Наука о данных стала синонимом технологии нового мира. Это стало горячей тенденцией с 2015 года, когда такие профессии, как аналитики данных и специалисты по данным, пользуются большим спросом. В настоящее время специалисты по обработке и анализу данных — самые востребованные профессии в ИТ-индустрии с большим карьерным ростом. Недавно Forbes опубликовал статью о проведенном Burtch опросе о зарплатах в науке о данных. По оценкам, к концу этого года потребуется 5 миллионов специалистов по науке о данных. Ускорение разработки инновационных решений в режиме реального времени стало основной причиной любви к данным. Данные везде подобны атомам. Возможность внедрения технологий в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, бизнес, маркетинг, логистика и т. д.
Заработная плата аналитиков данных в Индии и по отраслям
Сертификация в области науки о данных может не только помочь улучшить знания, но и повысить шансы на трудоустройство. Самое приятное то, что любой может изучать науку о данных, будь то студент, который хочет начать свою карьеру, или профессионал, который хочет изучить другую возможность. на. Что наиболее важно, так это то, что курсы необходимы для приобретения необходимых навыков для решения проблем, с которыми сталкивается это общество, наделенное полномочиями данных.
Ниже приведен список сертификационных курсов специализации по науке о данных для тех, кто заинтересован в получении данных. Список включает бесплатные ресурсы и платные сертификаты.
1. Специализация Data Science от Университета Джона Хопкинса (Coursera)
Эта специализация по науке о данных представляет собой введение из 10 курсов в концепции и инструменты, которые нам понадобятся в концепциях конвейера науки о данных, которые преподают известные профессора Университета Джона Хопкинса. Этот курс помогает учащимся разработать правильные требования, связанные с наукой о данных, задавать вопросы, чтобы понять данные, манипулировать наборами данных, делать выводы и визуализировать. В этой программе сертификации есть около 10 курсов, а также проект Capstone. В этих курсах есть инструменты, с которыми работают аналитики/ученые данных, такие как контроль версий, уценка, git, GitHub и RStudio, а также другие концепции науки о данных. Проект Capstone в конце помогает продемонстрировать навыки работы с данными, полученные в ходе этого курса, наряду с реальными проблемами.
Предварительные требования
Python (базовый) и линейная алгебра
Продолжительность: 10 курсов, 8 месяцев, 5 часов в неделю
Рейтинг: 4,5
2. Сертификат IBM Data Science Professional (Coursera)
Эта программа сертификации Data Science была разработана IBM и доступна на платформе Coursera. Концепции, которые необходимо изучить, будут включать науку о данных и машинное обучение с практическим обучением. Это одна из лучших программ по науке о данных с курсами 9, которые подробно охватывают темы науки о данных, такие как основы науки о данных, инструменты и библиотеки с открытым исходным кодом, методология науки о данных, программирование на Python, практические знания баз данных и SQL, анализ и визуализация данных. с Python, основы машинного обучения, за которым следует завершающий проект, чтобы помочь учащемуся закрепить знания и применить полученные навыки в реальном проекте.
Каждый из 9 курсов обычно содержит от 3 до 6 модулей, на каждый из которых требуется от 2 до 4 часов. В дополнение к сертификации после конкурса будет выдан открытый бейдж IBM для каждого курса в соответствии с эффективностью.
Предварительные требования
Предварительный опыт не требуется.
Продолжительность: 9 курсов, примерно 2 месяца, 12 часов в неделю
Рейтинг: 4,7
3. Прикладная наука о данных со специализацией Python, Мичиганский университет (Coursera)
Эта программа Data Science была разработана 4 профессорами из Мичиганского университета. Это позволяет учащимся эффективно манипулировать данными и получать представление о них. Он состоит из 5 курсов, посвященных методам, методам и навыкам обработки данных с использованием Python. Эта программа ориентирована на применение статистического анализа, машинного обучения, визуализации информации, анализа текста и анализа социальных сетей. Он обучает популярным наборам инструментов Python, таким как pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk и networkx, чтобы получить представление о данных. Учащиеся должны пройти все пять курсов, чтобы получить сертификат специализации.
Предварительные требования
Python (базовый) или любой другой язык программирования
Продолжительность: 5 курсов, 5 месяцев, 7 часов в неделю
Рейтинг: 4,6
4. Курс по науке о данных 2022: полный учебный курс по науке о данных (Udemy)
Программа Complete Data Science Bootcamp от Udemy предоставляет весь набор инструментов, чтобы стать специалистом по данным. Он начинается с основ математики и статистики, заканчивая расширенной статистикой, машинным обучением, таблицами и многим другим. Этот курс включает 27 часов видео по запросу, 88 статей, 144 загружаемых ресурса и полный пожизненный доступ.
