Нежное введение в науку о данных с 5 курсами удеми

Вы каждый день пожинаете плоды науки о данных, даже если не замечаете этого.

Google использует его, чтобы лучше вас узнать и предоставлять более персонализированные результаты поиска. Facebook собирает кучу информации о вас и извлекает ее для рекламодателей с каждым сообщением «Нравится» и делится им. Amazon использует его, чтобы сделать покупки в Интернете немного более персонализированными.

McKinsey называет науку о данных следующим рубежом для инноваций. Harvard Business Review назвал его самой сексуальной работой 21-го века. От одного к другому все еще существует огромная нехватка рабочей силы. Итак, если вы думаете о том, чтобы стать специалистом по данным

сейчас самое время начать.

От оценки визуализации данных до понимания машинного обучения есть много возможностей для охвата. Пять приведенных ниже курсов удэми не дадут вам всех навыков. Но они мягко погрузят вас в сложный мир науки о данных.

Введение в визуализацию данных

Обнаружить: Самая простая ловушка в мире науки о данных.

Введение в визуализацию данных

Наука о данных — это огромный великолепный зверь. На крайнем конце спектра специалист по данным обладает базовыми навыками машинного обучения или программирования и может приручить «большие данные». Визуализация данных — это небольшая, но важная часть этого большого набора навыков. Это важно, потому что ученый должен сплести историю из запутанной путаницы больших данных. Специалист по данным должен облегчить процесс принятия решений.

Даже без данных наука визуализация может стоять отдельно для четкой передачи информации. Подумайте о своей средней круговой диаграмме или о влиянии отличной инфографики

, Этот вводный (и бесплатный) курс может стать первым шагом для понимания любых данных. Вам просто нужно иметь базовое понимание терминов веб-дизайна и дизайна.

Объедините это с ориентацией на карьеру Хотите стать специалистом по данным? бесплатный курс по Udemy, который должен ответить на несколько вопросов для вас.

Визуализация данных

Обнаружить: Как использовать нажмите мощь Excel для визуализации данных.

Визуализация данных

Microsoft Excel является одним из наименее дорогих программных продуктов для повседневного использования, которые вы можете использовать для отработки своего первого проекта по визуализации данных. Ученые данных используют его для сбора и анализа данных. Изучение различных способов представления данных — один большой шаг к овладению Excel

и его огромная полезность. Он также имеет интерфейс, с которым большинство из нас уже знакомо.

Курс использует 5 различных типов данных и правильный тип диаграммы, чтобы объяснить их. Два тематических исследования должны еще больше укрепить концепции. Начните с Excel 2007 или любой другой версии над ним. Некоторое знакомство с функциями VBA и Excel желательно.

Мастер-класс по SQL для новичков: анализ данных для начинающих

Обнаружить: Как простой синтаксис SQL может помочь вам в реальном анализе данных без каких-либо технических знаний.

Мастер-класс по SQL для новичков

Изучение немного SQL может быть одним из лучших карьерных решений, которые вы принимаете. Если вы имеете дело с данными любого рода в вашей повседневной работе, Язык структурированных запросов (SQL) поможет вам общаться с этими данными и эффективно получать ответы. SQL — это простой «язык запросов», который помогает любому извлекать данные из разных баз данных.

, а затем объединить их вместе для создания отчетов.

Курс из 35 лекций может быть закончен в течение выходных. Вооружитесь реальными SQL-запросами, а затем настройте их для своих конкретных целей. Простота курса должна помочь вам разжечь аппетит к суровым навыкам работы с данными, которые еще впереди. Даже если вы остановитесь прямо здесь, умение извлекать данные и манипулировать ими для ваших целей должно быть положительным моментом в вашем резюме.

Data Science A-Z ™

Обнаружить: Как выполнить все шаги в сложном проекте науки о данных.

Data Science A-Z

С этим 21-часовым курсом дела идут серьезно, и он представляет собой хорошее введение в область науки о данных и такие инструменты, как SQL, SSIS, Gretl и Tableau. Весь курс разделен на учебные модули (пути), по которым вы можете следовать как самостоятельные единицы, смешивать их или изучать все сразу. Просмотрите план курса, описанный в лекции 5, чтобы спланировать атаку.

Пути обучения распространяются более чем на 200 лекций. Они охватывают визуализацию данных и интеллектуальный анализ данных, статистическое моделирование, подготовку данных и, наконец, заканчиваются навыками представления. Курс начинается с визуализации данных, которая всегда является наиболее интересной частью науки о данных, а не подготовки данных, которая является наиболее тяжелым.

Курс A-Z уравновешивает более широкий взгляд на всю область с мельчайшими подробностями, необходимыми для получения информации о сложном проекте по науке о данных.

Таблица 10 в науке о данных

Обнаружить: Как применить Tableau к практическим упражнениям по анализу данных.

живописная картина

Кирилл Еременко следует вышеупомянутому курсу с комплексными упражнениями на Таблице. Tableau — это одна из наиболее широко используемых программ для анализа данных и шаг вперед по сравнению с Microsoft Excel. Одним из недостатков является то, что, в отличие от Excel, он может быть слишком дорогим. Существует бесплатная версия Tableau для личного пользования.

, но у него ограниченный набор функций. Если вы интересуетесь наукой данных как карьерой, визуально интуитивно понятный инструмент — это хорошее начало перед тяжелой работой в будущем.

6-часовой курс поможет вам узнать последнюю версию Tableau с нуля. Переходите от установки к подключению программного обеспечения к внешним наборам данных, к созданию визуализаций и истории из данных. Я не взял курс, но это обновленная версия хорошо изученного и популярного курса Кирилла в Таблице 9.

Начать думать как ученый данных

Это только начало. Эти пять классов по науке о данных позволят вам прочно ознакомиться с основами науки о данных, прежде чем вы решите приблизиться на шаг ближе к инструменту обработки больших данных, таким как R-программирование, Python, Hadoop, Spar, Panda, Dremel и другие.

У Удеми есть буфет других важных курсов по науке о данных. Некоторые из них:

  • Станьте разработчиком Hadoop
  • Укрощение больших данных с помощью MapReduce и Hadoop — Hands On!
  • Наука о данных и машинное обучение с Python — руки на!
  • Изучение Python для анализа и визуализации данных
  • Укрощение больших данных с помощью Apache Spark и Python
  • SAS Программирование для начинающих

Самым большим отрывом от ваших первых усилий станет ответ на золотой вопрос: любите ли вы науку о данных?

Как это выглядит отсюда? Как вы думаете, наука о данных горячая или раскрученная? Есть ли место в вашей нынешней работе?

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector