Σας ενδιαφέρει να βουτήξετε στον συναρπαστικό κόσμο της επιστήμης δεδομένων; Μην ψάχνετε άλλο! Είτε είστε αρχάριος που αναζητάτε να εξερευνήσετε αυτό το δυναμικό πεδίο είτε έμπειρος επαγγελματίας που θέλει να βελτιώσει τις δεξιότητές σας, έχουμε τα καλύτερα διαδικτυακά μαθήματα για εσάς.
Στον σημερινό κόσμο, τα δεδομένα δεν είναι απλώς μια συλλογή αριθμών και αριθμών. Είναι ένας πολύτιμος πόρος που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να οδηγήσει την επιχειρηματική επιτυχία.
Η ζήτηση για Επιστήμονες Δεδομένων θα αυξηθεί μόνο καθώς οι εταιρείες συνεχίζουν να συγκεντρώνουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Και ας είμαστε ειλικρινείς, ποιος δεν θέλει να είναι μέρος ενός τομέα που έχει τη δυνατότητα να επηρεάσει τόσους πολλούς κλάδους;
Και αυτή τη στιγμή είναι η καλύτερη στιγμή για να αποκτήσετε γνώσεις σχετικά με την επιστήμη των δεδομένων για να αποκτήσετε μια συναρπαστική και ανταποδοτική καριέρα.
Η Glassdoor αναφέρει ότι ο μέσος βασικός μισθός για έναν Επιστήμονα Δεδομένων στις Ηνωμένες Πολιτείες είναι 1.03.973 $ ετησίως, με τους κορυφαίους να κερδίζουν περισσότερα από 180.000 $ ετησίως.
Υπάρχουν πολλοί διαθέσιμοι πόροι στο διαδίκτυο και μπορεί να είναι δύσκολο να γνωρίζουμε από πού να ξεκινήσουμε. Γι’ αυτό είναι σημαντικό να παρακολουθήσετε ένα δομημένο και καλά οργανωμένο μάθημα για να κατακτήσετε τις δεξιότητες που απαιτούνται για μια επιτυχημένη καριέρα στην Επιστήμη των Δεδομένων.
Πίνακας περιεχομένων
Προκλήσεις
Ακολουθούν ορισμένες κοινές προκλήσεις που αντιμετωπίζουν συχνά τα άτομα κατά την παρακολούθηση μαθημάτων επιστήμης δεδομένων, μαζί με στρατηγικές για να τις ξεπεράσουν:
Απότομη καμπύλη εκμάθησης
Η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα πολύπλοκων εννοιών και τεχνικών, οι οποίες μπορεί να είναι συντριπτικές για αρχάριους. Η υπέρβαση αυτής της πρόκλησης απαιτεί υπομονή και συστηματική προσέγγιση.
Ξεκινήστε με τα βασικά, κατανοήστε τις βασικές έννοιες διεξοδικά και σταδιακά βασιστείτε σε αυτές. Χωρίστε σύνθετα θέματα σε μικρότερα και εξασκηθείτε τακτικά για να ενισχύσετε τη μάθησή σας.
Μαθηματικό υπόβαθρο
Η επιστήμη των δεδομένων περιλαμβάνει διάφορες μαθηματικές έννοιες όπως η στατιστική, η γραμμική άλγεβρα, ο λογισμός και η θεωρία πιθανοτήτων. Για άτομα χωρίς ισχυρό μαθηματικό υπόβαθρο, αυτό μπορεί να αποτελέσει σημαντική πρόκληση. Για να το ξεπεράσετε, αφιερώστε επιπλέον χρόνο για να μάθετε τις απαραίτητες μαθηματικές έννοιες.
Αναζητήστε διαδικτυακά σεμινάρια, σχολικά βιβλία ή συμπληρωματικούς πόρους που εξηγούν αυτές τις έννοιες σε ένα πλαίσιο επιστήμης δεδομένων. Επιπλέον, εξασκηθείτε στην εφαρμογή αυτών των εννοιών σε προβλήματα δεδομένων πραγματικού κόσμου.
