5 หลักสูตรมหาวิทยาลัยฟรีเพื่อเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล – KDnuggets

รูปภาพที่สร้างด้วยรุ่น Segmind SSD-1B
 

ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีทักษะยังคงเป็นที่ต้องการสูงอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นจึงเป็นเวลาที่ดีที่จะเจาะลึกด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่คุณจะเริ่มต้นอย่างไรและที่ไหน? 

คุณควรสมัคร bootcamps, ประกาศนียบัตรวิชาชีพ และหลักสูตรบัณฑิตศึกษาเพื่อเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่ ใช่แล้ว ทั้งหมดนี้เป็นตัวเลือกที่ดี อย่างไรก็ตาม คุณสามารถเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ฟรีและยังสามารถเปลี่ยนอาชีพได้สำเร็จ

เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น เราได้รวบรวมรายชื่อหลักสูตรมหาวิทยาลัยคุณภาพสูงฟรีที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น เนื่องจากหลักสูตรเหล่านี้มีหลักสูตรที่มีโครงสร้างชัดเจน คุณจึงไม่ต้องกังวลว่าจะเรียนรู้อะไรและเรียงลำดับอย่างไร และมุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้และพัฒนาให้ดีขึ้นเท่านั้น

มาเริ่มกันเลย!

หากคุณต้องการทบทวนการเขียนโปรแกรม Python ก่อนที่จะเริ่มเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python ของ CS50 สอนที่มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด

หลังจากเรียนรู้พื้นฐานการเขียนโปรแกรมด้วย Python แล้ว คุณสามารถตรวจสอบสิ่งนี้ได้ ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย Python แน่นอนจากฮาร์วาร์ดด้วย

ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้หัวข้อต่อไปนี้:

• พื้นฐานการเขียนโปรแกรม 
• การใช้ Python สำหรับการเขียนโค้ด สถิติ และการเล่าเรื่อง 
• ไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python เช่น NumPy, pandas, matplotlib และ scikit-learn
• การสร้างและประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง 
• การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิง

ลิงค์หลักสูตร: ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย Python

การคิดเชิงคำนวณและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเบื้องต้น จาก MIT เป็นอีกหนึ่งหลักสูตรที่ดีในการเรียนรู้พื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูล หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณมีความคุ้นเคยกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแนวคิดทางสถิติที่สำคัญ

ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของสิ่งที่หลักสูตรนี้ครอบคลุม:

• ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ 
• การคิดแบบสุ่ม 
• เดินสุ่ม
• การจำลองมอนติคาร์โล 
• ช่วงความเชื่อมั่น 
• ทำความเข้าใจข้อมูลการทดลอง 
• การจัดกลุ่ม 
• การจัดหมวดหมู่ 

ลิงค์หลักสูตร: การคิดเชิงคำนวณและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเบื้องต้น

การเรียนรู้ทางสถิติ จากมหาวิทยาลัยแซนฟอร์ดเป็นอีกหลักสูตรยอดนิยมในการเรียนรู้วิธีการทำงานของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ 

แบบฝึกหัดการเขียนโปรแกรมในหลักสูตรนี้เป็นภาษา R แต่คุณสามารถฝึกผ่านสิ่งเหล่านี้ได้โดยใช้ Python ฉันขอแนะนำให้คุณใช้รุ่น Python ของ หนังสือการเรียนรู้เชิงสถิติเบื้องต้น (ซึ่งฟรีเช่นกัน) เป็นเพื่อนกับหลักสูตรนี้

หลักสูตรนี้ครอบคลุมหัวข้อต่อไปนี้:

• การถดถอยเชิงเส้น 
• การจัดหมวดหมู่ 
• วิธีการสุ่มตัวอย่าง 
• การเลือกรุ่น 
• การทำให้สม่ำเสมอ 
• วิธีการแบบต้นไม้ 
• สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลต่อไปนี้เป็นหัวข้อบางส่วนที่หลักสูตรนี้ครอบคลุม

ลิงค์หลักสูตร: การเรียนรู้เชิงสถิติ

แม้ว่าคุณจะคุ้นเคยกับการสร้างโมเดล Machine Learning โดยใช้ไลบรารี Python และ Python เช่น scikit-learn คุณก็ควรเข้าใจแนวคิดทางคณิตศาสตร์บางอย่างด้วยเช่นกัน

การเรียนรู้แนวคิดทางคณิตศาสตร์จะมีประโยชน์หากคุณต้องการค้นคว้าเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง และยังช่วยให้คุณได้เปรียบในการสัมภาษณ์ทางเทคนิคอีกด้วย นี่เป็นการเรียนรู้ที่สำคัญซึ่งจะช่วยให้คุณได้เปรียบ และจะทำให้คุณได้เปรียบในการสัมภาษณ์ทางเทคนิค 

พื้นที่ หัวข้อทางคณิตศาสตร์วิทยาศาสตร์ข้อมูล หลักสูตรจาก MIT จะสอนหัวข้อคณิตศาสตร์บางหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเฉพาะแนวคิดการลดขนาดและการจัดกลุ่มขั้นสูง

นี่คือหัวข้อบางส่วนที่คุณจะได้เรียนรู้:

• การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก 
• การจัดกลุ่มสเปกตรัม 
• การตรวจจับที่ถูกบีบอัด 
• อัลกอริธึมการประมาณ

ลิงค์หลักสูตร: หัวข้อทางคณิตศาสตร์วิทยาศาสตร์ข้อมูล

จากหลักสูตรหนึ่งหรือหลายหลักสูตรที่เราเคยเห็นมา คุณควรจะสบายใจกับ:

• ห้องสมุดวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python
• การทำงานของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง 

พื้นที่ วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การเรียนรู้ของเครื่อง หลักสูตรจาก Harvard จะช่วยคุณทบทวนพื้นฐานแมชชีนเลิร์นนิงและนำไปใช้เพื่อสร้างระบบผู้แนะนำ

ดังนั้นหลักสูตรนี้จะสอนคุณ:

• พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง 
• การตรวจสอบข้าม 
• อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยม 
• เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน 
• การสร้างระบบผู้แนะนำ

ลิงค์หลักสูตร: วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การเรียนรู้ของเครื่อง

ตอนนี้คุณจึงมีรายชื่อหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลคุณภาพสูงจากมหาวิทยาลัยชั้นนำอย่าง Harvard, MIT และ Stanford เพื่อเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตั้งแต่ไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python ไปจนถึงการทำงานภายในของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถดูหลักสูตรเหล่านี้ได้อีกหลักสูตรหนึ่งเพื่อค้นหาหลักสูตรที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคุณ มีความสุขในการเรียนรู้!
 
 

บาลา ปรียา ซี เป็นนักพัฒนาและนักเขียนด้านเทคนิคจากอินเดีย เธอชอบทำงานที่ผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการสร้างเนื้อหา สาขาที่เธอสนใจและเชี่ยวชาญ ได้แก่ DevOps วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เธอชอบอ่าน เขียน เขียนโค้ด และดื่มกาแฟ! ปัจจุบัน เธอกำลังทำงานเพื่อเรียนรู้และแบ่งปันความรู้ของเธอกับชุมชนนักพัฒนาโดยเขียนบทช่วยสอน คู่มือวิธีใช้ บทวิจารณ์ และอื่นๆ อีกมากมาย

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.kdnuggets.com/5-free-university-courses-to-learn-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-university-courses-to-learn-data-science