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Das neue Jahr ist schon drei Monate alt. Wow, die Zeit vergeht schnell. Wie viele von Ihnen können vor diesem Hintergrund sagen, dass Sie auf dem richtigen Weg sind, Ihre Ziele zu erreichen, wenn es sich um Q3-Ziele, Lernziele usw. handelt?

Es ist schwer. Es ist schwer, den Überblick zu behalten und jedes Ziel zu erreichen.

Wenn das Erlernen von Data Science eines Ihrer Ziele für 2024 war, ist KDNuggets hier, um Ihnen zu helfen, damit Ihr Weg zum Erlernen neuer Fähigkeiten und zum Berufswechsel reibungslos verläuft. 

Ich habe eine Liste KOSTENLOSER Online-Data-Science-Kurse zusammengestellt, die Ihnen dabei helfen werden, eine solide Grundlage an Data-Science-Wissen, -Fähigkeiten und Best Practices aufzubauen, um eine großartige Karriere in der Datenwelt zu starten. 

Ab: DataCamp

Link: Data Science verstehen

Wenn Sie neu in der Welt der Datenwissenschaft sind, sollten Sie sich zunächst mit den Grundlagen vertraut machen. Da kein Programmieraufwand erforderlich ist, definiert dieser kostenlose Kurs, was Data Science ist. 

Sie werden tiefer in die Funktionsweise eines Data-Science-Workflows eintauchen und erfahren, wie Data Science auf reale Probleme angewendet wird. Sobald Sie ein gutes Verständnis des Fachgebiets haben, lernen Sie am Ende verschiedene Rollen im Bereich der Datenwissenschaft kennen.

Ab: Harvard University

Link: Einführung in die Programmierung mit Python

Haben Sie sich für Python als Programmiersprache entschieden? Großartige Idee.

Es ist schon seit einiger Zeit eine beliebte Programmiersprache und jetzt können Sie es mit diesem Kurs im Selbststudium erlernen, dessen Abschluss etwa 10 Wochen dauert. Dieser Kurs wurde speziell für Studenten entwickelt, die keine Vorkenntnisse oder Erfahrungen im Programmieren haben und durch das Erlernen von Python in die Welt der Datenwissenschaft einsteigen möchten. 

Die folgenden Themen werden behandelt: Funktionen, Variablen, Bedingungen, Schleifen, Ausnahmen, Bibliotheken, Komponententests, Datei-E/A, reguläre Ausdrücke, objektorientierte Programmierung und mehr.

Ab: DataCamp

Link: Python Data Science-Toolbox

Da Python bereits seit einigen Jahren die beliebteste Programmiersprache ist, schadet es nicht, die Programmiersprache Python zu perfektionieren. 

Da keine Programmierkenntnisse oder Programmierkenntnisse erforderlich sind, lernen Sie in Teil 1 des Python Data Science-Toolbox-Kurses, wie Sie Ihre Daten effektiv analysieren und visualisieren. Mit den 13 in diesem Kurs enthaltenen Videos gelangen Sie von der Datenmanipulation bis zur Darstellung von Daten mit Matplotlib. 

Ab: Harvard University

Link: Data Science: R Grundlagen

Vielleicht haben Sie sich nicht für Python entschieden und vielleicht haben Sie sich für R als Programmiersprache entschieden. Unabhängig davon, wofür Sie sich entscheiden – es ist immer gut, mit den Grundlagen zu beginnen. Die Harvard University bietet einen Kurs „Data Science: R Basics“ an, der Ihnen dabei hilft, eine solide Grundlage in der Programmiersprache R zu schaffen – angefangen beim Erlernen der Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten.

Der Kurs ist kostenlos; Sie können jedoch für ein verifiziertes Zertifikat 149 US-Dollar bezahlen.

Ab: Stanford Online

Link: Statistisches Lernen

Ich sage es ständig und ich werde es noch einmal sagen: Es ist sehr wichtig, etwas über Statistik in der Datenwissenschaft zu lernen. Dieser statistische Lernkurs von edX vermittelt Ihnen die wichtigsten Werkzeuge für statistische Modellierung und Datenwissenschaft. 

Es behandelt die folgenden Themen: einen Überblick über statistisches Lernen, lineare Regression, Klassifizierung, Resampling-Methoden, Auswahl und Regularisierung linearer Modelle, über die Linearität hinausgehen, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Deep Learning, Überlebensmodellierung, unbeaufsichtigtes Lernen und mehrere testen.

Ab: Google

Link: Google-Datenanalyse

Sie haben wahrscheinlich schon oft von diesem Kurs gehört – er ist sehr beliebt. Es besteht aus 8 Abschnitten, in denen Sie mehr über die tägliche Nutzung von Daten, Best Practices und Prozesse erfahren, die Sie in Ihren neuen Jobs im Bereich Data Science/Analytics erwarten sollten. 

Sie lernen, wie Sie Daten für den Analyseprozess bereinigen und organisieren und Berechnungen mithilfe von Tabellenkalkulationen, SQL- und R-Programmierung durchführen. Das ist aber noch nicht alles: Sie erweitern Ihre analytischen Fähigkeiten durch die Erstellung von Datenvisualisierungen und lernen auch Tools wie Tableau kennen. 

Ab: Coursera

Link: Spezialisierung auf maschinelles Lernen

Dieser Kurs wurde von Andrew Ng, Gründer und CEO von Landing AI, Gründer von deeplearning.ai und Co-Vorsitzender und Mitbegründer von Coursera, zusammengestellt. Er hat eine Spezialisierung auf maschinelles Lernen aufgebaut, die aus 3 Kursen besteht: 

1. Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung 
2. Fortgeschrittene Lernalgorithmen 
3. Unüberwachtes Lernen, Recommender, Reinforcement Learning

Diese Kurse sind kostenlos; Es gibt jedoch eine Gebühr, wenn Sie sich zertifizieren lassen möchten.

Diese 7 Kurse helfen Ihnen dabei, Fähigkeiten in verschiedenen Aspekten der Datenwissenschaft aufzubauen, um sicherzustellen, dass Sie über die Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, die Sie benötigen, um in Ihrem Job als Datenwissenschaftler erfolgreich zu sein. 

Arbeiten Sie beispielsweise daran, die Programmiersprache Python oder die Programmiersprache R zu beherrschen. Verstehen Sie, wie wichtig das Erlernen von Statistiken in der Datenwissenschaft ist und wie es sich auf den Analyseprozess auswirkt. Zu guter Letzt: Fassen Sie alles zusammen und wenden Sie es auf maschinelles Lernen an, zum Beispiel auf Regression und Empfehlungsgeber. 

Viel Spaß beim Lernen!
 
 

Nisha Arya ist Datenwissenschaftler, freiberuflicher technischer Autor sowie Redakteur und Community-Manager für KDnuggets. Ihr besonderes Interesse gilt der Bereitstellung von Berufsberatung oder Tutorials im Bereich Data Science sowie theoriebasiertem Wissen rund um Data Science. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und möchte die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Nisha ist eine eifrige Lernende und möchte ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig dabei helfen, andere anzuleiten.

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