Δεξιότητες Προγραμματισμού
Η επάρκεια σε γλώσσες προγραμματισμού όπως η Python ή η R είναι ζωτικής σημασίας για την επιστήμη των δεδομένων. Απλώς ξεκινήστε μαθαίνοντας τα βασικά της γλώσσας προγραμματισμού που έχετε επιλέξει, συμπεριλαμβανομένης της σύνταξης, των δομών δεδομένων και της ροής ελέγχου. Χρησιμοποιήστε διαδικτυακές πλατφόρμες κωδικοποίησης, σεμινάρια και ασκήσεις κωδικοποίησης για να εξασκηθείτε στη σύνταξη κώδικα.
Σε αυτό το άρθρο, κάναμε τη σκληρή δουλειά για εσάς και συγκεντρώσαμε μια λίστα με μερικά από τα καλύτερα μαθήματα Επιστήμης Δεδομένων που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο.
Ας αρχίσουμε!
IBM Data Science Professional Certificate
Αν πραγματικά σας ενδιαφέρει να ακολουθήσετε μια καριέρα στην επιστήμη δεδομένων ή τη μηχανική μάθηση, τότε αυτό το μάθημα πιστοποίησης από την IBM θα μπορούσε να είναι η τέλεια επιλογή για εσάς. Αυτό το πρόγραμμα μαθημάτων έχει σχεδιαστεί για να σας βοηθήσει να αναπτύξετε τις σχετικές δεξιότητες που είναι απαραίτητες για να επιτύχετε στον τομέα της επιστήμης δεδομένων.
Αυτή η σειρά 10 μαθημάτων περιλαμβάνει μια σειρά εργασιών και έργων στα οποία μπορούν να συμμετέχουν οι μαθητές, όπως η ανάπτυξη ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης, η εξέταση δεδομένων μέσων κοινωνικής δικτύωσης και η ανάπτυξη ενός πίνακα ελέγχου δεδομένων.
Αυτές οι εργασίες δίνουν στους εκπαιδευόμενους την ευκαιρία να εφαρμόσουν τις δεξιότητες που έχουν μάθει σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου και να δημιουργήσουν ένα χαρτοφυλάκιο εργασιών που μπορούν να επιδείξουν στους πιθανούς εργοδότες.
Επιπλέον, οι εκπαιδευόμενοι θα λάβουν ένα Επαγγελματικό Πιστοποιητικό από την Coursera και ένα ψηφιακό σήμα από την IBM που αποδεικνύει την κυριαρχία τους στις δεξιότητες που έχουν αποκτήσει. Αυτό το πρόγραμμα συνιστάται ACE®. Σημαίνει ότι μετά την ολοκλήρωση, οι μαθητές μπορούν να κερδίσουν έως και 12 πιστώσεις κολεγίου.
Αυτή η πιστοποίηση είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να αποκτήσετε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στην αγορά εργασίας ως επιστήμονας δεδομένων αρχικού επιπέδου με τις πιο πρόσφατες δεξιότητες έτοιμες για εργασία.
Τι θα μάθετε;
- Τα βασικά στοιχεία της επιστήμης δεδομένων περιλαμβάνουν την ανάλυση δεδομένων, την οπτικοποίηση δεδομένων και τη στατιστική ανάλυση.
- Πώς να χρησιμοποιήσετε εργαλεία και βιβλιοθήκες ανοιχτού κώδικα, συμπεριλαμβανομένων των Panda, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn και ScipPy.
- Δημιουργία προγνωστικών μοντέλων χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
- Πώς να εργαστείτε με βάσεις δεδομένων και να χρησιμοποιήσετε την SQL για την αναζήτηση δεδομένων.
- Εφαρμοσμένη μάθηση μέσω πρακτικών εργαστηρίων στο IBM Cloud χρησιμοποιώντας σύνολα δεδομένων και εργαλεία πραγματικού κόσμου.
