2023年最佳的数据科学课程
您有兴趣深入了解数据科学这个令人兴奋的世界吗？您不用再找了！无论您是初学者想要探索这个充满活力的领域，还是经验丰富的专业人士希望提升自己的技能，我们都为您提供最好的在线课程。
在当今的世界中，数据不仅仅是一堆数字和图表，它是一种有价值的资源，可以用来推动业务的成功。
随着公司继续收集大量数据，对数据科学家的需求只会增加。而且说实话，谁不想成为一个有潜力影响如此多行业的领域的一部分呢？
现在正是获得数据科学知识、获得令人兴奋和有回报职业的最佳时机。
glassdoor报告称，美国数据科学家的平均基本工资为每年1,03,973美元，最高收入者每年超过18万美元。
网络上有许多资源可供选择，可能很难知道从何开始。这就是为什么重要的是选择一个结构化和组织良好的课程，掌握数据科学成功职业所需的技能。
挑战
以下是人们在学习数据科学课程时经常面临的一些常见挑战，以及克服这些挑战的策略：
陡峭的学习曲线
数据科学涵盖了各种复杂的概念和技术，对初学者来说可能会感到压倒性。克服这个挑战需要耐心和系统的方法。
从基础知识开始，彻底理解关键概念，并逐渐建立起来。将复杂的主题拆分为较小的主题，并定期练习以巩固学习成果。
数学背景
数据科学涉及统计学、线性代数、微积分和概率论等各种数学概念。对于数学基础不太扎实的人来说，这可能是一个重大挑战。为了克服这个挑战，要额外花时间来复习必要的数学概念。
寻找在线教程、教科书或补充资源，以数据科学的背景解释这些概念。此外，要练习将这些概念应用于实际数据问题。
编程技能
精通python或r等编程语言对于数据科学至关重要。从学习所选择编程语言的基础知识开始，包括语法、数据结构和控制流程。利用在线的编码平台、教程和编码练习来练习编写代码。
在本文中，我们已经为您做了繁重的工作，为您整理了一份一些最好的在线数据科学课程列表。
让我们开始吧！
ibm数据科学专业证书
如果您真的有兴趣追求数据科学或机器学习的职业，那么ibm的这个认证课程可能是您的完美选择。该课程计划旨在帮助您培养在数据科学领域成功所需的相关技能。
这个10门课程系列包括一系列的作业和项目，学生可以参与其中，比如开发机器学习模型，检查社交媒体数据，并开发数据仪表板。
这些任务给学习者提供了将所学技能应用于实际问题并建立作品集以展示给潜在雇主的机会。
此外，学习者将获得coursera的专业证书和ibm的数字徽章，证明他们掌握了所学技能。该项目得到ace®的推荐。这意味着完成后，学习者可以获得高达12个大学学分。
作为一名初级数据科学家在职场上获得竞争优势的好方法就是获得这个认证，具备最新的就业技能。
你将学到什么？
- 数据科学的基础包括数据分析、数据可视化和统计分析。
- 如何使用开源工具和库，包括pandas、numpy、matplotlib、seaborn、scikit-learn和scippy。
- 使用机器学习算法构建预测模型。
- 如何使用数据库和sql查询数据。
- 通过使用真实数据集和工具在ibm cloud上进行实践学习。
哈佛大学数据科学专业证书
这是哈佛大学在edx平台上提供的专业证书课程。
通过激励人心的实际案例研究，这个项目将帮助你实施机器学习算法，深入了解基本的数据科学概念。
你将获得基本的r编程技能，并学习概率、推断和建模等统计概念。
这门课程不仅仅是一系列技术技能。
你将学习数据可视化和使用ggplot2/dplyr进行数据整理等技术。
你还将熟悉数据科学家实践所需的基本工具，如unix/linux、git和rstudio。
但这还不是全部。
课程中的案例研究旨在通过数据分析回答特定问题来激发你的灵感和学习。你将探索世界卫生和经济趋势、美国犯罪率等主题。
你将获得的技能
- 机器学习算法
- git和github
- r编程
- 与概率相关的概念
python数据科学和机器学习
这是udemy平台上最受欢迎的课程之一。来自世界各地的数十万学生都报名参加了这门课程，并发现它是提升数据科学和机器学习技能的宝贵资源。
这门课程还涵盖了使用matplotlib、seaborn和plotly等库的高级数据可视化技术。你将学习如何创建令人惊叹的可视化图表，使数据更容易理解和分析。
