還在愁不知道學(xué)什么嗎？“數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)絡(luò)課程top10”你值得擁有

數(shù)據(jù)科學(xué) 網(wǎng)絡(luò)課程大數(shù)據(jù)

Manu Jeevan | 2016-04-13 13:58

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步簡(jiǎn)化了人們的日常工作與社會(huì)行為，在過(guò)去的幾年里，各個(gè)行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求已經(jīng)有了明顯的增加，本文將為愛(ài)學(xué)習(xí)的你推薦數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)絡(luò)課程的top10

還在愁不知道學(xué)什么嗎？“數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)絡(luò)課程top10”你值得擁有

全球的企業(yè)都在試圖爭(zhēng)取到具備數(shù)據(jù)科學(xué)技能的精英們，并且愿意為之付出大量的資金以確保這些瘋狂的數(shù)據(jù)工作者得到他們應(yīng)得的報(bào)酬。專家們一致認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)仍處于起步階段，它很快會(huì)成為一個(gè)及其普遍的學(xué)科。如果你想了解數(shù)據(jù)科學(xué)并成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)專家，可以看看本文的課程評(píng)價(jià)

1)哈佛大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)課程

該課程是綜合類的數(shù)據(jù)科學(xué)概念，如機(jī)器學(xué)習(xí)，可視化，數(shù)據(jù)挖掘，編程，數(shù)據(jù)改寫(xiě)等。在整個(gè)課程中你將使用流行的Python庫(kù)如numpy，SciPy，Scikit-learn，Pandas 。我建議你在學(xué)習(xí)此課程前先完成coursera機(jī)器學(xué)習(xí)課程，機(jī)器學(xué)習(xí)課程包括了PCA(降維)，K-means和不包含深度的邏輯回歸。但請(qǐng)記住，你必須投入大量的時(shí)間來(lái)完成這個(gè)過(guò)程，尤其是作業(yè)練習(xí)將非常具有挑戰(zhàn)性。

如果你擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)和編程可以選擇這個(gè)課程。 2014年版本的哈佛數(shù)據(jù)科學(xué)課程。你可以在這里訪問(wèn)的演講視頻(http://cs109.github.io/2014/)。

前提要求：CS50和統(tǒng)計(jì)100

編程語(yǔ)言：Python

課程長(zhǎng)度：3個(gè)月

難度：非常高

教師：Hanspeter Pfister 和 Joe Blizsten

別人的評(píng)論：

Vincent granvelli寫(xiě)了關(guān)于這門(mén)課程的詳細(xì)評(píng)論。

cs109學(xué)到什么 – Quora

Ms. Natalia寫(xiě)了這個(gè)課程評(píng)論。

2)分析邊緣

本課程給R語(yǔ)言提供了一個(gè)很好的介紹，同時(shí)也給予了一些統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)。該課程運(yùn)用了真實(shí)世界的例子說(shuō)明了如何運(yùn)用分析技術(shù)使提高企業(yè)或行業(yè)得到顯著的提升。工作量非常大，但講座和習(xí)題集有著非常合理的安排和結(jié)構(gòu)。如果您有興趣學(xué)習(xí)一些實(shí)用的分析方法，但又不希望去了解龐雜的數(shù)學(xué)背景，這個(gè)課程非常適合你。

前提要求：數(shù)學(xué)的基本知識(shí)

編程語(yǔ)言：R,Libre office/Excel

課程長(zhǎng)度：11周

難度：高

教師：Dimitris Bertsimas 和 Allison Kelly O’Hair

別人的評(píng)論：課程講座

3)Coursera機(jī)器學(xué)習(xí)課程

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)是密切相關(guān)的。除了機(jī)器學(xué)習(xí)，該課程還向您介紹了如何處理高維數(shù)據(jù)(PCA)，介紹了MapReduce，偏見(jiàn)VS差異，學(xué)習(xí)曲線等。課程采用了Octave(替代MATLAB)，將有一套視頻向您展示如何使用Octave。學(xué)習(xí)這門(mén)課程之前，最好是有一些積分的知識(shí)，因此可以考慮先學(xué)習(xí)MIT的多變量微積分課程。