Επαγγελματικό Πιστοποιητικό του Χάρβαρντ στην Επιστήμη Δεδομένων
Αυτό είναι ένα μάθημα επαγγελματικής πιστοποίησης που προσφέρεται από το Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ στην πλατφόρμα edx.
Αυτό το πρόγραμμα θα μεταφέρει τις δεξιότητές σας στην επιστήμη δεδομένων στο επόμενο επίπεδο, βοηθώντας σας να εφαρμόσετε αλγόριθμους ML και να αποκτήσετε εις βάθος γνώση των θεμελιωδών εννοιών της επιστήμης δεδομένων μέσω της παροχής κινήτρων για μελέτες περιπτώσεων πραγματικού κόσμου.
Θα αποκτήσετε θεμελιώδεις δεξιότητες προγραμματισμού R και θα μάθετε στατιστικές έννοιες όπως η πιθανότητα, το συμπέρασμα και η μοντελοποίηση.
Αυτό το μάθημα είναι κάτι περισσότερο από μια απλή συλλογή τεχνικών δεξιοτήτων.
Θα αποκτήσετε εμπειρία σε τεχνικές όπως η οπτικοποίηση δεδομένων και η διαμάχη δεδομένων με το ggplot2 /dplyr.
Θα εξοικειωθείτε επίσης με βασικά εργαλεία για την εξάσκηση των επιστημόνων δεδομένων, όπως το Unix/Linux, το Git και το RStudio.
Αλλά δεν είναι μόνο αυτό.
Οι μελέτες περιπτώσεων στο μάθημα έχουν σχεδιαστεί για να σας εμπνεύσουν και να σας βοηθήσουν να μάθετε απαντώντας σε συγκεκριμένες ερωτήσεις μέσω ανάλυσης δεδομένων. Θα εξερευνήσετε θέματα όπως οι τάσεις στην παγκόσμια υγεία και οικονομία, τα ποσοστά εγκληματικότητας στις ΗΠΑ και πολλά άλλα.
Δεξιότητες που θα αποκτήσετε
- Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης
- Git και GitHub
- R προγραμματισμός
- έννοιες που σχετίζονται με πιθανότητες
Python για Επιστήμη Δεδομένων και ML
Είναι ένα από τα πιο δημοφιλή μαθήματα στην πλατφόρμα Udemy. Χίλιοι μαθητές από όλο τον κόσμο έχουν εγγραφεί σε αυτό το μάθημα και το έχουν βρει πολύτιμο πόρο για την προώθηση των δεξιοτήτων τους στην επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
Αυτό το μάθημα καλύπτει επίσης προηγμένες τεχνικές οπτικοποίησης δεδομένων χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες όπως οι Matplotlib, seaborn και Plotly. Θα μάθετε πώς να δημιουργείτε εκπληκτικές απεικονίσεις που θα ζωντανεύουν τα δεδομένα σας και θα τα κάνουν πιο εύκολα κατανοητά και αναλύονται.
Αλλά ο πραγματικός ενθουσιασμός ξεκινά όταν βουτήξετε στη μηχανική μάθηση με το SciKit Learn. Θα μάθετε για ένα ευρύ φάσμα αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, όπως Τυχαία Δάση, Δέντρα Αποφάσεων και πολλά άλλα.
Αυτό το μάθημα προσφέρει ένα εξαιρετικό πρόγραμμα σπουδών που καλύπτει διάφορα θέματα που σχετίζονται με την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση. Περιλαμβάνει πάνω από 100 διαλέξεις βίντεο υψηλής ευκρίνειας που παρέχουν σε βάθος επεξηγήσεις και επιδείξεις. Για κάθε διάλεξη παρέχονται λεπτομερή σημειωματάρια κωδικών που επιτρέπουν στους εκπαιδευόμενους να εξασκηθούν και να εφαρμόσουν όσα έχουν μάθει.
