データサイエンスのコースを受講することを考えているのはあなただけではありません。 急速に成長しているデータサイエンスは、統計と機械学習を組み合わせたものです。 この成長分野は複雑であり、あなたが必要とするすべてをあなたに教えることができる多くのコースがあります。 これらはあなたがあなたのキャリアを始めるためにとるべき3つのコースです。 最初のコースは探索的データ分析に焦点を当て、2番目のコースは機械学習に焦点を当てています。
データサイエンスは、コンピュータサイエンスのサブフィールドです。
データサイエンスはコンピュータサイエンスから生まれました。 データサイエンスの初期のパイオニアの1人であるPeterNaurは、1974年のデータサイエンスの基本的な側面について本で説明しています。 1996年の会議で、国際船級協会連盟（IFCS）は、最初に「データサイエンス」という用語を使用しました。 2001年のInternationalStatisticalReviewの著者であるWilliamS.Clevelandは、データサイエンスを明確な分野として紹介しました。 彼は、統計がテクニカル分析と応用の従来の領域を超えて拡張される可能性があることを示唆しました。 データサイエンスは、これらの謙虚な始まりから急速に成長する研究ツールへと急速に発展しました。
データサイエンティストは、大量のデータを分析し、予測モデルを作成する責任があります。 データサイエンスは、機械学習、人工知能、およびその他の統計手法を使用して、データを分析し、情報に基づいた決定を下します。 データサイエンティストは、現実世界の問題を解決する数学的および統計的モデルを開発して適用する責任があります。 データサイエンティストは、データ主導の意思決定の基盤を構築する責任もあります。 データサイエンスは、やりがいがあり、急成長している分野です。
コンピュータサイエンスとデータサイエンスの間にはいくつかの類似点があります。 どちらも現代のコンピューティングに不可欠です。 1つ目は、最新のコンピューティング理論と実践を扱い、コーディングとベースハードウェアが含まれます。 ただし、データサイエンスは、世界中のさまざまなセクターによって生成されたデータに関係しています。 コンピューター科学者はコンピューティングの専門家です。データサイエンティストは、データサイエンスと、それを構造化および分析する方法に集中しています。 この分野は、今日のテクノロジーの世界では非常に重要です。 この分野は、環境を保護し、驚くべき発明につながるのに役立ちます。
データサイエンスは、数学的アプローチと統計的アプローチの両方を利用する学際的です。 大量のデータを組み合わせて、実用的、予測的、または記述的なモデルを作成する必要があります。 ビッグデータは、大量の情報からの創造的な洞察を必要とする複雑な領域です。 多くの場合、ビッグデータは大きすぎて1台のコンピューターに保存できません。 これらのスキルは、データサイエンスを優れた選択肢にします。
コンピュータサイエンスは、コンピュータの機能、ネットワークプロトコル、データ、およびその他の関連トピックに関する理論的研究をカバーする幅広い分野です。 ただし、データサイエンスとは、数学、統計、およびその他のスキルをさまざまな種類のデータに適用することです。 企業や個人がより良いビジネス上の意思決定を行うためにデータを使用するにつれて、この分野は急速に成長しています。 コンピュータサイエンスは、多くの側面を持つ拡大する分野です。 データサイエンスのユニークな点は何ですか？
データサイエンスとコンピュータサイエンスはますます絡み合っています。 データサイエンティストは、データ分析を可能にするアプリケーションを開発しています。 データサイエンティストは、データ収集の結果を予測し、傾向とパターンを分析するコンピューターサイエンスベースのアルゴリズムを使用します。 コーディングは、高品質のデータサイエンスプログラムの不可欠な部分です。 キャリアを成功させるには、高度な資格を持つデータサイエンティストおよびコンピューターエンジニアである必要があります。 最高の工学部のいくつかは、国際的な認定プログラムと付加価値のある学習の機会を提供しています。
それは統計の一部です
統計は数学の分野であり、データを分析および解釈するためのプログラムツールと方法を提供します。 これらのアプリケーションには、データの収集と分析、実験計画、および特定の質問の値の決定が含まれます。 これらの方法は、金融、医学、政府など、ほぼすべての業界の統計家によって使用されています。 データサイエンスと統計は異なると主張する人もいるかもしれませんが、それらには多くの類似点があり、それらを組み合わせてより良い意思決定を行うことができます。
