你每天都在收穫數據科學的好處,即使你沒有注意到它。
谷歌用它來更好地瞭解你,並提供更個性化的搜索結果。Facebook正在收集大量關於你的信息,併為廣告商挖掘這些信息,包括你的每一條信息、喜歡的信息和分享的信息。亞馬遜利用它讓網上購物更加個性化。
麥肯錫將數據科學稱為創新的下一個前沿。《哈佛商業評論》稱之為21世紀最**的工作。從一個到另一個,仍然存在著巨大的人力短缺。所以,如果你想成為一名數據科學家,現在是一個開始的好時機。
從欣賞數據可視化到理解機器學習,有很多方面需要研究。下面的五門課程不會給你所有的技能。但它們會讓你輕鬆進入數據科學的複雜世界。
探索:進入數據科學世界最簡單的活板門。
數據科學是一頭巨大的巨獸。在極端情況下,數據科學家擁有核心的機器學習或編程技能,能夠馴服“大數據”。數據可視化是這個更大技能集的一個很小但很重要的子集。這一點很重要,因為數據科學家必須從混亂的大數據中編織故事。數據科學家必須使決策者容易接受。
即使沒有數據科學,可視化也可以獨立地清晰地傳達信息。想想你的平均餅圖或一個優秀的信息圖表的一目瞭然的影響。這門入門(免費)課程可以是理解任何數據的第一步。你只需要對網頁和設計術語有一個基本的瞭解。
再加上更多的職業導向,你想成為一名數據科學家嗎?關於Udemy的免費課程應該能回答你更多的問題。
探索:如何利用Excel的強大功能進行數據可視化。
microsoftexcel是最便宜的日常軟件之一,您可以使用它來實踐您的第一個數據可視化項目。數據科學家用它來收集和分析數據。學習呈現數據的不同方法是掌握Excel及其巨大實用性的一大步。它還有一個我們大多數人都已經熟悉的界面。
本課程使用5種不同類型的數據和正確的圖表類型來解釋它們。兩個案例研究應進一步鞏固這些概念。從Excel2007或其任何版本開始。熟悉VBA和Excel函數者優先。
探索:簡單的SQL語法如何幫助您在沒有任何技術背景的情況下進行一些真實的數據分析。
學習一點SQL可能是你做出的最好的職業決定之一。如果您在日常工作中處理任何類型的數據,結構化查詢語言(SQL)將幫助您高效地處理這些數據並得出答案。SQL是一種簡單的“查詢語言”,可以幫助任何人從不同的數據庫中提取數據,然後將它們組合在一起創建報表。
35節講座課程可以在一個週末內完成。用現實世界的SQL查詢武裝自己,然後根據自己的特定目的調整它們。這門課程的輕鬆程度應該能幫助你提高對未來數據科學技能的要求。即使你就停在這裡,提取數據和處理數據的能力應該是你簡歷上的一個積極的缺口。
探索:如何執行復雜數據科學項目中的所有步驟。
這門21小時的課程很好地介紹了數據科學領域以及SQL、SSIS、Gretl和Tableau等工具,讓事情變得嚴肅起來。整個課程分為學習模塊(路徑),你可以作為獨立的單元來學習,把它們混合起來,或者一次性地學習它們。通過預習第五課的課程結構來計劃你的攻擊。
學習途徑已推廣200多節。它們涵蓋數據可視化和數據挖掘、統計建模、數據準備,最後以表示技能結束。本課程從數據可視化開始,數據可視化始終是數據科學中最有趣的部分,而不是最為沉重的數據準備。
A-Z課程平衡了整個領域更廣闊的視野和處理複雜數據科學項目所需的本質。
探索:如何將Tableau應用於實際數據分析練習。
Kirill Eremenko遵循上述課程,對畫面進行全面練習。Tableau是一些應用更廣泛的數據分析軟件,是microsoftexcel的升級版。缺點之一是,與Excel不同,它可能成本過高。有一個供個人使用的免費版本的Tableau,但它有一個有限的功能集。如果你對以數據科學為職業感興趣,那麼這個直觀的工具是一個很好的開始。
6小時的課程幫助您從頭開始學習最新版本的Tableau。從安裝到將軟件連接到外部數據集,再到從數據中創建可視化和故事。我還沒有參加這門課程,但它是基里爾的一個更新版本,經過了良好的審查和流行的課程表9。
這只是個開始。這五門數據科學課程將為您提供堅實的數據科學基礎知識,然後再決定向大數據處理工具(如R編程、Python、Hadoop、Spar、Panda、Dremel等)邁進一步。
Udemy有其他重要的數據科學課程自助餐。其中一些是:
你第一次努力的最大收穫將是對這個黃金問題的回答——你熱愛數據科學嗎?
從這裡看怎麼樣?你認為數據科學是熱門還是炒作?它在你現在的工作中有地位嗎?
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