Inhalt
- Statistik und Data Science MicroMasters-Programm vom MIT
- Data Science Professional-Zertifikat von Harvard
- Microsoft Professional-Programm in Data Science
- Was du lernen wirst:
- Fazit
Quelle: Bplanet / iStockphoto
Wegbringen:
Unabhängig davon, ob Sie eine neue Karriere in der Datenwissenschaft beginnen oder nur Ihre derzeitigen Fähigkeiten verbessern möchten, können diese Kurse Ihnen dabei helfen, die Erfahrung zu sammeln, die Sie benötigen.
Der Hauptvorteil der Teilnahme an einem renommierten Data Science-Zertifizierungsprogramm für Markenprodukte ist der Ruf der angesehenen Organisation, die es mit sich führt. Abgesehen davon, dass Tech-Studenten und Anfängern bessere Möglichkeiten geboten werden, einen Einstiegsjob bei diesem Unternehmen (wie Microsoft) zu finden, ist dies auch ein gutes Zeichen für die erfahreneren Fachkräfte.
Es gibt jedoch mehrere Kurse auf hohem Niveau, beispielsweise über edX bei IBM, Microsoft, MIT, UC San Diego und Harvard. Jedes ist anders und auf die Bedürfnisse einer Vielzahl von Fachleuten auf vielen Ebenen zugeschnitten. In diesem Artikel werden wir uns diese verschiedenen Programme ansehen, ihre wichtigsten Eigenschaften, die Fähigkeiten, die Sie erwerben werden (sowie die, die Sie vor dem Besuch des Kurses benötigen) und warum Sie eines davon wählen sollten Ein weiterer.
- Statistik und Data Science MicroMasters-Programm vom MIT
- Data Science MicroMasters-Programm von der UC San Diego
- Data Science Professional-Zertifikat von Harvard
- Python Data Science Professional-Zertifikat von IBM
- Microsoft Professional-Programm in Data Science
Statistik und Data Science MicroMasters-Programm vom MIT
Dieses Programm besteht aus insgesamt fünf Masterstudiengängen, um die Grundlagen des maschinellen Lernens, der Datenwissenschaft und der Statistik zu erlernen. Der Student lernt, wie man probabilistische Modelle und statistische Inferenzen verwendet, um Big Data zu analysieren und datengetriebene Vorhersagen zu treffen. Da es darauf ausgelegt ist, praktische Fertigkeiten zu vermitteln, versteht der Schüler, wie wichtige Informationen aus Daten extrahiert werden, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können - eine der gefragtesten Fertigkeiten, nach denen viele Unternehmen suchen. (Weitere Informationen zu Big Data finden Sie unter 5 hilfreiche Kurse zu Big Data, die Sie online belegen können.)
Ein solides Verständnis von Algorithmen für maschinelles Lernen, tiefen neuronalen Netzen und anderen überwachten Methoden wird es dem unerfahrenen Datenwissenschaftler außerdem ermöglichen, scheinbar unstrukturierte Daten zu verstehen. Kein Datensatz ist mehr zu groß, um analysiert zu werden. Kenntnisse in Python sind eine Grundvoraussetzung, da der Kurs die Verwendung von Python zusammen mit R lehrt, um auch den kompliziertesten Datensatz zu verstehen.
Dieses MIT-Programm ist „lehrergesteuert“, dh, die Kurse werden zu bestimmten Jahreszeiten von den Lehrern unterrichtet und sind nicht ständig verfügbar. Das Programm besteht aus 4 Kursen mit einer Dauer von 13 bis 16 Wochen (jede Woche müssen 10 bis 14 Stunden für den Kurs aufgewendet werden) sowie einer Abschlussprüfung von zwei Wochen.