統計は活況を呈しています。 労働統計局によると、現在2029年の間にフィールド内に15,000の新しい仕事があります。 BLSは、この分野が今後10年間で35％拡大すると予測しています。 これは平均よりもはるかに高速です。 非常に多くのアプリケーションで、この分野に参加する多くの方法があります。
コーネル大学統計データサイエンス学部は、幅広い分野の研究を行う研究センターです。 この部門は、純粋数学やゲノミクス、金融、公共政策などの最先端分野を含むさまざまな分野で研究を行っています。 この部門は、機械学習と統計について学生を訓練します。 彼らの研究プロジェクトは、遺伝学や神経科学などの分野で根本的な進歩を遂げることがよくあります。 毎日、統計とデータサイエンスの分野は、範囲とアプリケーションの両方で拡大しています。
データサイエンスをプログラミングと組み合わせると、大量のデータを分析し、その結果を使用して実際の問題を解決できます。 これらの結果は、運用システムにフィードバックされます。 広視野赤外線探査機のデータを使って、NEOWISE彗星が見つかりました。 データマイニングは、情報技術の分野で使用される用語です。 どちらのフィールドにも、大量のデータを分析するために使用できる多くのツールと手法があります。
統計学の分野では、強力な数学的スキルが必要です。 統計家は、大量のデータを分析し、理解しやすい形式で他の人に提示することができます。 データサイエンスには、ビジネスの洞察力、批判的思考、優れた対人コミュニケーションスキルが必要です。 この分野の学生は、数学と統計の知識を持っている必要があります。 コンピュータプログラミングなどのプログラミング言語も役立ちます。 データサイエンスには幅広いスキルが必要です。
データサイエンスは、経験的調査を実施するためのツールと方法の開発に焦点を当てた方法論の分野です。 データサイエンスの主な目標は、現実について学ぶためのさまざまなアプローチの長所と短所を特定することです。 データサイエンティストは、データを使用してより適切な意思決定を行います。 統計には多くの用途があります。 データサイエンスの人気が高まるにつれ、そのアプリケーションの範囲も広がります。 そのアプリケーションは事実上無制限です。
機械学習の一部です
データサイエンスは、さまざまな科学的手法、アルゴリズム、システム、および技術を使用して大量のデータを理解する学際的な分野です。 この分野は、大量のデータから適切な情報を抽出し、技術と科学の意思決定を導くことを目的としています。 機械学習を使用して、データの傾向とパターンを検出できます。 データサイエンティストは、統計、プログラミング言語、ビッグデータツール、およびその他の関連トピックに精通している必要があります。
人工知能は機械学習に基づいています。 コンピュータサイエンスのこの分野は、他の方法では多くの人間の努力を必要とし、人間の介入なしに決定を下すタスクを自動化するために使用できます。 機械学習アルゴリズムにより、不正の検出、多額の金銭的損失の防止、感情分析の実行など、さまざまなことが可能になりました。 データサイエンスは、世界中の個人、企業、政府、および国の生活を向上させることができます。 データサイエンスにより、企業はビジネスデータを使用して将来の傾向を分析および予測できます。
データサイエンスは、企業がデータを分析し、製品やサービスを改善するために使用できます。 機械学習を使用して、友達を認識し、画像の場所を特定するレコメンデーションシステムを作成できます。 データサイエンスは、今日の多くのゲームで推奨事項を提供するために使用されています。 データサイエンスゲームは、プレイヤーがレベルを進むにつれて更新できます。 データサイエンスアプリケーションには、PriceRunner、Junglee、Shopzillaが含まれます。 彼らは、次の購入について情報に基づいた決定を下すために、関連するWebサイトからデータを取得します。
機械学習アルゴリズムは、ロボットやコンピューターに世界を探索する方法を教えるために使用されます。 たとえば、機械学習アルゴリズムはニューラルネットワークです。 これらのアルゴリズムは、大量のデータを使用してパターンとルールを識別します。 ニューラルネットワークには多くの種類があります。 それぞれが特定のタスクに適しています。 データサイエンスは、特定のデータセットの正確なモデルを作成するために、これらのアルゴリズムをトレーニングする方法の研究です。 これは、多くの用途がある学際的な分野です。
