Наука о данных – это горячий выбор карьеры. Квалифицированные специалисты в области науки о данных находятся в дефиците, даже несмотря на взрывной рост спроса на талантливых специалистов в области науки о данных. Начните развивать свою карьеру в области науки о данных уже сегодня с помощью этих курсов Udemy
Вы пожинаете плоды науки о данных каждый день, даже если не замечаете этого
Google использует ее, чтобы лучше узнать вас и предоставлять более персонализированные результаты поиска.Facebook собирает огромные массивы информации о вас и добывает ее для рекламодателей с каждым сообщением, ‘Мне нравится’ и ‘Поделиться’.Amazon использует ее, чтобы сделать покупки в Интернете более персонализированными
McKinsey называет науку о данных следующим рубежом для инноваций.Harvard Business Review назвал ее самой сексуальной работой 21 века. С одной стороны, кадров по-прежнему не хватает. Поэтому, если вы думаете о том, чтобы стать специалистом по анализу данных, сейчас самое время начать
От оценки визуализации данных до понимания машинного обучения – здесь есть много интересного. Приведенные ниже пять курсов Udemy не дадут вам всех необходимых навыков. Но они мягко введут вас в сложный мир науки о данных
Введение в визуализацию данных
Discover: Самый простой люк в мир науки о данных
Наука о данных – это огромный величественный зверь. В крайнем случае, специалист по изучению данных обладает основными навыками машинного обучения или программирования и может приручить ‘большие данные’. Визуализация данных – это крошечное, но важное подмножество этого большого набора навыков. Она важна потому, что специалист по анализу данных должен сплести историю из запутанного беспорядка больших данных. Он должен упростить процесс принятия решений
Даже без науки о данных визуализация может служить самостоятельным средством для наглядного представления информации. Вспомните обычную круговую диаграмму или наглядную инфографику. Этот вводный (и бесплатный) курс может стать первым шагом к пониманию любых данных. Вам просто нужно иметь базовое представление о терминологии веб-дизайна и дизайна
Объедините это с более ориентированным на карьеру бесплатным курсом Want to be a Data Scientist? на Udemy, который должен ответить на несколько других вопросов
Визуализация данных
Discover: Как использовать возможности Excel для визуализации данных
Microsoft Excel – один из самых недорогих повседневных программных продуктов, которые можно использовать для реализации своего первого проекта по визуализации данных. Специалисты по исследованию данных используют его для сбора и анализа данных. Изучение различных способов представления данных – один из важных шагов на пути к освоению Excel и его огромной полезности. Кроме того, у него есть интерфейс, с которым большинство из нас уже знакомы
В курсе используются 5 различных типов данных и правильный тип диаграммы для их объяснения. Два конкретных примера помогут еще больше закрепить концепции. Начните с Excel 2007 или любой версии выше. Желательно некоторое знакомство с VBA и функциями Excel
Мастер-класс ‘SQL для новичков: Анализ данных для начинающих
Узнайте: Как простой синтаксис SQL может помочь вам провести реальный анализ данных без какой-либо технической подготовки
Изучение SQL может стать одним из лучших карьерных решений. Если вы имеете дело с данными любого рода в своей повседневной работе, Structured Query Language (SQL) поможет вам общаться с этими данными и эффективно получать ответы.SQL – это простой ‘язык запросов’, который помогает любому человеку извлекать данные из различных баз данных, а затем объединять их вместе для создания отчетов
Курс из 35 лекций можно пройти за выходные. Вооружитесь реальными SQL-запросами, а затем подстройте их под свои конкретные цели. Легкость курса должна помочь вам разжечь аппетит к суровым навыкам науки о данных, которые ждут вас впереди. Даже если вы остановитесь на этом, умение извлекать данные и манипулировать ими в своих целях должно стать положительной отметкой в вашем резюме
Data Science A-Z™
Discover: Как выполнить все шаги в сложном проекте по науке о данных
В этом 21-часовом курсе, который обеспечивает хорошее введение в область науки о данных и такие инструменты, как SQL, SSIS, Gretl и Tableau, все становится серьезным. Весь курс разделен на учебные модули (pathways), которые вы можете проходить как самостоятельные единицы, смешивать их или изучать все сразу. Просмотрите предварительный обзор структуры курса, описанный в Лекции 5, чтобы спланировать свою атаку
Пути обучения распределены по 200 лекциям. Они охватывают визуализацию данных и добычу данных, статистическое моделирование, подготовку данных и, наконец, заканчиваются навыками презентации. Курс начинается с визуализации данных, которая всегда является наиболее интересной частью науки о данных, а не с подготовки данных, которая является наиболее сложной
Курс A-Z балансирует между широким взглядом на всю область и тонкостями, необходимыми для того, чтобы справиться со сложным проектом по науке о данных
Tableau 10 in Data Science (больше не доступен)
Discover: Как применять Tableau в реальных упражнениях по анализу данных
Кирилл Еременко дополняет приведенный выше курс комплексными упражнениями по Tableau.Tableau – одно из наиболее широко используемых программ для анализа данных и шаг вперед по сравнению с Microsoft Excel. Одним из недостатков является то, что, в отличие от Excel, он может быть дорогостоящим. Существует бесплатная версия Tableau для личного использования, но она имеет ограниченный набор функций. Если вас интересует наука о данных как карьера, визуально-интуитивный инструмент – это хороший старт перед тяжелой работой в дальнейшем
Этот 6-часовой курс поможет вам освоить последнюю версию Tableau с нуля. Начиная с установки, подключения программы к внешним наборам данных и заканчивая созданием визуализации и истории на основе данных. Я не проходил этот курс, но он является обновленной версией хорошо отрецензированного и популярного курса Кирилла по Tableau 9
Начните мыслить как ученый по данным
Это только начало. Эти пять занятий по науке о данных дадут вам солидную подготовку по основам науки о данных, прежде чем вы решите перейти на шаг ближе к таким инструментам обработки больших данных, как программирование на R, Python, Hadoop, Spar, Panda, Dremel и другие
На Udemy есть целый буфет других жизненно важных курсов по науке о данных. Вот некоторые из них:
- Стать разработчиком Hadoop.
- Укрощение больших данных с помощью MapReduce и Hadoop – своими руками!
- Наука о данных и машинное обучение с Python – своими руками!
- Изучение Python для анализа и визуализации данных.
- Укрощение больших данных с помощью Apache Spark и Python.
- Программирование SAS для начинающих.
Самым главным результатом ваших первых усилий будет ответ на золотой вопрос – любите ли вы науку о данных?
Как это выглядит дальше? Как вы считаете, наука о данных – это горячая или надуманная тема? Есть ли ей место в вашей нынешней работе?
Комментировать