Τι θα μάθετε;
Λοιπόν, τι περιμένεις; Εγγραφείτε σε αυτό το μάθημα σήμερα και κάντε το πρώτο σας βήμα προς μια συναρπαστική καριέρα στην επιστήμη δεδομένων.
Εξειδίκευση Επιστήμης Δεδομένων
Αυτό το μάθημα εξειδίκευσης της Επιστήμης Δεδομένων προσφέρεται από το Πανεπιστήμιο Johns Hopkins. Υπάρχουν συνολικά 10 μαθήματα σε αυτή την εξειδίκευση. Έχει σχεδιαστεί για να εξοπλίσει τους μαθητές με τις βασικές έννοιες και τα εργαλεία που απαιτούνται για ολόκληρο τον αγωγό επιστήμης δεδομένων.
Αποκορύφωμα αυτού του μαθήματος εξειδίκευσης είναι το Capstone Project, όπου θα έχετε την ευκαιρία να εφαρμόσετε όσα έχετε μάθει δημιουργώντας ένα προϊόν δεδομένων χρησιμοποιώντας δεδομένα πραγματικού κόσμου. Αυτή η πρακτική εμπειρία σάς επιτρέπει να επιδείξετε την κυριαρχία σας στο υλικό και να δημιουργήσετε ένα χαρτοφυλάκιο που αντανακλά τις ικανότητές σας.
Αυτό το μάθημα αναπτύσσεται και διδάσκεται από έμπειρη σχολή από το Πανεπιστήμιο Johns Hopkins. Μπορείτε να περιμένετε υψηλής ποιότητας διδασκαλία και καθοδήγηση σε όλη τη διάρκεια του μαθήματος.
Στις εργασίες των μαθημάτων, θα πρέπει να εκτελέσετε ανάλυση παλινδρόμησης και να χρησιμοποιήσετε μοντέλα παλινδρόμησης για να αποκτήσετε βαθύτερες γνώσεις σχετικά με τα δεδομένα σας που θα σας βοηθήσουν να γίνετε αληθινός επιστήμονας δεδομένων.
Τι θα μάθετε;
- Μηχανική Μάθηση
- Ανάλυση παλινδρόμησης
- Github
- R προγραμματισμός
- Ανάλυση συστάδων
- Κανονική έκφραση (REGEX)
Επιστήμη δεδομένων με R και Python
Αυτό το μάθημα προσφέρεται από την Oak Academy στην πλατφόρμα Udemy. Το περιεχόμενο του μαθήματος μπορεί γενικά να χωριστεί σε δύο μέρη.
Μέρος 1: R for Data Science
Στο πρώτο μέρος του μαθήματος, θα βουτήξετε στον κόσμο της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το R. Θα μάθετε πώς να χειρίζεστε αποτελεσματικά μεγάλα σύνολα δεδομένων, να χειρίζεστε δεδομένα και να αντλείτε σημαντικές γνώσεις. Το μάθημα θα σας παρουσιάσει βασικά εργαλεία στο R που χρησιμοποιούνται συνήθως σε έργα επιστήμης δεδομένων.
Μέρος 2: Python για Επιστήμη Δεδομένων
Το δεύτερο μέρος του μαθήματος εστιάζει στη χρήση της Python για ανάλυση δεδομένων. Θα μάθετε πώς να αναλύετε δεδομένα, να δημιουργείτε οπτικοποιήσεις και να εφαρμόζετε ισχυρούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Μπορείτε να βελτιώσετε την κατανόησή σας για την Python και τις βιβλιοθήκες της, συμπεριλαμβανομένων των NumPy, Pandas και Matplotlib, μέσω διαφόρων ασκήσεων.
Διαβάστε επίσης: Βιβλία και μαθήματα για να μάθετε numpy
Μέχρι το τέλος του μαθήματος, μπορείτε να περιμένετε να επιτύχετε τα ακόλουθα:
- Ικανότητα σε R και Python για εργασίες επιστήμης δεδομένων.
- Η ικανότητα δημιουργίας ενημερωτικών και οπτικά ελκυστικών απεικονίσεων δεδομένων.