データサイエンスはすでに多くの業界で使用されています。 データサイエンスの予測機能は、戦略的計画を最適化し、生産プロセスを改善することが示されています。 今日、大企業と新興企業の両方が、収益を増やすためにデータを収集しています。 収集するデータが多いほど、より多くの洞察を引き出すことができます。 データサイエンティストは、リードスコアリングなどの予測分析を使用して、ビジネス上の意思決定に情報を提供できます。 データサイエンスとは何ですか？
機械学習アルゴリズムにより、有用な結果を生み出す能力が向上しました。 彼らはまだそれらを洗練し、それらを制約するために人間を必要とします。 機械学習アルゴリズムは、銀行業界のすべての作業を実行できるわけではありません。 プログラムは、改良のためにプログラマーまたはエンジニアを必要とする場合があります。 機械学習アルゴリズムは、従来のソリューションよりも複雑な場合がありますが、多くの業界でもよく使用されています。
今日の技術主導の世界におけるデータサイエンスの重要性は、世界が情報に依存し、日々の活動のほとんどをデータに保存しているため、強調しすぎることはありません。 情報が世界の新しい通貨であると言われる必要はありません。
応用データサイエンスキャップストーン（IBM）
このコースでは、データサイエンスとは何かについての洞察を提供し、サンプルシミュレーションとケーススタディを体験します。これは、学生がFoursquareAPIへのRESTfulAPI呼び出しを学習し、世界中のさまざまな地域の会場に関するデータ情報を取得するのに非常に役立ちます。 Applied Data Science Capstoneは、Courseraカタログの下でIBMが提供するユニークなコースです。
Foliumライブラリを使用して地理空間データをマッピングし、結果を簡単に伝達する方法を学習します。
コースを修了すると、IBMのデジタルバッジが付いた証明書を取得できます。
このコースの良い利点の1つは、フランス語、ポルトガル語、中国語、イタリア語、スペイン語、ロシア語、さらにはアラビア語など、多くの主要な世界言語で字幕が付けられていることです。 あなたはまたあなたのスピードで学ぶことができます、それはより良い理解を意味します。
コースは4つのセグメントに分かれています（4）
- 序章
- Foursquare API
- 近隣セグメンテーションとクラスタリング
- 近所の戦い
- 近所の戦い（結論）
ゲノムデータサイエンス（ジョンズホプキンス大学）
ゲノムデータサイエンスは、ジョンズホプキンス大学が提供するゲノムデータサイエンススペシャライゼーションの一部です。 データサイエンスの前提条件として、Pythonプログラミング、バイオインフォマティクス、バイオピトン、ゲノミクスに関する深い知識とスキルセットを取得します。 Courseraで提供されるこのコースには10万人以上の学生が登録しており、このコースはフルパッケージを提供します
Python、Galaxy、Bioconductorなどの次世代シーケンス実験をより適切に分析および理解するのに役立つ新しいリソースを学習します。 このコースは、データサイエンスの計算手法の経験が必要な分子生物学者や科学者に最適です。
コースセッション中に、共有可能な証明書を取得して取得するために、いくつかのプロジェクトを試してみることができます。
このセクションに含まれるコースの概要は次のとおりです。
- ゲノム技術入門
- Galaxyを使用したゲノムデータサイエンス
- ゲノムデータサイエンスのためのPython
- DNAシーケンシングのアルゴリズム
- ゲノムデータサイエンス用のコマンドラインツール
- ゲノムデータサイエンスのための生体伝導体
- ゲノムデータサイエンスの統計
ビジネスイノベーションのためのデータサイエンス（EITデジタル）
あなたが企業および中間管理職の一部である場合、このコースはデータ主導の創造性を促進することができるのであなたにとって理想的です。 トピックは、データの使用に関する重要なトピックと視点に対応しています。 また、データマイニング、機械学習アプローチ、長所と短所、および機能の適用性の問題も含まれます。
このコースでは、データサイエンス、さまざまな分野で不可欠である理由、データサイエンスが生み出す価値、ビッグデータで解決できること、記述的で予測的なモデリングデータ分析の違い、コグニティブコンピューティングの機能について説明します。 このコースでは、分析の観点から、ソート、クラスタリング、および回帰のプロセスから学習できる、教師あり、教師なし、および半教師ありの方法について説明します。 NoSQLデータモデルとイノベーション。マップリダクションおよびアナログパラダイムベースのスケーラブルなクラウドベースのコンピューティングシステムの機能と影響。
