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2020年最佳数据科学在线认证学位和课程

经过广泛搜集和研究,我们提出了2020年在线提供的最佳+免费数据科学课程,证书,学位和培训的清单。这些清单包括免费和收费的学习资源,尤其是适合那些希望学习后能获得证书的初学者,中级课程学习者。

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2020年最佳数据科学认证

1. IBM数据科学认证(Coursera)

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如果您决定从事数据科学或机器学习职业,那么这是您可以在线找到的最佳数据科学课程之一。该认证包括9个系列的课程,可帮助您掌握从事行业可用项目所需的技能。讲座涵盖了广泛的主题,包括数据可视化,分析,库和开源工具。到课程结束时,您将有多个作业和项目,以展示您的技能并增强简历。如果您想磨练自己的机器学习技能,则可以看一看这些最佳机器学习课程。

关键特色-

  • 精心设计的内容和所有主题均得到详尽介绍。
  • 讲师借助示例帮助您研究基础技术。
  • 大量机会可以实施本课程中介绍的技能,并可以使用真实世界的工具和真实世界的数据集。
  • 不需要任何编程或计算机科学知识,因为所有主题都从头开始。
  • 这些课程包含技巧和技巧以及评估和项目。

持续时间:每门课程3至5周,每周2至7小时

评分:4.6 / 5

您可以在这里注册

点评:优质的内容!这是一门很棒的入门课程,确实使您对数据科学感兴趣。我强烈推荐给对学习数据科学感兴趣的任何人。

2. 麻省理工学院数据科学与统计证书(edX)

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麻省理工学院在线课程这一系列的5门课程将帮助您巩固数据科学,统计和机器学习的基础。您将学习分析大数据,并了解如何通过统计推断和概率模型进行数据驱动的预测,以提取有意义的数据用于决策。 在进入数据分析技术和机器学习算法之前,旅程将从概率和统计的最基础知识开始。建议具有大学级别的微积分,数学推理和python编程能力,以充分利用此认证。完成此认证后,您可以申请各种职位,包括数据科学家,数据分析师和系统分析师等。如果人工智能让您兴奋,请不要忘记查看我们的最佳人工智能课程汇编。

关键特色-

  • 在整个系列课程中,加强您的数据科学,统计学和机器学习基础。
  • 讲师提供有关使用工具开发和实施算法的最佳实践的技巧和建议。
  • 学习分析大数据并通过统计推断和概率模型进行数据驱动的预测,以提取有意义的数据用于决策。
  • 建立机器学习算法,以理解非结构化数据并获取相关信息。
  • 研究流行的无监督学习方法,例如聚类方法和有监督方法,例如深度神经网络。
  • 在完成此认证后,可以应用各种职位,例如数据科学家,数据分析师,系统分析师。

持续时间:5门课程,每门课程2至16周

评分:4.6 / 5

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3. 哈佛大学(edX)的数据科学认证

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哈佛在线课程这项哈佛数据科学认证计划将教您关键的数据科学基础知识,包括使用现实案例研究开展R和机器学习,从而开启您的数据科学事业。这个沉浸式课程涵盖9个课程,是领先的在线学习平台edX上评级最高的在线硕士课程之一。组成该程序的课程包括R基础知识,可视化,概率,推理和建模,生产力工具,Wrangling,线性回归,机器学习以及Capstone项目,以测试和尝试您在课程中学到的所有知识。您将同时学习R编程语言,统计概念和数据分析技术。如果您还想深入了解Python的世界,我们可以提供一些最佳Python课程仅供您参考。

关键特色 -

  • 涵盖基本的R编程技能。
  • 探索统计概念,例如概率,推断和建模,并将其应用于实践。
  • 获得有关tidyverse的经验,包括使用ggplot2进行数据可视化和使用dplyr处理数据。
  • 熟悉用于练习数据科学家的基本工具,例如Unix / Linux,git和GitHub,以及RStudio。
  • 通过实际案例研究,实现机器赚钱算法和对该领域的深入了解。

持续时间:9门课程,每门课程2至8周,每周2-4小时

评分:4.8 / 5

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4. 具有Python认证的应用数据科学(密歇根大学)

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密西根大学这是密歇根大学的5门课程,它将帮助您通过python编程语言学习数据科学。您将需要具备Python的基本知识,并会教一些流行的python工具包(例如pandas,matplotlib,nltk和networkx)以使数据有意义。特别是,这5门课程将涵盖Python中的应用绘图,图表和数据表示,Python中的应用机器学习,Python中的应用文本挖掘和应用社交网络分析。Christopher Brooks,Kevyn Collins-Thompson,Daniel Romero和VG Vinod Vydiswaran将教您。通过大量的任务,评估和项目,这是距离成为数据科学家更近一步的理想之地。