- Κατανόηση και πρακτική εφαρμογή ισχυρών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.
- Ικανότητα στη χρήση βασικών βιβλιοθηκών όπως οι NumPy, Pandas, matplotlib και tidyverse.
Πιστοποιητικό Google Data Analytics Professional
Το επαγγελματικό πιστοποιητικό Google Data Analytics που προσφέρεται στο Coursera είναι ένα εξαιρετικό πρόγραμμα που έχει σχεδιαστεί για να παρέχει επαγγελματική εκπαίδευση στον τομέα της ανάλυσης δεδομένων.
Αυτή η σειρά πιστοποιητικών αποτελείται από 8 μαθήματα που παρέχουν στους μαθητές δεξιότητες απαιτούμενες για θέσεις αρχικού επιπέδου στην ανάλυση δεδομένων, ανεξάρτητα από την προηγούμενη εμπειρία τους.
Σε όλο αυτό το πρόγραμμα πιστοποίησης, θα έχετε την ευκαιρία να μάθετε από υπαλλήλους της Google που έχουν οικοδομήσει τη σταδιοδρομία τους σε γερά θεμέλια στην ανάλυση δεδομένων. Το πρόγραμμα σπουδών είναι καλά δομημένο για να βεβαιωθείτε ότι αποκτάτε τις δεξιότητες και τις γνώσεις που απαιτούνται για την επιτυχία στον τομέα.
Μπορείτε να ολοκληρώσετε ολόκληρο το μάθημα πιστοποίησης σε λιγότερο από έξι μήνες με δέσμευση κάτω των 10 ωρών την εβδομάδα. ακούγεται καλό, σωστά;
Μετά την ολοκλήρωση, θα είστε προετοιμασμένοι για διάφορους ρόλους εργασίας, όπως κατώτερος ή συνεργάτης αναλυτής δεδομένων, διαχειριστής βάσης δεδομένων και πολλά άλλα.
Το πρόγραμμα περιλαμβάνει πάνω από 180 ώρες διδασκαλίας και πολυάριθμες αξιολογήσεις βασισμένες στην πρακτική που προσομοιώνουν σενάρια ανάλυσης δεδομένων πραγματικού κόσμου. Αυτές οι αξιολογήσεις είναι σημαντικές για την ανάπτυξη των δεξιοτήτων που είναι απαραίτητες για την επιτυχία στο χώρο εργασίας.
Το περιεχόμενο είναι εξαιρετικά διαδραστικό και αναπτύχθηκε αποκλειστικά από έμπειρους υπαλλήλους της Google που έχουν περάσει δεκαετίες δουλεύοντας στην ανάλυση δεδομένων. Θα ασχοληθείτε με ποικίλο εκπαιδευτικό υλικό, όπως βίντεο, αξιολογήσεις και πρακτικά εργαστήρια, για να εξοικειωθείτε με τα εργαλεία και τις αναλυτικές δεξιότητες που απαιτούνται για την εργασία με δεδομένα.
Δεξιότητες που θα αποκτήσετε
- Οπτικοποίηση δεδομένων (DataViz)
- Επίλυση προβλήματος
- Υπολογιστικό φύλλο
- Γλώσσα δομημένης ερωτήματος (SQL)
- Συλλογή δεδομένων
Πρόγραμμα Nanodegree Data Scientist
Το πρόγραμμα Data Scientist Nanodegree που προσφέρεται από το Udacity είναι ένα προηγμένο πρόγραμμα που έχει σχεδιαστεί για να παρέχει στους μαθητές τις απαραίτητες δεξιότητες και γνώσεις για να επιδιώξουν ρόλους Επιστήμονα Δεδομένων.
Πριν ξεκινήσετε το πρόγραμμα, είναι ωφέλιμο να πληρούνται οι ακόλουθες προϋποθέσεις:
Python: Απαιτείται επάρκεια στον προγραμματισμό Python, συμπεριλαμβανομένης της ικανότητας εγγραφής συναρτήσεων, δημιουργίας βασικών εφαρμογών και εξοικείωσης με κοινές βιβλιοθήκες όπως οι NumPy και Pandas.
