Зміст
- Програма MicroMasters зі статистики та даних даних від MIT
- Професійний сертифікат Data Science з Гарварду
- Професійна програма Microsoft у галузі наукових даних
- Що ви дізнаєтесь:
- Висновок
Джерело: Bplanet / iStockphoto
Винос:
Незалежно від того, чи бажаєте ви розпочати нову кар’єру в галузі даних про дані, або просто покращити свій поточний набір навичок, ці курси допоможуть вам отримати необхідний досвід.
Головною перевагою відвідування престижної програми сертифікації наукових даних про фірмову марку є репутація цієї поважної організації, яку вона здійснює. Крім надання студентам-технікумам та новачкам кращих можливостей знайти роботу в цій компанії (наприклад, Microsoft), це чудовий знак і для більш досвідчених професіоналів.
Однак доступні кілька курсів високого рівня, таких як edX в IBM, Microsoft, MIT, UC San Diego та Harvard. Кожна з них відрізняється та розрахована на потреби різних професіоналів на багатьох рівнях. У цій статті ми розглянемо ці різні програми, підсумуємо їх найважливіші характеристики, навички, які ви збираєтесь набувати (а також ті, які вам потрібні перед початком курсу), і чому ви повинні вибрати одну з них інший.
- Програма MicroMasters зі статистики та даних даних від MIT
- Програма MicroMasters Data Science від UC San Diego
- Професійний сертифікат Data Science з Гарварду
- Професійний сертифікат Python Data Science від IBM
- Професійна програма Microsoft у галузі наукових даних
Програма MicroMasters зі статистики та даних даних від MIT
Ця програма складається з загальної кількості п'яти магістерських курсів для вивчення основ машинного навчання, науки про дані та статистики. Студент навчиться використовувати імовірнісне моделювання та статистичні умовиводи для аналізу великих даних та здійснення прогнозованих даних. Оскільки він створений для навчання практичним навичкам, студент зрозуміє, як отримати значущу інформацію з даних, які можуть бути використані при прийнятті рішень - одна з найбільш затребуваних навичок, яку шукають багато організацій. (Щоб дізнатися більше про великі дані, див. 5 корисних великих курсів даних, які можна взяти в Інтернет.)
На додаток до цього, чітке розуміння алгоритмів машинного навчання, глибоких нейронних мереж та інших контрольованих методів дозволить вченому-досліднику даних зрозуміти, здавалося б, неструктуровані дані. Жоден набір даних не буде занадто великим, щоб його більше не аналізувати. Знання Python є необхідною умовою, оскільки курс навчить використовувати його разом з R, щоб зрозуміти навіть найскладніший набір даних.
Ця програма MIT має «темп викладання», тобто курси викладаються викладачами в конкретні пори року, на відміну від постійно доступних. Програма складається з 4-х курсів тривалістю 13-16 тижнів (кожен тиждень потрібно присвячувати 10-14 годин курсу) плюс плюс екзамен на два тижні.
- Пітон для наукових даних
- Ймовірність та статистика в науці даних за допомогою Python
- Основи машинного навчання
- Аналіз великих даних за допомогою іскри
Професійний сертифікат Data Science з Гарварду
Для людей, які не мають досвіду програмування, Гарвардська програма - це ідеальна можливість вивчити науку про дані. Замість Python, курс навчить студента, як будувати основу на мові програмування R, щоб складати, аналізувати та візуалізувати дані, використовуючи реальне тематичне дослідження. Будуть охоплені всі основи, починаючи від вивчення основних статистичних понять, таких як ймовірність, висновок та моделювання, до того, як використовувати tidyverse, ggplot2 для візуалізації даних та dplyr. В ході курсу студент ознайомиться з основними інструментами, якими користуються практикуючі вчені-дані, такі як Unix / Linux, Git і GitHub, і RStudio, а також з багатьма алгоритмами машинного навчання. (Якщо ви хочете дізнатися про інформатику, ознайомтеся з 10 основних курсів з інформатики, які ви можете взяти в Інтернет.)
Програма Гарварду складається з 9 курсів, включаючи екзамен з каменного каменю, але він значно швидший, ніж попередні. Насправді всі курси вимагають всього 1-2 години на тиждень протягом 8 тижнів, але оскільки він проходить самостійно (не потрібні інструктори), ви можете їхати так швидко, як хочете. В кінці іспиту на головний камінь - це можливість застосувати знання та навички аналізу даних R, які ви здобули протягом усієї серії та вимагає приблизно 15-20 годин на тиждень протягом 2 тижнів.
- Основи Python для наукових даних
- Аналіз даних за допомогою Python
- Візуалізація даних за допомогою Python
- Машинне навчання за допомогою Python: практичний вступ
Зареєструйтесь тут
Професійна програма Microsoft у галузі наукових даних
Програма Microsoft - це суцільна професійна програма, яка підходить для всіх потреб завдяки великій гнучкості. Ви дізнаєтесь, як використовувати широкий спектр продуктів Microsoft, таких як Transact-SQL, Excel та Azure, щоб досліджувати такі теми, як запити даних, аналіз даних, візуалізація даних та як статистика інформує практику наукових даних. Його великий акцент як на теорії, так і на практиці робить його ідеальним курсом для професіоналів, які хочуть зануритися глибше в конкретне підполе науки про дані, а також для новобранців, які хочуть побудувати міцну основу в методах дослідження даних та машинного навчання.
Ця професійна програма від Microsoft відрізняється високою гнучкістю та модульністю, тому ви можете обрати повну програму або будь-який з 10 індивідуальних курсів, що мають самостійний темп, всього 16-32 години на курс. Ви також можете вибрати, якщо ви хочете, наприклад, пройти курс на R або Python, залежно від вашого ознайомлення з кожною мовою програмування. Програма включає випускний іспит, і вона поділена на 3 модулі: Основи, Основні наукові дані та Прикладна наука.
Що ви дізнаєтесь:
- Основи - Вивчіть основи наукових даних.
- Core Data Science - Вивчіть основні мови програмування для маніпулювання даними та виявлення основ машинного навчання.
- Applied Data Science - занурюйтесь глибше в мови програмування для наукових даних і починайте використовувати дані для розробки інтелектуальних рішень.
Зареєструйтесь тут
Висновок
Всі курси edX дуже просто прослідкувати, оскільки лекції короткі, зрозумілі і винятково суттєві. Ви отримаєте всю необхідну інформацію, щоб відточити свої навички або вивчити нові методики, а також набудете всього необхідного досвіду, щоб бути комфортним у своїй новій ролі.
Допис включає партнерські посилання