关键特色 -

  • 了解Python编程环境的基础知识,包括诸如lambda,读取和操作CSV文件以及numpy库之类的基本编程技术。
  • 了解信息可视化基础知识,重点介绍使用matplotlib库进行报告和制图。
  • 了解如何使用Python进行机器学习入门。
  • 学习有关文本挖掘和操作基础的知识。了解Python如何处理文本结构。
  • 在本专业的最后一个程序中获得执行社交网络分析的机会,这将使您对如何处理现实生活中的问题有所了解。

时间:5个月,每周7小时

评分:4.5 / 5

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点评:一流的!对于具有某些Python(或脚本)背景的人来说,要涵盖一些有用的Pandas场景,需要进行适量的挑战。如果提供错误日志,唯一的批评就是编码挑战会更好。

5. 深度学习认证(deeplearning.ai)

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深度学习课程在deeplearning.ai的这5门课程中,学习如何构建神经网络并领导成功的机器学习项目。 在其他方面,您将学习有关Python,Tensor Flow,RNN,LSTM,Adam,卷积网络和Xavier初始化的知识。该课程由斯坦福大学Coursera联合创始人兼兼任教授Andrew Ng教授;斯坦福大学数学与计算科学系的Younes Bensouda Mourri和斯坦福大学兼职讲师Kian Katanforoosh,位于巴黎中央大学Deeplearning.ai。这是在线上最受追捧的深度学习课程之一。

评分:4.9 / 5

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点评:非常有用的课程。对超参数调整,正则化和优化有深刻的了解。我的一个要求是提供一个docker镜像,我们可以使用它在本地运行练习。有时,我发现很难建立可以运行课程的环境。有些安装存在冲突,尚不清楚在课程工作环境中使用了哪些版本的库。有时需要不必要的努力。

6. 斯坦福大学(库塞拉)的机器学习证书

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斯坦福大学课程Google Brain和百度AI Group的前负责人Andrew Ng与斯坦福大学的其他教授一起创建了此课程。它是在线上有关机器学习的最受欢迎的课程和认证之一。您将学习监督学习,非监督学习以及其他关键领域,本课程包括多个案例研究和应用程序,以帮助您学习如何应用算法来构建智能机器人。这是您可以选择的最佳数据科学 课程之一。您可能还会对一些最佳的机器学习认证感兴趣。

关键特色-

  • 处理来自不同领域和不同格式的大量数据。
  • 了解参数和非参数算法,聚类,降维以及其他重要主题。
  • 获得指导老师的最佳实践和建议。
  • 与来自各个级别的志同道合的学习者社区中的同龄人互动。
  • 基于现实世界的案例研究使您有机会了解每天如何解决问题。
  • 灵活的截止日期使您可以方便地学习。
  • 学习应用学习算法来构建智能机器人,理解文本,音频,数据库挖掘。

片长:55小时

评分:4.9 / 5

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点评:对于任何想学习机器学习的人来说,本课程无疑是最好的起点。我之前尝试过其他方法,例如先跳入神经网络,却不了解线性和逻辑回归等其他更简单的算法的线索,尽管数学上没有问题,但还是感到困惑。但是,此课程使一切变得清晰。而且我还没有看到像吴安德一样出色的讲师。他的热情是一个很大的动力。

7. 加州大学圣地亚哥分校(edX)的数据科学MicroMasters认证

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这本质上是圣地亚哥大学UC数据科学硕士学位课程的在线版本,该大学的教授和培训人员将在此在线教授知识。对于需要真正融入数据科学概念的沉浸式学习计划的学生和专业人士而言,这是数月之久的理想选择。您将全面了解数学和计算工具,以及如何使用它们提出数据驱动的建议。 组成该计划的课程包括Python,用于数据科学,概率和统计,机器学习基础知识以及使用Spark的大数据分析。由来自圣地亚哥大学UC的5名讲师组成的团队将参加这些课程。

关键特色-

  • 学习收集,清理和分析大数据数据,进行大规模数据分析,并以令人信服的可视化方式呈现数据。
  • 根据嘈杂的数据做出可靠的统计推断,并使用机器学习来学习数据模型。
  • 使用讲座中介绍的工具和语言可视化复杂数据。
  • 使用Apache Spark分析不适合单台计算机内存的数据。
  • 从事实际的任务和项目,以增强您的投资组合并实施视频中涵盖的主题。

持续时间:4门课程,每门课程10-15周

评分:4.6 5

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8. 数据科学在线(Berkeley ExecEd)

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伯克利情感教育伯克利高管教育计划是一个八个模块的课程,横跨10个星期,将帮助您涵盖数据科学的每个重要主题。该程序专为中级至中级的高级管理人员和个人贡献者而设计,他们希望借助数据分析方法将他们的组织提升到一个新的水平。在课程中,您将学习基本的数学和统计概念,例如均值,标准差,图形,直方图和对数函数,然后继续学习高级概念,例如预测机器学习,高级回归模型,建立有效的数据科学团队等等。此外,您将获得与导师持续合作,以提交和解决您的查询 或与课程相关的任何其他帮助。

关键特色 -

  • 与UC Berkeley Executive Education的教职员工,行业领导者以及来自世界各地的同行直接联系
  • 了解如何在Jupyter Notebook(一个用于计算分析的开源平台)的帮助下分析数据集
  • 每周进行现场准备会议,通过现场作业复习介绍下一模块的任何技术概念
  • 采访由数据驱动的行业专家,这些专家来自Google,Uber等领先公司,还有更多
  • 在为期两周的实验室中工作,专注于动手作业,并深入研究数据分析

持续时间:10周,每周4-5小时

评分:4.6 5

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评论:该程序使我对数据科学领域,不同的语言,模型,算法以及使用它们的价值和优缺点有必要的了解。- 应用科学家Saloni Sonawala

9. 应用数据科学专业证书(达特茅斯学院)

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达特茅斯工程数据科学专业证书如果您愿意通过学习所有基本概念和技能来获得数据科学专业证书,那么Thayer工程学院的这一认证计划将是您的最佳选择。通过本课程,您将能够开发当今就业市场所需的高要求技能,例如数据可视化,机器学习,风险管理和预测能力。通过实时编码会话和基于应用程序的分配,它将帮助您了解Python编码的基础。成功完成课程后,您将能够利用新机遇,并在数据科学领域面临新挑战。

关键特色 -

  • 了解如何创建可视化,建立线性和逻辑回归模型以及如何应用标准的机器学习算法
  • 从专家教练那里获得一对一的职业指导,这不仅会在课程中为您提供帮助,还会提供与您的职业相关的指导
  • 定期参加实时网络研讨会,严格的,分级的作业以及实际的知识应用
  • 在小组会议中获得导师的帮助,以应对特定于数据科学职业的挑战
  • 在课程结束时与不同的项目一起工作并开发数据科学产品组合,可以与雇主共享以展示您的技能

时间:6个月

评分:4.7 / 5

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10. 伯克利数据科学与分析计划(加州大学伯克利分校高管教育)

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数据科学和数据分析是每个现代全球化行业的核心。在当今以技术为中心的员工队伍中工作,不仅需要出色的领导技能,而且需要将数据问题转化为组织的整体情况的能力。如果您是具有至少10年专业经验的人员,并且希望转变为领导角色,以通过数据驱动的决策来建立和领导数据科学团队,那么此计划将为您提供所有必要的技能。该计划有五个模块,其中三个模块 在伯克利校园举行,其余两个模块将在线完成。 您将学习如何促进数据驱动的文化,如何解决业务问题以及如何领导具有多种技能的团队来解决这些问题。

关键特色-

  • 培养成为数据驱动型领导者的技能。通过数据驱动的决策来建立和领导数据科学团队。
  • 学习相关的技术和工具,使您能够做出明智的决策,从而有助于组织的成功。
  • 成功完成该计划后,赚取校友收益,并成为全球41,000多名伯克利·哈斯校友网络的一部分。
  • 从结合理论,现实案例研究和项目工作的体验会议中受益,以帮助您获得实用的观点。
  • 向思想领先的伯克利学院和行业从业者学习。
  • 获得数据科学和分析卓越奖。

您可以与程序顾问进行一对一的讨论,以帮助您了解有关程序的更多信息并回答您可能遇到的任何问题。

时间:6个月

评分:4.5 / 5

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2020年最佳数据科学课程

11. 2020年数据科学课程:完整的数据科学训练营(Udemy)

