最佳在线数据科学和机器学习课程

随着全球大流行病迫使许多人呆在家里,我们审查了一些最佳的在线课程,以学习数据科学和机器学习。

随着AI和数据科学在业务中扮演着越来越重要的角色,数据科学家的职业正迅速成为需求最大的行业之一。

另一方面,学习数据科学的大量资源有时会不堪重负,特别是对于那些想要进入这一领域并开始从事数据科学事业的人而言。

同样,尽管使用免费的在线教程和资源进行自我学习和自我练习是获得技能和信心的重要组成部分,但有时这可能会很困难,并且需要更多时间来发展就业市场所需的能力。

在本文中,我们回顾了数以千计的学生参加的数据科学课程,这些课程由AI的受信任机构提供,包括IBM,斯坦福大学和deeplearning.ai。

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对于那些寻求在数据科学领域找到工作的更多技能的人来说,参加以下列出的任何课程也可能会导致获得证书,这些证书可以用来在求职时建立信誉。

最好的数据科学课程的评论

deeplearning.ai的深度学习专业化 – Editor’s choice

本课程侧重于AI,有助于掌握深度学习。学生将从深度学习的高层领导那里获得职业建议。该课程将帮助学生找到在现实生活中实现其技能的最佳方法。

该课程的讲师是Andrew Ng(首席执行官/创始人Landing AI,他是Coursera的联合创始人,斯坦福大学的兼职教授,百度的前首席科学家,Google Brain的创始负责人),Kian Katanforoosh(美国科学院计算机科学系讲师)斯坦福大学,deeplearning.ai和Ecole CentraleSupelec)和Younes Bensouda Mourri(数学)&斯坦福大学计算科学学院,deeplearning.ai)。所有讲师都是该领域的专家,并且对深度学习领域具有重大影响。总体而言,对于对深度学习感兴趣并希望向专家学习的任何人,此课程都是最佳选择。


IBM数据科学专业介绍 – Runner up

在本课程中,学生将学习数据科学以及基础水平和高级水平,这将有助于他们的职业发展。学生将熟悉许多开源工具,并帮助学生面对数据科学问题。本课程提供有关关系数据库概念的知识,以及使用SQL查询数据库的知识。完成课程后,学生将获得IBM的数据科学专家徽章。

Alex Aklson,Polong Lin和Rav Ahuja是本课程的讲师。他们都在IBM工作。

IBM是一家著名的公司,提供各种技术和咨询服务,以及用于协作,软件开发和系统管理的广泛产品组合。


斯坦福大学的机器学习

客户对经验丰富的讲师及其讲授课程的方式感到满意。显然,机器学习是一门有趣的学科,在讲师的正确指导下,人们会觉得自己有坚实的基础。该课程包含的信息比客户从正常的在线课程中获得的信息要多。不穿的人’不懂英语也能听懂老师的话’清晰的语言,任何人都可以轻松理解。

Ng Andrew(Landing AI首席执行官/创始人; Coursera联合创始人;斯坦福大学兼职教授;百度前首席科学家,Google Brain的创始负责人)在Twitter上拥有超过466K的关注者,并且在Coursera上拥有许多顶级课程,吴安德(Andrew Ng)在这一领域拥有丰富的经验,并在业内树立了良好的声誉。根据客户’回顾一下,很明显,本课程是为对机器学习领域感兴趣并值得付出的人而开设的。


约翰霍普金斯大学的数据科学专业

本课程旨在发展数据科学领域的学生的专业化。该课程的讲师包括Jeff Leek(生物统计学博士,约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院生物统计学助理教授),也是《简单统计》博客的共同编辑。他在Twitter上有超过24K的关注者,并发布了有关数据科学领域更新的推文。 Brian Caffo(生物统计学领域的博士学位教授)在Twitter上拥有13,000多个关注者,在YouTube上拥有11,000多个关注者。他在自己的YouTube频道上上传了一些与统计数据和其他主题相关的视频,观众可以免费观看。 Roger D. Peng(生物统计学统计学博士)在他的YouTube频道上拥有100多个视频,有超过22,000名订阅者,他在Twitter上有42,000多个关注者,他在其中发布有关他的项目和新闻的信息,这对他的学生有帮助。所有的讲师在这一领域都非常有才华,并得到了学生的积极反馈。该课程由约翰·霍普金斯大学提供,该大学以提供专业知识而闻名,至今已教授了100多年。


IBM应用数据科学专业

本课程可以帮助学生掌握有关实际数据问题的实践技能。对于想从事数据科学职业的人来说,这门课程可能会很有趣。但是本课程要求学生具有基础技能或完整的应用数据科学导论专业。本课程将帮助学生学习Python,数据可视化和数据分析。学生可以获得实践经验并处理有趣的数据问题。学生可以获得IBM徽章,该徽章被认可为应用数据科学专家。

