Εικόνα από συγγραφέα
 

Είμαστε 3 μήνες στο νέο έτος. Ουάου, ο καιρός περνάει γρήγορα. Με αυτά τα λόγια, πόσοι από εσάς μπορείτε να πείτε ότι έχετε στόχο να επιτύχετε τους στόχους σας, εάν πρόκειται για στόχους Q1, μαθησιακούς στόχους κ.λπ.;

Είναι δύσκολο. Είναι δύσκολο να μείνεις πάνω από όλα και να πετύχεις κάθε στόχο.

Εάν η εκμάθηση της επιστήμης δεδομένων ήταν ένας από τους στόχους σας για το 2024, το KDNuggets είναι εδώ για να σας βοηθήσει, ώστε το ταξίδι σας προς την εκμάθηση νέων δεξιοτήτων και την αλλαγή σταδιοδρομίας να είναι ομαλό. 

Έχω συγκεντρώσει μια λίστα με ΔΩΡΕΑΝ διαδικτυακά μαθήματα επιστήμης δεδομένων που θα σας βοηθήσουν να δημιουργήσετε μια γερή βάση γνώσεων, δεξιοτήτων και βέλτιστων πρακτικών για την επιστήμη δεδομένων για να έχετε μια εξαιρετική καριέρα στον κόσμο των δεδομένων. 

Από: DataCamp

Σύνδεσμος: Κατανόηση της Επιστήμης Δεδομένων

Εάν είστε νέος στον κόσμο της επιστήμης δεδομένων, το πρώτο πράγμα που θέλετε να πάρετε το μυαλό σας είναι τα βασικά. Χωρίς κωδικοποίηση, αυτό το δωρεάν μάθημα θα καθορίσει τι είναι η επιστήμη δεδομένων. 

Θα βουτήξετε βαθύτερα στο τι είναι η ροή εργασίας της επιστήμης δεδομένων και πώς εφαρμόζεται η επιστήμη δεδομένων σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου. Μόλις κατανοήσετε καλά το πεδίο, θα καταλήξετε να μάθετε για διαφορετικούς ρόλους στον τομέα της επιστήμης δεδομένων.

Από: Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ

Σύνδεσμος: Εισαγωγή στον Προγραμματισμό με Python

Αποφασίσατε να επιλέξετε την Python ως γλώσσα προγραμματισμού; Υπέροχη ιδέα.

Είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού εδώ και λίγο καιρό και τώρα μπορείτε να τη μάθετε με αυτό το αυτορυθμισμένο μάθημα που θα σας πάρει περίπου 10 εβδομάδες για να ολοκληρώσετε. Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί ειδικά για φοιτητές που δεν έχουν προηγούμενη εμπειρία ή γνώση όσον αφορά τον προγραμματισμό και επιθυμούν να μεταβούν στον κόσμο της επιστήμης δεδομένων μαθαίνοντας Python. 

Καλύπτονται τα ακόλουθα θέματα: συναρτήσεις, μεταβλητές, συνθήκες, βρόχοι, εξαιρέσεις, βιβλιοθήκες, δοκιμές μονάδων, I/O αρχείων, κανονικές εκφράσεις, αντικειμενοστραφής προγραμματισμός και άλλα.

Από: DataCamp

Σύνδεσμος: Python Data Science Toolbox

Καθώς είναι η πιο δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού εδώ και μερικά χρόνια, δεν υπάρχει κανένα κακό στην τελειοποίηση της γλώσσας προγραμματισμού Python. 

Χωρίς να απαιτείται εμπειρία ή δεξιότητα κωδικοποίησης, το Μέρος 1 του μαθήματος εργαλειοθήκης της Python Data Science σάς διδάσκει πώς να αναλύετε και να οπτικοποιείτε αποτελεσματικά τα δεδομένα σας. Με 13 βίντεο που περιλαμβάνονται σε αυτό το μάθημα, θα μεταβείτε από τον χειρισμό δεδομένων στη σχεδίαση δεδομένων με το Matplotlib. 

Από: Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ

Σύνδεσμος: Data Science: R Βασικά

Ίσως δεν έχετε πάει για Python και ίσως έχετε αποφασίσει να επιλέξετε τη R ως γλώσσα προγραμματισμού σας. Ανεξάρτητα από το τι αποφασίζετε να προχωρήσετε – είναι πάντα καλό να ξεκινάτε με τα βασικά. Το Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ προσφέρει ένα μάθημα Data Science: R Basics που σας βοηθά να χτίσετε μια γερή βάση στη γλώσσα προγραμματισμού R – από το να μάθετε πώς να τσακώνετε, να αναλύετε και να οπτικοποιείτε δεδομένα.

Το μάθημα είναι δωρεάν. Ωστόσο, μπορείτε να πληρώσετε για ένα επαληθευμένο πιστοποιητικό για 149 $.

