5 CORSI GRATUITI DI DATA SCIENCE PER PRINCIPIANTI
Le aziende di tutti i settori del mondo sono sempre alla ricerca di personale per la scienza dei dati che li aiuti a raccogliere informazioni dai big data. Gli esperti di assunzione sono costantemente alla ricerca di personale con elevate competenze in materia di programmazione, data mining, modellistica statistica ecc. Con l’enorme divario esistente tra le competenze e i talenti richiesti disponibili, queste industrie sono diventate più resistenti alla ricerca di esperti in dati e alla ricerca di quelli meno talentuosi. Un modo in cui le persone che si dedicano alla scienza dei dati per migliorare le proprie conoscenze è frequentare i corsi di scienza dei dati online, questi corsi di scienza dei dati aiutano a conoscere il settore e acquisire le competenze richieste.
Qui di seguito abbiamo elencato alcuni dei migliori liberi corsi on-line di scienza i dati disponibili: (l’elenco è in ordine casuale)
Data Science Essentials
Da : Microsoft tramite edX.
Durata : 6 settimane
Costo : gratuito / circa 100 uro per aggiungere un certificato verificato.
W3Schools
Istruttori :
Graeme Malcolm
Sviluppatore di contenuti senior
Esperienze di apprendimento Microsoft
Steve Elston
Consigliere delegato
Quantia Analytics, LLC
Cynthia Rudin
professore associato
MIT e Duke
Prerequisiti : matematica di base e conoscenze di base su R o Python.
Informazioni sul corso :
Microsoft offre questo corso come parte del Certificato Microsoft Professional Program in Data Science e Microsoft Professional Program in Artificial Intelligence. Questo corso fornisce concetti fondamentali nell’acquisizione dei dati, nella preparazione all’esplorazione e nella visualizzazione con esempi pratici orientati all’applicazione.
edX offre assistenza finanziaria per il corso a chiunque desideri guadagnare i certificati verificati.
Concetti insegnati:
Esplorare la scienza dei dati
Esplorazione e visualizzazione dei dati
Probabilità e statistica nella scienza dei dati
Introduzione all’apprendimento automatico
Ingestione, pulizia, trasformazione dei dati
Usa R, python e Microsoft Azure Machine Learning con gli altri contenuti del corso
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Fai domanda qui. (Le prossime date devono ancora essere annunciate)
Processo decisionale basato sui dati
Offerto da : PwC attraverso Coursera.
Durata : circa 11 ore per il completamento.
Costo : gratuito
Istruttori :
Alex Mannella
Alumni / Ex preside
PwC.
Informazioni sul corso :
Questo corso fa parte delle competenze di analisi e presentazione dei dati di PwC: la specializzazione dell’approccio PwC.
Questo corso ti offre un’introduzione a Data Analytics e alle sue applicazioni nelle decisioni aziendali, introduzione ai Big Data e come viene utilizzato, introduzione ai framework per Data Analytics, strumenti e tecniche utilizzati per esso. Questo corso non contiene solo i concetti di analisi dei dati, ma puoi anche testare le tue conoscenze in un ambiente aziendale simulato.
Questo è un corso per principianti che viene offerto in coreano, francese e giapponese oltre all’inglese ed è auto-stimolato con una scadenza flessibile.
Concetti trattati:
Introduzione all’analisi dei dati
Tecnologia e tipi di dati
Tecniche e strumenti di analisi dei dati
Progetto decisionale basato sui dati
Fai domanda qui .
CS109 Data Science
Offerto da : Harvard
Prerequisiti : Python (durante il corso viene utilizzato solo Python), conoscenza fondamentale del funzionamento delle librerie di data science.
Informazioni sul corso :
Questo corso di scienza dei dati offerto da Harvard non è su una piattaforma come edX o Coursera e non fornisce alcuna certificazione. Questo potrebbe essere uno dei migliori corsi per principianti per iniziare con la scienza dei dati ed è completamente gratuito.
