你不是唯一一个想参加数据科学课程的人。 发展迅速的数据科学是统计学和机器学习的混合体。 这个不断发展的领域很复杂，有许多课程可以教你所有你需要的东西。 这些是您开始职业生涯应该参加的三门课程。 第一门课程侧重于探索性数据分析，而第二门课程更侧重于机器学习。
数据科学是计算机科学的一个子领域。
数据科学起源于计算机科学。 数据科学的早期先驱之一 Peter Naur 在 1974 年在一本书中描述了数据科学的基本方面。 在 1996 年的一次会议上，国际船级社联合会 (IFCS) 首次使用了“数据科学”一词。 William S. Cleveland 是 2001 年《国际统计评论》的作者，他将数据科学介绍为一门独特的学科。 他建议统计可以扩展到技术分析和应用的传统领域之外。 数据科学从这些不起眼的开端迅速发展成为一种快速发展的研究工具。
数据科学家负责分析大量数据并创建预测模型。 数据科学使用机器学习、人工智能和其他统计方法来分析数据并做出明智的决策。 数据科学家负责开发和应用解决现实问题的数学和统计模型。 数据科学家还负责为数据驱动的决策奠定基础。 数据科学是一个回报丰厚且发展迅速的领域。
计算机科学和数据科学之间有一些相似之处。 两者对于现代计算都是必不可少的。 第一个涉及现代计算理论和实践，包括编码和基础硬件。 然而，数据科学关注的是全球不同部门产生的数据。 计算机科学家是计算专家；数据科学家专注于数据科学以及如何对其进行结构化和分析。 该领域在当今的技术世界中至关重要。 这个领域可以帮助拯救环境并带来惊人的发明。
数据科学是一门跨学科，它利用了数学和统计方法。 有必要结合大量数据并生成可操作的、预测的或描述性的模型。 大数据是一个复杂的领域，需要从大量信息中获得创造性的见解。 大数据通常太大而无法存储在一台计算机中。 这些技能使数据科学成为一个不错的选择。
计算机科学是一个广泛的领域，涵盖了对计算机功能、网络协议、数据和其他相关主题的理论研究。 然而，数据科学是将数学、统计和其他技能应用于不同类型的数据。 随着企业和个人使用数据做出更好的业务决策，这一领域正在迅速发展。 计算机科学是一个不断扩展的领域，具有许多方面。 是什么让数据科学与众不同？
数据科学和计算机科学越来越相互交织。 数据科学家开发允许数据分析成为可能的应用程序。 数据科学家使用基于计算机科学的算法来预测数据收集的结果，然后分析趋势和模式。 编码是高质量数据科学计划不可或缺的一部分。 要获得成功的职业，您需要成为一名高素质的数据科学家和计算机工程师。 一些最好的工程学院提供国际认证课程和增值学习机会。
它是统计的一部分
统计学是数学的一个分支，它提供程序化工具和方法来分析和解释数据。 这些应用程序包括数据收集和分析、实验设计以及确定特定问题的值。 这些方法几乎被每个行业的统计学家使用：金融、医药和政府。 尽管有些人可能会争辩说数据科学和统计学是不同的，但它们有许多相似之处，可以结合起来做出更好的决策。
统计数据正在蓬勃发展。 根据美国劳工统计局的数据，从现在到 2029 年，该领域将新增 15,000 个工作岗位。 BLS 预测该领域将在未来十年内扩大 35%。 这比平均速度快得多。 有很多方法可以涉足这个领域，有很多应用程序。
康奈尔大学统计与数据科学系是一个研究中心，在广泛的领域进行研究。 该部门在各种领域进行研究，包括纯数学和基因组学、金融、公共政策等前沿领域。 该系对学生进行机器学习和统计方面的培训。 他们的研究项目经常推动遗传学和神经科学等领域的根本性进步。 每天，统计和数据科学领域的范围和应用都在扩大。
数据科学与编程相结合，使我们能够分析大量数据并使用结果来解决现实世界的问题。 然后将这些结果反馈到操作系统中。 使用来自广域红外勘测探测器的数据，发现了彗星 NEOWISE。 数据挖掘是信息技术领域中使用的术语。 这两个领域都有许多可用于分析大量数据的工具和技术。
