Afbeelding gegenereerd met het Segmind SSD-1B-model
 

Er is nog steeds veel vraag naar geschoolde dataprofessionals. Het is dus een goed moment om in te breken in datawetenschap. Maar hoe – en waar – begin je? 

Moet u zich aanmelden voor bootcamps, professionele certificaten en afstudeerprogramma's om data science te leren? Ja, dit zijn allemaal goede opties. Je kunt data science echter gratis leren en toch met succes van carrière wisselen.

Om u op weg te helpen, hebben we een lijst samengesteld met gratis en hoogwaardige universitaire cursussen waarmee u datawetenschap van de grond af aan kunt leren. Omdat deze cursussen een gestructureerd curriculum hebben, hoeft u zich geen zorgen te maken over wat u moet leren en in welke volgorde, en hoeft u zich alleen maar te concentreren op leren en beter worden.

Laten we beginnen!

Als je een opfriscursus nodig hebt in het programmeren in Python voordat je datawetenschap gaat leren, ga dan eens kijken CS50's Inleiding tot programmeren met Python doceerde aan de Harvard-universiteit.

Nadat je de basisprincipes van programmeren met Python hebt geleerd, kun je dit eens bekijken Inleiding tot gegevenswetenschap met Python natuurlijk ook van Harvard.

In deze cursus leer je de volgende onderwerpen:

• Basisprincipes van programmeren 
• Python gebruiken voor coderen, statistieken en het vertellen van gegevens 
• Python-datawetenschapsbibliotheken zoals NumPy, pandas, matplotlib en scikit-learn
• Machine learning-modellen bouwen en evalueren 
• Toepassingen van machine learning

Cursuslink: Inleiding tot gegevenswetenschap met Python

Inleiding tot computationeel denken en gegevenswetenschap van MIT is een andere goede cursus om de basis van datawetenschap te leren. Deze cursus helpt u vertrouwd te raken met datawetenschap en essentiële statistische concepten.

Hier is een overzicht van wat deze cursus omvat:

• Optimalisatieproblemen 
• Stochastisch denken 
• Willekeurige wandelingen
• Monte Carlo simulatie 
• Betrouwbaarheidsintervallen 
• Experimentele gegevens begrijpen 
• Clustering 
• Classificatie 

Cursuslink: Inleiding tot computationeel denken en gegevenswetenschap

Statistisch leren van Sanford University is nog een andere populaire cursus om te leren hoe de verschillende machine learning-algoritmen werken. 

De programmeeroefeningen in deze cursus zijn in R. Maar je kunt ze ook in Python uitwerken. Ik raad je ook aan om de Python-editie van de Inleiding tot statistisch leren boek (ook gratis) als aanvulling op deze cursus

Deze cursus behandelt de volgende onderwerpen:

• Lineaire regressie 
• Classificatie 
• Resampling-methoden 
• Model selectie 
• Regularisatie 
• Op bomen gebaseerde methoden 
• Ondersteunende vectormachines
• Onbegeleid leren Dit zijn enkele van de onderwerpen die in deze cursus aan bod komen

Cursuslink: Statistisch leren

Zelfs als je bekend bent met het bouwen van machine learning-modellen met behulp van Python en Python-bibliotheken zoals scikit-learn, zou je ook bepaalde wiskundige concepten moeten begrijpen.

Het leren van wiskundige concepten zal nuttig zijn als je ooit onderzoek wilt doen naar machine learning en het zal je ook een voorsprong geven in technische interviews. Dit is belangrijk. Als u leert dat dit u zal helpen een voorsprong te krijgen, krijgt u een voorsprong in technische sollicitatiegesprekken 

De Onderwerpen in de wiskunde van datawetenschap cursus van MIT leert je bepaalde wiskundige onderwerpen gerelateerd aan data science. In het bijzonder geavanceerde concepten voor dimensionaliteitsreductie en clustering.

Hier zijn enkele van de onderwerpen die u zult leren:

• Analyse van de belangrijkste componenten 
• Spectrale clustering 
• Gecomprimeerde waarneming 
• Benaderingsalgoritmen

Cursuslink: Onderwerpen in de wiskunde van datawetenschap

Van een of meer van de cursussen die we tot nu toe hebben gezien, zou je je op je gemak moeten voelen met:

• Python-datawetenschapsbibliotheken
• Werking van machine learning-algoritmen 

De Gegevenswetenschap: machinaal leren De cursus van Harvard helpt u de basisprincipes van machine learning te herzien en deze toe te passen om een ​​aanbevelingssysteem op te bouwen.

Deze cursus leert je dus:

• Basisprincipes van machinaal leren 
• Kruisvalidatie 
• Populaire machine learning-algoritmen 
• Regularisatietechnieken 
• Het bouwen van een aanbevelingssysteem

Cursuslink: Gegevenswetenschap: machinaal leren

Je hebt nu dus een lijst met hoogwaardige datawetenschapscursussen van elite-universiteiten zoals Harvard, MIT en Stanford om datawetenschap te leren.

Van Python-datawetenschapsbibliotheken tot de innerlijke werking van machine learning-algoritmen: je kunt nog een van deze cursussen bekijken om te ontdekken welke het beste bij je past. Veel leerplezier!
 
 

Bala Priya C is een ontwikkelaar en technisch schrijver uit India. Ze werkt graag op het snijvlak van wiskunde, programmeren, datawetenschap en contentcreatie. Haar interessegebieden en expertise omvatten DevOps, data science en natuurlijke taalverwerking. Ze houdt van lezen, schrijven, coderen en koffie drinken! Momenteel werkt ze aan het leren en delen van haar kennis met de gemeenschap van ontwikkelaars door het schrijven van zelfstudies, handleidingen, opiniestukken en meer.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/5-free-university-courses-to-learn-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-university-courses-to-learn-data-science