前提要求：基本線性代數(shù)和微積分

編程語(yǔ)言：Octave

課程長(zhǎng)度：10周

難度：低

教師：Andrew Ng

4)Udacity數(shù)據(jù)分析師微學(xué)位

該課程是由Udacity和AT&T提供的一個(gè)微學(xué)位，你可以通過(guò)$ 200 /每月一共6-12個(gè)月(10-20小時(shí)/周)去得到一個(gè)網(wǎng)上認(rèn)證。 Udacity的數(shù)據(jù)科學(xué)教授R語(yǔ)言，Python，MongoDB和Hadoop。課程涵蓋理論和數(shù)據(jù)科學(xué)的實(shí)踐，并且在課程結(jié)束時(shí)會(huì)有一個(gè)項(xiàng)目讓你運(yùn)用你所學(xué)到的知識(shí)。該項(xiàng)目可以是被視作你的工作成績(jī)與他人，尤其是招聘人員分享。這門(mén)課程的前提要求是相當(dāng)高的，你學(xué)習(xí)這門(mén)課程之前需要各種技能。

前提要求：描述統(tǒng)計(jì)，推論統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)爭(zhēng)論，R，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。

課程長(zhǎng)度：12個(gè)月(10小時(shí)/周)

難度：非常高

教師：Chen Hang Lee 和 Miriam Swords Kalk

5)計(jì)算思維和數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論

本課程簡(jiǎn)要的介紹了策劃，隨機(jī)程序，概率統(tǒng)計(jì)，隨機(jī)游走，蒙特卡羅模擬，數(shù)據(jù)建模，問(wèn)題優(yōu)化和集群。即使你只有一點(diǎn)編程經(jīng)驗(yàn)，你也可以從這個(gè)課程中學(xué)到很多東西。該課程是Python和數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者的啟蒙課程。

前提要求：介紹計(jì)算機(jī)科學(xué)和Python編程

編程語(yǔ)言：Python

課程長(zhǎng)度：9周(12小時(shí)/周)

難度：中級(jí)

教師：John Guttag, Eric Grimson, Ana Bell

課程相關(guān)評(píng)論：Mooctivity

6)Coursera介紹到數(shù)據(jù)科學(xué)課程

這個(gè)課程廣泛介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)的各種概念。第一個(gè)程序練習(xí)“Python下的推特情感分析”是非常具有挑戰(zhàn)性的，而且只分配了非常少的時(shí)間。Bill Howe教授已經(jīng)假定您了解統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，Python和SQL了，你真的需要知道它們，因?yàn)檎n程中并不會(huì)教授很多相關(guān)知識(shí)。在學(xué)習(xí)此課程之前，通過(guò)斯坦福的數(shù)據(jù)庫(kù)課程，從代碼學(xué)院學(xué)習(xí)Python編程概念，學(xué)習(xí)基本的統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。不要指望這門(mén)課程會(huì)向您介紹這些概念。這門(mén)課解釋了很多關(guān)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，Map Reduce 和 No -sql。該課程并不適合初學(xué)者。

前提條件：Python，統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)庫(kù)基本知識(shí)基礎(chǔ)。

教師：Bill Howe

編程語(yǔ)言：Python和R

長(zhǎng)度：3個(gè)月

難度：中等

評(píng)論有關(guān)課程：課程講座和Quora

7)Johns Hopkinson 數(shù)據(jù)科學(xué)課程

R語(yǔ)言是探索數(shù)據(jù)分析和清理數(shù)據(jù)模塊非常好的教程和實(shí)踐。統(tǒng)計(jì)推斷和回歸模型結(jié)構(gòu)模塊并沒(méi)有很合理的安排;他們有太多新的資料需要初學(xué)者學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)科學(xué)家的工具箱模塊就是在浪費(fèi)時(shí)間;你可以在這里看關(guān)于這個(gè)模塊的評(píng)論：數(shù)據(jù)科學(xué)工具盒。

