7 sertifiserte datakursfag for å oppgradere dine jobber med Coursera

Dette innlegget ble gjort mulig av Coursera gjennom kompensasjon. Det faktiske innholdet og meningene er den eneste oppfatningen av forfatteren, som opprettholder redaksjonell uavhengighet, selv når et innlegg er sponset. For mer informasjon, vennligst les vår ansvarsfraskrivelse.

Ønsker du å starte en karrierevei rundt datavitenskap? Hvorfor ikke begynne med Coursera?

Vi har tidligere uthevet noen av de beste Coursera kursene som er verdt å betale for de 10 beste gratis kursene i Coursera. Du vil ønske å betale for de 10 beste gratis Coursera kursene du vil betale for. Du kan lære noe på nettet med Coursera. Disse 10 gratis kursene er så gode at du vil betale for å få et sertifikat også. Les mer . Men hvis de var for store for deg, ta en titt på disse gode kursene innen datavitenskap.

Hva er datalogi?

Bare hvis du ikke er klar, beskriver vi kortfattet datavitenskapsområdet slik at du får en ide om hva disse kursene innebærer.

Datavitenskap, i en setning, er et felt som bruker alle slags metoder for å trekke innsikt fra data. Dette gjør det mulig for folk å ta bedre beslutninger.

Med eksplosjonen av store data Hva er store data, hvorfor er det viktig, og hvor farlig er det? Hva er store data, hvorfor er det viktig, og hvor farlig er det? Store data har mange næringer og har effekt på alle våre liv. Men er det mer farlig eller nyttig? Les mer og enklere måter å samle inn data i store mengder enn noensinne, å ha datavitenskap rundt for å behandle og gjøre meningsfulle valg basert på det, er avgjørende. Disse kursene vil introdusere deg til datavitenskap og hjelpe deg med grenen ut til et bestemt område som du er interessert i.

1. Dataforskerens verktøykasse av Johns Hopkins University

Det første kurset i universitetets datavitenskapspesialisering. Det fungerer som en oversikt over hvilke dataforskere gjør og jobber med. Du lærer grunnleggende om hvordan du kan slå data til informasjon du kan handle på, samt tekniske verktøy som brukes i andre datavitenskapskurs som R programmering, git og lignende.

Du vil ikke komme inn i det nitty-gritty av datalogi ennå, men dette tjener som et verdifullt grunnlag for verktøyene i handelen.

2. Komme og rense data ved Johns Hopkins University

Som dette kursets beskrivelse sier, før du kan jobbe med data, trenger du noen data! Dermed fokuserer denne klassen på måter å skaffe seg noen på. Du lærer hvordan du tar tak i data fra internett, databaser, ulike APIer og mer.

På samme måte lærer du det viktigste ved data-rengjøring, prosessen med å lage dataene dine pent, slik at du lettere kan jobbe med det. Ved å holde dataene dine i god form blir det mye lettere å jobbe med og mer nyttig.

3. Maskinlæring av Stanford

Maskininnlæring, prosessen med å lage datamaskiner fungerer uten eksplisitt programmering, er stor i dag. Fremdriften i selvkjørende biler, automatiserte webteknologier og lignende felt har vært fantastisk, og maskinlæring krever dem alle.

Det er en viktig del av datavitenskap, noe som gjør det til et flott Coursera kurs å ta. Du får litt øvelse som arbeider med maskinlæringsteknikker, hvordan man bruker dem, og noen gode metoder i feltet. Interessant er dette kurset undervist av Andrew Ng, medstifter av Coursera.

4. Introduksjon til datalogi i Python ved University of Michigan

Python er et populært programmeringsspråk for alle slags formål, så det er ingen overraskelse å se det brukt i datavitenskap. Dette kurset, det første i en femdel Anvendt datavitenskap med Python-spesialisering sett fra University of Michigan, ser på grunnleggende av Python og dataprofilering.

Etter dette kurset, vet du hvordan du rengjør og manipulerer data i Python. Det er et mellomnivå kurs, så totalt antall nykommere til Python eller statistikk trenger ikke gjelde.

5. Grunnleggende for Google Cloud Platform: Kjerneinfrastruktur av Google Cloud

Googles skyteknologi er en av de fremste løpere innen datavitenskap, så hvorfor ikke lære av det beste? Dette kurset er den første delen av Googles plattformspesialisering, og går deg gjennom det grunnleggende om å jobbe med de ulike tjenestene. Du vil møte Google App Engine og Google Computer Engine, til å begynne med.

Det er en flott oversikt over de kraftige tjenestene Google har til rådighet, og vil hjelpe deg med å bestemme om du vil fortsette å lære om dem. Spesielt har dette kurset bare en uke med studie, slik at du kan fullføre den på omtrent syv timer.

6. Inferentiell statistikk ved Universitetet i Amsterdam

Hvis du ikke har noen erfaring med statistikk, kan det føre til problemer med å forstå datavitenskap. I disse tilfellene vil dette kurset gi deg litt bakgrunn på feltet.

Du lærer grunnleggende prinsipper for testing av detaljer, deretter utforsker vanlige statistiske tester og hvordan du tolker dem.

7. Data Science Spesialisering av Johns Hopkins University

Hvis du er seriøs om datavitenskap, ta en titt på Coursera's datavitenskapsspesialisering. Dette er en ni-retters introduksjon til disiplinen, avkortet av et virkelige prosjekt.

Noen av kursene ovenfor ble tatt fra denne spesialiseringen, slik at du kan ta dem individuelt hvis du bare har en forbipasserende interesse i emnet. Men gjennom hele pakken kan du lære mye mer, og Du vil ha et verdifullt sertifikat ved ferdigstillelse.

Denne spesialiseringen tar omtrent ni måneder å fullføre, med fem timers arbeid per uke. Det er ment for nybegynnere og krever ingen bakgrunnskunnskap annet enn en grunnleggende arbeidskunnskap til Python.

Klar til å lære om datavitenskap?

Vi har uthevet seks kurs som dekker ulike områder av datavitenskapens verktøykasse for å utforske Coursera. Hvis du vil gå videre, se på Johns Hopkins-spesialiseringen for mye mer om dette emnet.

Datavitenskap er et spennende felt, og det vil bare fortsette å vokse ettersom teknologien blir sterkere. Dra nytte av Courseras utmerkede (og rimelige) kurs for å få din karriere påbegynt!

Utforsk mer om: Big Data, Online Kurs.