7 лучших курсов по науке о данных, которые стоит пройти в 2024 году
10 августа 2024 г.
Карьера в науке о данных подразумевает использование статистических, вычислительных и аналитических методов для извлечения информации из данных. Специалисты по данным регулярно используют языки программирования, такие как Python и R, наряду с алгоритмами машинного обучения и программным обеспечением для визуализации данных.
Потребность в специалистах по обработке данных резко возросла в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и технологии, что делает эту профессию очень востребованной и прибыльной. По данным Бюро статистики труда США, средняя годовая зарплата специалистов по данным в 2023 году составила $108 020, при этом спрос на них, как ожидается, вырастет на 35% в ближайшие восемь лет — намного быстрее, чем в среднем по всем профессиям.
SEE: Что такое Data Science? Преимущества, методы и примеры использования
Онлайн-курсы и сертификации открывают доступные пути в эту область, поскольку многие из них могут соответствовать существующим обязанностям, таким как дневная работа. Такие программы дают экспертные знания, необходимые человеку для получения своей первой должности в области науки о данных или просто для того, чтобы понять, подходит ли ему эта карьера. TechRepublic рассматривает шесть лучших курсов по науке о данных, доступных в 2024 году для учащихся с разными целями и уровнем опыта.
Лучше всего для обзора науки о данных: IBM Data Science Professional Certificate - Coursera
Лучшие навыки Python для начинающих: Associate Data Scientist in Python - DataCamp
Лучшие навыки R для начинающих: R Programming A-Z - R For Data Science With Real Exercises! - Udemy
Лучшие для приложений для начинающих: Applied Data Science Specialization - Coursera
Лучшие для математики для науки о данных: Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization - Coursera
Лучшие для приложений среднего уровня: Applied Data Science with Python Specialization - Coursera
Лучшие для выпускников колледжей: MITX - Statistics and Data Science with Python - edX
СМ.: Как стать специалистом по обработке данных: шпаргалка
Лучшие курсы по науке о данных: Сравнительная таблица
Стоимость курсаПродолжительностьУровень навыка
Сертификат IBM Data Science Professional - Coursera$49/£38 в месяц после семидневной бесплатной пробной версии. Шесть месяцев по десять часов в неделю. Начинающий.
Специалист по данным в Python - DataCamp$13/£11 в месяц за полный доступ. Девять недель по десять часов в неделю. Начинающий.
Программирование на R A-Z™: R для науки о данных с реальными упражнениями! - Udemy$109,99/£69,99. 10,5 часов лекций + упражнения. Начинающий.
Специализация по прикладной науке о данных - Coursera$49/£38 в месяц после семидневной бесплатной пробной версии. Два месяца по десять часов в неделю. Начинающий.
Специализация по математике для машинного обучения и науки о данных - Coursera$49/£38 в месяц после семидневной бесплатной пробной версии. Шесть недель по десять часов в неделю. Средний.
Прикладная наука о данных с Python Specialization - Coursera$49/£38 в месяц после семидневной бесплатной пробной версии.
Четыре месяца по десять часов в неделю.Средний.
MITX: Статистика и наука о данных с Python - edX$1350/£1186.Один год и два месяца по десять часов в неделю.Уровень колледжа.
Младший специалист по данным на Python — DataCamp: лучше всего подходит для начинающих специалистов по Python
Курс DataCamp дает новичкам в области науки о данных практические навыки программирования, ориентированные на инструменты. Изображение: DataCamp/Снимок экрана TechRepublic
DataCamp — еще один уважаемый поставщик курсов, связанных с данными, и один из его самых рейтинговых курсов называется «Младший специалист по данным в Python». Он выделяется своими уникальными практическими упражнениями по кодированию, одно из которых включает манипулирование и визуализацию данных в фильмах Netflix. С точки зрения языка, этот курс использует исключительно Python, но знакомит учащихся с несколькими библиотеками, включая pandas, Seaborn, Matplotlib и scikit-learn. Для этого курса не требуется знание Python, так как необходимые навыки приобретаются в ходе курса.
Цена
13 долларов США/11 фунтов стерлингов в месяц за полный доступ.
Продолжительность
Девять недель по десять часов в неделю.
Плюсы
Больше внимания уделяется навыкам программирования и методам манипулирования данными.
Преподает Python – самый популярный язык программирования.
Минусы
Меньше глубины теоретических элементов науки о данных.
Знания, специфичные для Python, могут не применяться в различных средах.
Предварительные условия
Никто.
Посетите DataCamp
Программирование на R от A до Z — R для науки о данных с реальными упражнениями! — Udemy: Лучшее для начинающих R-навыков
Курс Udemy «Программирование на R от A до Z» обучает основам языка R в контексте науки о данных. Изображение: Udemy/Скриншот TechRepublic
В то время как многие курсы по науке о данных преподаются на Python из-за его популярности и простоты, курс «Программирование на R от A до Z» на Udemy нацелен на учащихся, желающих освоить R и RStudio. R — мощный язык, часто используемый в науке о данных для обработки сложных наборов данных. Этот курс не предполагает никаких предварительных знаний и начинается с самых основ программирования на R, включая переменные и циклы for(), а затем рассматривает матрицы, векторы и более сложную обработку данных. Крупные проекты, которые помогают закрепить знания, используют реальные финансовые и спортивные данные.
