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參加一個著名的名牌數(shù)據(jù)科學(xué)認證計劃的主要優(yōu)點是它所帶有的受恭敬的組織的聲譽。除了為技術(shù)專業(yè)的學(xué)生和新手提供更好的機會在該公司(如微軟)找到一份入門級工作外，對于經(jīng)驗豐富的專業(yè)人士來說，這也是一個很好的徽章。
但是，有幾個高級課程可供選擇，例如IBM，微軟，麻省理工學(xué)院，加州大學(xué)圣地亞哥分校和哈佛大學(xué)的edX課程。每一個都是不同的，并根據(jù)各種不同的專業(yè)人士的需求量身定制。在本文中，我們將介紹這些不同的程序，總結(jié)它們最重要的特征，您將獲得的技能(以及您在參加課程之前所需的技能)，以及為什么您應(yīng)該選擇其中一個另一個。
麻省理工學(xué)院的統(tǒng)計和數(shù)據(jù)科學(xué)MicroMasters計劃
加州大學(xué)圣地亞哥分校的數(shù)據(jù)科學(xué)MicroMasters計劃
哈佛數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)證書
來自IBM的Python數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)證書
Microsoft數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)課程
麻省理工學(xué)院的統(tǒng)計和數(shù)據(jù)科學(xué)MicroMasters計劃
該計劃包括總共五門碩士課程，以學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何使用概率建模和統(tǒng)計判斷來分析大數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測。由于它是為教授實踐技能而構(gòu)建的，因此學(xué)生將了解如何從可用于決策的數(shù)據(jù)中提取故意義的信息 - 這是許多組織正在追尋的最受歡迎的技能之一。(要了解有關(guān)大數(shù)據(jù)的更多信息，請參閱您可以在線進行的5個實用的大數(shù)據(jù)課程。)
最重要的是，對機器學(xué)習(xí)算法，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他監(jiān)督方法的深刻理解將使新手數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠理解看似非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。沒有數(shù)據(jù)集太大，無法再進行分析。熟練掌握Python是一個先決條件，因為本課程將教授如何與R一起使用它來理解即使是最復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。
這個麻省理工學(xué)院的課程是“講師節(jié)奏”，這意味著課程由教師在一年中的特定時間教授，而不是經(jīng)常可用。該計劃包括4門課程，13-16周(每周你需要花10-14個小時的課程)，加上兩周的頂點考試。
你將學(xué)到什么：
概率 - 不確定性和數(shù)據(jù)的科學(xué)
社會科學(xué)中的數(shù)據(jù)分析 - 評估你的知識
統(tǒng)計基礎(chǔ)
使用Python進行機器學(xué)習(xí)：從線性模型到深度學(xué)習(xí)
該計劃是加州大學(xué)圣地亞哥分校數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位課程的在線版本，除了所有大學(xué)教授將教你在線需要知道的一切。對于想要深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的專業(yè)人士來說，這是一門高級課程，通過明智地使用機器學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)如何清理最嘈雜的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)。本課程將全面了解可視化復(fù)雜數(shù)據(jù)所需的工具，例如Apache Spark，用于分析不適合單臺計算機內(nèi)存的數(shù)據(jù)。
就像麻省理工學(xué)院的課程一樣，加州大學(xué)圣地亞哥分校的課程是一個“講師節(jié)奏”課程，著眼于有用性，因此您將學(xué)習(xí)如何通過實際項目和作業(yè)來增強您的作品集。但是，它更短，更先進，因為它需要一定程度的編程知識，如Java，C，Pascal，F(xiàn)ortran，C ++，Python或PHP等語言，以及對循環(huán)，if / else和變量的一些熟悉。該計劃包括4個10周的課程(每周你需要花8-12個小時的課程)。
你將學(xué)到什么：
Python for Data Science
