Zephyrnet Logosu

Veri Bilimi için Kodlamayı Öğrenmek için 5 Ücretsiz Üniversite Kursu

Tarih:

Veri bilimi için kodlamayı öğrenmek için 5 ücretsiz üniversite kursu.
Yazara göre resim
 

Veri bilimci olmak için 30,000 yıllık bilgisayar bilimi diplomasına yaklaşık 3 dolar harcadım.

Bu pahalı ve zaman alıcı bir süreçti.

Mezun olduktan sonra, bunun yerine gerekli tüm becerileri çevrimiçi olarak öğrenebileceğimi fark ettim. Harvard, Stanford ve MIT gibi üst düzey üniversiteler herkesin yararlanabileceği düzinelerce kurs yayınladı.

Ve en iyi parçası?

Tamamen ücretsizdirler.

İnternet sayesinde artık evinizin rahatlığında Ivy League eğitimini ücretsiz alabilirsiniz.

Eğer yeniden başlayabilseydim, işte veri bilimi için kodlamayı öğrenmek için alacağım 5 ücretsiz üniversite dersi.

Not: Python ve R, veri bilimi için en yaygın kullanılan programlama dillerinden ikisidir ve bu nedenle bu listedeki derslerin çoğu bu dillerden birine veya her ikisine odaklanır.
 

1. Harvard Üniversitesi - CS50'nin Bilgisayar Bilimine Giriş

 
Harvard'ın CS50'si Kurs, üniversitenin sunduğu en popüler giriş seviyesi programlama kurslarından biridir.

Hem teorik kavramları hem de pratik uygulamaları kapsayan bilgisayar biliminin temellerini öğrenmenizi sağlar. Python, C ve SQL gibi bir dizi programlama diliyle tanışacaksınız.

Bu kursu, 24 saatlik YouTube içeriğine paketlenmiş mini bir bilgisayar bilimi derecesi olarak düşünün. Karşılaştırma için CS50, kendi üniversitemde öğrenmem üç dönem süren şeyleri kapsıyordu.

İşte CS50'de öğrenecekleriniz:

  • Programlamanın Temelleri
  • Veri Yapıları ve Algoritmalar
  • HTML ve CSS ile Web Tasarımı
  • Yazılım Mühendisliği Kavramları
  • Bellek Yönetimi
  • Veritabanı Yönetimi

Veri bilimcisi olmak istiyorsanız programlama ve bilgisayar bilimi alanında sağlam bir temel gereklidir. Genellikle veritabanlarından veri çıkarmanız, makine öğrenimi modellerini üretimde dağıtmanız ve ölçeklenebilir model ardışık düzenleri oluşturmanız beklenir.

CS50 gibi programlar sizi öğrenme yolculuğunuzun bir sonraki aşamasına ilerlemeniz için gereken teknik temelle donatır.

Ders Bağlantısı: Harvard CS50
 

2. MIT — Bilgisayar Bilimi ve Programlamaya Giriş

MITx'in Bilgisayar Bilimi ve Programlamaya Giriş sizi bilgisayar bilimi ve programlamada temel becerilerle donatmak için tasarlanmış başka bir giriş dersidir.

Ancak CS50'den farklı olarak bu ders öncelikle Python'da öğretilir ve hesaplamalı düşünme ve problem çözmeye büyük önem verir.

Ayrıca, MIT'nin Bilgisayar Bilimine Giriş dersi daha çok veri bilimine ve Python'un pratik uygulamalarına odaklanır, bu da onu tek amacı veri bilimi için programlama öğrenmek olan öğrenciler için sağlam bir seçim haline getirir.

