6 лучших курсов по науке о данных и машинному обучению для начинающих
Многие программисты переходят к науке о данных и машинному обучению в надежде на лучшую оплату и возможности карьерного роста, и для этого есть причина. Специалист по данным был оценен работа номер один на Glassdoor за последние пару лет, а средняя зарплата специалиста по данным превышает** 120 000 долларов США** в Соединенных Штатах, согласно данным Indeed.
Наука о данных — это не только прибыльная карьера с точки зрения денег, но и предоставляет вам возможность решить некоторые из самых интересных проблем в мире. ИМХО, это основная мотивация, к которой стремятся многие хорошие программисты. наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект.
Если вы находитесь в той же лодке и думаете о том, чтобы стать специалистом по данным в 2018 году, то вы попали в нужное место. В этой статье я поделюсь некоторыми лучшие онлайн-курсы, которые вы можете пройти, чтобы стать специалистом по данным в 2018 году изучая науку о данных, машинное обучение и искусственный интеллект.
Что касается языков программирования и библиотек, Питон а также р явно являются двумя ведущими языками программирования в области машинного обучения, анализа данных и искусственного интеллекта. В этих языках происходит много интересных разработок, и у них уже есть несколько полезных библиотек для начала.
Если у вас есть опыт программирования или написания сценариев, эти курсы научат вас методам, используемым настоящими учеными данных и практиками машинного обучения в технологической отрасли, и подготовят вас к переходу на этот горячий и прибыльный путь карьеры.
Лучшие курсы для изучения науки о данных в 2018 году
Вот мой список из пяти лучших онлайн-курсов, которые вы можете пройти, чтобы изучить науку о данных и машинное обучение и стать специалистом по данным.
Эти курсы предоставят вам ценную информацию, советы, подсказки и рекомендации, которые помогут вывести вашу карьеру в области науки о данных на новый уровень.
Он по праву содержит курсы по обоим Питон а также рдва самых популярных языка программирования для специалистов по данным.
1. Python для науки о данных и машинного обучения Bootcamp:
Многие из моих друзей и коллег, которые перешли к науке о данных, выбрали Python в качестве языка. Одна из причин заключается в том, что Python, вероятно, является самым популярным языком и предлагает все.
Они уже использовали Питон для сценариев и объектно-ориентированного программирования и легко изучать науку о данных, если вы уже знаете язык, а не изучаете новый язык, такой как R.
Это один из лучших курсов для освоения науки о данных и библиотек Python для машинного обучения.
Вы узнаете, как использовать большинство популярных библиотек машинного и глубокого обучения Python, таких как NumPy, ПандыSeaborn, Matplotlib, Plotly,Scikit-learn, Это место, ТензорФлоу, Жесткийи более!
Этот курс предназначен как для новичков с некоторым опытом программирования, так и для опытных разработчиков, которые хотят перейти к науке о данных!
Это сопоставимо с другими учебными лагерями по науке о данных, которые обычно стоят тысячи долларов, но теперь вы можете изучить всю эту информацию за небольшую часть стоимости — всего за ** 9,99 долларов **, если вам повезет получить ее во время Флэш-распродажа Udemy.
2. Наука о данных, глубокое обучение и машинное обучение с помощью Python:
Это один из редких практических курсов по изучению нейронных сетей, искусственного интеллекта и методов машинного обучения, которые ищут работодатели.
Этот курс разработан на основе анализа реальных требований в списках вакансий специалистов по данным от крупнейших технических работодателей, что означает, что он охватывает методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных, которые ищут настоящие работодатели.
3. Карьера в Data Science AZ:
Если вы интересуетесь аналитикой данных и машинным обучением и вам интересно, как стать специалистом по данным высшего уровня, то этот курс для вас.
В этом курсе вы не только узнаете основные шаги о том, как стать специалистом по данным, но также получите практические советы и рекомендации, которые помогут вывести вашу карьеру в области данных на новый уровень.
4. Tableau 10 AZ: Практическое обучение Tableau для науки о данных!
Tableau — один из популярных инструментов среди специалистов по данным, потому что существует большой спрос на специалистов по данным, которые знают Tableau.