コースセッション中に、共有可能な証明書を取得して取得するために、いくつかのプロジェクトを試してみます。
以下は、この専門コースのモジュールです。
- データドリブンビジネス入門
- 用語と基本的な概念
- ビジネスのためのデータサイエンス手法
- 課題と結論
データサイエンス専門分野のSQLの基礎を学ぶ（カリフォルニア大学UCDAVIS大学）
この専門カリキュラムは、自分のペースで構成されており、短時間で独自の仕事のスキルを学ぶのに役立ちます。 UCDAVISによって提供されるこの専門分野は、データとSQLクエリについて最初から教えられるため、プログラミングの経験はほとんどまたはまったく必要ありません。
SQLの基礎、SQL、分析、ABテスト、ApacheSparkを使用した分散コンピューティングなどの重要なトピックについて説明します。
このセクションをさらに進めると、クエリの記述、フィルタリング、並べ替え、要約、さらにはデータの操作の方法を学びます。 データブリックワークスペースを使用すると、データの読み取りと変換が可能なエンドツーエンドのパイプラインを作成できます。
このコースを選択した学生は、データベース管理者またはプログラムアナリストとしてあらゆる分野で仕事を確保することができます
この専門コースのこれらの4つのモジュールは次のとおりです。
- データサイエンスのためのSQL
- SQLを使用したデータのラングリング、分析、およびABテスト
- SparkSQLを使用した分散コンピューティング
- SQL for Data Science Capstone Project
IBMデータサイエンス（IBM）
データサイエンスは、その側面での長年の経験により、IBMの数多くのデータサイエンス専門分野の1つです。
学生として、このコースを受講すると、実際のデータのアプリケーションに触れることができます。 このオンラインコースを通じて予測される人生経験は、データサイエンスと機械語の両方、つまりアプリケーションとユースケースについて貴重な洞察を得ることができるため、実際の取引です。 コースの終わりには、考え方が変わり、学んだことを実際のデータサイエンスの問題に適用できるようになるため、データサイエンティストのように考えるようになります。
使用方法を教えられるスキルとソフトウェアには、Watson Studio、JupyterLab、GitHub、RStudioがあります。
このコースでは、次のセクションについて説明します。
- データサイエンスとは何ですか？
- データサイエンスのためのツール
- データサイエンスの方法論
- データサイエンスとAIのためのPython
- Pythonを使用したデータサイエンスのためのデータベースとSQL
- Pythonによるデータ分析
- Pythonによるデータの視覚化
- Pythonによる機械学習
- 応用データサイエンスキャップストーン
Rスペシャライゼーションによるデータの視覚化とダッシュボード
情報が世界の新しい通貨であると言われる必要はありません。 これがジョンホプキンス大学が提供するこのコースです。 Rを使用したデータの視覚化とダッシュボードは、データの前提条件となる基盤に基づいて構築された5つのモジュールパッケージです。 業界の専門家が、R作品を使用してデータを視覚化する方法を教えてくれます。 Web上で公開する静的および動的なデータの視覚化を作成します。
コースの概要を終えると、検証済みの証明書を使用してデータの視覚化のエキスパートになります。
以下は、この専門分野で見つかるモジュールです。
- Rでのデータ視覚化の開始
- ggplot2を使用したRでのデータの視覚化
- Advanced-Rによるデータの視覚化
- シャイニーとフレックスダッシュボードを使用したRでのビジュアライゼーションの公開
- データ視覚化キャップストーン
衛星画像、GISでの空間分析（トロント大学）