统计领域需要强大的数学技能。 统计学家能够分析大量数据并将其以易于理解的格式呈现给其他人。 数据科学需要商业头脑、批判性思维和出色的人际沟通技巧。 该领域的学生必须具备数学和统计学知识。 诸如计算机编程之类的编程语言也很有用。 数据科学需要广泛的技能。
数据科学是一门方法论学科，专注于开发进行实证研究的工具和方法。 数据科学的主要目标是确定了解现实的不同方法的优缺点。 数据科学家使用数据做出更好的决策。 统计学有很多应用。 随着数据科学越来越受欢迎，它的应用范围也在扩大。 它的应用几乎是无限的。
它是机器学习的一部分
数据科学是一个跨学科领域，它使用各种科学方法、算法、系统和技术来理解大量数据。 该领域旨在从大量数据中提取适当的信息，并指导技术和科学决策。 机器学习可用于检测数据中的趋势和模式。 数据科学家必须精通统计学、编程语言、大数据工具和其他相关主题。
人工智能基于机器学习。 计算机科学的这一分支可用于自动化任务，否则这些任务将需要大量人力并在没有任何人工干预的情况下做出决策。 机器学习算法使检测欺诈、防止巨额金钱损失、执行情绪分析和许多其他事情成为可能。 数据科学可以改善世界各地个人、企业、政府和国家的生活。 数据科学允许公司使用其业务数据分析和预测未来趋势。
公司可以使用数据科学来分析数据并改进其产品和服务。 机器学习可用于创建识别朋友和识别图像位置的推荐系统。 数据科学用于在当今的许多游戏中提供建议。 数据科学游戏可以随着玩家通过关卡而更新。 数据科学应用程序包括 PriceRunner、Junglee 和 Shopzilla。 他们从相关网站提取数据，以便对下一次购买做出明智的决定。
机器学习算法用于教机器人和计算机如何探索世界。 例如，机器学习算法是神经网络。 这些算法使用大量数据来识别模式和规则。 神经网络有很多种。 每个都更适合特定任务。 数据科学是研究如何训练这些算法以便为特定数据集生成准确的模型。 这是一个具有许多应用的跨学科领域。
数据科学已经在许多行业中使用。 数据科学的预测能力已被证明可以优化战略规划和改进生产流程。 如今，大公司和初创公司都在收集数据以增加收入。 他们收集的数据越多，他们可以得出的洞察力就越多。 数据科学家可以使用预测分析（例如潜在客户评分）来为业务决策提供信息。 什么是数据科学？
机器学习算法提高了它们产生有用结果的能力。 它们仍然需要人类对其进行提炼和约束。 机器学习算法无法完成银行业的所有工作。 一个程序可能仍然需要程序员或工程师进行改进。 尽管机器学习算法有时比传统解决方案更复杂，但它们也经常用于许多行业。
数据科学在当今技术驱动的世界中的重要性怎么强调都不为过，因为世界的大部分日常活动都依赖于信息和存储数据。 你不需要被告知信息是世界的新货币。
应用数据科学顶峰 (IBM)
本课程深入了解什么是数据科学，并体验了示例模拟和案例研究，这些模拟和案例研究将极大地帮助学生学习对 Foursquare API 的 RESTful API 调用，并检索有关全球不同社区场所的数据信息。 Applied Data Science Capstone 是 IBM 在 Coursera 目录下提供的一门独特课程。
您将学习如何使用 Folium 库来绘制地理空间数据并轻松传达您的结果。
完成课程后，您将获得证书，该证书带有 IBM 的数字徽章。
该课程的一大优势是它有许多世界主要语言的字幕，如法语、葡萄牙语、中文、意大利语、西班牙语、俄语，甚至阿拉伯语。 您还可以按照自己的速度学习，这意味着更好的理解。
该课程分为四个部分 (4)
- 介绍
- 四方API
- 邻域分割和聚类
- 邻里之战
- 邻里之战（结束部分）
基因组数据科学（约翰霍普金斯大学）
基因组数据科学是约翰霍普金斯大学提供的基因组数据科学专业的一部分。 作为数据科学的先决条件，您将获得 Python 编程、生物信息学、Biopyton 和基因组学方面的深入知识和技能。 超过 100,000 名学生注册了 Coursera 上提供的这门课程，该课程提供完整的课程