MIT'nin Bilgisayar Bilimine Giriş dersini aldıktan sonra aşağıdaki kavramlara aşina olacaksınız:

  • Python Programlama: Sözdizimi, veri türleri, işlevler
  • Bilişimsel Düşünme: Problem çözme, algoritma tasarımı
  • Veri Yapıları: Listeler, tuple'lar, sözlükler, kümeler
  • Algoritmik Karmaşıklık: Büyük O notasyonu
  • Nesneye Yönelik Programlama: Sınıflar, nesneler, kalıtım, çok biçimlilik
  • Yazılım Mühendisliği Prensipleri: Hata ayıklama, yazılım testi, istisna yönetimi
  • Bilgisayar Bilimleri için Matematik: İstatistik ve olasılık, doğrusal regresyon, veri modelleme
  • Hesaplamalı Modeller: Simülasyon ilkeleri ve teknikleri
  • Veri Biliminin Temelleri: Veri görselleştirme ve analizi

Bu kursu edX'te ücretsiz olarak denetleyebilirsiniz.

Ders Bağlantısı: MITx — Bilgisayar Bilimine Giriş
 

3. MIT — Algoritmalara Giriş

CS50 gibi temel bir bilgisayar bilimi kursunu tamamladıktan sonra, MIT'nin Algoritmalara Giriş Öğrenme yolu.

Bu program size algoritmaların ve veri yapılarının tasarımını, analizini ve uygulanmasını öğretecektir.

Bir veri bilimci olarak, veri kümesi boyutları arttıkça bile performansı koruyan çözümleri sıklıkla uygulamanız gerekecektir. Ayrıca işlenmesi pahalı olabilecek büyük veri kümeleriyle de uğraşmanız gerekir.

Bu kurs size veri işleme görevlerini optimize etmeyi ve mevcut hesaplama kaynaklarına göre hangi algoritmaların kullanılacağı konusunda bilinçli kararlar vermeyi öğretecektir.

Algoritmalara Giriş bölümünde öğrenecekleriniz:

  • Algoritma Analizi
  • Veri Yapıları
  • Sıralama Algoritmaları
  • Grafik Algoritmaları
  • Algoritmik Teknikler
  • Çırpı
  • Hesaplamalı Karmaşıklık

Algoritmalara Giriş ile ilgili tüm dersleri MIT OpenCourseWare'de bulabilirsiniz.

Ders Bağlantısı: MIT — Algoritmalara Giriş
 

4. Michigan Üniversitesi – Herkes için Python

Herkes için Python Python'u öğretmeye odaklanan giriş seviyesi bir programlama uzmanlığıdır.

Bu, Python'un temellerini, veri yapılarını, API kullanımını ve Python ile veritabanlarına erişmeyi kapsayan 5 kurslu bir öğrenme yoludur.

Listelenen önceki kurslardan farklı olarak Herkes için Python büyük ölçüde pratiktir. Uzmanlık teorik kavramlardan ziyade pratik uygulamaya odaklanır.

Bu, onu hemen gerçek dünya projelerinin uygulanmasına dalmak isteyenler için ideal kılar.

Bu 5 kurslu uzmanlığın sonunda aşina olacağınız bazı kavramlar:

  • Python Değişkenleri
  • Fonksiyonlar ve Döngüler
  • Veri Yapıları
  • API'ler ve Web Verilerine Erişim
  • Python ile Veritabanlarını Kullanma
  • Python ile Veri Görselleştirme

Bu kursu Coursera'da ücretsiz olarak denetleyebilirsiniz.

Ders Bağlantısı: Herkes için Python
 

5. Johns Hopkins Üniversitesi - R Programlama

Şu ana kadar her kursun Python programlamaya odaklandığını fark etmiş olabilirsiniz.

Çünkü biraz Python meraklısıyım.

Dilin çok yönlü ve kullanıcı dostu olduğunu düşünüyorum ve Python bilgisinin veri biliminin ötesinde çok çeşitli alanlara aktarılabileceğini düşünüyorum.

Ancak veri bilimi için R öğrenmenin bazı faydaları vardır. R programlama özellikle istatistiksel analiz için tasarlanmıştır ve R'de parametre ayarlama ve optimizasyon için Python'da bulunmayan bir dizi özel paket vardır.