该课程的讲师是Joseph Santarcangelo(IBM博士和数据科学家)和Alex Aklson(博士和数据科学家)。他们在数据科学和教学领域中非常出色。他们在网站上提供了许多受欢迎的课程,可以帮助许多学生轻松地学习数据科学。该课程由非常受欢迎的IBM公司提供,该公司以其硬件,软件,基于云的服务和认知计算而闻名。


数据科学:约翰霍普金斯大学使用R专业化的基础

本课程帮助学生学习数据科学工具和技术的基础知识,包括获取,清理和探索数据,R编程以及进行可重复的研究。完成本课程后,考生将能够参加“数据科学:统计和机器学习”,在其中他们可以使用实际数据构建数据产品。

该课程由Jeff Leek(博士学位持有人,他是生物统计学的副教授),Roger D. Peng(博士学位持有人,他是生物统计学的副教授),Brian Caffo(博士学位持有人)讲授和生物统计学教授)。所有的说明都是经验丰富的,并且在教学方面有很好的经验。该课程由约翰·霍普金斯大学提供,约翰斯·霍普金斯大学是一所著名的大学,以神经科学,公共卫生,计算机和信息科学等课程而闻名。总体而言,本课程结构合理,拥有经验丰富的老师,对学生肯定是有利的。


IBM数据科学专业证书

本课程包含9个部分,向学生提供职业技能。它涵盖了广泛的数据科学主题,例如开源工具和库,方法论,Python,数据库,SQL,数据可视化,数据分析等。本课程的特色是任何具有一些基本的计算机技能并且对自学充满热情并且没有任何过往编程经验的人。完成本课程后,该学生将获得IBM认可的数字徽章,以证明他们对数据科学的熟练程度。

讲师是Joseph Santarcangelo(IBM数据科学家,博士学位),Alex Aklson(数据科学家,博士学位),Rav Ahuja(IBM的AI和数据科学项目总监),Saeed Aghabozorgi(高级博士学位)。数据科学家),林宝龙(数据科学家)。所有讲师都在IBM Developer Skills Network中。他们经验丰富,擅长教授数据科学。


神经网络和深度学习by deeplearning.ai

本课程的重点是教授深度学习,并帮助学生了解影响深度学习的主要技术趋势,使他们能够构建,训练和应用完全连接的深度神经网络,学习如何实现有效的神经网络,了解神经网络中的关键参数’s architecture.

该课程的讲师是1. Andrew Ng(Landing AI的首席执行官/创始人,Coursera的联合创始人)。他开设了11门课程,学习人数超过310万。

2.Kian Katanforoosh(斯坦福大学计算机科学讲师)。他开设了5门课程,吸引了超过55万名学习者。

3. Younes Bensouda Mourri(斯坦福大学)。他开设了6门课程,订阅人数超过55万。

学生对讲师的介绍风格感到满意,并且该课程从基础到更高级的主题均易于遵循。示例编码练习可以帮助更好地理解矢量化的重要性。


IBM用Python进行机器学习

本课程帮助学生了解使用编程语言Python的机器学习的基础。这门课程可以为学生增加新技能’继续学习,他们可以获得机器学习证书。

Saeed Aghabozorgi(博士,高级数据科学家)是本课程的讲师,在网站上给出了很高的评价。他拥有Google学术搜索,拥有良好的观看者以及Coursera上的7.9万多名学习者。

该课程由著名公司IBM提供,该公司在硬件,软件,基于云的服务等方面进行研究。

参加过该课程的学生认为,由于该课程内容精巧并且机器语言的基础易于理解,因此它对任何人都非常有帮助。视频质量非常好,实验室也很棒。本课程对初学者和中级都有好处。


莱斯大学使用Excel进行数据分析简介

本课程的重点是教授Excel,这是行业中广泛使用的软件之一。本课程旨在提供Excel的工作知识,并将其用于商业统计的更高级主题。课程结构合理,’对于经常使用该软件并希望提高其技能的初学者来说,这是一个好选择。

教练Sharad Borle(管理学副教授)在网站上的评分很高。他开设了5门课程,吸引了超过9万名学习者。该课程由莱斯大学(Rice University)提供,该大学名列美国前20名大学和全球前100名。它拥有备受推崇的建筑,商业,工程,音乐等学校。

学生认为课程是有效组织的。它’非常适合初学者,他们充满信心地拥有丰富的知识。每周进行测验,以帮助测试学生’的实践知识。



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