您将学习更新的资源，这些资源将帮助您更好地分析和理解下一代测序实验，例如 Python、Galaxy 和 Bioconductor。 本课程非常适合需要数据科学计算方法经验的分子生物学家或科学家。
在课程期间，您将能够尝试一些项目以获得资格并获得可共享的证书
本节包含的课程大纲包括：
- 基因组技术简介
- Galaxy 基因组数据科学
- 用于基因组数据科学的 Python
- DNA测序算法
- 基因组数据科学的命令行工具
- 基因组数据科学的生物导体
- 基因组数据科学统计
商业创新数据科学（EIT Digital）
如果您是企业和中层管理人员的一员，本课程将是您的理想选择，因为它可以让您促进数据驱动的创造力。 主题涉及数据使用的重要主题和观点。 它还包括数据挖掘、机器学习方法、优缺点和功能适用性问题。
本课程向您介绍数据科学，为什么它在各个领域必不可少，数据科学可以产生的价值，大数据可以解决什么，描述性、预测性建模数据分析之间的区别，以及认知计算的功能。 本课程从分析的角度涵盖了可以从排序、聚类和回归过程中学习的有监督、无监督和半监督方法； NoSQL 数据模型和创新；以及基于地图缩减和模拟范式的可扩展云计算系统的功能和影响。
在课程期间，您将尝试一些项目以获得资格并获得可共享的证书。
以下是该专业课程的模块；
- 数据驱动业务简介
- 术语和基本概念
- 商业数据科学方法
- 挑战与结论
学习数据科学专业化的 SQL 基础知识（加州大学戴维斯分校）
这个专业课程是自定进度和结构化的，可帮助您在短时间内学习独特的工作技能。 该专业由 UCDAVIS 提供，几乎不需要或不需要编程经验，因为您将从头开始学习数据和 SQL 查询。
您将涵盖重要的主题，例如 SQL 基础知识、SQL、分析、AB 测试和使用 Apache Spark 的分布式计算。
随着您在本节中的进一步学习，您将学习如何编写查询、过滤、排序、汇总甚至操作数据。 使用数据砖工作区，您将能够创建可以读取和转换数据的端到端管道。
选择本课程的学生将能够在任何部门找到一份数据库管理员或程序分析师的工作
本专业课程中的这四 (4) 个模块是；
- 用于数据科学的 SQL
- 使用 SQL 进行数据整理、分析和 AB 测试
- 使用 Spark SQL 进行分布式计算
- SQL 数据科学 Capstone 项目
IBM 数据科学 (IBM)
数据科学是 IBM 众多数据科学专业之一，因为它们在这方面的历史悠久。
作为一名学生，参加本课程将使您了解数据在现实生活中的应用。 通过此在线课程预测的生活经验是真实的，因为您将获得对数据科学和机器语言：应用程序和用例的宝贵见解。 在课程结束时，您的心态会发生变化，您将更像数据科学家一样思考，因为您将能够将所学应用于实际的数据科学问题。
您将学习如何使用的一些技能和软件是 Watson Studio、JupyterLab、GitHub 和 R Studio。
本课程涵盖以下部分；
- 什么是数据科学？
- 数据科学工具
- 数据科学方法论
- 数据科学和人工智能的 Python
- 用于数据科学的数据库和 SQL 使用 Python
- 与 Python 的数据分析
- 数据可视化与 Python
- 使用 Python 进行机器学习
- 应用数据科学顶石
使用 R 专业化进行数据可视化和仪表板
您不必被告知信息是世界的新货币。 这就是约翰霍普金斯大学提供的这门课程。 使用 R 进行数据可视化和仪表板是一个五合一模块包，它建立在您的数据先决条件基础之上。 行业专家将教你如何使用 R 作品可视化数据。 您将创建可以在 Web 上发布的静态和动态数据可视化。
在课程大纲结束时，您将成为数据可视化方面的专家，并获得经过验证的证书。
