想围绕数据科学开始职业道路吗？为什么不从Coursera开始呢？

我们之前强调了一些值得付费的最好的Coursera课程。但是如果这些对你来说太宽泛了，看看这些优秀的数据科学课程吧。

什么是数据科学(data science)？

如果您不知道，我们将简要描述数据科学领域，这样您就可以了解这些课程涉及的内容。

用一句话来说，数据科学是一个使用各种方法从数据中提取见解的领域。这使人们能够做出更好的决定。

随着大数据的爆炸式增长以及比以往任何时候都更容易收集大量数据的方式，让数据科学来处理数据并基于数据做出有意义的选择是至关重要的。这些课程将向您介绍数据科学，并帮助您扩展到您感兴趣的特定领域。

1约翰霍普金斯大学的数据科学家工具箱

大学数据科学专业的第一门课程。它概述了数据科学家所做的工作。您将学习如何将数据转化为可以采取行动的信息的基础知识，以及在其他数据科学课程（如R编程、git等）中使用的技术工具。

你还不会涉足数据科学的本质，但这是贸易工具的宝贵基础。

2约翰霍普金斯大学获取和清理数据

正如本课程的描述所说，在使用数据之前，您需要一些数据！因此，这门课的重点是如何获得一些。您将学习如何从internet、数据库、各种API等获取数据。

类似地，您将学习数据清理的要点，即使数据整洁的过程，以便更轻松地使用它。通过保持数据的良好状态，它变得更易于使用和更有用。

三。斯坦福大学机器学习

机器学习，使计算机在没有显式编程的情况下工作的过程，今天是一个巨大的过程。在自动驾驶汽车、自动化网络技术和类似领域取得的进展是惊人的，机器学习为它们提供了动力。

它是数据科学的一个重要组成部分，是一门很好的课程。你将得到一些机器学习技术的实践，如何应用它们，以及该领域的一些最佳实践。有趣的是，这门课是由Coursera的联合创始人Andrew Ng教授的。

4密歇根大学python数据科学导论

Python是一种流行的编程语言，用于各种用途，因此在数据科学中使用Python并不奇怪。本课程是密歇根大学的Python专业化的五部分应用数据科学的第一节，介绍Python和数据操作的基础知识。

通过本课程，您将了解如何在Python中清理和操作数据。这是一门中级课程，所以对Python或统计学完全陌生的人不需要申请。

5google云平台基础：googlecloud的核心基础设施

谷歌的云技术是数据科学的领跑者之一，为什么不向最好的人学习呢？本课程是Google云平台专业化的第一部分，将带您了解使用各种服务的基础知识。首先，你会遇到googleappengine和googlecomputerengine。

这是一个伟大的概述，谷歌拥有强大的服务，它将帮助您决定是否要继续了解他们。值得注意的是，这门课程只有一周的学习时间，所以你可以在大约7小时内完成。

6阿姆斯特丹大学的推断统计

如果你没有任何统计方面的经验，你可能会在理解数据科学方面遇到困难。在这些情况下，本课程将为您提供一些实地背景知识。

您将学习测试细节的基本原则，然后探索常见的统计测试以及如何解释它们。

7约翰霍普金斯大学数据科学专业

如果你是认真对待数据科学，看看Coursera的数据科学专业。这是一个九个课程的学科介绍，结束了一个现实世界的项目。

上面的一些课程是从这个专业中选出来的，所以如果你对这门课兴趣不大，你可以单独选。但通过整个程序包的学习，您可以学到更多，完成后您将获得一份有价值的证书。

这个专业需要九个月才能完成，每周工作五个小时。它是为初学者准备的，除了Python的基本工作知识外，不需要任何背景知识。

准备好学习数据科学了吗？

我们重点介绍了六门课程，涵盖了数据科学家工具箱的不同领域，供您在Coursera上探索。如果你想更进一步的话，可以看看约翰霍普金斯大学的专业，了解更多关于这个话题的信息。

数据科学是一个令人兴奋的领域，它只会随着技术变得更加强大而继续发展。现在就利用Coursera的优秀（而且价格合理）课程开始你的职业生涯吧！

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