Περιεχόμενο
- Στατιστικά στοιχεία και Πρόγραμμα MicroMasters Science Data από το MIT
- Πιστοποιητικό επαγγελματικών δεδομένων από το Χάρβαρντ
- Επαγγελματικό πρόγραμμα της Microsoft στην επιστήμη των δεδομένων
- Τι θα μάθετε:
- συμπέρασμα
Πηγή: Bplanet / iStockphoto
Πάρε μακριά:
Είτε θέλετε να ξεκινήσετε μια νέα καριέρα στην επιστήμη των δεδομένων, είτε απλά να βελτιώσετε την τρέχουσα εμπειρία σας, αυτά τα μαθήματα μπορούν να σας βοηθήσουν να αποκτήσετε την εμπειρία που χρειάζεστε.
Το κύριο πλεονέκτημα της συμμετοχής σε ένα αναγνωρισμένο πρόγραμμα αναγνώρισης επιστημονικής επιστήμης δεδομένων είναι η φήμη αυτής της αξιέπαινης οργάνωσης που μεταφέρει μαζί της. Εκτός από την παροχή τεχνολογικών σπουδαστών και αρχάριων με καλύτερες ευκαιρίες να βρουν εργασία σε αυτή την εταιρεία (όπως η Microsoft), είναι ένα μεγάλο σήμα για τους πιο έμπειρους επαγγελματίες.
Ωστόσο, υπάρχουν αρκετά μαθήματα υψηλού επιπέδου διαθέσιμα, όπως αυτά μέσω των edX στις IBM, Microsoft, MIT, UC San Diego και Harvard. Κάθε μία είναι διαφορετική και προσαρμοσμένη στις ανάγκες μιας ποικιλίας διαφορετικών επαγγελματιών σε πολλά επίπεδα. Σε αυτό το άρθρο, θα ρίξουμε μια ματιά σε αυτά τα διαφορετικά προγράμματα, θα συνοψίσουμε τα σημαντικότερα χαρακτηριστικά τους, τις ικανότητες που θα αποκτήσετε (καθώς και αυτά που χρειάζεστε πριν πάρετε το μάθημα) και γιατί πρέπει να επιλέξετε ένα από αυτά αλλο.
- Στατιστικά στοιχεία και Πρόγραμμα MicroMasters Science Data από το MIT
- Πρόγραμμα δεδομένων MicroMasters Science Data από το UC San Diego
- Πιστοποιητικό επαγγελματικών δεδομένων από το Χάρβαρντ
- Python Data Science Professional Πιστοποιητικό από την IBM
- Επαγγελματικό πρόγραμμα της Microsoft στην επιστήμη των δεδομένων
Στατιστικά στοιχεία και Πρόγραμμα MicroMasters Science Data από το MIT
Αυτό το πρόγραμμα αποτελείται από συνολικά πέντε μαθήματα επιπέδου master, προκειμένου να μάθουν τα θεμέλια της μηχανικής μάθησης, της επιστήμης των δεδομένων και των στατιστικών. Ο φοιτητής θα μάθει πώς να χρησιμοποιήσει πιθανοτική μοντελοποίηση και στατιστική εξαγωγή για να αναλύσει μεγάλα δεδομένα και να πραγματοποιήσει προβλέψεις με βάση δεδομένα. Δεδομένου ότι είναι κατασκευασμένο για να διδάξει πρακτικές δεξιότητες, ο φοιτητής θα καταλάβει πώς να εξάγει σημαντικές πληροφορίες από δεδομένα που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν στη λήψη αποφάσεων - μία από τις πιο περιζήτητες δεξιότητες που πολλές οργανώσεις ψάχνουν. (Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τα μεγάλα δεδομένα, δείτε 5 χρήσιμα μαθήματα μεγάλων δεδομένων που μπορείτε να πάρετε στο διαδίκτυο.)
Επιπλέον, η σωστή κατανόηση των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, των βαθιών νευρωνικών δικτύων και άλλων εποπτευόμενων μεθόδων θα επιτρέψει στον αρχάριο ερευνητή δεδομένων να κατανοήσει τα φαινομενικά αδόμητα δεδομένα. Καμία δέσμη δεδομένων δεν θα είναι πολύ μεγάλη για να αναλυθεί πια. Η ικανότητα στην Python είναι απαραίτητη προϋπόθεση αφού το μάθημα θα διδάξει πώς να το χρησιμοποιήσετε μαζί με το R για να κατανοήσετε ακόμη και το πιο περίπλοκο σύνολο δεδομένων.
Αυτό το πρόγραμμα MIT είναι "εκπαιδευτικό σε ρυθμό", που σημαίνει ότι τα μαθήματα διδάσκονται από τους εκπαιδευτές σε συγκεκριμένες χρονικές στιγμές του έτους, σε αντίθεση με το ότι είναι διαρκώς διαθέσιμο. Το πρόγραμμα αποτελείται από 4 μαθήματα 13-16 εβδομάδων (κάθε εβδομάδα θα πρέπει να αφιερώσετε 10-14 ώρες στο μάθημα), καθώς και μια εξέταση capstone δύο εβδομάδες.