Επιπλέον, οι μαθητές θα πρέπει να έχουν εμπειρία με τον προγραμματισμό SQL, συμπεριλαμβανομένης της αναζήτησης βάσεων δεδομένων και της χρήσης συνδέσεων, συναθροίσεων και υποερωτημάτων. Η άνεση με τη χρήση του Terminal και του GitHub είναι επίσης συμφέρουσα.
Πιθανότητες και στατιστικές: Απαιτείται μια σταθερή κατανόηση των περιγραφικών στατιστικών, όπως ο υπολογισμός των μέτρων του κέντρου και της εξάπλωσης. Η γνώση των στατιστικών συμπερασμάτων, όπως οι κατανομές δειγματοληψίας και ο έλεγχος υποθέσεων, είναι επίσης απαραίτητη.
Διαμάχη δεδομένων και οπτικοποίηση: Οι μαθητές θα πρέπει να έχουν εμπειρία πρόσβασης σε διάφορους τύπους πηγών δεδομένων, όπως βάσεις δεδομένων, αρχεία CSV και αρχεία JSON. Η ικανότητα καθαρισμού δεδομένων και μετασχηματισμών με χρήση βιβλιοθηκών όπως τα panda και το Scikit-learn είναι σημαντική.
Η γνώση των τεχνικών οπτικοποίησης δεδομένων με χρήση εργαλείων όπως το Matplotlib είναι επίσης πολύτιμη. Επιπλέον, οι μαθητές θα πρέπει να είναι εξοικειωμένοι με μεθόδους απεικόνισης διερευνητικής και επεξηγηματικής ανάλυσης δεδομένων.
Ο εκτιμώμενος χρόνος για την ολοκλήρωση του προγράμματος είναι τέσσερις μήνες, κατά τους οποίους οι μαθητές θα συμμετάσχουν σε πρακτικά έργα που έχουν αναπτυχθεί από ειδικούς του κλάδου. Μέσω αυτών των έργων, οι συμμετέχοντες θα έχουν την ευκαιρία να εργαστούν σε αγωγούς δεδομένων πραγματικού κόσμου, να σχεδιάσουν πειράματα, να δημιουργήσουν συστήματα συστάσεων και να αναπτύξουν λύσεις στο cloud.
Αυτό το πρόγραμμα Nanodegree είναι ιδιαίτερα κατάλληλο για άτομα που διαθέτουν ήδη κάποια εμπειρία στη μηχανική μάθηση.
Tableau 2022 AZ
Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να σας εξοπλίσει με τις δεξιότητες που χρειάζεστε για να γίνετε ικανός χρήστης του Tableau.
Ξεκινώντας με τα βασικά, θα μάθετε πώς να πλοηγείστε στο λογισμικό Tableau, να το συνδέετε με αρχεία δεδομένων και να εξάγετε φύλλα εργασίας. Θα μελετήσετε την εξαγωγή δεδομένων και την ανάλυση χρονοσειρών για να ανακαλύψετε τάσεις και να δημιουργήσετε ακριβείς προβλέψεις.
Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, θα αποκτήσετε τις δεξιότητες ενός ικανού χρήστη του Tableau και ενός επιστήμονα δεδομένων. Θα μπορείτε να εξάγετε πληροφορίες από δεδομένα, να αναλύετε σύνθετες ερωτήσεις και να οπτικοποιείτε εύκολα τα αποτελέσματά σας.
Είτε εργάζεστε με επιστημονικά δεδομένα είτε στοχεύετε να βελτιώσετε τα επιχειρηματικά κέρδη μέσω προβλέψεων τάσεων, αυτό το μάθημα σας δίνει τη δυνατότητα να συλλέγετε, να εξετάζετε και να παρουσιάζετε δεδομένα αποτελεσματικά.
