掌握数据科学的 5 门免费课程 – KDnuggets

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您是一位有抱负的数据专业人士，希望开启您的数据科学职业生涯吗？ 如果是这样，您可能正在考虑各种选择：在线课程、训练营、硕士学位等等。

但如果您有足够的动力，有一些高质量的免费资源可以帮助您实现这一目标。 在这里，我们编制了五门此类免费课程的列表，可以帮助您学习并熟练掌握数据科学。

从编程基础知识到构建和部署数据科学应用程序，这些课程将教您成功职业转型所需的一切。 

让我们一起潜入！

每个人的Python，由密歇根大学 Charles Severance 教授教授的课程是学习 Python 的绝佳课程。 它从头开始教您 Python 编程，涵盖处理数据时需要了解的所有内容。

您也可以使用 《Python 适合所有人》一书 与课程相结合。 该课程涵盖以下广泛主题：

• Python 编程基础知识 
• Python数据结构 
• 条件执行、循环和迭代
• 主要工作内容
• 常用表达
• Web 服务和网络程序 
• 数据可视化

课程链接： 每个人的Python

现在您已经掌握了 Python 基础知识，是时候使用 Python 分析数据了。 使用Python进行数据分析 来自 Jovian（在 freeCodeCamp 的 YouTube 频道上）的免费课程将帮助您通过一些练习和课程项目来学习如何使用数据科学库。 

本课程从 Python 编程基础知识开始（这应该可以让您复习一下），并逐步介绍 Python 数据分析库。 并以探索性数据分析的课程结束项目结束。

以下是课程大纲的概述：

• Python基础 
• 使用 NumPy 进行数值计算
• 使用 pandas 分析表格数据
• 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行可视化
• 课程项目：探索性数据分析

课程链接： 使用Python进行数据分析

数据科学中的数据库简介 概述了数据专业人员的基本数据库技能。

从设计数据库到编写高效的 SQL 查询等等，数据库和 SQL 是您数据职业生涯的必备技能。 这 数据库和 SQL freeCodeCamp 的课程将教您以下内容：

• 数据库基础知识 
• SQL基础知识 
• CRUD 操作
• 函数、连接和并集
• 嵌套查询 
• 设计数据库架构

课程链接： 数据库和 SQL

除了高中数学（微积分、概率和线性代数）之外，您还需要具备坚实的统计学基础才能在数据科学领域取得优异成绩。

推论统计简介 Udacity 免费课程库中的课程将教您以下概念，以及测试您技能的编码练习：

• 估计
• 假设检验
• t 检验
• 方差分析
• 卡方检验
• 相关
• 数据复原测试

课程链接： 推论统计简介

到目前为止列出的课程应该可以帮助您熟练掌握 Python 基础知识、数据分析和统计基础知识。

现在是时候开始构建和部署机器学习模型了。 机器学习 Zoomcamp DataTalks.Club 的课程是一门通过代码优先方法学习机器学习基础知识的绝佳课程。 它还涵盖了广泛的主题，包括模型部署和深度学习。

课程课程包括以下内容：

• 数据复原测试 
• 分类 
• 评估机器学习模型
• 部署机器学习模型 
• 决策树和集成学习 
• 神经网络和深度学习 
• Kubernetes 和 TensorFlow 服务

课程链接： 机器学习 Zoomcamp

我希望这些推荐的课程对您有所帮助。 大多数这些课程都要求您一路编码、构建、破坏和学习。 这样你就会有一个良好的基础。 

但即使你正在学习这些课程，也要同时建立你的作品集。 您的目标应该是构建一些有趣的项目来展示您的实力和技能。 如果您需要一些灵感来开始，请查看 3 个数据科学项目保证让你找到这份工作。 学习愉快！
 
 

巴拉普里亚 C 是来自印度的开发人员和技术作家。 她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域工作。 她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。 她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！ 目前，她致力于通过编写教程、操作指南、评论文章等方式学习并与开发人员社区分享她的知识。

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• Sumber: https://www.kdnuggets.com/5-free-courses-to-master-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-courses-to-master-data-science