GISの原則と戦略に興味があり、自分で練習したいですか？ その後、このコースはあなたのためです。 これは、マッピングとGISの初心者に最適な専門分野です。 トロント大学がCourseraの遠隔学習プラットフォームを介して教えるコースは、市場で最も優れたアフタースキルの1つを学ぶ絶好の機会です。 空間的な質問に対処するためのいくつかのデータ型とアプローチを使用して、マップデータスキルの解釈を学ぶことができます。 また、特定のクエリに回答するために必要なデータを見つけるために、さまざまな形式のクエリを使用したデータセット処理についても紹介します。 コースの専門分野に基づいて構築する場合、データセット内およびデータセット間の空間相関を見つけるためにベクトルデータを分析および使用するための技術とトレーニングを経験します。
この専門分野で見つかるモジュールは次のとおりです。
- クエリを使用したデータのフィルタリング
- ベクトル解析
- GISデータソースとしてのリモートセンシング
- ラスター分析
- プロジェクト：空間分析
Pythonを使用した応用データサイエンス（ミシガン大学）
ミシガン大学はトップクラスの大学として、Courseraプラットフォームを通じて応用データサイエンスを学ぶ機会を世界中の学生に提供しています。
このコースでは、データサイエンス、データの応用、技術、およびデータ分析についての洞察を提供します。
このコースを学ぶことで、知識が広がり、Pythonプログラミング、データ視覚化、機械学習アルゴリズム、データクレンジング、Scikit-Learn、テキストマイニングなどの非常に必要なスキルを習得できます。
Applied Data Science with Pythonは、Pythonプログラミングの十分な知識（中級）を持ち、データの視覚化を実際のシナリオに適用する方法を真剣に学ぶ学生向けの5コース（5）のカリキュラムです。
このコースに含まれるモジュールを検索します。
- Pythonでのデータサイエンス入門
- Pythonでの応用プロット、グラフ作成、データ表現
- Pythonでの応用機械学習
- Pythonでの応用テキストマイニング
- Pythonでの応用ソーシャルネットワーク分析
ビジネスのためのExcelスキル：中級（マッコーリー大学）
Excelは、ワークスペースで広く普及しているソフトウェアであるため、常にエンタープライズビジネスの一部になります。 マッコーリー大学が提供するこのExcelコースは、ITの仕事を確保するための貴重な基本資産であることを考えると、すばらしいコースです。
Courseraでこのコースを選択することは、ITへの新たな参入に理想的です。 ビジネスアプリケーションとしてのExcelの基盤に触れ、データセットの管理に関する知識スキルを高め、意味のあるレポートを作成します。
コースの最後には、Microsoft Excel、連結、ピボットグラフ、およびテーブルで必要なスキルセットを習得したので、就職活動の準備が整います。
コース終了後、共有可能な認定資格を取得できます。
以下は、コース中にカバーするトピックです。
- 複数のワークシートとワークブックの操作
- テキストおよび日付関数
- 名前付き範囲
- データの要約
- テーブル
- ピボットテーブル、グラフ、およびスライサー
- 最終評価
SQLを使用したビッグデータの分析（CLOUDERA）
SQLを使用したビッグデータの分析は、Courseraカタログの最新の需要の高いデータベースコースであり、学生は、今日のIT業界で関連性を維持するためのスキルを学ぶ必要があります。 CLOUDERAが提供するSQLを使用してビッグデータを分析すると、SQL関数を深く理解できます。 このコースでは、ビッグデータSQLエンジンであるAPACHEHiveとAPACHEImpalaに焦点を当てます。つまり、さまざまなツールを使用してデータベースを探索およびクエリする方法を学習します。 また、グループに寄りかかって集計し、分析的な質問に簡単に答えることができます。
このコースを学習するには、前提条件として、仮想マシンをコンピューターにインストールする必要があります。
このコースは、SELECTステートメントの基本、結果のフィルター処理、分析の質問への回答、および出力の並べ替えと制限の操作を学習するため、データベースの管理と管理に取り組むことに関心のある学習者に最適です。
学習するスキルは、Apache Impala、ビッグデータ、SQL、Apache Hive、ApacheAnalysisなどです。
完了すると、労働者の雇用主と共有できる証明書を取得します。
以下のモジュールは、このコースで取り上げるエキサイティングなトピックです。
- ビッグデータでのSQLの方向性
- SQL SELECT Essentials
- データのフィルタリング
- データのフィルタリング
- データのグループ化と集約
- データの並べ替えと制限
- データの組み合わせ
