Sisu
- Statistika ja andmeteaduse MIT programm MicroMasters
- Andmeteaduse kutsetunnistus Harvardilt
- Microsofti andmeteaduse professionaalne programm
- Mida sa õpid:
- Järeldus
Allikas: Bplanet / iStockphoto
Ära võtma:
Need kursused aitavad teil saada vajalikku kogemust, olenemata sellest, kas soovite alustada uut karjääri infoteaduste alal või lihtsalt täiustada oma praeguseid oskusi.
Mainekal nimemärgi andmete teaduse sertifitseerimise programmis osalemise peamine eelis on selle lugupeetud organisatsiooni maine, mida ta endaga kaasas kannab. Peale selle, et pakutakse tehnikatudengitele ja algajatele paremaid võimalusi selles ettevõttes (näiteks Microsoftis) algtaseme töö leidmiseks, on see suurepärane märk ka kogenumatele spetsialistidele.
Siiski on saadaval mitu kõrgetasemelist kursust, näiteks need, mis toimuvad edX-i kaudu IBMis, Microsoftis, MIT-is, UC San Diegos ja Harvardis. Kõik neist on erinevad ja kohandatud sobivaks paljude erinevate tasemega spetsialistide vajadustele. Selles artiklis vaatleme neid erinevaid programme, võtame kokku nende kõige olulisemad omadused, omandatavad oskused (samuti need, mida vajate enne kursuse läbimist) ja miks peaksite neist ühe valima teine.
- Statistika ja andmeteaduse MIT programm MicroMasters
- Data Science MicroMasters programm UC San Diegost
- Andmeteaduse kutsetunnistus Harvardilt
- IBM-i Python Data Science kutsetunnistus
- Microsofti andmeteaduse professionaalne programm
Statistika ja andmeteaduse MIT programm MicroMasters
See programm koosneb kokku viiest magistriõppe kursusest, mille eesmärk on õppida masinõppe, infoteaduse ja statistika aluseid. Õpilane õpib kasutama tõenäosuslikku modelleerimist ja statistilisi järeldusi suurandmete analüüsimiseks ja andmepõhiste ennustuste tegemiseks. Kuna see on loodud praktiliste oskuste õpetamiseks, saab õpilane aru, kuidas saada olulist teavet andmetest, mida saaks kasutada otsuste tegemisel - see on üks ihaldatumaid oskusi, mida paljud organisatsioonid otsivad. (Lisateabe saamiseks suurandmete kohta vaadake 5 kasulikku suurandmete kursust, mida saate veebis kasutada.)
Lisaks võimaldab masinõppe algoritmide, sügavate närvivõrkude ja muude juhendatud meetodite kindel mõistmine algajatel andmeteadlastel näiliselt struktureerimata andmeid mõistma panna. Ükski andmestik pole liiga suur, et seda enam analüüsida. Pythoni keele oskus on eeltingimus, kuna kursusel õpetatakse, kuidas seda kasutada koos R-ga, isegi kõige keerukama andmestiku mõistmiseks.
See MIT-programm on "juhendaja tempo", mis tähendab, et kursusi õpetavad juhendajad kindlatel aastaaegadel, mitte pidevalt kättesaadavatel kursustel. Programm koosneb neljast 13-16-nädalasest kursusest (igal nädalal peate kursusele pühendama 10-14 tundi), millele lisandub kahenädalane nurgakivieksam.
- Andmeteaduse Python
- Tõenäosus ja statistika andmeteaduses Pythoni abil
- Masinõppe alused
- Suurte andmete analüüs Sparki kasutades
Andmeteaduse kutsetunnistus Harvardilt
Inimestele, kellel puudub programmeerimise taust, on Harvardi programm suurepärane võimalus andmeteaduste õppimiseks. Pythoni asemel õpetatakse kursusel üliõpilasel, kuidas luua R programmeerimiskeeles vundament andmete keerutamiseks, analüüsimiseks ja visualiseerimiseks, kasutades reaalse maailma juhtumianalüüse. Hõlmatud on kõik alused, alates statistiliste põhimõistete, nagu tõenäosus, järeldused ja modelleerimine, õppimisest kuni tidyverse'i, ggplot2 andmete visualiseerimiseks ja dplyri kasutamiseni. Kursuse jooksul tutvub üliõpilane oluliste tööriistadega, mida kasutavad praktiseerivad andmeteadlased nagu Unix / Linux, Git ja GitHub ning RStudio, ning paljude masinõppe algoritmidega. (Kui soovite õppida arvutiteadust, vaadake 10 olulist arvutiteaduse kursust, mida saate veebis läbi viia.)
Harvardi programm koosneb 9 kursusest, sealhulgas nurgakivieksam, kuid see on palju kiirem kui eelmised. Tegelikult vajavad kõik kursused kaheksa nädala jooksul vaid 1-2 tundi nädalas, kuid kuna see on isemoodi (juhendajaid pole vaja), võite minna nii kiiresti kui soovite. Nurgakivieksam lõpus on võimalus rakendada kogu seeria jooksul omandatud teadmisi ja oskusi R-andmete analüüsimisel ja see nõuab 2 nädala jooksul hinnanguliselt 15-20 tundi nädalas.
- Andmeteaduse Pythoni alused
- Andmete analüüsimine Pythoni abil
- Andmete visualiseerimine Pythoni abil
- Masinõpe Pythoniga: praktiline sissejuhatus
Registreeruge siin
Microsofti andmeteaduse professionaalne programm
Microsofti programm on kindel professionaalne programm, mis oma suure paindlikkuse tõttu sobib kõigile vajadustele. Saate teada, kuidas kasutada laias valikus Microsofti tooteid, näiteks Transact-SQL, Excel ja Azure, et uurida selliseid teemasid nagu andmepäringud, andmete analüüs, andmete visualiseerimine ja kuidas statistika informeerib andmeteaduste tavasid. Selle suur rõhk nii teooriale kui ka praktikale muudab selle ideaalseks kursuseks tehnikavaldkonna spetsialistidele, kes soovivad sukelduda sügavamale konkreetsesse andmetöötluse alamvaldkonda, aga ka algajatele, kes soovivad luua kindla aluse andmeteaduse uurimismeetodites ja masinõppes.
See Microsofti professionaalne programm on väga paindlik ja modulaarne, nii et saate valida kas terve programmi või mõne 10-st individuaalsest tempost koosnevast kursusest, mille pikkus on vaid 16–32 tundi. Samuti võite valida, kas soovite näiteks mõne programmeerimiskeele tundmise osas lõpule viia kas R või Python kursuse. Programm sisaldab nurgakivieksamit ja see on jagatud 3 mooduliks: põhialused, põhiandmeteadus ja rakenduslik andmeteadus.
Mida sa õpid:
- Alused - õppige andmeteaduste põhitõdesid.
- Põhiandmed - õppige olulisi programmeerimiskeeli andmetega manipuleerimiseks ja masinõppe põhialuste avastamiseks.
- Rakenduslik andmeteadus - sukelduge sügavamale infoteaduse programmeerimiskeeltesse ja hakake arukate lahenduste väljatöötamiseks andmeid kasutama.
Registreeruge siin
Järeldus
Kõiki EdX-kursusi on äärmiselt lihtne jälgida, kuna loengud on lühikesed, arusaadavad ja erakordselt olulised. Saate kogu teabe, mida vajate oma oskuste lihvimiseks või uute tehnikate õppimiseks, ning saate ka kogu vajaliku kogemuse, et oma uue rolliga rahul olla.
Postitus sisaldab sidusettevõtte linke