最佳的在线数据科学和机器学习课程

随着全球大流行势力许多人留在家中,我们审查了一些最佳的在线课程来学习数据科学和机器学习。

随着AI和数据科学在业务中发挥着日益至关重要的作用,数据科学家的职业迅速上升成为最多的需求之一。

另一方面,学习数据科学的资源的庞大数量有时可能会压倒,特别是一个想要进入这个领域的人,目标是通过启动数据科学事业的目标。

同样,虽然自动学习和自我练习与免费在线教程和资源是获得技能和信心的重要组成部分,但它有时可以成为一个斗争,需要更多的时间来制定就业市场所需的能力。

在本文中,我们审查了数千名学生采取的数据科学课程,并由IBM,斯坦福大学和Deeplearning.ai提供IBM的可信机构提供。

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你学习数据科学吗?

Check out what 图书帮助20多个成功的数据科学家在他们的职业生涯中成长。

对于那些寻求获得更多技能的人来寻找在数据科学中找到工作的目标,拍摄下面列出的任何课程也可能导致认证,可用于在申请工作时建立可信度。

评论最好的数据科学课程

Deeplearning.ai深入学习专业化 – Editor’s choice

本课程侧重于AI,并有助于掌握深入学习。学生将从深入学习中获得高层领导者的职业建议。该课程将帮助学生找出在现实生活中实现他们技能的最佳方法。

本课程的教师是Andrew NG(首席执行官/创始人Landing Ai,他是Coursera的联合创始人,斯坦福大学兼职教授,前任百度首席科学家,谷谷谷物大脑的创始领导者),Kian Katanforoosh(计算机科学讲师斯坦福大学,Deeplearning.ai和Ecole Centralesupelec)和younes benouda mourri(数学&计算科学,斯坦福大学,Deeplearning.ai。所有教师都是该领域的专家,对深度学习领域产生了重大影响。总体而言,这门课程对于任何对深度学习感兴趣并希望从专家学习的人来说是最佳选择。


IBM数据科学专业简介 – Runner up

在本课程中,学生将学习数据科学和基础和高级水平,帮助他们在他们的职业生长中。学生将熟悉许多开源工具,并帮助学生面对数据科学问题。本课程提供了关于关系数据库概念的知识和使用SQL来查询数据库。完成课程后,学生将从IBM获取数据科学专业徽章。

Alex Aklson,Polong Lin和Rav Ahuja是本课程的教练。所有这些都在IBM工作。

IBM是一家知名公司,提供各种技术和咨询服务,是合作,软件开发和系统管理的广泛组合。


斯坦福大学机器学习

客户对经验丰富的教练感到满意,以及他教主题的方式。很明显,机器学习是一个有趣的主题,并具有教练的适当指导,人们觉得他们有一个坚实的基础。该课程包含更多信息,而不是客户对正常在线课程的期望。那些没有人的人’t识别英语也能理解教师’S语言明确使其容易理解任何人。

Andrew Ng(首席执行官/创始人Landing Ai; Coursera联合创始人;斯坦福大学兼职教授;前任首席科学家,百度和谷歌大脑的创始领导者)在Twitter上有超过466万+粉丝,并在Coursera上有许多最高评价的课程,安德鲁NG在这一领域拥有良好的体验,并在行业中建立了一个很好的名字。基于客户’审查,很明显,这门课程是针对对机器学习领域感兴趣的人而且值得付出的人。


Johns Hopkins University的数据科学专业化

该课程旨在开发学生在数据科学领域的专业化。本课程的教师包括Jeff Leek(博士学位,在生物统计学中,Johns Hopkins Bloomberg公共卫生学院的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24k +粉丝和关于数据科学领域的更新的推文。 Brian Caffo(Ph.D。生物统计学领域的教授)在Twitter上有13k +粉丝和YouTube上的11k +粉丝。他上传了与他的YouTube渠道的统计数据和其他主题有关的几个视频,观众可以免费观看。 Roger D.Peng(博士统计学统计学职业统计数据)在他的YouTube频道上有超过100个视频,拥有超过22,00人的订阅者,他在Twitter上有42k +粉丝,他张贴了他的项目和帮助他的学生的新闻。所有教师都在该领域非常有才华,并获得了学生的积极反馈。该课程由约翰霍普金斯大学提供,该大学旨在为专业提供专业化,并教授100多年。


