Съдържание
- Програма MicroMasters за статистика и данни от MIT
- Data Science Professional Certificate от Харвард
- Професионална програма на Microsoft в областта на научните данни
- Какво ще научите:
- заключение
Източник: Bplanet / iStockphoto
За вкъщи:
Независимо дали искате да започнете нова кариера в областта на науката за данни или просто да подобрите сегашния си набор от умения, тези курсове могат да ви помогнат да придобиете необходимия опит.
Основното предимство на присъствието на престижна програма за сертифициране на научни данни за марката е репутацията на тази уважавана организация, която носи със себе си. Освен предоставянето на по-добри възможности на студентите и новобранците да намерят работа на първо ниво в тази компания (като Microsoft), това е чудесна значка и за по-опитните професионалисти.
Съществуват обаче няколко курса на високо ниво, като тези чрез edX в IBM, Microsoft, MIT, UC San Diego и Harvard. Всеки от тях е различен и пригоден да отговаря на нуждите на различни професионалисти на много нива. В тази статия ще разгледаме тези различни програми, ще обобщим най-важните им характеристики, уменията, които ще придобиете (както и тези, от които се нуждаете преди да вземете курса), и защо трябва да изберете една от тях друг.
- Програма MicroMasters за статистика и данни от MIT
- Data Science MicroMasters Program от UC San Diego
- Data Science Professional Certificate от Харвард
- Професионален сертификат на Python Data Science от IBM
- Професионална програма на Microsoft в областта на научните данни
Програма MicroMasters за статистика и данни от MIT
Тази програма се състои от общо пет магистърски курса, за да научите основите на машинното обучение, науката за данни и статистиката. Студентът ще се научи как да използва вероятностно моделиране и статистически изводи за анализ на големи данни и да прави прогнози, ориентирани към данни. Тъй като е създаден за преподаване на практически умения, студентът ще разбере как да извлече смислена информация от данни, които биха могли да бъдат използвани при вземане на решения - едно от най-търсените умения, които много организации търсят. (За да научите повече за големите данни, вижте 5 полезни курса за големи данни, които можете да вземете онлайн.)
На всичкото отгоре, солидното разбиране на алгоритмите за машинно обучение, дълбоките невронни мрежи и други контролирани методи ще позволи на начинаещия учен с данни да осмисли на пръв поглед неструктурирани данни. Нито един набор от данни вече няма да бъде прекалено голям, за да бъде анализиран. Професионалността в Python е задължително условие, тъй като курсът ще научи как да го използвате заедно с R, за да осмислите дори най-сложния набор от данни.
Тази програма на MIT е „темпо на инструктори“, което означава, че курсовете се преподават от инструкторите в конкретно време на годината, за разлика от постоянно достъпните. Програмата се състои от 4 курса от 13-16 седмици (всяка седмица трябва да отделяте 10-14 часа за курса), плюс изпит за каменни камъни от две седмици.
- Python за наука за данни
- Вероятност и статистика в науката за данни с помощта на Python
- Основи на машинното обучение
- Анализ на големи данни с помощта на Spark
Data Science Professional Certificate от Харвард
За хора, които нямат основи за програмиране, програмата от Харвард е перфектната възможност да научат наука за данни. Вместо Python, курсът ще научи студента как да изгради основа в езика за програмиране на R, за да разправи, анализира и визуализира данните, използвайки реални казуси. Ще бъдат обхванати всички бази - от изучаването на основните статистически понятия като вероятност, извод и моделиране, до това как да се използва tidyverse, ggplot2 за визуализация на данни и dplyr. По време на курса студентът ще се запознае с основни инструменти, използвани от практикуващите данни учени като Unix / Linux, Git и GitHub и RStudio, както и с много алгоритми за машинно обучение. (Ако искате да научите за компютърните науки, проверете 10 основни курса по компютърни науки, които можете да предприемете онлайн.)
Програмата в Харвард се състои от 9 курса, включително изпита за каменни камъни, но той е много по-бърз от предходните. Всъщност всички курсове изискват само 1-2 часа седмично в продължение на 8 седмици, но тъй като е със самостоятелен ход (не се изискват инструктори), можете да отидете толкова бързо, колкото искате. Изпитът на основен камък в края е възможност да приложите знанията и уменията в анализ на R данни, които сте придобили през цялата серия и изисква приблизително 15-20 часа седмично в продължение на 2 седмици.
- Основи на Python за наука за данни
- Анализиране на данни с Python
- Визуализиране на данни с Python
- Машинното обучение с Python: Практическо въведение
Регистрирайте се тук
Професионална програма на Microsoft в областта на научните данни
Програмата на Microsoft е солидна професионална програма, която е подходяща за всички нужди поради голямата си гъвкавост. Ще научите как да използвате широка гама от продукти на Microsoft като Transact-SQL, Excel и Azure, за да изследвате теми като заявки за данни, анализ на данни, визуализация на данни и как статистиката информира практиките на научните данни. Големият му акцент върху теорията и практиката го прави идеалният курс за специалисти в областта на технологиите, които искат да се гмуркат по-дълбоко в определено подполе на науката за данни, както и новобранци, които искат да изградят солидна основа в методите на научните изследвания на данните и машинното обучение.
Тази професионална програма на Microsoft е изключително гъвкава и модулна, така че можете да изберете да вземете пълната програма или който и да е от 10-те индивидуални самостоятелни курса от само 16-32 часа на курс. Можете също така да изберете дали искате да завършите курс на R или Python, в зависимост от познаването на всеки език за програмиране. Програмата включва основен изпит и е разделена на 3 модула: Основи, Основни научни данни и Приложни данни.
Какво ще научите:
- Основи - Научете основите на науката за данни.
- Core Data Science - Научете основни езици за програмиране за манипулиране на данни и откриване на основите на машинното обучение.
- Приложна информационна наука - Потопете се по-задълбочено в програмните езици на науката за данни и започнете да използвате данните за разработване на интелигентни решения.
Регистрирайте се тук
заключение
Всички курсове edX са изключително лесни за следване, тъй като лекциите са кратки, разбираеми и по изключение до голяма степен. Ще получите цялата необходима информация, за да усъвършенствате уменията си или да научите нови техники, както и да придобиете целия необходим опит, за да се чувствате удобно с новата си роля.
Публикацията включва партньорски връзки