5 kostenlose Universitätskurse zum Erlernen von Data Science

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5 kostenlose Universitätskurse zum Erlernen von Data Science
Bild erstellt mit dem Segmind SSD-1B-Modell

Qualifizierte Datenexperten sind weiterhin sehr gefragt. Es ist also ein guter Zeitpunkt, in die Datenwissenschaft einzusteigen. Aber wie – und wo – fängt man an?

Sollten Sie sich für Bootcamps, Berufszertifikate und Graduiertenprogramme anmelden, um Datenwissenschaft zu erlernen? Ja, das sind alles gute Optionen. Allerdings können Sie Data Science kostenlos erlernen und trotzdem erfolgreich den Beruf wechseln.

Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, haben wir eine Liste kostenloser und hochwertiger Universitätskurse zusammengestellt, die Ihnen dabei helfen, Data Science von Grund auf zu erlernen. Da diese Kurse über einen strukturierten Lehrplan verfügen, müssen Sie sich keine Gedanken darüber machen, was Sie in welcher Reihenfolge lernen möchten – und können sich nur auf das Lernen und die Verbesserung konzentrieren.

Lass uns loslegen!

Wenn Sie eine Auffrischung der Python-Programmierung benötigen, bevor Sie mit dem Erlernen von Data Science beginnen, schauen Sie hier vorbei CS50-Einführung in die Programmierung mit Python lehrte an der Harvard University.

Nachdem Sie die Grundlagen des Programmierens mit Python erlernt haben, können Sie sich dies ansehen Einführung in die Datenwissenschaft mit Python Natürlich auch aus Harvard.

In diesem Kurs lernen Sie folgende Themen:

Programmiergrundlagen
Verwendung von Python für Codierung, Statistik und Daten-Storytelling
Python-Data-Science-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn
Erstellen und Evaluieren von Modellen für maschinelles Lernen
Anwendungen des maschinellen Lernens

Kurslink: Einführung in die Datenwissenschaft mit Python

Einführung in Computational Thinking und Data Science vom MIT ist ein weiterer guter Kurs, um die Grundlagen der Datenwissenschaft zu erlernen. Dieser Kurs hilft Ihnen, sich mit der Datenwissenschaft und den wesentlichen Statistikkonzepten vertraut zu machen.

Hier finden Sie einen Überblick über die Inhalte dieses Kurses:

Optimierungsprobleme
Stochastisches Denken
Zufällige Spaziergänge
Monte-Carlo-Simulation
Vertrauensintervalle
Experimentelle Daten verstehen
Clustering
Klassifikation

Kurslink: Einführung in Computational Thinking und Data Science

Statistisches Lernen von der Sanford University ist ein weiterer beliebter Kurs, um zu lernen, wie die verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens funktionieren.

Die Programmierübungen in diesem Kurs sind in R. Sie können sie aber auch mit Python bearbeiten. Ich empfehle Ihnen außerdem, die Python-Edition von zu verwenden Buch „Einführung in das statistische Lernen“. (ebenfalls kostenlos) als Begleitmaterial zu diesem Kurs

Dieser Kurs behandelt die folgenden Themen:

Lineare Regression
Klassifikation
Resampling-Methoden
Modellauswahl
Regulierung
Baumbasierte Methoden
Support-Vektor-Maschinen
Unüberwachtes Lernen ist hier ein Teil der Themen, die in diesem Kurs behandelt werden

Kurslink: Statistisches Lernen

Auch wenn Sie mit der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Python und Python-Bibliotheken wie scikit-learn vertraut sind, sollten Sie auch bestimmte mathematische Konzepte verstehen.

Das Erlernen mathematischer Konzepte ist hilfreich, wenn Sie jemals in die Forschung zum maschinellen Lernen einsteigen möchten, und verschafft Ihnen auch einen Vorteil bei technischen Vorstellungsgesprächen. Es ist wichtig, dass Sie lernen, wie Sie sich einen Vorsprung verschaffen und in technischen Vorstellungsgesprächen einen Vorsprung haben

Das Themen der Mathematik der Datenwissenschaft In diesem Kurs des MIT lernen Sie bestimmte mathematische Themen im Zusammenhang mit der Datenwissenschaft. Insbesondere fortgeschrittene Dimensionsreduktions- und Clustering-Konzepte.

Hier sind einige der Themen, die Sie lernen werden:

Hauptkomponentenanalyse
Spektrales Clustering
Compressed Sensing
Approximationsalgorithmen

Kurslink: Themen der Mathematik der Datenwissenschaft

Von einem oder mehreren der Kurse, die wir bisher gesehen haben, sollten Sie mit Folgendem vertraut sein:

Python-Data-Science-Bibliotheken
Funktionsweise von Algorithmen für maschinelles Lernen

Das Data Science: Maschinelles Lernen Der Kurs von Harvard hilft Ihnen dabei, die Grundlagen des maschinellen Lernens zu überprüfen und sie anzuwenden, um ein Empfehlungssystem aufzubauen.

In diesem Kurs lernen Sie also:

Grundlagen des maschinellen Lernens
Kreuzvalidierung
Beliebte Algorithmen für maschinelles Lernen
Regularisierungstechniken
Aufbau eines Empfehlungssystems

Kurslink: Data Science: Maschinelles Lernen

Sie verfügen nun über eine Liste hochwertiger Data-Science-Kurse von Elite-Universitäten wie Harvard, MIT und Stanford zum Erlernen von Data Science.

Von Python-Data-Science-Bibliotheken bis hin zum Innenleben von Algorithmen für maschinelles Lernen – Sie können sich einen weiteren dieser Kurse ansehen, um den für Sie am besten geeigneten Kurs zu finden. Viel Spaß beim Lernen!

Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Community zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst.