收藏!6个免费线上数据科学课

与其被贩卖焦虑,不如主动充电。今天小编就为各位推荐6个线上免费学习的数据科学课程~

1、数据科学:R语言基础知识

该课程主要帮助奠定R的基础。通过课程可以了解R的函数和数据类型,如何对向量进行操作以及何时使用排序等高级函数。

还包含如何应用通用的编程功能,例如“ if-else”和“for loop”命令;如何处理,分析和可视化数据。

Tips:有点考验英语水平,纯英文授课(提供的字幕也是英文)

学习周期:8周(1-2小时/周)

课程来源:哈佛大学

课程网址:http://learn.edx.org/

对于初级水平的学习者,哈佛大学还有一门CS109数据科学的课程,主要学习数据科学库如何工作的基础知识,整门课程仅使用Python。但并没有发布在edx上,你可以在这里找到它:

http://cs109.github.io/2015/pages/videos.html(里面包含课件、视频、相关资料列表)

2、机器学习

本课程将教一些流行的机器学习(ML)算法和主成分分析。并且将通过建立电影推荐系统来学习如何使用训练数据来训练算法,以便可以预测未来数据集的结果。

除此之外,还可以了解过度拟合以及避免过度拟合的技术,比如交叉验证。

学习周期:8周(建议2-4小时/周)

课程来源:哈佛大学

课程网址

https://www.edx.org/course/data-science-machine-learning

3、数据分析与可视化

这门课程技能水平处于中级,需要有一定的编程经验,以及对基本线性代数和微积分的了解,但不需要机器学习的背景。它教授的内容主要是:使用R编程语言进行数据建模、数据可视化。

学习周期:16周

课程来源:Georgia Tech大学

课程网址:

https://www.udacity.com/course/data-analysis-and-visualization–ud404

4、学会用Python做统计分析

这门课程教授的是使用Python编程语言进行统计分析。可以学习数据来自何处,可以收集什么类型的数据,研究数据设计,数据管理以及如何有效地进行数据探索和可视化。

课程配有相关的测试。(在Jupyter Notebook环境下进行)

Tips:这门课纯英文

学习周期:3个月(建议4小时/周)

课程来源:密歇根大学

课程网址:http://dwz.date/aJpm

5、模型思维

通过这门课程可以更好的理解模型,提高准确预测的能力,以便能更好的决策和制定有效策略。

Tips:这门课同样是英文授课,但配有中文字幕。

学习周期:约25个小时(课程安排分为12周,一周约学习3小时)

课程来源:密歇根大学

课程网址:

https://www.coursera.org/learn/model-thinking#about

6、数据科学管理专项课程

这门课程是初级水平,所以即便是之前没从事过数据科学工作的人,也可以观看学习。

里面包含5个模块:数据科学速成课、搭建数据科学团队、数据分析管理、现实中的数据科学、数据科学管理毕业项目(虚拟领导数据科学团队,并在整个过程中做出决策)

如果你想尝试管理者的角度,不妨来学习看看~

Tips:这门课相对比较友好,虽然是英文授课,但配有中文繁体的字幕。

学习周期:约2个月(建议4小时/周)

课程来源:JOHNS HOPKINS大学

课程网址:

https://www.coursera.org/specializations/executive-data-science#about

上面推荐的只是一部分,可以去edx、Coursera这两个网站挖掘下更多的免费资源。

文章来源:

https://www.jagranjosh.com/articles/top-data-science-course-online-for-free-1588755784-1

https://analyticsindiamag.com/5-free-data-science-courses-for-beginners/

https://analyticsindiamag.com/some-of-the-top-free-online-data-science-courses-for-2020/

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