Вы не единственный, кто думает пройти курс по науке о данных. Наука о данных, которая быстро развивается, представляет собой смесь статистики и машинного обучения. Эта развивающаяся область сложна, и есть много курсов, которые могут научить вас всему, что вам нужно. Это три курса, которые вы должны пройти, чтобы начать свою карьеру. Первый курс посвящен исследовательской аналитике данных, а второй больше внимания уделяет машинному обучению.
Наука о данных является подобластью информатики.
Наука о данных возникла из информатики. Питер Наур, один из пионеров науки о данных, описал фундаментальные аспекты науки о данных в 1974 году в книге. На конференции 1996 года Международная федерация классификационных обществ (IFCS) впервые использовала термин «наука о данных». Уильям С. Кливленд, автор журнала International Statistical Review 2001 года, представил науку о данных как отдельную дисциплину. Он предположил, что статистику можно расширить за пределы традиционных областей технического анализа и применения. Наука о данных быстро превратилась из этих скромных начинаний в быстрорастущий исследовательский инструмент.
Специалисты по данным отвечают за анализ больших объемов данных и создание прогностических моделей. Наука о данных использует машинное обучение, искусственный интеллект и другие статистические методы для анализа данных и принятия обоснованных решений. Специалисты по данным несут ответственность за разработку и применение математических и статистических моделей, которые решают реальные проблемы. Специалисты по данным также несут ответственность за создание основы для принятия решений на основе данных. Наука о данных — это полезная и быстрорастущая область.
Между информатикой и наукой о данных есть некоторое сходство. Оба необходимы для современных вычислений. Первый касается современной теории и практики вычислений и включает в себя кодирование и базовое оборудование. Однако наука о данных занимается данными, генерируемыми различными секторами по всему миру. Ученые-компьютерщики являются экспертами в области вычислительной техники; специалисты по данным концентрируются на науке о данных и на том, как ее можно структурировать и анализировать. Эта область имеет решающее значение в современном мире технологий. Эта область может помочь сохранить окружающую среду и привести к удивительным изобретениям.
Наука о данных — это междисциплинарность, основанная как на математических, так и на статистических подходах. Необходимо объединять большие объемы данных и создавать действенные, прогностические или описательные модели. Большие данные — это сложная область, требующая творческого подхода к большим объемам информации. Большие данные часто слишком велики, чтобы хранить их на одном компьютере. Эти навыки делают науку о данных отличным выбором.
Информатика — это широкая область, охватывающая теоретические исследования функций компьютеров, сетевых протоколов, данных и других смежных тем. Однако наука о данных — это применение математических, статистических и других навыков к различным типам данных. Поскольку компании и частные лица используют данные для принятия более эффективных бизнес-решений, эта область быстро растет. Информатика — это расширяющаяся область, которая имеет много аспектов. Что делает науку о данных уникальной?
Наука о данных и информатика все больше переплетаются. Специалисты по данным разрабатывают приложения, которые позволяют проводить анализ данных. Специалисты по данным используют алгоритмы, основанные на компьютерных науках, которые предсказывают результаты сбора данных, а затем анализируют тенденции и закономерности. Кодирование — неотъемлемая часть высококачественной программы обработки данных. Для успешной карьеры вам нужно быть высококвалифицированным специалистом по данным и компьютерным инженером. Некоторые из лучших инженерных колледжей предлагают программы международной сертификации и возможности дополнительного обучения.
это часть статистики
Статистика — это раздел математики, который предлагает программные инструменты и методы для анализа и интерпретации данных. Эти приложения включают сбор и анализ данных, планирование эксперимента и определение значений для конкретных вопросов. Эти методы используются статистиками почти во всех отраслях: финансах, медицине и правительстве. Хотя некоторые могут утверждать, что наука о данных и статистика различны, у них есть много общего, которые можно объединить для принятия более эффективных решений.
Статистика процветает. По данным Бюро статистики труда, к 2029 году в этой области появится 15 000 новых рабочих мест. BLS прогнозирует, что в течение следующего десятилетия поле расширится на 35 процентов. Это намного быстрее, чем в среднем. Есть много способов принять участие в этой области, с таким количеством применений.