Этот курс по науке о данных, предлагаемый Udemy, является наиболее эффективным курсом по науке о данных со структурированным обучением. В нем подробно рассматриваются следующие темы: основы науки о данных, математика (расчет и линейная алгебра), статистика, программирование на Python с помощью NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, Tableau, расширенный статистический анализ и машинное обучение со статистическими моделями и scikit-learn. Глубокое обучение с TensorFlow. Курс предлагает широкий выбор анимаций, викторин, упражнений и бонусных материалов.
Предварительные требования
Предварительный опыт не требуется
Продолжительность: 27 часов видео по запросу, 88 статей, 144 загружаемых ресурса.
Рейтинг: 4,5
5. Машинное обучение от А до Я™: Python и R в науке о данных (Udemy)
Машинное обучение — очень важная область науки о данных, и стать экспертом в этой области может быть очень сложно. Этот курс по машинному обучению, доступный на Udemy, открывает путь к изучению и применению машинного обучения, включая сложную теорию, алгоритмы и библиотеки кодирования простым и эффективным способом. Этот курс дает глубокие знания по языкам программирования Python и R. Курс состоит из 44 часов видеоконтента, распределенного по 290 лекциям. Курс формирует тщательный прикладной подход и эффективную математику. Он наполнен практическими упражнениями, основанными на примерах из реальной жизни, поэтому помимо изучения теории учащиеся получают практическую практику построения своих собственных моделей.
Предварительные требования
Python/R (основы) и статистика
Продолжительность: 44 часа видео по запросу
Рейтинг : 4,5
6. Курсы Data Science Nano Degree (Udacity)
Udacity предлагает программы наностепеней мирового уровня в своей Школе наук о данных. Независимо от того, каковы навыки и опыт человека, эти программы предлагают точку входа в мир данных. Если кто-то хочет освоить программирование в области науки о данных с помощью Python, R и SQL, стать аналитиком данных или изучить бизнес-аналитику, существует программа, предлагаемая для развития соответствующих навыков.
Программы Nanodegree, доступные в Школе наук о данных Udacity, более эффективны для этих трех профилей работы: бизнес-аналитик, аналитик данных и специалист по данным. Они готовят учащихся к этим ролям на основе их карьерных целей, навыков и уровня опыта.
Ниже приведены некоторые из курсов Nanodegree в области науки о данных:
Программирование для науки о данных с помощью R
Специалист по данным
Визуализация данных
Аналитик данных
Программирование для науки о данных с помощью Python
Инженер данных
SQL
Предварительные требования
Программирование SQL и Python (средний уровень)
Продолжительность: в собственном темпе
Рейтинг : 4.6
7. Сертификат Google Data Analytics Professional (Coursera)
Эта программа сертификации Data Analytics, предлагаемая Google и доступная на Coursera, предоставляет учащимся все навыки, необходимые им для поиска работы начального уровня в области аналитики. Он дает представление о том, как эффективно собирать, преобразовывать и систематизировать данные, чтобы делать прогнозы и принимать обоснованные бизнес-решения. Эта программа также охватывает темы, которые необходимы аналитикам данных в повседневной работе, такие как электронные таблицы, SQL для извлечения данных, Tableau для визуализации данных, программирование R, RStudio и пакеты R, включая пакет Tidyverse.
Учебный план этой сертификационной программы был разработан экспертами в данной области и работодателями Google при участии ведущих работодателей и лидеров отрасли, таких как Tableau, Accenture и Deloitte. Те, кто завершит этот курс, смогут получить доступ к карьерным ресурсам и напрямую связаться с Google и более чем 130 другими работодателями-партнерами, нанимающими на открытые позиции начального уровня.
Предварительные требования
Основы R и Python
Продолжительность: 6 месяцев, 10 часов в неделю
Рейтинг : 4.7
Часто задаваемые вопросы
1. В чем разница между наукой о данных и аналитикой данных?
Наука о данных — это гораздо более широкий термин, макротема, и аналитика данных является ее частью. Обе эти области требуют отдельных наборов навыков, таких как наука о данных требует, чтобы профессионалы обладали знаниями в области моделирования данных, программирования прогнозной аналитики и т. д.
2. Востребованы ли специалисты по данным?
Организации становятся управляемыми данными, и поэтому требуются профессионалы, которые знают, как эффективно управлять данными. Да, наука о данных пользуется огромным спросом, быстро растет и, как ожидается, к 2026 году достигнет 25,94 млрд долларов США.
3. В каких отраслях нужны специалисты по данным?
Область науки о данных применима практически во всех областях сегодня. Некоторые из областей: электронная коммерция, банковское дело, финансы, транспорт, ИТ, образование, маркетинг, продажи.
4. Могу ли я получить работу в области науки о данных в качестве первокурсника?
Да, безусловно! Существуют различные возможности устроиться на работу новичком через онлайн-курсы. Первокурсники могут использовать эти курсы и изучать навыки, чтобы освежить свои навыки, получить новые навыки и сеть.
Ставьте лайки, подписывайтесь, делитесь и комментируйте, чтобы получать больше такого контента!!! Хариприя Рамарадж