用項(xiàng)目漩渦來(lái)學(xué)習(xí)R語(yǔ)言非常值得玩味。大多數(shù)的時(shí)間教授僅僅就是讀幻燈片，不添加任何附加信息。某些概念也沒(méi)有解釋清楚，所以你會(huì)花更多的時(shí)間使用Google來(lái)學(xué)習(xí)這些概念。這是對(duì)于統(tǒng)計(jì)來(lái)說(shuō)太傳統(tǒng)，太沉重。

前提要求：工作的數(shù)學(xué)知識(shí)達(dá)代數(shù)和一些編程知識(shí)。

教師: Brian Caffo

編程語(yǔ)言：R

長(zhǎng)度：12個(gè)月

難度：中級(jí)

評(píng)論有關(guān)課程：科技供電數(shù)學(xué)

8)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析

本課程的重點(diǎn)是統(tǒng)計(jì)學(xué)并且提供了一些R語(yǔ)言中描述和推斷統(tǒng)計(jì)概念的經(jīng)驗(yàn)，如果你想學(xué)習(xí)R和統(tǒng)計(jì)概念，那么這個(gè)是最適合你的。您將利用一個(gè)良好的格式化的數(shù)據(jù)集來(lái)工作，這樣你就不需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)改寫(xiě)。在這個(gè)課程結(jié)束時(shí)，你會(huì)使用不同的統(tǒng)計(jì)方法在R語(yǔ)言里解決自己的相關(guān)數(shù)據(jù)問(wèn)題。

前提要求：無(wú)

教師：Micheal J. Mahometa

編程語(yǔ)言：R

長(zhǎng)度：13周(3-6小時(shí)/周)

難度：中級(jí)

評(píng)論有關(guān)課程：課程講座

9)數(shù)據(jù)科學(xué)在行動(dòng)

本課程基于Wil van der Aals教授的“挖掘過(guò)程”一書(shū)。如果你是一個(gè)商務(wù)人士，不具備編程經(jīng)驗(yàn)，那么這個(gè)課程是最適合你的。本課程是一個(gè)經(jīng)典的“商界”與“IT”之間溝通的橋梁。該課程采用很多真實(shí)世界的事件日志來(lái)作為說(shuō)明這些概念和算法的例子。經(jīng)過(guò)這一過(guò)程，你將能夠運(yùn)行進(jìn)程挖掘項(xiàng)目，并對(duì)商務(wù)流程智能領(lǐng)域有很好的理解。

前提要求：對(duì)邏輯，集，統(tǒng)計(jì)有一個(gè)基本的了解(本科階段)。

教師：Wil Van Der Aalst

編程語(yǔ)言/工具：ProM, Disco, Rapid Miner

長(zhǎng)度：13周(3-6小時(shí)/周)

難度：容易

10)挖掘大量數(shù)據(jù)集

該課程將為您介紹基本的算法和技術(shù)來(lái)處理大數(shù)據(jù)，如MapReduce， Locality Sensitive Hashing，頁(yè)面排名，以及大型圖形和數(shù)據(jù)流算法。它會(huì)教你如何將這些工具包運(yùn)用于重要的實(shí)際應(yīng)用，如網(wǎng)頁(yè)搜索，推薦系統(tǒng)和在線廣告。本課程對(duì)于降維方面的學(xué)習(xí)將非常重視。此課程將免費(fèi)提供一本基于課程的教課書(shū)。本課程期望你有數(shù)據(jù)庫(kù)和算法方面的良好的知識(shí)。

前提要求：算法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)課程

教師：Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ulman

編程語(yǔ)言特點(diǎn)/工具：SQL

長(zhǎng)度：6周

難度：中級(jí)

評(píng)論關(guān)于課程：Quora

結(jié)論：

這些即將到來(lái)的數(shù)據(jù)分析課程包括了數(shù)據(jù)分析的計(jì)算方法，數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)推斷，編碼矩陣。Data camp是學(xué)習(xí)R語(yǔ)言的一個(gè)好地方。

來(lái)源：36大數(shù)據(jù)

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