Департамент статистики и науки о данных Корнельского университета является исследовательским центром, который проводит исследования в самых разных областях. Этот отдел проводит исследования в различных областях, включая чистую математику и передовые области, такие как геномика, финансы, государственная политика и другие. Этот отдел обучает студентов машинному обучению и статистике. Их исследовательские проекты часто продвигают фундаментальные достижения в таких областях, как генетика и неврология. Каждый день область статистики и наук о данных расширяется как по масштабам, так и по приложениям.
Наука о данных в сочетании с программированием позволяет нам анализировать большие объемы данных и использовать результаты для решения реальных проблем. Затем эти результаты возвращаются в операционные системы. Используя данные Wide-field Infrared Survey Explorer, была обнаружена комета NEOWISE. Интеллектуальный анализ данных — это термин, используемый в области информационных технологий. В обеих областях есть много инструментов и методов, которые можно использовать для анализа больших объемов данных.
Для области статистики требуются сильные математические навыки. Статистики способны анализировать большие объемы данных и представлять их в понятном для других формате. Наука о данных требует деловой хватки, критического мышления и отличных навыков межличностного общения. Студенты в этой области должны иметь знания математики и статистики. Языки программирования, такие как компьютерное программирование, также полезны. Наука о данных требует широкого спектра навыков.
Наука о данных — это методологическая дисциплина, которая фокусируется на разработке инструментов и методов для проведения эмпирических исследований. Основная цель науки о данных — выявить сильные и слабые стороны различных подходов к изучению реальности. Специалисты по данным используют данные для принятия более эффективных решений. Статистика имеет множество приложений. По мере роста популярности науки о данных растет и спектр ее приложений. Его применение практически безгранично.
Это часть машинного обучения
Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используются различные научные методы, алгоритмы, системы и приемы для осмысления больших объемов данных. Эта область направлена на извлечение соответствующей информации из больших объемов данных и руководство при принятии решений в области технологий и науки. Машинное обучение можно использовать для обнаружения тенденций и закономерностей в данных. Специалисты по данным должны владеть статистикой, языками программирования, инструментами для работы с большими данными и другими соответствующими темами.
Искусственный интеллект основан на машинном обучении. Эта отрасль информатики может быть использована для автоматизации задач, которые в противном случае потребовали бы больших человеческих усилий и принятия решений без какого-либо вмешательства человека. Алгоритмы машинного обучения позволили выявлять мошенничество, предотвращать крупные денежные потери, проводить анализ настроений и многое другое. Наука о данных может улучшить жизнь людей, компаний, правительств и стран во всем мире. Наука о данных позволяет компаниям анализировать и прогнозировать будущие тенденции, используя свои бизнес-данные.
Науку о данных могут использовать компании для анализа данных и улучшения своих продуктов и услуг. Машинное обучение можно использовать для создания систем рекомендаций, которые распознают друзей и определяют местоположение изображений. Сегодня наука о данных используется для предоставления рекомендаций во многих играх. Игры по науке о данных можно обновлять по мере прохождения игроками уровней. Приложения для обработки данных включают PriceRunner, Junglee и Shopzilla. Они извлекают данные с соответствующих веб-сайтов, чтобы принимать обоснованные решения о следующей покупке.
Алгоритмы машинного обучения используются для обучения роботов и компьютеров тому, как исследовать мир. Алгоритм машинного обучения — это, например, нейронные сети. Эти алгоритмы используют огромные объемы данных для выявления шаблонов и правил. Существует множество типов нейронных сетей. Каждый лучше подходит для конкретной задачи. Наука о данных — это изучение того, как обучать эти алгоритмы для создания точных моделей для конкретных наборов данных. Это междисциплинарная область, которая имеет множество приложений.
Наука о данных уже используется во многих отраслях. Было показано, что прогнозирующие возможности науки о данных оптимизируют стратегическое планирование и улучшают производственные процессы. И крупные корпорации, и стартапы сегодня собирают данные для увеличения своих доходов. Чем больше данных они собирают, тем больше информации они могут извлечь. Специалисты по обработке и анализу данных могут использовать прогнозную аналитику, например оценку лидов, для обоснования бизнес-решений. Что такое наука о данных?