以下是您将在本专业中找到的模块；
- R 中的数据可视化入门
- 使用 ggplot2 在 R 中进行数据可视化
- 使用 R 进行高级数据可视化
- 使用 Shiny 和 flex 仪表板在 R 中发布可视化
- 数据可视化顶点
卫星图像，GIS 中的空间分析（多伦多大学）
您是否对 GIS 原理和策略感兴趣并想自己实践？ 那么这门课程适合你。 这是一个非常适合地图和 GIS 新手的专业。 多伦多大学通过 Coursera 远程学习平台教授的课程是学习市场上最重要的技能之一的绝佳机会。 您将学习使用多种数据类型和方法来解释地图数据的技能来解决空间问题。 您还将了解使用各种形式的查询来定位回答特定查询所需的数据的数据集处理。 在课程专业化的基础上，您将通过技术和培训来分析和使用矢量数据来查找数据集内和数据集之间的空间相关性。
您将在本专业中找到的模块是；
- 使用查询过滤数据
- 矢量分析
- 遥感作为GIS数据源
- 栅格分析
- 项目：空间分析
应用数据科学与Python（密歇根大学）
作为一所顶尖大学，密歇根州通过 Coursera 平台为全球学生提供学习应用数据科学的机会。
本课程将使您深入了解数据科学、数据应用、技术和数据分析。
学习本课程将拓宽您的知识面并获得急需的技能，例如 Python 编程、数据可视化、机器学习算法、数据清理、Scikit-Learn、文本挖掘等等。
Applied Data Science with Python 是一门五门课程 (5) 课程，面向具有 Python 编程知识（中级）并认真学习如何将数据可视化应用于现实生活场景的学生。
查找本课程中包含的模块；
- Python 数据科学简介
- 在 Python 中应用绘图、图表和数据表示
- 在 Python 中应用机器学习
- 在 Python 中应用文本挖掘
- 在 Python 中应用社交网络分析
Excel 商务技能：中级（麦考瑞大学）
Excel 将永远是企业业务的一部分，因为它是工作区中广受欢迎的软件。 麦考瑞大学提供的这门 excel 课程非常棒，因为它是确保 IT 工作的宝贵基础资产。
在 Coursera 上选择这门课程是新进入 IT 领域的理想选择。 您将接触到 Excel 作为其业务应用程序的基础，扩展您在管理数据集方面的知识技能，并创建有意义的报告。
在课程结束时，您将为求职做好准备，因为您将获得所需的 Microsoft Excel、串联、数据透视图和表格技能。
课程结束后，您将获得可共享的认证。
以下是您将在课程中涵盖的主题；
- 使用多个工作表和工作簿
- 文本和日期函数
- 命名范围
- 汇总数据
- 表
- 数据透视表、图表和切片器
- 最终评估
使用 SQL 分析大数据 (CLOUDERA)
使用 SQL 分析大数据是 Coursera 目录中最新的热门数据库课程，学生需要学习相关技能才能在当今的 IT 行业中保持相关性。 CLOUDERA 提供，用 SQL 分析大数据将让您深入了解 SQL 功能。 本课程更侧重于大数据 SQL 引擎 APACHE Hive 和 APACHE Impala，这意味着您将学习如何使用各种工具探索和查询数据库。 您还倾向于一个小组并进行汇总，以便轻松回答分析问题。
作为先决条件，需要在您的计算机上安装虚拟机才能学习本课程。
本课程非常适合有兴趣涉足数据库管理和管理的学习者，因为您将学习 SELECT 语句的基础知识、过滤结果、回答分析问题，以及排序和限制输出
您将学习但不限于 Apache Impala、大数据、SQL、Apache Hive、Apache 分析等技能。
完成后您将获得一份证书，可以与劳工雇主共享。
以下模块是您将在本课程中涵盖的令人兴奋的主题；
- 面向大数据的 SQL
- SQL SELECT 要点
- 过滤数据
- 过滤数据
- 分组和聚合数据
- 排序和限制数据
- 组合数据