- Python για την Επιστήμη των Δεδομένων
- Πιθανότητες και στατιστικές στην επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιώντας Python
- Βασικές αρχές μάθησης μηχανών
- Μεγάλο Data Analytics Χρησιμοποιώντας Spark
Πιστοποιητικό επαγγελματικών δεδομένων από το Χάρβαρντ
Για ανθρώπους που δεν διαθέτουν προγραμματισμό, το πρόγραμμα του Χάρβαρντ είναι η τέλεια ευκαιρία να μάθουν την επιστήμη των δεδομένων. Αντί της Python, το μάθημα θα διδάξει στον μαθητή πώς να οικοδομήσει ένα ίδρυμα στη γλώσσα προγραμματισμού R για να αμφισβητήσει, να αναλύσει και να απεικονίσει τα δεδομένα, χρησιμοποιώντας πραγματικές μελέτες περιπτώσεων. Όλες οι βάσεις θα καλυφθούν από την εκμάθηση των βασικών στατιστικών εννοιών, όπως η πιθανότητα, η συμπεράσματα και η μοντελοποίηση, ο τρόπος χρήσης του tidyverse, ggplot2 για την απεικόνιση δεδομένων και dplyr. Μέσω του μαθήματος, ο μαθητής θα εξοικειωθεί με βασικά εργαλεία που χρησιμοποιούνται από τους επιστήμονες δεδομένων όπως το Unix / Linux, το Git και το GitHub και το RStudio, καθώς και πολλούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. (Αν θέλετε να μάθετε για την επιστήμη των υπολογιστών, ελέγξτε 10 μαθήματα βασικής επιστήμης υπολογιστών που μπορείτε να πάρετε on-line.)
Το πρόγραμμα του Χάρβαρντ αποτελείται από 9 μαθήματα, συμπεριλαμβανομένης της εξετάσεις capstone, αλλά είναι πολύ πιο γρήγορο από τα προηγούμενα. Στην πραγματικότητα, όλα τα μαθήματα απαιτούν μόνο 1-2 ώρες την εβδομάδα για 8 εβδομάδες, αλλά δεδομένου ότι είναι self-paced (δεν απαιτούνται εκπαιδευτές), μπορείτε να πάτε όσο πιο γρήγορα θέλετε. Η δοκιμή capstone στο τέλος είναι μια ευκαιρία να εφαρμόσει τις γνώσεις και τις δεξιότητες στην ανάλυση δεδομένων R που έχετε κερδίσει σε όλη τη σειρά και απαιτεί περίπου 15-20 ώρες την εβδομάδα για 2 εβδομάδες.
- Βασικά στοιχεία της Python για την επιστήμη των δεδομένων
- Ανάλυση δεδομένων με Python
- Οπτικοποίηση δεδομένων με Python
- Μηχανική μάθηση με Python: Μια πρακτική εισαγωγή
Εγγραφείτε εδώ
Επαγγελματικό πρόγραμμα της Microsoft στην επιστήμη των δεδομένων
Το πρόγραμμα της Microsoft είναι ένα σταθερό επαγγελματικό πρόγραμμα που ταιριάζει σε όλες τις ανάγκες λόγω της μεγάλης ευελιξίας του. Θα μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε ένα ευρύ φάσμα προϊόντων της Microsoft, όπως το Transact-SQL, το Excel και το Azure, για να εξερευνήσετε θέματα όπως ερωτήματα δεδομένων, ανάλυση δεδομένων, οπτικοποίηση δεδομένων και πώς οι στατιστικές ενημερώνουν τις πρακτικές της επιστήμης των δεδομένων. Η μεγάλη έμφαση που δίνει τόσο στη θεωρία όσο και στην πρακτική, το καθιστά ιδανικό για επαγγελματίες τεχνολογίας που θέλουν να καταδυθούν βαθύτερα σε ένα συγκεκριμένο υποσύστημα της επιστήμης των δεδομένων, καθώς και για αρχάριους που θέλουν να οικοδομήσουν μια σταθερή βάση στις μεθόδους έρευνας της επιστήμης των δεδομένων και της μηχανικής μάθησης.
Αυτό το επαγγελματικό πρόγραμμα από τη Microsoft είναι ιδιαίτερα ευέλικτο και αρθρωτό, έτσι μπορείτε να επιλέξετε να πάρετε το πλήρες πρόγραμμα ή οποιοδήποτε από τα 10 ξεχωριστά μαθήματα με ρυθμό μόνο 16-32 ώρες ανά μάθημα. Μπορείτε επίσης να επιλέξετε αν θέλετε, για παράδειγμα, να ολοκληρώσετε ένα μάθημα είτε σε R είτε σε Python, ανάλογα με την εξοικείωσή σας με κάθε γλώσσα προγραμματισμού. Το πρόγραμμα περιλαμβάνει μια εξέταση capstone, και χωρίζεται σε 3 ενότητες: Θεμελιώδεις αρχές, Core Data Science και Applied Data Science.
Τι θα μάθετε:
- Βασικές αρχές - Μάθετε τα βασικά στοιχεία της επιστήμης των δεδομένων.
- Core Data Science - Μάθετε βασικές γλώσσες προγραμματισμού για να χειριστείτε τα δεδομένα και να ανακαλύψετε τις βασικές αρχές της μηχανικής μάθησης.
- Εφαρμοσμένη Επιστήμη Δεδομένων - Βυθιστείτε βαθύτερα στις γλώσσες προγραμματισμού της επιστήμης των δεδομένων και αρχίστε να χρησιμοποιείτε τα δεδομένα για να αναπτύξετε έξυπνες λύσεις.
Εγγραφείτε εδώ
συμπέρασμα
Όλα τα μαθήματα edX είναι εξαιρετικά απλά, καθώς οι διαλέξεις είναι σύντομες, κατανοητές και εξαιρετικά στο σημείο. Θα πάρετε όλες τις πληροφορίες που χρειάζεστε για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας ή να μάθετε νέες τεχνικές, καθώς και να αποκτήσετε όλη την απαραίτητη εμπειρία για να είστε άνετοι με το νέο σας ρόλο.
Η θέση περιλαμβάνει συνδέσμους θυγατρικών