但是真正的激动在于你开始使用scikit learn进行机器学习。你将学习各种机器学习算法，如随机森林，决策树等。
这门课程提供了一个优秀的课程设置，涵盖了与数据科学和机器学习相关的各种主题。它包含了100多个高清视频讲座，提供了深入的解释和演示。为每个讲座提供了详细的代码笔记本，让学习者可以练习和应用所学到的知识。
你将学到什么？
那你还在等什么？立即报名参加这门课程，迈出数据科学令人兴奋的职业生涯的第一步。
数据科学专业化
这个由约翰霍普金斯大学提供的专业化课程共有10门课程。它旨在为学习者提供整个数据科学流程所需的基本概念和工具。
这个专业化课程的一个亮点是毕业项目，你将有机会使用真实数据构建一个数据产品，应用你所学到的知识。这种实践经验可以展示你对材料的掌握程度，并创建一个反映你能力的作品集。
这门课程由约翰霍普金斯大学的经验丰富的教师开发和教授。你可以期待在整个课程中得到高质量的指导和教学。
在课程作业中，你将需要进行回归分析，并使用回归模型深入了解你的数据，这将帮助你成为真正的数据科学家。
你将学到什么？
- 机器学习
- 回归分析
- github
- r编程
- 聚类分析
- 正则表达式（regex）
r和python的数据科学
这个由oak academy在udemy平台上提供的课程可以大致分为两个部分。
第一部分：r进行数据科学
在课程的第一部分，你将深入学习使用r进行数据科学。你将学习如何有效地处理大型数据集，操纵数据并得出有意义的见解。该课程将向你介绍在数据科学项目中常用的基本工具。
第二部分：python进行数据科学
课程的第二部分重点讲解如何利用python进行数据分析。你将学习如何分析数据、创建可视化图表并应用强大的机器学习算法。通过各种练习，你可以提高对python及其库（包括numpy、pandas和matplotlib）的理解。
还可以阅读： 学习numpy的书籍和课程
在课程结束时，你可以期望达到以下目标：
- 掌握用于数据科学任务的r和python。
- 能够创建信息丰富且视觉吸引力的数据可视化。
- 理解和实际应用强大的机器学习算法。
- 熟练使用numpy、pandas、matplotlib和tidyverse等重要库。
google数据分析专业证书
coursera提供的google数据分析专业证书是一个优秀的计划，旨在为数据分析领域提供专业培训。
该证书系列包括8门课程，为学习者提供入门级数据分析职位所需的热门技能，无论先前经验如何。
在整个证书项目中，您将有机会向在数据分析领域奠定坚实基础并建立职业生涯的google员工学习。课程设置合理，确保您获得成功所需的技能和知识。
您可以在不到六个月的时间内完成整个证书课程，每周不到10小时的学习时间。听起来不错，对吧？
完成后，您将准备好担任各种工作角色，包括初级或助理数据分析师、数据库管理员等。
该项目包含超过180个小时的教学和众多基于实践的评估，模拟真实世界的数据分析场景。这些评估对于培养在职场成功所必需的技能非常重要。
内容具有高度互动性，由在数据分析领域工作数十年的经验丰富的google员工独家开发。您将与各种学习材料进行互动，例如视频、评估和实践实验室，以熟悉处理数据所需的工具和分析技能。
您将获得以下技能
- 数据可视化（dataviz）
- 问题解决
- 电子表格
- 结构化查询语言（sql）
- 数据收集
数据科学家纳米学位项目
udacity提供的数据科学家纳米学位项目是一个高级项目，旨在为学生提供追求数据科学家职位所需的技能和知识。
在开始该项目之前，满足以下先决条件会有所帮助：
python：需要精通python编程，包括编写函数、构建基本应用程序，并熟悉常用库，如numpy和pandas。
此外，学生应具备sql编程经验，包括查询数据库和使用连接、聚合和子查询。熟悉使用终端和github也是有利的。
概率与统计：需要对描述性统计有坚实的理解，例如计算中心和离散度的度量。还需要了解推断统计，如抽样分布和假设检验。