Il corso contiene un elenco di video, diapositive delle lezioni, video di laboratorio e quaderno ed è un programma intensivo di 13 settimane che avvolge il contenuto del corso: (Elenco in ordine di cronologia del corso)
Scraping Web, espressioni regolari, rimodellamento dei dati, pulizia dei dati, Panda.
Analisi dei dati esplorativi
Panda, SQL e la grammatica dei dati
Modelli statistici
Storytelling e comunicazione efficace
Distorsione e regressione (con maggiore regressione)
Classificazione, vicini k-più vicini, convalida incrociata, riduzione dimensionale, PCA, MDS
SVM, valutazione
Alberi decisionali e foreste casuali
Metodi dell’insieme e migliori pratiche
Migliori pratiche e raccomandazioni
MapReduce, Spark
Teorema di Bayes, metodi bayesiani e dati di testo
Clustering
Presentazioni efficaci
Design sperimentale
Reti profonde
Conferenza degli ospiti: Building Data Science
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Inizia qui .
Fondamenti di data science
Offerto da : IBM sul loro portale .
Durata : ca. 13-20 ore
Staff del corso :
Introduzione alla scienza dei dati:
Shingai Manjengwa (@Tjido)
CEO di Fireside Analytics, Inc .
Strumenti di data science:
Saeed Aghabozorgi
PhD è un Data Scientist di IBM
Polong Lin
Data Scientist presso IBM in Canada
Metodologia di data science:
John B. Rollins, Ph.D., PE ,
Data Scientist presso IBM
Polong Lin
Data Scientist e Lead Data Science Advocate presso IBM in Canada
Prerequisiti : Nozioni fondamentali sul linguaggio di programmazione R (consigliato)
Informazioni sul corso :
IBM offre questo corso di scienza dei dati gratuitamente sulla sua piattaforma, dove offrono uno spazio di apprendimento per molti altri corsi come questi e forniscono badge per il tuo portafoglio. Questo corso è adatto sia per i principianti che per i principianti.
Il corso contiene due badge; uno copre le basi della scienza dei dati e l’altro badge che ottieni dopo aver completato tutti i corsi del programma.
I contenuti del corso sono:
Introduzione alla scienza dei dati
Strumenti per la scienza dei dati
Metodologia della scienza dei dati
Fai domanda qui .
Apprendimento automatico
Offerto da : Stanford on Coursera
Durata : ca. 56 ore per il completamento.
Istruttori :
Andrew Ng
CEO / Founder Landing AI; Co-fondatore, Stanford University; ex capo scienziato, Baidu e fondatore di Google Brain.
Prerequisiti : non richiesti, (anche se consigliati matematica e linguaggi di programmazione di base)
Informazioni sul corso :
L’apprendimento automatico fa parte della scienza dei dati e aiuta a trarre aspetti dalle statistiche e dagli algoritmi per estrarre i dati da più fonti, quindi la comprensione di ML aiuterà le applicazioni di scienza dei dati. Questo corso, in particolare, prevede le tecniche di apprendimento automatico essenziali ed efficaci e alcune delle migliori pratiche al mondo.
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Il corso fornisce un’introduzione di base all’apprendimento automatico, il data mining e il riconoscimento di schemi statistici.
Il contenuto del corso include:
introduzione
Regressione lineare con una variabile
Recensione di algebra lineare
Regressione lineare con più variabili
Tutorial Octave / Matlab
Regressione logistica
regolarizzazione
Reti neurali: rappresentazione
Reti neurali: apprendimento
Consigli per l’applicazione dell’apprendimento automatico
Progettazione di sistemi di apprendimento automatico
Supportare macchine vettoriali
Apprendimento senza supervisione
Riduzione dimensionale
Anomaly Detection
Sistemi di raccomandazione
Apprendimento automatico su larga scala
Esempio di applicazione: Photo OCR
Alla fine, acquisirai competenze come la regressione logistica, la rete neurale artificiale e gli algoritmi ML.