Από: Stanford Online

Σύνδεσμος: Στατιστική μάθηση

Το λέω συνέχεια και θα το ξαναπώ – είναι πολύ σημαντικό να μαθαίνουμε για τις στατιστικές στην επιστήμη των δεδομένων. Αυτό το μάθημα Statistical Learning από την edX θα σας παρέχει τα κύρια εργαλεία που χρησιμοποιούνται στη στατιστική μοντελοποίηση και την επιστήμη δεδομένων. 

Καλύπτει τα ακόλουθα θέματα: μια επισκόπηση της στατιστικής μάθησης, γραμμική παλινδρόμηση, ταξινόμηση, μέθοδοι επαναδειγματοληψίας, γραμμική επιλογή και τακτοποίηση μοντέλων, πέρα ​​από τη γραμμικότητα, μέθοδοι που βασίζονται σε δέντρα, μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων, βαθιά μάθηση, μοντελοποίηση επιβίωσης, μάθηση χωρίς επίβλεψη και πολλαπλές δοκιμές.

Από: Google

Σύνδεσμος: Google Data Analytics

Πιθανότατα έχετε ακούσει πολλά για αυτό το μάθημα – είναι πολύ δημοφιλές. Αποτελείται από 8 ενότητες, όπου θα μάθετε για την καθημερινή χρήση των δεδομένων, τις βέλτιστες πρακτικές και τις διαδικασίες που θα πρέπει να περιμένετε στις νέες σας εργασίες επιστήμης δεδομένων/αναλύσεων. 

Θα μάθετε πώς να καθαρίζετε και να οργανώνετε δεδομένα για τη διαδικασία ανάλυσης και να κάνετε υπολογισμούς χρησιμοποιώντας υπολογιστικά φύλλα, προγραμματισμό SQL και R. Δεν σταματά εκεί, θα προωθήσετε τις αναλυτικές σας δεξιότητες δημιουργώντας οπτικοποιήσεις δεδομένων και μαθαίνοντας επίσης για εργαλεία όπως το Tableau. 

Από: Coursera

Σύνδεσμος: Ειδίκευση μηχανικής μάθησης

Αυτό το μάθημα συντάχθηκε από τον Andrew Ng, ιδρυτή και διευθύνοντα σύμβουλο της Landing AI, ιδρυτή του deeplearning.ai και Co-Chairman και Co-Founder της Coursera. Έχει κατασκευάσει μια εξειδίκευση μηχανικής μάθησης που αποτελείται από 3 μαθήματα: 

1. Εποπτευόμενη Μηχανική Μάθηση: Παλινδρόμηση και Ταξινόμηση 
2. Προηγμένοι αλγόριθμοι μάθησης 
3. Μάθηση χωρίς επίβλεψη, Προτεινόμενοι, Ενισχυτική Μάθηση

Αυτά τα μαθήματα είναι δωρεάν. Ωστόσο, υπάρχει χρέωση εάν επιθυμείτε να λάβετε πιστοποίηση.

Αυτά τα 7 μαθήματα σάς βοηθούν να αναπτύξετε δεξιότητες σε διαφορετικές πτυχές της επιστήμης δεδομένων, για να διασφαλίσετε ότι έχετε τις δεξιότητες και τις γνώσεις που χρειάζεστε για να είστε εξαιρετικοί στη δουλειά σας στην επιστήμη δεδομένων. 

Για παράδειγμα, εργάζεστε για να είστε ικανοί στη γλώσσα προγραμματισμού Python ή στη γλώσσα προγραμματισμού R. Κατανοήστε τη σημασία της εκμάθησης στατιστικών στην επιστήμη δεδομένων και πώς επηρεάζει τη διαδικασία ανάλυσης. Τελευταίο αλλά εξίσου σημαντικό, συνδυάστε τα πάντα και εφαρμόστε τα στη μηχανική μάθηση, για παράδειγμα, την παλινδρόμηση και τους συστάσεις. 

Καλή μάθηση!
 
 

Nisha Arya είναι επιστήμονας δεδομένων, ανεξάρτητος τεχνικός συγγραφέας και συντάκτης και διαχειριστής κοινότητας για το KDnuggets. Ενδιαφέρεται ιδιαίτερα να παρέχει συμβουλές σταδιοδρομίας ή σεμινάρια επιστήμης δεδομένων και γνώσεις βασισμένες στη θεωρία γύρω από την επιστήμη των δεδομένων. Η Nisha καλύπτει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων και επιθυμεί να εξερευνήσει τους διαφορετικούς τρόπους με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ωφελήσει τη μακροζωία της ανθρώπινης ζωής. Η Nisha, που μαθαίνει πολύ, επιδιώκει να διευρύνει τις τεχνολογικές της γνώσεις και τις δεξιότητες γραφής, βοηθώντας παράλληλα να καθοδηγήσει άλλους.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.kdnuggets.com/top-free-data-science-online-courses-for-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-free-data-science-online-courses-for-2024