Алгоритмы машинного обучения улучшили свою способность давать полезные результаты. Они по-прежнему требуют, чтобы люди уточняли их и ограничивали. Алгоритмы машинного обучения не способны выполнять всю работу в банковской сфере. Программа может по-прежнему требовать программиста или инженера для уточнения. Хотя алгоритмы машинного обучения иногда сложнее традиционных решений, они также часто используются во многих отраслях.
Важность науки о данных в современном технологически управляемом мире невозможно переоценить, поскольку мир полагается на информацию и хранит данные для большей части своей повседневной деятельности. Вам не нужно говорить, что информация – это новая мировая валюта.
Capstone прикладной науки о данных (IBM)
Этот курс дает представление о том, что такое наука о данных, и предлагает примеры моделирования и тематические исследования, которые очень помогут студентам изучить вызовы RESTful API к Foursquare API и получить информацию о местах проведения в разных районах по всему миру. Applied Data Science Capstone – это уникальный курс, предлагаемый IBM в каталоге Coursera.
Вы узнаете, как использовать библиотеку Folium для картографирования геопространственных данных и простой передачи результатов.
По окончании курса вы получите Сертификат с цифровым значком от IBM.
Одним из хороших преимуществ курса является то, что он снабжен субтитрами на многих основных мировых языках, таких как французский, португальский, китайский, итальянский, испанский, русский и даже арабский. Вы также можете учиться со своей скоростью, что означает лучшее понимание.
Курс состоит из четырех частей (4)
- Вступление
- Foursquare API
- Сегментация и кластеризация по району
- Битва за окрестности
- Битва за окрестности (Заключительная часть)
Наука о геномных данных (Университет Джона Хопкинса)
Наука о геномных данных является частью специализации по науке о геномных данных, предлагаемой Университетом Джона Хопкинса. В качестве предварительного условия для науки о данных вы получите глубокие знания и навыки в области программирования Python, биоинформатики, биопитона и геномики. На Coursera зарегистрировано более 100 000 студентов, поэтому курс предлагает полный пакет услуг.
Вы изучите новые ресурсы, которые помогут вам лучше анализировать и понимать эксперименты по секвенированию следующего поколения, такие как Python, Galaxy и Bioconductor. Этот курс идеально подходит для молекулярных биологов или ученых, которым необходим опыт работы с вычислительными методами в области науки о данных.
Во время курса вы сможете попробовать свои силы в некоторых проектах, чтобы получить квалификацию и получить общий сертификат.
План курса, содержащийся в этом разделе, включает:
- Введение в геномные технологии
- Геномная наука о данных с Galaxy
- Python для науки о геномных данных
- Алгоритмы секвенирования ДНК
- Инструменты командной строки для науки о геномных данных
- Биокондуктор для науки о геномных данных
- Статистика для науки о геномных данных
Наука о данных для бизнес-инноваций (EIT Digital)
Если вы являетесь частью корпоративного и среднего звена управления, этот курс будет идеальным для вас, поскольку он позволит вам продвигать творчество, основанное на данных. Темы затрагивают важные темы и перспективы использования данных. Он также включает интеллектуальный анализ данных, подходы к машинному обучению, плюсы и минусы, а также проблемы функциональной применимости.
Курс знакомит вас с наукой о данных, почему она важна в различных секторах, ценность, которую может создать наука о данных, что могут решать большие данные, различие между описательным анализом данных, анализом данных с помощью прогнозного моделирования и функциями когнитивных вычислений. Этот курс охватывает, с аналитической точки зрения, контролируемые, неконтролируемые и частично контролируемые методы, которые могут быть изучены из процессов сортировки, кластеризации и регрессии; Модели данных и инновации NoSQL; а также функции и влияние масштабируемых облачных вычислительных систем на основе сокращающих карт и аналоговых парадигм.
Во время сеанса курса вы попробуете свои силы в некоторых проектах, чтобы получить квалификацию и получить общий сертификат.
