著者による画像
新しい年が始まって3か月が経ちました。いやあ、時間が経つのは早いですね。そうは言っても、Q1 の目標や学習目標などの目標を達成する目標を達成できていると言える人は何人いますか?
それは難しい。すべてを常に把握し、すべての目標を達成することは困難です。
データ サイエンスの学習が 2024 年の目標の XNUMX つである場合、KDNuggets は新しいスキルの学習とキャリアの移行がスムーズに進むようお手伝いします。
データ サイエンスの知識、スキル、ベスト プラクティスの強固な基盤を構築して、データの世界で素晴らしいキャリアを築くのに役立つ、無料のオンライン データ サイエンス コースのリストをまとめました。
から： データキャンプ
リンク： データサイエンスを理解する
データ サイエンスの世界に慣れていない場合は、まず基本を理解してください。コーディングを必要としないこの無料コースでは、データ サイエンスとは何かを定義します。
データ サイエンスのワークフローとは何なのか、そしてデータ サイエンスが現実世界の問題にどのように適用されるのかをさらに深く掘り下げていきます。この分野を十分に理解したら、最後にデータ サイエンス分野内のさまざまな役割について学習します。
から： ハーバード大学
リンク： Python によるプログラミングの概要
プログラミング言語の選択肢として Python を選択することに決めましたか?いい案。
これはしばらくの間人気のプログラミング言語であり、完了までにおよそ 10 週間かかるこのマイペース コースで学習できるようになりました。このコースは、プログラミングに関してこれまでの経験や知識がなく、Python を学習してデータ サイエンスの世界に移行したいと考えている学生向けに特別に設計されています。
関数、変数、条件、ループ、例外、ライブラリ、単体テスト、ファイル I/O、正規表現、オブジェクト指向プログラミングなどのトピックが取り上げられます。
から： データキャンプ
Python はここ数年で最も人気のあるプログラミング言語であるため、Python プログラミング言語を完璧にすることに害はありません。
Python データ サイエンス ツールボックス コースのパート 1 では、コーディングの経験やスキルは必要なく、データを効果的に分析して視覚化する方法を学びます。このコースには 13 のビデオが含まれており、データ操作から Matplotlib を使用したデータのプロットまでを学びます。
から： ハーバード大学
リンク： データサイエンス：Rの基本
もしかしたら、まだ Python を選んでおらず、プログラミング言語として R を選択することに決めているかもしれません。何を進めることに決めたとしても、基本から始めるのが常に良いことです。ハーバード大学は、データのラングリング、分析、視覚化の方法の学習から、R プログラミング言語の強固な基盤を構築するのに役立つデータ サイエンス: R の基礎コースを提供しています。
コースは無料です。 ただし、検証済みの証明書は 149 ドルで購入できます。
から： スタンフォード・オンライン
リンク： 統計学習
私はいつも言っていますが、もう一度言います – データサイエンスにおける統計について学ぶことは非常に重要です。 edX によるこの統計学習コースでは、統計モデリングとデータ サイエンスで使用される主要なツールを提供します。
以下のトピックを取り上げます: 統計学習の概要、線形回帰、分類、リサンプリング方法、線形モデルの選択と正則化、線形性の超越、ツリーベースの方法、サポート ベクター マシン、深層学習、生存モデリング、教師なし学習、多重学習テスト中。
から： でログイン
リンク： Googleデータ分析
このコースについてはよく聞いたことがあるでしょう - 非常に人気があります。 8 つのセクションで構成されており、データの日常的な使用法、新しいデータ サイエンス/分析の仕事で期待されるベスト プラクティスとプロセスについて学びます。
分析プロセスのためにデータを整理および整理し、スプレッドシート、SQL、R プログラミングを使用して計算を行う方法を学びます。これで終わりではなく、データの視覚化を作成したり、Tableau などのツールについて学習したりすることで、分析スキルをさらに高めることができます。
から： Coursera
リンク： 機械学習の専門化
このコースは、Landing AI の創設者兼 CEO、deeplearning.ai の創設者、Coursera の共同会長兼共同創設者である Andrew Ng によってまとめられました。 彼は、次の 3 つのコースで構成される機械学習の専門分野を構築しました。
これらのコースは無料です。 ただし、認定を希望する場合は有料です。
これらの 7 つのコースは、データ サイエンスのさまざまな側面でスキルを構築し、データ サイエンスの仕事で優れた成果を上げるために必要なスキルと知識を確実に身につけるのに役立ちます。
たとえば、Python プログラミング言語や R プログラミング言語に習熟するよう努めます。データ サイエンスにおける統計を学習することの重要性と、それが分析プロセスにどのような影響を与えるかを理解します。最後に重要なことですが、すべてをまとめて、回帰やレコメンダーなどの機械学習に適用します。
ハッピーラーニング！
ニシャ・アリア データ サイエンティスト、フリーランスのテクニカル ライター、KDnuggets の編集者およびコミュニティ マネージャーです。彼女は、データ サイエンスのキャリアに関するアドバイスやチュートリアル、データ サイエンスに関する理論に基づいた知識を提供することに特に興味を持っています。 Nisha は幅広いトピックをカバーしており、人工知能が人間の寿命の長さに利益をもたらすさまざまな方法を探求したいと考えています。熱心な学習者である Nisha は、他の人を指導するのを手伝いながら、テクノロジーの知識と執筆スキルの幅を広げることを目指しています。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： 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