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如果您正在考虑在这个快速增长的领域开始职业,那么这个畅销书就值得一看。顺序介绍了成为一名成功的数据科学家所需的所有主题,以便可以轻松地跟随它。每个主题都以前一个主题为基础,并讨论了每个领域的来龙去脉,使您可以更好地掌握数据科学领域中的流行语。因此,您可以从头开始,到新手训练营结束时,您将精通应对现实生活中的挑战,并寻求更高级的专业知识。

关键特色 -

  • 提供了完整的工具箱,以便您对该领域有所了解。
  • 了解机器学习背后的数学。
  • 解决现实生活中的业务案例,这将为您带来工作。
  • 开始使用Python进行编码,并学习如何将其用于统计分析。
  • 涵盖的主题包括数据和数据科学入门,数学,统计学,Python,Tableau,高级统计学和机器学习。
  • 434讲座+ 80文章+ 129可下载资源+终身访问
  • 提供问答支持和社区。

片长:25小时

评分:4.5 / 5

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12. 数据科学在线硕士学位(Coursera)

如果您对各种数据科学课程不感兴趣,并希望获得该课程的硕士学位,那么Coursera的此硕士课程列表是您的最佳选择。有多种硕士学位数据科学课程可供选择,所有这些课程均由世界一流大学提供,例如密歇根大学,伊利诺伊大学厄本那-香槟分校,科罗拉多大学博尔德分校等。在这些硕士学位课程中,您将能够成为专业的数据科学家。此外,您将能够在各个领域找到工作,例如农业,制造业,金融,技术和交通运输。

关键特色 -

  • 从一流大学的世界一流教师开发的数据科学应用程序基础课程中学习
  • 了解如何使用大数据来了解世界,发现新见解并优化决策
  • 为自己创造机会,成为数据科学专家,并进入分析,数据科学,机器学习和人工智能等领域
  • 在您从世界一流的教师那里学习先进的工具和方法时,学习从大量数据集中获取见解的方法
  • 可以通过在线实时课程和自定进度的学习在舒适的地方自由学习

持续时间:自定进度

评分:4.7 / 5

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13. John Hopkins(库塞拉)的数据科学认证

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约翰·霍普金斯Coursera课程John Hopkins的认证课程将帮助您启动数据科学事业。它包括九门课程的数据科学导论,由著名教授(包括生物统计学副教授Roger D. Peng)开发和教授。Brian Caffo博士和Jeff Leek博士,生物统计学副教授。在该程序中,您将学习R编程,获取和清理数据,探索性数据分析,可再现性研究以及统计推断等其他领域。培训之后将是一个Capstone项目,您将在其中使用真实数据构建数据产品。

关键特色-

  • 具有Python和回归的初学者经验的任何人都可以获取该证书。
  • 使用R清理,分析和可视化数据。
  • 使用GitHub浏览整个数据科学管道,从数据获取到发布和管理项目。
  • 使用回归模型执行回归分析,最小二乘法和推理。

时间:8个月,每周5小时

评分:4.5 / 5

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点评:教授的知识真是太神奇了。缓慢的信息和完成测试的方法是有条不紊且计划周密的。如果有人说他们很无聊,那我肯定他们在虚张声势,因为我发现自己在网上学习的乐趣。我今年40岁,正在工作,有2个孩子的父亲,时间紧缺,这种借助经济援助进行在线学习的方式,我无能为力了。Coursera正在帮助像我这样的人找到希望以自己的步调,地点进行学习的希望,并通过其财政援助计划帮助像印度这样的发展中国家的穷人看到了曙光。

14. Coursera数据科学课程(Coursera)

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在Coursera上,您可以在家中舒适地获得一些最好的大学提供的数据科学和相关领域的学位。除此之外,如果您正在寻找相对短期的课程,则可以从以下选项中进行选择:使用R的数据科学,数据科学家的工具箱,业务分析,使用Excel的分析以及Python数据结构。在课程结束时,您将不仅对所涵盖的概念有信心,而且对申请相关职位资料的技巧也有信心。

关键特色 -

  • Coursera提供学士和硕士学位,课程和专业。
  • 探索各种计算技术来处理大量数据。
  • 大量示例说明了该领域的实际应用。
  • 灵活的时间表可随时随地学习。
  • 与教师联系,并回答您的问题。
  • 完成所有评分作业和评估,以获得认证。

持续时间:自定进度

评分:4.5 / 5

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 本文最后更新于 2020/03/08 16:48:43,可能因经年累月而与现状有所差异

 引用转载请注明:EdgeAITech > 学习 > 2020年最佳数据科学在线认证学位和课程

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