Ниже приведены модули этого специализированного курса;
- Введение в бизнес, управляемый данными
- Терминология и основные понятия
- Методы анализа данных для бизнеса
- Проблемы и выводы
Изучите основы SQL для специализации в области науки о данных (Калифорнийский университет UCDAVIS)
Учебная программа по этой специализации составлена для самостоятельного изучения и структурирована, чтобы помочь вам овладеть уникальными профессиональными навыками за короткое время. Предлагаемая UCDAVIS эта специализация требует небольшого опыта в программировании или совсем не требует его, поскольку вас научат с нуля работать с данными и запросами SQL.
Вы охватите такие важные темы, как основы SQL, SQL, анализ, AB-тестирование и распределенные вычисления с использованием Apache Spark.
По мере продвижения в этом разделе вы узнаете, как писать запросы, фильтровать, сортировать, суммировать и даже манипулировать данными. Используя рабочую область блока данных, вы сможете создать сквозной конвейер, который может считывать и преобразовывать данные.
Студенты, выбравшие этот курс, смогут получить работу в любом секторе в качестве администратора базы данных или программного аналитика.
Эти четыре (4) модуля в этом специализированном курсе:
- SQL для науки о данных
- Обработка данных, анализ и AB-тестирование с помощью SQL
- Распределенные вычисления с Spark SQL
- SQL for Data Science Capstone Project
IBM Data Science (IBM)
Наука о данных – одна из многочисленных специализаций IBM в области науки о данных из-за их давнего опыта в этом аспекте.
В качестве студента, пройдя этот курс, вы познакомитесь с применением данных в реальной жизни. Жизненный опыт, проецируемый через этот онлайн-курс, станет настоящим делом, поскольку вы получите ценную информацию как о науке о данных, так и о машинном языке: приложениях и сценариях использования. В конце курса ваше мышление изменится, и вы будете думать больше как специалист по данным, поскольку сможете применить полученные знания к реальным задачам науки о данных.
Некоторые из навыков и программного обеспечения, которым вас научат использовать, – это Watson Studio, JupyterLab, GitHub и R Studio.
Этот курс охватывает следующие разделы;
- Что такое наука о данных?
- Инструменты для науки о данных
- Методология Data Science
- Python для науки о данных и искусственного интеллекта
- Базы данных и SQL для науки о данных с Python
- Анализ данных с помощью Python
- Визуализация данных с помощью Python
- Машинное обучение с Python
- Краеугольный камень прикладной науки о данных
Визуализация данных и информационная панель со специализацией R
Вам не нужно говорить, что информация – это новая мировая валюта. Такой курс предлагает Университет Джона Хопкинса. Визуализация данных и информационная панель с R – это пакет модулей «пять в одном», который строится на основе ваших необходимых условий в данных. Отраслевые эксперты научат вас визуализировать данные с помощью R. Вы создадите статические и динамические визуализации данных, которые сможете опубликовать в Интернете.
Дойдя до конца курса, вы станете экспертом в области визуализации данных с заверенным сертификатом.
Ниже приведены модули, которые вы найдете в этой специализации;
- Начало работы с визуализацией данных в R
- Визуализация данных в R с помощью ggplot2
- Расширенная визуализация данных с помощью R
- Публикация визуализаций в R с помощью Shiny и гибкой панели инструментов
- Краеугольный камень визуализации данных
Спутниковые изображения, пространственный анализ в ГИС (Университет Торонто)
Вы заинтересованы в принципах и стратегиях ГИС и хотите практиковать самостоятельно? Тогда этот курс для вас. Эта специализация идеально подходит для новичков в картографии и ГИС. Курс, проводимый Университетом Торонто через платформу дистанционного обучения Coursera, – отличная возможность получить один из самых востребованных навыков на рынке. Вы получите навыки интерпретации картографических данных с использованием нескольких типов данных и подходов к решению пространственных вопросов. Вы также познакомитесь с обработкой наборов данных с использованием различных форм запросов для поиска данных, необходимых для ответа на конкретный запрос. По мере того, как вы расширяете специализацию курса, вы будете изучать методы и обучение для анализа и использования векторных данных для поиска пространственных корреляций внутри и между наборами данных.