Εγγραφείτε τώρα σε αυτό το μάθημα και απογειώστε τις δεξιότητές σας στο Tableau!
τι θα μαθεις
- Δημιουργήστε γραφήματα, χάρτες, γραφήματα διασποράς, δέντρου και διαδραστικούς πίνακες ελέγχου.
- Εργαστείτε με την ανάμειξη δεδομένων στο Tableau
- Εκχώρηση γεωγραφικών ρόλων σε στοιχεία δεδομένων
- εργασία με δεδομένα χρονοσειρών
SQL για Επιστήμη Δεδομένων
Αυτό το μάθημα για το Coursera είναι ένα εξαιρετικό σημείο εκκίνησης για όποιον ενδιαφέρεται να αναλύσει δεδομένα για σκοπούς επιστήμης δεδομένων. Δεν απαιτείται προηγούμενη γνώση SQL. Σας μεταφέρει από τα βασικά σε πιο προηγμένες έννοιες που σας βοηθούν να αναπτύξετε τις δεξιότητες που απαιτούνται για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από δεδομένα.
Στην αρχή, θα μάθετε τις βασικές αρχές της SQL, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου σύνταξης ερωτημάτων για την ανάκτηση δεδομένων από πίνακες. Το μάθημα σας εισάγει σταδιακά σε πιο σύνθετα ερωτήματα και σας διδάσκει τεχνικές φιλτραρίσματος και βελτίωσης των αποτελεσμάτων σας. Θα εργαστείτε με διαφορετικούς τύπους δεδομένων, όπως συμβολοσειρές και αριθμούς και θα αποκτήσετε πρακτική εμπειρία στον χειρισμό δεδομένων δημιουργώντας νέους πίνακες και μετακινώντας δεδομένα μεταξύ τους.
Καθ’ όλη τη διάρκεια του μαθήματος, θα εξοικειωθείτε με κοινούς τελεστές SQL και θα ανακαλύψετε πώς να συνδυάσετε δεδομένα από διαφορετικές πηγές. Καλύπτονται επίσης προηγμένα θέματα όπως δηλώσεις περιπτώσεων, διακυβέρνηση δεδομένων και δημιουργία προφίλ, γεγονός που σας δίνει μια σαφή κατανόηση της SQL για σκοπούς επιστήμης δεδομένων.
Περιλαμβάνει επίσης εργασίες προγραμματισμού πραγματικού κόσμου. Αυτές οι εργασίες σάς επιτρέπουν να εξασκήσετε τις δεξιότητές σας και να αναλύσετε πραγματικά σύνολα δεδομένων. θα μπορείτε επίσης να χρησιμοποιείτε αποτελεσματικά την SQL για στοχευμένη ανάλυση ερμηνεύοντας τη δομή, το νόημα και τις σχέσεις μέσα στα δεδομένα.
Δεν απαιτούνται συγκεκριμένες προϋποθέσεις ή απαιτήσεις λογισμικού για αυτό το μάθημα. Αν και η ύπαρξη ενός απλού επεξεργαστή κειμένου θα είναι χρήσιμη για το τελικό έργο.
Τι θα μάθετε;
- Επιλογή υποσυνόλου δεδομένων
- SQLite
- Φιλτράρισμα και ταξινόμηση δεδομένων
- Χειρισμός χορδών
Data Science με τον R
Αυτό το μάθημα ξεκινάει εισάγοντάς σας στην πρακτική της επιστήμης δεδομένων και εξοικειώνοντάς σας με τις βασικές αρχές της γλώσσας προγραμματισμού R. Θα κατανοήσετε πώς μπορεί να εφαρμοστεί η επιστήμη δεδομένων για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από ακατέργαστα δεδομένα.
