patstāvīgajiem kursiem, kas ir tikai 16-32 stundas vienā kursā. Varat arī izvēlēties, vai, piemēram, vēlaties pabeigt kursu R vai Python, atkarībā no jūsu zināšanām par katru programmēšanas valodu. Programmā ir ietverta eksāmens, un tas ir sadalīts 3 moduļos: pamati, pamata datu zinātne un lietišķo datu zinātne.
Ko jūs uzzināsit:
- Pamati - apgūstiet datu zinātnes pamatus.
- Pamatinformācija - apgūstiet svarīgas programmēšanas valodas, lai manipulētu ar datiem un atklātu mašīnmācīšanās pamatus.
- Lietišķā datu zinātne - iedziļinieties datu zinātnes programmēšanas valodās un sāciet izmantot datus, lai izstrādātu viedus risinājumus.
Reģistrējieties šeit
Secinājums
Visus edX kursus ir ārkārtīgi vienkārši izsekot, jo lekcijas ir īsas, saprotamas un izņēmuma kārtā. Jūs iegūsit visu nepieciešamo informāciju, lai pilnveidotu savas prasmes vai iemācītos jaunas tehnikas, kā arī iegūtu visu nepieciešamo pieredzi, lai būtu apmierināti ar jauno lomu.
Ziņa satur saistītās saites