Derin istatistiksel analiz, akademik araştırma ve gelişmiş veri görselleştirmeyle ilgileniyorsanız R öğrenmeyi düşünmelisiniz. R'yi öğrenmek istiyorsanız, Johns Hopkins Üniversitesi'nin R Programlama uzmanlığı Başlamak için harika bir yer.

Bu uzmanlıkta öğrenecekleriniz:

  • Veri Türleri ve İşlevleri
  • Kontrol akışı
  • R'de Verileri Okumak, Temizlemek ve İşleme
  • Açıklayıcı Veri Analizi
  • Veri Simülasyonu ve Profil Oluşturma

Bu kursu Coursera'da ücretsiz olarak denetleyebilirsiniz.

Ders Bağlantısı: R Programlama Uzmanlığı

Veri Bilimi için Kodlamayı Öğrenin: Sonraki Adımlar

Bu makalede özetlenen bir veya daha fazla dersi tamamladığınızda, tonlarca yeni keşfedilen programlama bilgisine sahip olacaksınız.

Ancak yolculuk burada bitmiyor.

Nihai hedefiniz veri bilimi alanında bir kariyer oluşturmaksa, göz önünde bulundurmanız gereken bazı potansiyel adımlar şunlardır:
 

1. Kodlama Becerilerinizi Geliştirin

 
Aşağıdaki gibi kodlama mücadelesi web sitelerini ziyaret etmenizi öneririm HackerRank ve Leet kodu programlama becerilerinizi geliştirmek için.

Programlama, artımlı zorluklarla en iyi şekilde geliştirilen bir beceri olduğundan, bu platformlarda iki sayıyı toplamak veya çarpmak gibi "Kolay" olarak etiketlenen problemlerle başlamanızı öneririm.

Programlama becerileriniz geliştikçe zorluk seviyesini artırmaya başlayabilir ve daha zor problemleri çözebilirsiniz.

Veri bilimi alanına başladığımda yaklaşık 2 ay boyunca her gün HackerRank problemleri çözdüm ve bu zaman diliminin sonunda programlama becerilerimin önemli ölçüde geliştiğini gördüm.
 

2. Kişisel Projeler Oluşturun

 
HackerRank zorluklarını çözmek için birkaç ay harcadığınızda, kendinizi uçtan uca projelerin üstesinden gelmeye hazır bulacaksınız.

Python'da basit bir hesap makinesi uygulaması oluşturarak başlayabilir ve veri görselleştirme panosu gibi daha zorlu projelere geçebilirsiniz.

Hala nereden başlayacağınızı bilmiyorsanız, bu listeye göz atın. Python proje fikirleri ilham.
 

3. Portföy Web Sitesi Oluşturmak

 
Kodlamayı öğrendikten ve birkaç kişisel proje oluşturduktan sonra çalışmalarınızı merkezi bir portföy web sitesinde sergileyebilirsiniz.

Potansiyel işverenler bir programcı veya veri bilimciyi işe almak istediklerinde tüm çalışmalarınızı (beceriler, sertifikalar ve projeler) tek bir yerde görebilirler.

Kendinize ait bir portföy web sitesi oluşturmak istiyorsanız, bunun nasıl yapılacağına dair eksiksiz bir video eğitimi hazırladım. ChatGPT ile ücretsiz bir veri bilimi portföyü web sitesi oluşturun.

Görsel olarak çekici bir portföy web sitesi oluşturmaya ilişkin adım adım kılavuz için eğitime göz atabilirsiniz.

 
 

Nataşa Selvaraj yazma tutkusu olan, kendi kendini yetiştirmiş bir veri bilimcidir. Natassha, veri bilimiyle ilgili her şey hakkında yazıyor ve tüm veri konularının gerçek ustası. Onunla bağlantı kurabilirsin LinkedIn veya ona bak YouTube kanalı.

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img

Bizimle sohbet

Merhaba! Size nasıl yardım edebilirim?