Bild av redaktör
2024-målen fortsätter och jag hoppas att alla människor som skrev ner att lära sig datavetenskap som ett av sina mål kommer över den här artikeln. Du kan lära dig datavetenskap på många olika sätt, från YouTube-videor till att gå tillbaka till universitetet.
Men om du inte har ekonomin att gå tillbaka till universitetet eller om du behöver mer struktur än vad YouTube kan ge – jag förstår.
om du är någon som gillar att uppleva sin läranderesa på en plattform, och den följer en läroplan och är organiserad – fortsätt att läsa den här bloggen.
Här är 4 olika inlärningsfärdplaner, för 4 olika nivåer:
Nivå: nybörjare
Länk: Introduktion till Data Science Specialization
Om du funderar på att börja en karriär inom datavetenskap eller vill gå över från din nuvarande karriär till datavetenskap – det första du behöver göra är att undersöka grunderna för datavetenskap för att förstå vad det handlar om.
Med detta kommer du att utveckla tankesättet att arbeta som en datavetare och förstå de olika metoderna du kan använda för att tackla olika typer av datavetenskapliga problem, med en 4-kursers serie:
Du kommer att kunna slutföra denna kurs på 1 månad om du lägger 10 timmar i veckan.
Länk: Data Science Fundamentals med Python- och SQL-specialisering
Nivå: Nybörjare/Mellan
När du känner att du har en mycket god förståelse för vad datavetenskap är, vad det innebär och vart det kan ta dig. Ditt nästa steg är att dyka lite djupare in i grunderna för datavetenskap med Python och SQL.
I denna 5-kurs specialiserade serie kommer du att lära dig och utveckla praktisk erfarenhet av Jupyter, Python och SQL samt utföra statistisk analys på verkliga datamängder:
Länk: IBM Data Science Professional Certificate
Nivå: Medel/Expert
Du är nu redo att påbörja din datavetenskapliga certifikatresa.
En serie på 10 kurser, där du kommer att förbereda dig för en karriär som datavetare, genom att utveckla efterfrågade färdigheter och praktisk erfarenhet, som att tillämpa dina nya färdigheter på verkliga projekt för att göra dig redo för jobbet.
Kurserna inkluderar:
Du kommer att kunna slutföra den här kursen på 5 månader om du lägger 10 timmar i veckan.
Länk: Avancerad datavetenskap med IBM-specialisering
Nivå: Expert
Du har gått igenom nybörjarkurserna, du har förfinat dina Python- och SQL-kunskaper, du dykt djupare in i datavetenskap med Python-projekt, dataanalys, maskininlärning med mera. Men du vill ha lite mer.
Denna avancerade specialiseringskurs för datavetenskap kommer att göra dig till en expert inom datavetenskap, maskininlärning och artificiell intelligens. Består av fyra kurser:
Bli en IBM-godkänd expert!
Och det är allt – 4 olika inlärningsvägar för datavetenskap för 4 olika nivåer. Om du börjar från början, så skulle jag rekommendera att ta alla så att du kan ha allt under bältet.
Du har en enkel färdplan för inlärning av datavetenskap på ett ställe – på en plattform!
Nisha Arya är datavetare, frilansande teknisk skribent och redaktör och community manager för KDnuggets. Hon är särskilt intresserad av att ge datavetenskap karriärråd eller handledning och teoribaserad kunskap kring datavetenskap. Nisha täcker ett brett spektrum av ämnen och vill utforska de olika sätt som artificiell intelligens kan gynna mänsklighetens livslängd. Nisha är en angelägen lärande och försöker bredda sina tekniska kunskaper och skrivförmåga samtidigt som hon hjälper andra att vägleda.
- 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/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