Этот курс шаг за шагом научит вас Tableau 10 для науки о данных. Он содержит упражнения и викторины по анализу данных из реальной жизни, которые помогут вам получить непосредственный опыт работы с Tableau..
Вы изучите все функции Tableau, которые позволят вам легко, быстро и красиво исследовать, экспериментировать, исправлять, подготавливать и представлять данные.
5. R Programming AZ: R для науки о данных с реальными упражнениями!
R — еще один популярный язык программирования для науки о данных, и этот курс дает хороший обзор R с точки зрения науки о данных. Есть много R курсы и лекции там.
Однако, R имеет очень крутую кривую обучения и студенты часто перегружены.
Этот курс действительно пошаговый. В каждом новом уроке мы опираемся на то, что уже узнали, и делаем еще один шаг вперед.
6. Наука о данных с R от Pluralsight
Наука о данных — это практика преобразования данных в знания, а р является одним из самых популярных языков программирования, используемых специалистами по данным.
В этом курссначала вы узнаете о практике науки о данных, языке программирования R и о том, как их можно использовать для преобразования данных в полезную информацию.
Далее вы узнаете, как преобразовывать и очищать данные, создавать и интерпретировать описательную статистику, визуализацию данных и статистические модели.
Наконец, вы научитесь обращаться с Большие данныеделать прогнозы с помощью алгоритмов машинного обучения и развертывать R в рабочей среде.
6. Машинное обучение Эндрю Нг
Это, пожалуй, самый популярный курс по машинному обучению, предлагаемый Стэнфордским университетом и Курсера, который также обеспечивает сертификацию. Вас будут тестировать по каждой теме, которую вы изучаете в этом курсе, и в зависимости от завершения и итогового балла, который вы получите, вы также получите сертификат.
Этот курс **бесплатен**, но вы нужно платить за сертификаты, если вы хотите. Тем не менее, он представляет ценность для вас как разработчика и дает вам хорошее понимание математики, лежащей в основе всего машинного обучения. алгоритмы что вы придумали.
Мне лично очень нравится этот. Эндрю Нг проведет вас через курс, используя Octave, который является хорошим инструментом для тестирования вашего алгоритма, прежде чем задействовать его в вашем проекте.
Это все о некоторые из лучших курсов, чтобы стать специалистом по данным в 2018 году. Как я сказал в первом абзаце, наука о данных — очень прибыльная карьера с множеством захватывающих возможностей для решения некоторых из самых интересных проблем в мире.
Если у вас есть страсть к анализу данных и решению проблем и вы хотите изменить свою карьеру и мир, сейчас самое подходящее время, чтобы сделать свой шаг.
Я напишу больше о науке о данных и машинном обучении для обоих Питон а также Ява разработчиков по мере роста моих знаний в этих областях.
Многие из моих читателей спрашивали о библиотеках, фреймворках и книгах в Java и Python для машинного обучения и это в моем списке вещей, чтобы сделать в этом году. Эти онлайн-курсы — хорошая отправная точка.
Кстати, вот некоторые другие курсы по программированию и разработке, которые вы, возможно, захотите изучить в 2018 году:
Заключительные примечания
Спасибо, вы дочитали статью до конца… Удачи вам в изучении данных и машинного обучения! Конечно, это будет нелегко, но, следуя этой дорожной карте и руководству, вы станете на один шаг ближе к тому, чтобы стать Специалист по данным.
Если вам нравятся эти курсы по науке о данных и машинному обучению, поделитесь с друзьями и коллегами и не забудьте подписаться Джавинпол в Твиттере!
Кроме того, обратите внимание, что если вы купите какой-либо курс по ссылкам в этой статье, я получу оплату без каких-либо дополнительных затрат для вас, но вы должны покупать только тот курс, где вы можете подключиться к инструктору. Я предлагаю вам просмотреть предварительный просмотр этих курсов, прежде чем выбрать один или два для вас. У всех разные вкусы, и хотя это лучшие курсы, вам нужно выбрать тот, который лучше всего подходит для вас.
