Обзор самых популярных курсов по Data Science на Coursera в 2020 году

Все мы знаем, что онлайн-обучение становится трендом, особенно в 2020 году, году удаленной работы. Итак, какой курс лучше всего использовать на Coursera?

Ниже я рассмотрю 7 самых популярных курсов, которые улучшат вашу карьеру и навыки, особенно в области науки о данных и машинного обучения.

Машинное обучение №1 в Стэнфорде

Машинное обучение - это исследование поведения машин без явной настройки. За последнее десятилетие автоматизированные технологии предоставили нам беспилотные автомобили, функциональное распознавание голоса, успешный онлайн-поиск и еще больше знаний о мире людей.

Машинное обучение сегодня настолько устрашающе, что вы все еще не понимаете этого сотни раз в день. Многие ученые даже считают, что это единственный способ улучшить человеческий ИИ.

Вы можете услышать о самых мощных методах машинного обучения в этом классе и узнать, как их применять, чтобы они работали на вас. В целом, вы можете не только понять теоретические основы обучения, но и приобрести реалистичные ноу-хау, позволяющие быстро и эффективно адаптировать эти методы к новым темам.

Наконец, вы можете изучить некоторые из последних технических приемов машинного обучения и IA в Кремниевой долине. Этот курс дает всестороннее введение в машинное обучение, сбор данных и определение статистических тенденций.

# 2 Google IT-автоматизация с Python от Google

Эти последние шесть курсов для начинающих, созданные Google, дают ИТ-специалистам навыки, необходимые для продвижения по карьерной лестнице, включая Python, Git и автоматизацию ИТ.

Жизненно важный опыт для каждого в ИТ - это научиться составлять код для решения проблем и автоматизации решений. Python уже является наиболее распространенным языком программирования работодателей.

Это программное обеспечение опирается на ИТ-корни, чтобы помочь вам достичь следующего этапа карьеры. Он создан, чтобы показать вам, как программировать с помощью Python и как автоматизировать необходимые действия по управлению машиной с помощью Python. Вы также можете научиться использовать Git и GitHub, устранять неполадки и отлаживать сложные проблемы, а также использовать управление конфигурацией и облако для масштабной автоматизации.

Эта степень может быть получена примерно за шесть месяцев и обучит вас ряду ИТ-должностей, таких как специализированные специалисты по ИТ-поддержке или младшие системные администраторы. Когда программное обеспечение будет завершено, сведениями можно будет обменяться с будущими работодателями, такими как Walmart, Sprint, Hulu, Bank of America, Google (конечно же!) И другими.

Python предлагается для установки на ваш компьютер. Для некоторых курсов вам могут потребоваться определенные компьютеры, на которых вы можете установить Git или попросить администратора установить его.

№ 3 IBM Data Science от IBM

Наука о данных - одна из самых популярных профессий, и спрос на специалистов по данным никогда не был таким высоким. Компаниям нужен кто-то, кто может интерпретировать данные и передавать наблюдения для поддержки решений, основанных на доказательствах.

Эта техническая квалификация IBM повысит квалификацию и знания всех тех, кто хочет сделать карьеру в области науки о данных или машинного обучения. Это заблуждение, что вам требуется докторская степень, чтобы стать специалистом по данным.

Любой, кто заинтересован в обучении, имеет право на получение этого технического удостоверения. Предварительные знания информатики или языков программирования не требуются.

Учебная программа включает девять онлайн-курсов, которые предоставляют современные ресурсы и технологии для подготовки к карьере, включая ресурсы и репозитории с открытым исходным кодом, Python, базы данных, SQL, обработку данных, математический анализ, количественную аналитику и алгоритмы машинного обучения. Вы будете практиковаться в анализе данных с использованием реального программного обеспечения для анализа данных и реальных наборов данных в IBM Cloud.

После успешного завершения этих курсов вы создали бы портфель проектов в области науки о данных, чтобы дать вам уверенность в том, что вы погрузитесь в захватывающую область науки о данных.

Вы также можете получить цифровой значок от IBM, подтверждающий опыт в области обработки данных, а также технические удостоверения от Coursera.

Питон №4 для всех по версии Мичиганского университета

Этот курс разработан, чтобы показать все основы программирования на Python на компьютерах. Мы обращаемся к основам создания программного обеспечения на основе набора простых инструкций на Python. Курс не содержит предварительных условий и исключает все, кроме самой простой алгебры.

Любой, у кого есть хороший опыт программирования в этом курсе, должен иметь возможность изучить его содержание. Этот курс включает главы 1–5 учебника «Python для всех». Когда учащийся завершит обучение по этому руководству, он имеет право посещать продвинутые курсы программирования. Python 3 рассматривается в этом уроке.

Глубокое обучение № 5 от deeplearning.ai

Эта специализация поддержит вас, если вы захотите войти в ИИ. Глубокое обучение - одна из самых востребованных технологических возможностей. Мы поможем вам стать лучше в учебе.

Вы освоите основы глубокого обучения за пять уроков, поймете, как устроены нейронные сети и как проводятся практические эксперименты с машинным обучением.

Вы можете услышать о CNN, Adam, LSTM, Dropout, Xavier, BatchNorm и многом другом. Вы будете исследовать такие примеры, как здравоохранение, самостоятельное вождение, перевод языка жестов, создание музыки и обработку естественного языка.

Вы не только изучите философию, но и увидите, как она применяется в бизнесе. В Python и TensorFlow вы будете применять обе эти концепции, которые мы покажем.

Вы также услышите мнение нескольких ведущих экспертов по глубокому обучению, которые поделятся своим личным опытом и расскажут вам о своих профессиях. AI развивает множество сфер. Вы можете найти новаторские способы применить его в своей работе после завершения этой специализации.

Наука о данных №6 по версии Университета Джона Хопкинса

Эта специальность охватывает идеи и методы, которые вы используете в процессе обработки данных, от проблем правильного типа до наблюдений и результатов публикаций. В последнем Capstone Project вы можете использовать реальные данные для создания приложения для работы с данными. После этого у студентов будет портфолио, показывающее их мастерство.

ИИ №7 для всех от deeplearning.ai

ИИ не только для инженеров. Если вы хотите, чтобы компания больше использовала искусственный интеллект, это - способ сказать, в частности, всем нетехническим коллегам.

Что вы можете узнать в этом курсе:

  • Значение общих терминов ИИ, таких как нейронные сети, машинное обучение, углубленное обучение и наука о данных;
  • Что ИИ может - и не может - делать реалистично
  • Как обнаружить приложения ИИ для проблем в вашей собственной компании
  • Каково это создавать проекты машинного обучения и науки о данных?
  • Как работать в вашей компании с командой ИИ и построить стратегию ИИ
  • Как проводить этические и социальные дискуссии об ИИ

Хотя этот курс в основном не технический, инженеры также могут изучить бизнес-аспекты ИИ в этом курсе.

Что будет дальше после Coursera for Data Scientists?

Если вам нужно больше практического образования, взгляните на курс Data Science Job, который я веду. Цель состоит в том, чтобы предоставить вам знания о том, как построить успешную карьеру в области науки о данных: от без опыта работы в CS до степени доктора наук в области науки о данных.

Вы можете зарегистрироваться здесь

Удачного обучения!

* отказ от ответственности: ссылки являются партнерскими, спасибо за вашу поддержку *