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2024 年的目標仍在繼續，我希望所有將學習資料科學作為目標之一的人都能看到這篇文章。您可以透過多種不同的方式學習資料科學，從 YouTube 影片到回到大學。
但是，如果您沒有足夠的經濟能力重返大學，或者您需要 YouTube 無法提供的更多結構，我可以理解。
如果您喜歡在一個平台上體驗學習之旅，並且該平台遵循課程且有條理，請繼續閱讀此部落格。
以下有 4 個不同的學習路線圖，針對 4 個不同的等級：
級別：初學者
鏈接： 數據科學專業介紹
如果您想開始資料科學的職業生涯，或者想從當前的職業生涯過渡到資料科學，那麼您需要做的第一件事就是研究資料科學的基礎，以了解其全部內容。
透過這個系列，您將培養像資料科學家一樣工作的心態，並了解可用於解決不同類型資料科學問題的不同方法：
如果您每週投入 1 小時，您將能夠在 10 個月內完成本課程。
鏈接： 具有 Python 和 SQL 專業化的數據科學基礎知識
級別：初級/中級
當您感覺自己非常了解資料科學是什麼、它需要什麼以及它可以帶您去往何方時。下一步是使用 Python 和 SQL 更深入地了解資料科學的基礎知識。
在這個包含 5 門課程的專業系列中，您將學習和培養 Jupyter、Python 和 SQL 的實務經驗，並對真實資料集進行統計分析：
鏈接： IBM數據科學專業證書
級別：中級/專家
您現在已準備好開始您的資料科學專業證書之旅。
這是一個包含10 門課程的系列課程，您將透過培養所需的技能和實務經驗，例如將您的新技能應用到實際專案中，為您的工作做好準備，為資料科學家的職業生涯做好準備。
這些課程包括：
如果您每週投入 5 小時，您將能夠在 10 個月內完成本課程。
鏈接： 具有IBM專業知識的高級數據科學
級別：專家
您已經完成了初學者課程，提高了 Python 和 SQL 技能，透過 Python 專案、資料分析、機器學習等更深入地了解了資料科學。但你想要更多一點。
這門高階資料科學專業課程將使您成為資料科學、機器學習和人工智慧的專家。由四門課程組成：
成為 IBM 認可的專家！
就是這樣 – 4 個不同層級的 4 條不同的資料科學學習路線。如果你是從頭開始，那麼我建議你把它們全部拿走，這樣你就可以掌握一切。
您可以在一個平台上在一個地方獲得簡單的數據科學學習路線圖！
妮莎·艾莉亞 是一位資料科學家、自由技術作家以及 KDnuggets 的編輯和社群經理。她對提供數據科學職業建議或教程以及有關數據科學的基於理論的知識特別感興趣。妮莎涵蓋了廣泛的主題，並希望探索人工智慧如何以不同的方式造福人類的壽命。妮莎是一位熱衷於學習的人，她尋求擴大自己的技術知識和寫作技能，同時幫助指導他人。
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- 資源： 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