IBM应用数据科学专业化

本课程可以帮助学生获得现实世界数据问题的实用技能。这个课程对任何想要在数据科学职业生涯的人都很有趣。但本课程要求学生具有基础技能或完全介绍应用数据科学专业化。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徽章认可为应用数据科学的专家。

本课程的教师是Joseph Santarcangelo(博士,IBM的持有人和数据科学家)和Alex Aklson(Ph.D.持有人和数据科学家)。他们在数据科学与教学领域非常好。他们在网站上有许多热门课程,这些课程正在帮助许多学生以简单的方式学习数据科学。该课程由IBM提供,这是一个非常受欢迎的公司,以其硬件,软件,基于云的服务和认知计算而着名。


数据科学:Johns Hopkins大学使用R专业基础

本课程有助于学生学习数据科学工具和技术的基础知识,包括获得,清洁和探索数据,在R中编程并进行可重复的研究。完成本课程后,候选人将能够采取数据科学:统计和机器学习,其中他们使用真实数据构建数据产品。

这门课程由杰夫韭菜(博士议员和生物统计数据副教授)讲授,罗杰D.彭(博士,他是生物统计学位的副教授Brian Caffo(博士和生物统计数据教授)。所有指示都经验丰富,他们在教学方面都有良好的体验。本课程由约翰霍普金斯大学提供,这是一个非常被誉为神经科学,公共卫生,计算机和信息科学和其他课程的知名大学。总体而言,这门课程结构良好,与经验丰富的教师,它对学生肯定有利于。


IBM数据科学专业证书

本课程包含9个部分,为学生提供就绪技能。它涵盖了各种数据科学主题,如开源工具和库,方法,Python,数据库,SQL,数据可视化,数据分析等。本课程的专业是任何在没有任何过去的编程经验的情况下都有一些基本的计算机技能和对自学的热情。完成本课程后,学生将获得IBM识别数据科学熟练程度的数字徽章。

教师是Joseph Santarcangelo(IBM的数据科学家,博士,数据科学家),Rav Ahuja(IBM的AI和数据科学计划总监),Saeed Aghabozorgi(博士,高级数据科学家),Polong Lin(数据科学家)。所有教师都在IBM开发人员技能网络中。他们经验丰富,擅长教学数据科学。


Deeplearning.ai的神经网络和深度学习

本课程侧重于教学深度学习和帮助学生了解影响深度学习的主要技术趋势,使他们能够建立,列车和应用完全连接的深度神经网络,了解如何实现高效的神经网络,了解神经网络中的关键参数’s architecture.

这门课程的教师是1.Andrew Ng(Coursera联合创始人Landing Ai的首席执行官/创始人)。他有11个课程,拥有超过310万的学习者。

2.斯坦福大学计算机科学讲师(斯坦福大学计算机科学讲师)。他有5个课程,拥有超过55万辆的学习者。

3. younes bensouda mouri(斯坦福大学)。他有6个课程,拥有550多家用户。

学生对教练的呈现风格感到满意,并且课程很容易遵循,因为它从基础移动到更先进的主题。示例编码练习可以帮助更好地理解矢量化的重要性。


通过IBM与Python学习

本课程有助于学生使用编程语言Python了解机器学习的基础知识。本课程可以为学生添加新技能’恢复,他们可以在机器学习中获得证书。

Saeed Aghabozorg(博士,高级数据科学家)是本课程的教练,他在网站上有很好的评级。他有一个谷歌学者概况,具有良好的观众和79,000多位学习者在Coursera。

本课程由IBM提供,该课程是一家知名公司,用于其在硬件,软件,基于云服务等中的研究。

采用本课程的学生认为,这门课程对任何人都非常有帮助,因为它很好地呈现,并且机器语言的基础是以简单的方式解释的。视频质量非常好,实验室很棒。这门课程适合初学者和中级。


赖斯大学使用Excel的数据分析简介

本课程专注于教学Excel,这是业内广泛使用的软件之一。本课程旨在提供Excel的工作知识,并在商业统计中使用它以获取更多的先进主题。该课程结构很好,它’对于定期使用此软件并希望提高他们的技能的初学者,对初学者来说有好处。

教练Sharad Borle(管理副教授)在网站上有很好的评级。他有5个超过90k的学习者的课程。该课程由赖斯大学提供,该课程是美国前20位的大学之一。它拥有备受尊敬的建筑,商业,工程,音乐学校等等。

学生认为该课程有效地组织。它’非常适合初学者,他们可以充满信心地拥有广泛的知识。每周保留测验,帮助测试学生’■实践知识。



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