数据整理和可视化：学生应具备访问不同类型的数据源（如数据库、csv文件和json文件）的经验。掌握使用pandas和scikit-learn等库进行数据清洗和转换的能力非常重要。
了解使用matplotlib等工具进行数据可视化技术也很有价值。此外，学生还应熟悉探索性和解释性数据分析可视化方法。
完成该项目的预计时间为四个月，学习者将参与由行业专家开发的实践项目。通过这些项目，参与者将有机会在真实的数据流水线上工作，设计实验，构建推荐系统，并将解决方案部署到云端。
这个纳米学位项目特别适合已经具有一定机器学习经验的人士。
2022年a-z的tableau
这个课程旨在让您掌握成为一名熟练的tableau用户所需的技能。
从基础知识开始，您将学习如何导航tableau软件，将其连接到数据文件并导出工作表。您将学习数据提取和时间序列分析，以发现趋势并进行准确预测。
完成本课程后，您将具备熟练使用tableau和数据科学家的技能。您将能够从数据中提取信息，分析复杂问题，并轻松可视化输出结果。
无论您是在处理科学数据还是通过预测趋势来提高业务利润，本课程都能帮助您有效地收集、检查和呈现数据。
立即加入本课程，将您的tableau技能提升到新的高度！
你将学到什么？
- 创建柱状图、地图、散点图、树状图和交互式仪表板。
- 在tableau中使用数据混合
- 为数据元素分配地理角色
- 处理时间序列数据
面向数据科学的sql
这个在coursera上的课程是任何对分析数据进行数据科学目的的人的很好起点。无需sql的先前知识。它将带领您从基础知识到更高级的概念，帮助您开发从数据中提取有价值见解所需的技能。
在开始时，您将学习sql的基础知识，包括如何编写查询以从表中检索数据。课程逐渐向您介绍更复杂的查询，并教您过滤和精炼结果的技巧。您将使用不同的数据类型，如字符串和数字，并通过创建新表和在表之间移动数据来获得操作数据的实际经验。
在整个课程中，您将熟悉常见的sql运算符，并了解如何从不同的来源组合数据。还涵盖了案例语句、数据治理和分析等高级主题，让您对于数据科学目的的sql有一个清晰的理解。
它还包括实际编程任务。这些任务让您可以练习技能并分析实际数据集。您还将能够通过解释数据中的结构、含义和关系，有效地使用sql进行有针对性的分析。
本课程不需要特定的先决条件或软件要求。但是，拥有一个简单的文本编辑器对于最终项目会有帮助。
你将学到什么？
- 数据子集选择
- sqlite
- 数据过滤和排序
- 字符串操作
使用r进行数据科学
这门课程首先介绍数据科学的实践，并使您熟悉r编程语言的基本知识。您将了解如何将数据科学应用于从原始数据中提取有价值的信息。
一旦您打下了坚实的基础，课程将深入探讨数据转换和清理的过程。您将学习处理混乱和无结构化数据的技巧。此外，您还将了解如何创建描述性的统计数据，从而能够有效地总结和获得数据的见解。
您将学习如何构建可以揭示数据中关系并基于这些关系进行预测的模型。当尝试发现隐藏的模式或预测未来结果时，这种技能非常有价值。
如您已了解，机器学习算法在数据科学中起着重要作用。本课程介绍了这些机器学习算法。您将了解如何使用r应用机器学习技术，从而能够对数据进行预测并得出结论。
了解这些算法使您能够解决复杂的问题并发现数据集中有价值的模式。
最后，本课程介绍了将r模型部署到生产环境中。您将学习如何打包代码、创建交互式应用程序并与他人分享您的见解。
这些实用知识使您能够弥合数据分析和实际实施之间的鸿沟。无论您是初学者还是经验丰富的数据专业人员，本课程都为您提供了在数据科学领域取得成功所需的知识和技术。
你将学到什么？
- 创建统计模型和数据可视化
- 处理大数据
- r语言
- 机器学习算法
结论
数据科学是一个实践性的领域，需要实践经验才能掌握。然而，访问和处理真实世界的数据集可能具有挑战性。寻找在线可用的开源数据集或通过kaggle等平台获取。参加在线竞赛，为开源项目做贡献，或使用公开可用的数据创建自己的项目。建立数据科学项目组合不仅提供宝贵的经验，还向潜在雇主展示您的技能。
我希望你在学习数据科学的各种课程方面找到了这篇文章有帮助。你可能也对学习有关最佳的《数据科学书籍》的理论到实际应用[2023 版]感兴趣。
