Indhold
- Statistik og datavidenskab MicroMasters-program fra MIT
- Data Science Professional Certificate fra Harvard
- Microsoft Professional Program i datavidenskab
- Hvad du lærer:
- Konklusion
Kilde: Bplanet / iStockphoto
Tag væk:
Uanset om du vil starte en ny karriere inden for datavidenskab, eller bare forbedre dit nuværende skillset, kan disse kurser hjælpe dig med at få den erfaring, du har brug for.
Den største fordel ved at deltage i et prestigefyldt program til certificering af videnskabeligt datavidenskab er omdømmet til den anerkendte organisation, som den fører med sig. Bortset fra at give tech-studerende og rookies bedre muligheder for at finde et job på entry-level hos det firma (som Microsoft), er det også en stor badge for de mere erfarne fagfolk.
Der er dog flere tilgængelige kurser på højt niveau, såsom dem gennem edX hos IBM, Microsoft, MIT, UC San Diego og Harvard. Hver af dem er forskellige og skræddersyet til at passe til behovene hos en række forskellige fagfolk på mange niveauer. I denne artikel skal vi kigge på disse forskellige programmer, sammenfatte deres vigtigste egenskaber, de færdigheder, du kommer til at tilegne dig (såvel som dem, du har brug for, før du går på kurset), og hvorfor du bør vælge en af dem over en anden.
- Statistik og datavidenskab MicroMasters-program fra MIT
- Data Science MicroMasters-program fra UC San Diego
- Data Science Professional Certificate fra Harvard
- Python Data Science Professional Certificate fra IBM
- Microsoft Professional Program i datavidenskab
Statistik og datavidenskab MicroMasters-program fra MIT
Dette program består af i alt fem kurser på kandidatniveau for at lære grundlaget for maskinlæring, datavidenskab og statistik. Den studerende lærer, hvordan man bruger probabilistisk modellering og statistisk inferens til at analysere big data og foretage datadrevne forudsigelser. Da det er bygget til at undervise i praktiske færdigheder, vil den studerende forstå, hvordan man kan udtrække meningsfuld information fra data, der kan bruges i beslutningsprocessen - en af de mest efterspurgte færdigheder, som mange organisationer leder efter. (Se 5 Nyttige Big Data-kurser, du kan tage online for at lære mere om big data).
Dertil kommer, at en solid forståelse af maskinlæringsalgoritmer, dybe neurale netværk og andre overvågede metoder tillader den nybegynder dataforsker at give mening om tilsyneladende ustrukturerede data. Intet datasæt vil være for stort til at blive analyseret mere. Kendskab til Python er en forudsætning, da kurset lærer, hvordan man bruger det sammen med R for at give mening om selv det mest komplicerede datasæt.
Dette MIT-program er "instruktør-tempo", hvilket betyder, at kurserne undervises af instruktører på bestemte tidspunkter af året, i modsætning til at de konstant er tilgængelige. Programmet består af 4 kurser på 13-16 uger (hver uge skal du bruge 10-14 timer til kurset), plus en capstone-eksamen på to uger.
- Python for datavidenskab
- Sandsynlighed og statistik inden for datavidenskab ved hjælp af Python
- Grundlæggende om maskinlæring
- Big Data Analytics ved hjælp af gnist
Data Science Professional Certificate fra Harvard
For mennesker, der ikke har en programmeringsbaggrund, er Harvard-programmet den perfekte mulighed for at lære datavidenskab. I stedet for Python, vil kurset lære den studerende, hvordan man bygger et fundament i programmeringssproget R til at krølle, analysere og visualisere data ved hjælp af case-studier i den virkelige verden. Alle baser vil blive dækket, fra indlæring af de grundlæggende statistiske begreber som sandsynlighed, inferens og modellering, til hvordan man bruger tidyverse, ggplot2 til datavisualisering og dplyr. Gennem kurset bliver den studerende fortrolig med væsentlige værktøjer, der bruges af praktiserende datavidenskabsmænd som Unix / Linux, Git og GitHub, og RStudio, såvel som med mange maskinlæringsalgoritmer. (Hvis du vil lære om datalogi, skal du tjekke 10 væsentlige kurser inden for datalogi, du kan tage online.)
Harvard-programmet består af 9 kurser inklusive capstone-eksamen, men det er meget hurtigere end de foregående. Faktisk kræver alle kurser kun 1-2 timer om ugen i 8 uger, men da det er i tempo (ingen instruktører kræves), kan du gå så hurtigt, som du vil. Hovedstenseksamen i slutningen er en mulighed for at anvende den viden og færdigheder i R-dataanalyse, som du har opnået gennem hele serien og kræver anslagsvis 15-20 timer om ugen i 2 uger.
- Python Basics for Data Science
- Analyse af data med Python
- Visualisering af data med Python
- Maskinlæring med Python: en praktisk introduktion
Tilmeld dig her
Microsoft Professional Program i datavidenskab
Microsoft-programmet er et solidt professionelt program, der er tilpasset alle behov på grund af dets store fleksibilitet. Du lærer, hvordan du bruger en bred vifte af Microsoft-produkter som Transact-SQL, Excel og Azure til at udforske emner som dataforespørgsler, dataanalyse, datavisualisering og hvordan statistik informerer datavidenskabelig praksis. Dens store vægt på både teori og praksis gør det til det ideelle kursus for teknikere, der ønsker at dykke dybere i et specifikt underfelt af datavidenskab, såvel som rookies, der ønsker at opbygge et solidt fundament i datavidenskabelige forskningsmetoder og maskinlæring.
Dette professionelle program fra Microsoft er yderst fleksibelt og modulopbygget, så du kan vælge at tage det fulde program eller et hvilket som helst af de 10 individuelle, selvhastige kurser på kun 16-32 timer pr. Kursus. Du kan også vælge, om du f.eks. Vil gennemføre et kursus i enten R eller Python, afhængigt af din fortrolighed med hvert programmeringssprog. Programmet inkluderer en capstone-eksamen, og det er opdelt i 3 moduler: Fundamentals, Core Data Science og Applied Data Science.
Hvad du lærer:
- Grundlæggende oplysninger - Lær grundlæggende datavidenskab.
- Core Data Science - Lær vigtige programmeringssprog for at manipulere data og opdage grundlæggende elementer i maskinlæring.
- Anvendt datavidenskab - Dyp dybere ned i datalogi-programmeringssprog og begynd at udnytte data til at udvikle intelligente løsninger.
Tilmeld dig her
Konklusion
Alle edX-kurser er ekstremt enkle at følge, da forelæsningerne er korte, forståelige og usædvanligt til det punkt. Du får alle de oplysninger, du har brug for for at finpudse dine evner eller lære nye teknikker, samt få al den nødvendige erfaring for at være komfortabel med din nye rolle.
Stillingen inkluderer tilknyttede links