Цена
109,99 долл. США/69,99 фунтов стерлингов.
Продолжительность
10,5 часов лекций + упражнения.
Плюсы
Относится только к R и RStudio.
Устраняет крутую кривую обучения, часто связанную с R.
Самостоятельное обучение.
Минусы
Относительно небольшой акцент на науке о данных и машинном обучении.
Преподавательский состав на Mac, а инструкции для устройств Windows не всегда понятны.
Предварительные требования
Нет.
Посетите Udemy
Специализация по прикладной науке о данных — Coursera: Лучше всего подходит для начинающих приложений
Этот курс обучает реальным приложениям науки о данных на начальном уровне. Изображение: Coursera/Скриншот TechRepublic
«Специализация по прикладной науке о данных» — еще один курс от IBM, который быстро направляет начинающих специалистов по науке о данных к навыкам работы с реальными приложениями. Навыки Python для анализа и визуализации данных преподаются без предварительного знания языка, а затем применяются на практике в интерактивных лабораториях и проектах. Они охватывают извлечение и графическое отображение финансовых данных, создание регрессионных моделей для прогнозирования цен на жилье и визуализацию древовидных карт данных и линейных графиков на панелях управления Python. К концу курса участники должны закрепить свои практические навыки Python в той степени, в которой они могут уверенно изучать более сложные темы, такие как большие данные, ИИ и глубокое обучение.
Цена
49 долл. США/38 фунтов стерлингов в месяц после семидневной бесплатной пробной версии.
Продолжительность
Два месяца по десять часов в неделю.
Плюсы
Подходит для начинающих.
Быстро направляют учащихся к практическим применениям в науке о данных.
Самостоятельное обучение.
Минусы
Отсутствие базовых знаний.
Предварительные требования
Нет.
Посетите Coursera
Математика для машинного обучения и специализация по науке о данных — Coursera: лучшее для математики для науки о данных
Курс дает основу основных математических концепций, адаптированных для приложений МО и науки о данных. Изображение: Coursera/Снимок экрана от TechRepublic
Как следует из названия, этот курс от DeepLearning.ai уделяет особое внимание математике для специалистов по данным. Математика лежит в основе профессии и необходима для понимания алгоритмов, очистки данных, получения аналитических данных, визуализации, оценки моделей и многого другого. Курс охватывает фундаментальный математический инструментарий машинного обучения, включая исчисление, линейную алгебру, статистику и вероятность. Учащиеся говорят, что он обеспечивает хорошую отправную точку в теорию науки о данных, а лабораторные упражнения носят практический характер.
Цена
49 долл. США/38 фунтов стерлингов в месяц после семидневной бесплатной пробной версии.
Продолжительность
Шесть недель по десять часов в неделю.
Плюсы
Самостоятельное обучение.
Математика, охватываемая в прикладной науке о данных.
Минусы
Не слишком глубоко разбирает каждую тему.
Предварительные требования
Рекомендуется уровень математики средней школы и базовые знания Python.
Посетите Coursera
Applied Data Science with Python Specialization — Coursera: Лучше всего подходит для приложений среднего уровня
Лучший курс для применения имеющихся знаний Python в науке о данных. Изображение: Coursera/Скриншот TechRepublic
Подобно IBM «Applied Data Science Specialization» на Coursera, этот курс не обучает основам программирования. Вместо этого он сразу переходит к применению методов, связанных с машинным обучением, визуализацией данных и анализом текста. Отличительной чертой курса является то, что он предназначен для тех, кто уже имеет базовые знания Python, но хочет более глубокого знакомства с реальными приложениями в науке о данных. Для прикладного построения диаграмм, машинного обучения и анализа текста используются ключевые библиотеки, такие как Pandas, Matplotlib и Seaborn. Курс ведут профессора из Мичиганского университета с помощью пяти модулей видеолекций, заметок и упражнений.
Цена
49 долл. США/38 фунтов стерлингов в месяц после семидневной бесплатной пробной версии.
Продолжительность
Четыре месяца по десять часов в неделю.
Плюсы
Сосредоточен на приложениях Python для науки о данных.
Самостоятельное обучение.
Минусы
Требуется знание Python.
Предварительные условия
Требуется базовый опыт работы с Python или программированием.
Посетите Coursera
MITX — Статистика и наука о данных с Python — edX: Лучше всего подходит для выпускников колледжей
Годовой курс MicroMasters предлагает глубокое погружение в вероятность, статистический вывод, машинное обучение и анализ данных. Изображение: edX/Снимок экрана от TechRepublic
Курс «Статистика и наука о данных с Python», представленный Массачусетским технологическим институтом, на сегодняшний день является самым полным курсом, представленным в этом списке. Так называемый «MicroMasters» занимает у учащихся более года и готовит их к первой карьере в области науки о данных. Он дает введение на уровне выпускника в такие концепции, как статистический вывод и линейные модели, а также практический опыт создания алгоритмов машинного обучения. Он разработан так, чтобы соответствовать повседневной работе или учебе в университете, не жертвуя при этом уровнем содержания.