使用Python的數(shù)據(jù)科學(xué)中的概率和統(tǒng)計
機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
使用Spark進行大數(shù)據(jù)分析
對于沒有編程背景的人來說，哈佛大學(xué)的課程是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的絕佳機會。該課程將教授學(xué)生如何使用真實案例研究，在R編程語言中構(gòu)建基礎(chǔ)，分析和可視化數(shù)據(jù)，而不是Python。從學(xué)習(xí)基本統(tǒng)計概念(如概率，推理和建模)到如何使用tidyverse，ggplot2進行數(shù)據(jù)可視化和dplyr，將涵蓋所有基礎(chǔ)。通過本課程，學(xué)生將熟悉練習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家(如Unix / Linux，Git和GitHub，RStudio)以及許多機器學(xué)習(xí)算法所使用的基本工具。(如果您想了解計算機科學(xué)，請查看您可以在線學(xué)習(xí)的10個基本計算機科學(xué)課程。)
哈佛大學(xué)的課程包括9門課程，包括頂點考試，但它比以前的課程節(jié)奏快得多。事實上，所有的課程每周只需要1-2個小時，為期8周，但由于它是自定進度的(不需要教師)，你可以按照自己的意愿行事。最后的頂點考試是一個機會，可以應(yīng)用您在整個系列中獲得的R數(shù)據(jù)分析的知識和技能，并且需要每周估量15-20小時，持續(xù)2周。
你將學(xué)到什么：
R基礎(chǔ)知識
可視化
可能性
推理和建模
生產(chǎn)力工具
扯皮
線性回歸
機器學(xué)習(xí)
另一個入門級程序，IBM數(shù)據(jù)科學(xué)課程專注于Python，這是該領(lǐng)域最流行的語言。IBM課程是一個特殊有用的課程，專注于工作準(zhǔn)備就緒，并同意 您免費訪問IBM Cloud中的Jupyter筆記本等工具，以處理真實的數(shù)據(jù)集。您將利用流行的Python工具包和庫，如pandas，NumPy，matplotlib，seaborn，F(xiàn)olium，SciPy和scikit，學(xué)習(xí)可視化和分析數(shù)據(jù)，同時快速了解機器學(xué)習(xí)。
這4門課程是自學(xué)的，每門課程有不同程度的努力 - 通常每周2-5小時，為期1至6周。最后，您將申請并展示您在頂級項目中學(xué)到的所有技能，其中包含真實的業(yè)務(wù)問題。
你將學(xué)到什么：
Python數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識
使用Python分析數(shù)據(jù)
使用Python可視化數(shù)據(jù)
Python機器學(xué)習(xí)：有用介紹
Microsoft程序是一個可靠的專業(yè)程序，由于其極大的靈便性，適合所有需求。您將學(xué)習(xí)如何使用各種Microsoft產(chǎn)品(如Transact-SQL，Excel和Azure)來探究數(shù)據(jù)查詢，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及統(tǒng)計數(shù)據(jù)如何通知數(shù)據(jù)科學(xué)實踐等主題。它非常注重理論和實踐，使其成為希翼深入了解數(shù)據(jù)科學(xué)特定子領(lǐng)域的技術(shù)專業(yè)人士以及希翼在數(shù)據(jù)科學(xué)研究方法和機器學(xué)習(xí)方面建立堅實基礎(chǔ)的新手的理想課程。
Microsoft的這一專業(yè)計劃非常靈便和模塊化，因此您可以選擇參加完整的課程，也可以選擇10個單獨的自學(xué)課程，每門課程只需16-32小時。您也可以選擇是否要根據(jù)您對每種編程語言的熟悉程度來完成R或Python課程。該計劃包括一個頂點考試，它分為3個模塊：基礎(chǔ)，核心數(shù)據(jù)科學(xué)和應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)。
你將學(xué)到什么：
基礎(chǔ)知識 - 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識。
核心數(shù)據(jù)科學(xué) - 學(xué)習(xí)基本的編程語言來控制數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。
應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué) - 深入研究數(shù)據(jù)科學(xué)編程語言，并開始利用數(shù)據(jù)開辟智能解決方案。
所有edX課程都非常簡單，因為講座簡短，易懂，而且非常重要。您將獲得磨練技能或?qū)W習(xí)新技術(shù)所需的所有信息，并獲得所有必要的經(jīng)驗，以適應(yīng)您的新角色。