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2024 年の目標はまだ続きますが、データ サイエンスの学習を目標の XNUMX つとして書き留めたすべての人々がこの記事に遭遇することを願っています。データ サイエンスは、YouTube ビデオから大学に戻るまで、さまざまな方法で学ぶことができます。
ただし、大学に戻る経済的余裕がない場合、または YouTube が提供できる以上の構造が必要な場合は、理解しています。
あなたが 1 つのプラットフォームで、カリキュラムに従って体系化された学習の旅を体験したい人であれば、このブログを読み続けてください。
以下に、4 つの異なるレベルに応じた 4 つの異なる学習ロードマップを示します。
レベル：初心者
リンク： データサイエンス専門分野の紹介
データ サイエンスでキャリアを始めたいと考えている場合、または現在のキャリアからデータ サイエンスに移行したい場合、最初に行う必要があるのは、データ サイエンスの基礎を調べて、データ サイエンスが何であるかを理解することです。
これにより、データ サイエンティストのように働くための考え方を開発し、さまざまな種類のデータ サイエンスの問題に取り組むために使用できるさまざまな方法論を理解できるようになります。次の 4 コース シリーズで行います。
週に 1 時間学習した場合、このコースは 10 か月で完了できます。
リンク： PythonとSQLに特化したデータサイエンスの基礎
レベル：初級/中級
データ サイエンスとは何か、データ サイエンスが何を伴うのか、そしてデータ サイエンスがどこに導くのかについて、よく理解できたと感じたとき。次のステップは、Python と SQL を使用したデータ サイエンスの基礎をもう少し深く掘り下げることです。
この 5 つのコースに特化したシリーズでは、Jupyter、Python、SQL の実践的な経験を学び開発し、実際のデータ セットに対して統計分析を実行します。
リンク： IBM Data Science Professional証明書
レベル: 中級/上級
これで、データ サイエンス プロフェッショナル認定資格の取得を開始する準備が整いました。
10 回のコース シリーズ。新しいスキルを実際のプロジェクトに適用して就職準備を整えるなど、需要の高いスキルと実践的な経験を開発することで、データ サイエンティストとしてのキャリアを準備します。
コースは次のとおりです。
週に 5 時間取り組んだ場合、このコースは 10 か月で完了できます。
リンク： IBM Specializationを使用したAdvanced Data Science
レベル: エキスパート
初心者コースを受講し、Python と SQL のスキルを磨き、Python プロジェクト、データ分析、機械学習などのデータ サイエンスをさらに深く掘り下げました。しかし、もう少し欲しいです。
この高度なデータ サイエンス専門コースでは、データ サイエンス、機械学習、人工知能の専門家になります。 4つのコースで構成されます:
IBM認定のエキスパートになりましょう!
以上です – 4 つの異なるレベルに対応した 4 つの異なるデータ サイエンス学習ルート。最初から始める場合は、すべてを把握できるように、すべてを取得することをお勧めします。
シンプルなデータ サイエンス学習ロードマップがすべて 1 つのプラットフォーム上に 1 か所にまとめられています。
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。
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- 情報源： https://www.kdnuggets.com/a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm
