Bild genererad med Segmind SSD-1B-modell
 

Skickliga dataproffs fortsätter att vara efterfrågade. Så det är en bra tid att bryta in i datavetenskap. Men hur – och var – börjar man? 

Ska du registrera dig för bootcamps, yrkescertifikat och forskarutbildningar för att lära dig datavetenskap? Ja, alla dessa är bra alternativ. Du kan dock lära dig datavetenskap gratis och fortfarande byta karriär framgångsrikt.

För att hjälpa dig komma igång har vi sammanställt en lista med gratis och högkvalitativa universitetskurser som hjälper dig att lära dig datavetenskap från grunden. Eftersom dessa kurser har en strukturerad läroplan behöver du inte oroa dig för vad du ska lära dig och i vilken ordning – och bara fokusera på att lära dig och bli bättre.

Låt oss börja!

Om du behöver en repetition i Python-programmering innan du börjar lära dig datavetenskap, kolla in CS50s introduktion till programmering med Python undervisade vid Harvard University.

Efter att ha lärt dig grundläggande programmering med Python kan du kolla in det här Introduktion till datavetenskap med Python naturligtvis också från Harvard.

I den här kursen kommer du att lära dig följande ämnen:

• Grundläggande programmering 
• Använder Python för kodning, statistik och databerättelse 
• Python datavetenskapsbibliotek som NumPy, pandor, matplotlib och scikit-learn
• Bygga och utvärdera maskininlärningsmodeller 
• Tillämpningar av maskininlärning

Kurslänk: Introduktion till datavetenskap med Python

Introduktion till beräkningstänkande och datavetenskap från MIT är en annan bra kurs för att lära sig datavetenskapliga grunder. Den här kursen hjälper dig att bli bekant med datavetenskap och viktiga statistikkoncept.

Här är en översikt över vad den här kursen omfattar:

• Optimeringsproblem 
• Stokastiskt tänkande 
• Slumpmässiga promenader
• Monte Carlo -simulering 
• Förtroendeintervaller 
• Förstå experimentella data 
• Kluster 
• Klassificering 

Kurslänk: Introduktion till beräkningstänkande och datavetenskap

Statistiskt lärande från Sanford University är ännu en populär kurs för att lära dig hur de olika maskininlärningsalgoritmerna fungerar. 

Programmeringsövningarna i den här kursen är i R. Men du kan också arbeta dig igenom dem med Python. Jag föreslår också att du använder Python-utgåvan av Boken Introduktion till statistiskt lärande (som också är gratis) som följeslagare till denna kurs

Kursen behandlar följande ämnen:

• Linjär regression 
• Klassificering 
• Omsamplingsmetoder 
• Modellval 
• reglering 
• Trädbaserade metoder 
• Stöd vektormaskiner
• Oövervakat lärande här är några av de ämnen som den här kursen täcker

Kurslänk: Statistiskt lärande

Även om du är bekant med att bygga maskininlärningsmodeller med Python- och Python-bibliotek som scikit-learn, bör du också förstå vissa matematiska begrepp.

Att lära sig matematiska koncept kommer att vara till hjälp om du någonsin vill komma in i maskininlärningsforskning och kommer också att ge dig ett försprång i tekniska intervjuer. Detta är viktigt att lära sig att dessa kommer att hjälpa dig att få fördelen kommer att ge dig ett försprång i teknisk intervju 

Smakämnen Ämnen i datavetenskapens matematik kurs från MIT kommer att lära dig vissa matematiska ämnen relaterade till datavetenskap. Specifikt avancerade dimensionsreduktion och klustringskoncept.

Här är några av ämnena du kommer att lära dig:

• Huvudkomponentanalys 
• Spektral klustring 
• Komprimerad avkänning 
• Approximationsalgoritmer

Kurslänk: Ämnen i datavetenskapens matematik

Från en eller flera av de kurser vi har sett hittills bör du vara bekväm med:

• Python datavetenskapsbibliotek
• Arbeta med maskininlärningsalgoritmer 

Smakämnen Datavetenskap: Maskininlärning kurs från Harvard hjälper dig att granska grunderna för maskininlärning och tillämpa dem för att bygga ett rekommendationssystem.

Så den här kursen lär dig:

• Grunderna för maskininlärning 
• Korsvalidering 
• Populära maskininlärningsalgoritmer 
• Reguleringstekniker 
• Bygga ett rekommendationssystem

Kurslänk: Datavetenskap: Maskininlärning

Så du har nu en lista över högkvalitativa datavetenskapskurser från elituniversitet som Harvard, MIT och Stanford för att lära dig datavetenskap.

Från Python datavetenskapsbibliotek till maskininlärningsalgoritmernas inre funktioner, du kan kolla in ytterligare en av dessa kurser för att hitta den som passar dig bäst. Lycka till med lärandet!
 
 

Bala Priya C är en utvecklare och teknisk skribent från Indien. Hon gillar att arbeta i skärningspunkten mellan matematik, programmering, datavetenskap och innehållsskapande. Hennes intresseområden och expertis inkluderar DevOps, datavetenskap och naturlig språkbehandling. Hon tycker om att läsa, skriva, koda och fika! För närvarande arbetar hon med att lära sig och dela sin kunskap med utvecklargemenskapen genom att skriva självstudier, guider, åsiktsartiklar och mer.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: 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