Μόλις έχετε μια σταθερή βάση, το μάθημα εμβαθύνει στη διαδικασία μετατροπής και καθαρισμού δεδομένων. Θα μάθετε τεχνικές για να χειρίζεστε ακατάστατα και αδόμητα δεδομένα. Επιπλέον, θα ανακαλύψετε πώς να δημιουργείτε περιγραφικά στατιστικά στοιχεία, τα οποία σας επιτρέπουν να συνοψίζετε και να αποκτάτε πληροφορίες από τα δεδομένα σας αποτελεσματικά.
Θα μάθετε πώς να δημιουργείτε μοντέλα που μπορούν να αποκαλύψουν σχέσεις μέσα στα δεδομένα σας και να κάνετε προβλέψεις με βάση αυτές τις σχέσεις. Αυτό το σύνολο δεξιοτήτων είναι ιδιαίτερα πολύτιμο όταν προσπαθείτε να αποκαλύψετε κρυφά μοτίβα ή να προβλέψετε μελλοντικά αποτελέσματα.
Όπως ήδη γνωρίζετε, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης διαδραματίζουν ζωτικό ρόλο στην επιστήμη των δεδομένων. Και αυτό το μάθημα παρέχει μια εισαγωγή σε αυτούς τους αλγόριθμους ML. Θα ανακαλύψετε πώς να εφαρμόζετε τεχνικές μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας το R, το οποίο σας δίνει τη δυνατότητα να κάνετε προβλέψεις και να εξάγετε συμπεράσματα από τα δεδομένα σας.
Η κατανόηση αυτών των αλγορίθμων σάς δίνει τη δυνατότητα να επιλύετε πολύπλοκα προβλήματα και να αποκαλύπτετε πολύτιμα μοτίβα στα σύνολα δεδομένων σας.
Τέλος, το μάθημα καλύπτει την ανάπτυξη μοντέλων R στην παραγωγή. Θα μάθετε πώς να πακετάρετε τον κώδικά σας, να δημιουργείτε διαδραστικές εφαρμογές και να μοιράζεστε τις πληροφορίες σας με άλλους.
Αυτή η πρακτική γνώση σάς επιτρέπει να γεφυρώσετε το χάσμα μεταξύ της ανάλυσης δεδομένων και της υλοποίησης στον πραγματικό κόσμο. Είτε είστε αρχάριος είτε έμπειρος επαγγελματίας δεδομένων, αυτό το μάθημα σας εξοπλίζει με τις γνώσεις και τις τεχνικές που απαιτούνται για να διαπρέψετε στον τομέα της επιστήμης δεδομένων.
Τι θα μάθετε;
- Δημιουργία στατιστικών μοντέλων και απεικονίσεων δεδομένων
- Χειρισμός μεγάλων δεδομένων
- Γλώσσα R
- αλγόριθμοι ML
συμπέρασμα
Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένα πρακτικό πεδίο και απαιτείται πρακτική εμπειρία για κυριαρχία. Ωστόσο, η πρόσβαση και η εργασία με σύνολα δεδομένων πραγματικού κόσμου μπορεί να είναι δύσκολη. Αναζητήστε σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα διαθέσιμα στο διαδίκτυο ή μέσω πλατφορμών όπως η Kaggle.
Συμμετέχετε σε διαδικτυακούς διαγωνισμούς, συνεισφέρετε σε έργα ανοιχτού κώδικα ή δημιουργήστε τα έργα σας χρησιμοποιώντας δημόσια διαθέσιμα δεδομένα. Η δημιουργία ενός χαρτοφυλακίου έργων επιστήμης δεδομένων όχι μόνο θα προσφέρει πολύτιμη εμπειρία, αλλά θα επιδείξει και τις δεξιότητές σας σε πιθανούς εργοδότες.
Ελπίζω να βρήκατε αυτό το άρθρο χρήσιμο για να μάθετε για διάφορα μαθήματα για την εκμάθηση της επιστήμης δεδομένων. Μπορεί επίσης να σας ενδιαφέρει να μάθετε για τα καλύτερα βιβλία επιστήμης δεδομένων για να μάθετε από τη θεωρία έως τις πρακτικές εφαρμογές [2023 Edition].