Модули, которые вы найдете в этой специализации:
- Фильтрация данных с помощью запросов
- Векторный анализ
- Дистанционное зондирование как источник данных ГИС
- Растровый анализ
- Проект: Пространственный анализ
Прикладная наука о данных с Python (Мичиганский университет)
Являясь ведущим университетом, Мичиган предлагает студентам со всего мира возможность изучать прикладную науку о данных с помощью платформы Coursera.
Курс даст вам представление о науке о данных, применении данных, методах и аналитике данных.
Изучение этого курса расширит ваши знания и приобретет столь необходимые навыки, как программирование на Python, визуализация данных, алгоритмы машинного обучения, очистка данных, Scikit-Learn, интеллектуальный анализ текста и многие другие.
Прикладная наука о данных с Python – это учебная программа из пяти (5) курсов для студентов, обладающих хорошими знаниями (среднего уровня) в программировании на Python и серьезно относящихся к изучению того, как применять визуализацию данных в реальных сценариях.
Найдите модули, включенные в этот курс;
- Введение в науку о данных в Python
- Прикладное построение графиков, диаграмм и представление данных на Python
- Прикладное машинное обучение на Python
- Прикладной интеллектуальный анализ текста в Python
- Прикладной анализ социальных сетей на Python
Навыки Excel для бизнеса: средний (Университет МАКВАРИ)
Excel всегда будет частью корпоративного бизнеса, поскольку это широко популярное программное обеспечение в рабочей области. Этот превосходный курс, предлагаемый университетом MACQUARIE, является отличным, учитывая, что это ценный фундаментальный актив для обеспечения работы в сфере ИТ.
Выбор этого курса на Coursera идеально подходит для нового входа в ИТ. Вы познакомитесь с основами Excel в качестве его бизнес-приложений, расширите свои знания в области управления наборами данных и создадите содержательные отчеты.
В конце курса вы будете готовы к поиску работы, поскольку приобретете необходимый набор навыков в Microsoft Excel, конкатенации, сводной диаграмме и таблице.
После курса вы получите сертификат, которым можно поделиться.
Ниже приведены темы, которые вы затронете в ходе курса;
- Работа с несколькими листами и книгами
- Функции текста и даты
- Именованные диапазоны
- Обобщение данных
- Таблицы
- Сводные таблицы, диаграммы и срезы
- Окончательная оценка
Анализ больших данных с помощью SQL (CLOUDERA)
Анализ больших данных с помощью SQL – это последний востребованный курс по базам данных в каталоге Coursera, и студентам необходимо приобрести навыки, чтобы оставаться актуальными в сегодняшней ИТ-индустрии. Предлагаемый CLOUDERA анализ больших данных с помощью SQL даст вам глубокое понимание функций SQL. Этот курс больше ориентирован на SQL-движки больших данных APACHE Hive и APACHE Impala, что означает, что вы научитесь исследовать и запрашивать базы данных с помощью различных инструментов. Вы также склоняетесь к группе и объединяетесь, чтобы легко отвечать на аналитические вопросы.
В качестве предварительного условия для изучения этого курса на вашем компьютере должна быть установлена виртуальная машина.
Этот курс идеально подходит для учащихся, заинтересованных в управлении и администрировании баз данных, поскольку вы изучите основы операторов SELECT, фильтруете результаты, ответите на аналитические вопросы, а также будете работать с сортировкой и ограничением вывода.
Навыки, которые вы изучите, но не ограничиваются ими, – это Apache Impala, Big Data, SQL, Apache Hive, Apache Analysis и многие другие.
По завершении вы получите Сертификат, который можно будет передать работодателям.
Приведенные ниже модули – это интересные темы, которые вы рассмотрите в этом курсе;
- Ориентация на SQL на больших данных
- SQL SELECT Essentials
- Фильтрация данных
- Фильтрация данных
- Группировка и агрегирование данных
- Сортировка и ограничение данных
- Объединение данных
