你每天都在收获数据科学的好处,即使你没有注意到它。
谷歌用它来更好地了解你,并提供更个性化的搜索结果。Facebook正在收集大量关于你的信息,并为广告商挖掘这些信息,包括你的每一条信息、喜欢的信息和分享的信息。亚马逊利用它让网上购物更加个性化。
麦肯锡将数据科学称为创新的下一个前沿。《哈佛商业评论》称之为21世纪最**的工作。从一个到另一个,仍然存在着巨大的人力短缺。所以,如果你想成为一名数据科学家,现在是一个开始的好时机。
从欣赏数据可视化到理解机器学习,有很多方面需要研究。下面的五门课程不会给你所有的技能。但它们会让你轻松进入数据科学的复杂世界。
探索:进入数据科学世界最简单的活板门。
数据科学是一头巨大的巨兽。在极端情况下,数据科学家拥有核心的机器学习或编程技能,能够驯服“大数据”。数据可视化是这个更大技能集的一个很小但很重要的子集。这一点很重要,因为数据科学家必须从混乱的大数据中编织故事。数据科学家必须使决策者容易接受。
即使没有数据科学,可视化也可以独立地清晰地传达信息。想想你的平均饼图或一个优秀的信息图表的一目了然的影响。这门入门(免费)课程可以是理解任何数据的第一步。你只需要对网页和设计术语有一个基本的了解。
再加上更多的职业导向,你想成为一名数据科学家吗?关于Udemy的免费课程应该能回答你更多的问题。
探索:如何利用Excel的强大功能进行数据可视化。
microsoftexcel是最便宜的日常软件之一,您可以使用它来实践您的第一个数据可视化项目。数据科学家用它来收集和分析数据。学习呈现数据的不同方法是掌握Excel及其巨大实用性的一大步。它还有一个我们大多数人都已经熟悉的界面。
本课程使用5种不同类型的数据和正确的图表类型来解释它们。两个案例研究应进一步巩固这些概念。从Excel2007或其任何版本开始。熟悉VBA和Excel函数者优先。
探索:简单的SQL语法如何帮助您在没有任何技术背景的情况下进行一些真实的数据分析。
学习一点SQL可能是你做出的最好的职业决定之一。如果您在日常工作中处理任何类型的数据,结构化查询语言(SQL)将帮助您高效地处理这些数据并得出答案。SQL是一种简单的“查询语言”,可以帮助任何人从不同的数据库中提取数据,然后将它们组合在一起创建报表。
35节讲座课程可以在一个周末内完成。用现实世界的SQL查询武装自己,然后根据自己的特定目的调整它们。这门课程的轻松程度应该能帮助你提高对未来数据科学技能的要求。即使你就停在这里,提取数据和处理数据的能力应该是你简历上的一个积极的缺口。
探索:如何执行复杂数据科学项目中的所有步骤。
这门21小时的课程很好地介绍了数据科学领域以及SQL、SSIS、Gretl和Tableau等工具,让事情变得严肃起来。整个课程分为学习模块(路径),你可以作为独立的单元来学习,把它们混合起来,或者一次性地学习它们。通过预习第五课的课程结构来计划你的攻击。
学习途径已推广200多节。它们涵盖数据可视化和数据挖掘、统计建模、数据准备,最后以表示技能结束。本课程从数据可视化开始,数据可视化始终是数据科学中最有趣的部分,而不是最为沉重的数据准备。
A-Z课程平衡了整个领域更广阔的视野和处理复杂数据科学项目所需的本质。
探索:如何将Tableau应用于实际数据分析练习。
Kirill Eremenko遵循上述课程,对画面进行全面练习。Tableau是一些应用更广泛的数据分析软件,是microsoftexcel的升级版。缺点之一是,与Excel不同,它可能成本过高。有一个供个人使用的免费版本的Tableau,但它有一个有限的功能集。如果你对以数据科学为职业感兴趣,那么这个直观的工具是一个很好的开始。
6小时的课程帮助您从头开始学习最新版本的Tableau。从安装到将软件连接到外部数据集,再到从数据中创建可视化和故事。我还没有参加这门课程,但它是基里尔的一个更新版本,经过了良好的审查和流行的课程表9。
这只是个开始。这五门数据科学课程将为您提供坚实的数据科学基础知识,然后再决定向大数据处理工具(如R编程、Python、Hadoop、Spar、Panda、Dremel等)迈进一步。
Udemy有其他重要的数据科学课程自助餐。其中一些是:
你第一次努力的最大收获将是对这个黄金问题的回答——你热爱数据科学吗?
从这里看怎么样?你认为数据科学是热门还是炒作?它在你现在的工作中有地位吗?
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