Цена
1350 долл. США/1186 фунтов стерлингов.
Продолжительность
Один год и два месяца по десять часов в неделю.
Плюсы
Всеобъемлющий.
Подготавливает учащихся к работе в области науки о данных.
Минусы
Требуется много времени.
Стоимость.
Требует высокого уровня математических знаний,
Предварительные требования
Рекомендуется университетский уровень исчисления и навыки математического обоснования и программирования на Python.
Посетите edX
В чем разница между анализом данных и наукой о данных?
Основное различие между анализом данных и наукой о данных заключается в том, что первый в первую очередь направлен на интерпретацию существующих данных, тогда как второй предполагает создание новых способов интерпретации.
Анализ данных фокусируется на изучении наборов данных для выявления тенденций, составления выводов и поддержки бизнес-решений. Он включает в себя очистку, преобразование и моделирование данных для извлечения полезной информации, часто с использованием таких инструментов, как Excel и SQL. Он выполняется аналитиками данных, которые обычно нанимаются в широкий спектр отраслей, включая маркетинговые фирмы, государственные учреждения, поставщиков медицинских услуг, финансовые учреждения и многое другое.
С другой стороны, наука о данных объединяет анализ данных с передовыми алгоритмами машинного обучения, предиктивным моделированием и технологиями больших данных. Специалисты по данным часто разрабатывают новые инструменты и методы для решения сложных проблем и извлечения информации из крупномасштабных наборов данных. Необходимые для этого навыки включают владение языками программирования, такими как Python и R, а также более глубокое понимание статистических методов и машинного обучения.
СМОТРИТЕ: 10 признаков того, что вы не подходите для работы специалистом по анализу данных
Будет ли наука о данных по-прежнему востребована в 2024 году?
Наука о данных останется востребованной в 2024 году. По оценкам IDC, к 2027 году объем данных во всем мире достигнет 291 зеттабайта, и по мере дальнейшего роста потребуется больше специалистов по данным для их обработки и интерпретации. Кроме того, многие ключевые отрасли, в которых работают специалисты по данным, расширяются, такие как ИИ, машинное обучение и Интернет вещей, в то время как другие предоставляют основные услуги, такие как здравоохранение, энергетика, финансы и логистика. Заработные платы также отражают этот высокий спрос, поскольку, по данным Glassdoor, средняя базовая заработная плата специалиста по данным в США составляет 113 000 долларов США.
Стоит ли посещать курсы по науке о данных?
Мнения об онлайн-курсах по науке о данных различаются в пределах отрасли. Для некоторых существует достаточно бесплатных ресурсов, доступных на таких платформах, как YouTube, чтобы сделать платные курсы ненужными. Они также могут утверждать, что нет замены практическому опыту, и что даже новички должны освоить необходимые навыки, загрузив набор данных с открытым исходным кодом и попытавшись манипулировать им самостоятельно.
Однако ключ к изучению чего-либо нового — это настойчивость, и может быть трудно сохранять мотивацию без определенной программы обучения, с которой нужно следовать, однокурсников, с которыми можно связаться, или платы за курс, которая рискует быть потраченной впустую. Для людей, которые склонны начинать проекты, но не доводить их до конца, первоначальные инвестиции в структурированный курс могут обеспечить необходимую мотивацию. Многие платные курсы также предоставляют прямой доступ к квалифицированным инструкторам, которые могут предоставить индивидуальную помощь, которая в противном случае была бы недоступна.
В конечном счете, безусловно, есть возможности проникнуть в науку о данных, не проходя никаких онлайн-курсов. Однако, если структурированное обучение дает желаемые навыки или мотивацию, то инвестиции могут быть оправданы.
Методология
При оценке онлайн-курсов TechRepublic проверял надежность и популярность поставщика, глубину и разнообразие предлагаемых тем, практичность информации, стоимость и продолжительность. Курсы и программы сертификации значительно различаются, поэтому обязательно выберите вариант, который подходит для ваших целей и стиля обучения.
Подпишитесь на рассылку Data Insider
Узнайте последние новости и лучшие практики в области науки о данных, аналитики больших данных, искусственного интеллекта, безопасности данных и многого другого. Доставка по понедельникам и четвергам
Адрес электронной почты
Подписываясь на нашу рассылку, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности. Вы можете отписаться в любое время.
Подписаться
Подпишитесь на рассылку Data Insider
Узнайте последние новости и лучшие практики в области науки о данных, аналитики больших данных, искусственного интеллекта, безопасности данных и многого другого. Доставка по понедельникам и четвергам
Адрес электронной почты
Подписываясь на нашу рассылку, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности. Вы можете отписаться в любое время.
Подписаться