- Python für Data Science
- Wahrscheinlichkeit und Statistik in Data Science mit Python
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Big Data Analytics mit Spark
Data Science Professional-Zertifikat von Harvard
Für Menschen ohne Programmierkenntnisse ist das Harvard-Programm die perfekte Gelegenheit, Data Science zu erlernen. Anstelle von Python wird der Kursteilnehmer lernen, wie man eine Grundlage in der Programmiersprache R aufbaut, um anhand von Fallstudien aus der Praxis Daten zu erörtern, zu analysieren und zu visualisieren. Alle Grundlagen werden behandelt, angefangen vom Erlernen der grundlegenden statistischen Konzepte wie Wahrscheinlichkeit, Inferenz und Modellierung bis hin zur Verwendung von Tidyverse, ggplot2 zur Datenvisualisierung und Dplyr. Im Verlauf des Kurses werden die Teilnehmer mit wichtigen Tools vertraut gemacht, die von praktizierenden Datenwissenschaftlern wie Unix / Linux, Git und GitHub und RStudio verwendet werden, sowie mit vielen Algorithmen für maschinelles Lernen. (Wenn Sie etwas über Informatik lernen möchten, schauen Sie sich 10 grundlegende Informatikkurse an, die Sie online belegen können.)
Das Harvard-Programm besteht aus 9 Kursen, einschließlich der Abschlussprüfung. Es ist jedoch viel schneller als die vorherigen. Tatsächlich benötigen alle Kurse 8 Wochen lang nur 1 bis 2 Stunden pro Woche. Da sie jedoch im eigenen Tempo ablaufen (keine Kursleiter erforderlich), können Sie so schnell wie Sie möchten fortfahren. Die Abschlussprüfung ist eine Gelegenheit, die Kenntnisse und Fähigkeiten in der R-Datenanalyse anzuwenden, die Sie während der gesamten Serie erworben haben, und erfordert geschätzte 15-20 Stunden pro Woche für 2 Wochen.
- Python-Grundlagen für Data Science
- Analysieren von Daten mit Python
- Visualisierung von Daten mit Python
- Maschinelles Lernen mit Python: Eine praktische Einführung
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Microsoft Professional-Programm in Data Science
Das Microsoft-Programm ist ein solides Profi-Programm, das aufgrund seiner großen Flexibilität allen Anforderungen gerecht wird. Sie erfahren, wie Sie eine breite Palette von Microsoft-Produkten wie Transact-SQL, Excel und Azure verwenden, um Themen wie Datenabfragen, Datenanalyse, Datenvisualisierung und Statistikinformationen für Data-Science-Praktiken zu untersuchen. Die große Betonung auf Theorie und Praxis macht es zum idealen Kurs für Technikprofis, die tiefer in ein bestimmtes Teilgebiet der Datenwissenschaft eintauchen möchten, sowie für Anfänger, die ein solides Fundament für Methoden der datenwissenschaftlichen Forschung und für maschinelles Lernen aufbauen möchten.
Dieses professionelle Programm von Microsoft ist hochflexibel und modular aufgebaut. Sie können also zwischen dem vollständigen Programm oder einem der 10 individuellen Kurse mit einer Dauer von nur 16 bis 32 Stunden pro Kurs wählen. Sie können auch auswählen, ob Sie beispielsweise einen Kurs in R oder Python absolvieren möchten, je nachdem, wie gut Sie mit den einzelnen Programmiersprachen vertraut sind. Das Programm beinhaltet eine Abschlussprüfung und ist in drei Module unterteilt: Grundlagen, Core Data Science und Angewandte Data Science.
Was du lernen wirst:
- Grundlagen - Lernen Sie datenwissenschaftliche Grundlagen.
- Core Data Science - Lernen Sie grundlegende Programmiersprachen, um Daten zu manipulieren und die Grundlagen des maschinellen Lernens zu entdecken.
- Angewandte Datenwissenschaft - Tauchen Sie tiefer in die Programmiersprachen der Datenwissenschaft ein und nutzen Sie Daten, um intelligente Lösungen zu entwickeln.
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Fazit
Alle edX-Kurse sind sehr einfach zu absolvieren, da die Vorlesungen kurz, verständlich und ausnahmsweise sachbezogen sind. Sie erhalten alle Informationen, die Sie benötigen, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern oder neue Techniken zu erlernen. Außerdem erhalten Sie alle erforderlichen Erfahrungen, um sich in Ihrer neuen Rolle zurechtzufinden.
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