۷ منبع آموزشی رایگان برای یافتن مشاغل برتر علم داده
به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،
۷ منبع رایگان را برای یادگیری علم داده و مشاغل برتر کشف کنید.
علم داده یک زمینه هیجان انگیز و به سرعت در حال رشد است که شامل استخراج بینش و دانش از داده ها می شود. برای رسیدن به یک شغل درجه یک در علم داده، داشتن یک پایه محکم در مهارت های اصلی علم داده مانند برنامه نویسی، آمار، دستکاری داده ها و یادگیری ماشین بسیار مهم است.
خوشبختانه، بسیاری از منابع یادگیری آنلاین رایگان وجود دارد که به شما کمک می کند این مهارت ها را توسعه دهید و برای حرفه ای در علم داده آماده شوید. این منابع شامل پلتفرم های یادگیری آنلاین مانند Coursera، edX و DataCamp است که طیف وسیعی از دوره ها را در علم داده و زمینه های مرتبط ارائه می دهد.
دوره
علم داده و موضوعات مرتبط در دوره های مختلف در پلت فرم آموزش آنلاین Coursera پوشش داده می شود. این دوره ها اغلب شامل موضوعاتی مانند یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده ها و آمار است و توسط دانشگاهیان از دانشگاه های پیشرو تدریس می شود.
در اینجا چند نمونه از دوره های علوم داده در Coursera آورده شده است:
- علم داده کاربردی با تخصص پایتون: ارائه شده توسط دانشگاه میشیگان، این تخصص شامل پنج دوره است که مبانی دستکاری داده ها، تجزیه و تحلیل و تجسم با استفاده از پایتون را پوشش می دهد.
- یادگیری ماشین توسط اندرو نگ: این دوره از دانشگاه استنفورد مقدمه ای بر یادگیری ماشین، از جمله موضوعاتی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، شبکه های عصبی و خوشه بندی ارائه می دهد.
- روش شناسی علم داده: این دوره از IBM اصول علم داده از جمله آماده سازی داده ها، پاکسازی داده ها و کاوش داده ها را آموزش می دهد.
- آمار با تخصص R: ارائه شده توسط دانشگاه دوک، این تخصص شامل چهار دوره است که استنتاج آماری، مدل سازی رگرسیون و یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه نویسی R را پوشش می دهد.
حرفه ML 2019 با دوره Coursera IBM Data Science آغاز شد @cosla دارای سابقه مهندسی MS. یادگیری زندگی روزمره هوش مصنوعی بسیار جذاب است
– لیست آنتون (@blogtheristo) ۱۷ مارس ۲۰۲۳
شما می توانید برای دریافت این گواهینامه ها به صورت رایگان درخواست کمک مالی کنید. با این حال، گذراندن یک دوره فقط برای صدور گواهینامه تضمین نمی کند که شغل رویایی خود را در علم داده به دست آورید.
کاگل
Kaggle یک پلتفرم مسابقه علم داده است که منابع زیادی را برای یادگیری و تمرین مهارت های علم داده فراهم می کند. با شرکت در چالش های پلتفرم و میزبانی مجموعه داده ها، مهارت های خود را در تجزیه و تحلیل داده، یادگیری ماشین و سایر زمینه های علم داده توسعه دهید.
در زیر نمونه هایی از دوره های رایگان موجود در Kaggle آورده شده است.
- پایتون: این دوره اصول برنامه نویسی پایتون شامل انواع داده ها، ساختارهای کنترل، توابع و ماژول ها را پوشش می دهد.
- پانداها: این دوره اصول دستکاری داده ها با استفاده از پانداها را پوشش می دهد. این شامل پاکسازی داده ها، ادغام داده ها و تغییر شکل داده ها می شود.
- تجسم داده ها: این دوره اصول تجسم داده ها را با استفاده از Matplotlib و Seaborn شامل نمودارهای پراکنده، نمودارهای خطی و نمودارهای میله ای پوشش می دهد.
- مقدمه ای بر یادگیری ماشینی: این دوره اصول یادگیری ماشینی شامل طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی را پوشش می دهد.
- یادگیری ماشین متوسط: این دوره مباحث پیشرفته تری مانند مهندسی ویژگی، انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامتر را پوشش می دهد.
- SQL: این دوره اصول اولیه SQL، از جمله داده های پرس و جو، فیلتر کردن داده ها و جمع آوری داده ها را پوشش می دهد.
- یادگیری عمیق: این دوره اصول یادگیری عمیق از جمله شبکه های عصبی، شبکه های عصبی کانولوشنال و شبکه های عصبی تکراری را پوشش می دهد.
مطالب مرتبط: ۹ ایده پروژه علم داده برای مبتدیان
Kaggle یک پلت فرم عالی برای پایتون و یادگیری ماشین است
اگر می‌خواهید بیشترین استفاده را از آن ببرید، این ⏬⏬⏬ را باز کنید
— Jaydeep (@_jaydeepkarale) ۱۵ مارس ۲۰۲۳
edX
EdX یکی دیگر از پلتفرم‌های یادگیری آنلاین است که دوره‌هایی در علم داده و زمینه‌های مرتبط ارائه می‌دهد. بسیاری از دوره‌های edX توسط اساتید دانشگاه‌های پیشرو تدریس می‌شوند و این پلتفرم گزینه‌های تحصیلی رایگان و پولی را ارائه می‌دهد.
دوره های رایگان علوم داده موجود در edX عبارتند از:
- مبانی علم داده: این دوره از مایکروسافت، مبانی علم داده، از جمله اکتشاف داده، آماده سازی داده، و تجسم داده ها را آموزش می دهد. همچنین موضوعات کلیدی یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی را پوشش می دهد.
- مقدمه ای بر پایتون برای علم داده: این دوره از مایکروسافت اصول برنامه نویسی پایتون، از جمله انواع داده ها، ساختارهای کنترل، توابع و ماژول ها را پوشش می دهد. همچنین کتابخانه‌های اصلی علوم داده در پایتون مانند Pandas، NumPy و Matplotlib را پوشش خواهیم داد.
- مقدمه ای بر R برای علم داده: این دوره از مایکروسافت اصول برنامه نویسی R، از جمله انواع داده ها، ساختارهای کنترل، توابع و بسته ها را پوشش می دهد. همچنین کتابخانه‌های اصلی علم داده در R، مانند dplyr، ggplot2 و tidyr را پوشش خواهیم داد.
تماشای تمامی این دوره ها رایگان است. این بدان معنی است که شما می توانید بدون پرداخت هیچ هزینه ای به تمام مطالب درسی و سخنرانی ها دسترسی داشته باشید. با این حال، اگر می خواهید به ویژگی های دوره بیشتری دسترسی داشته باشید یا گواهی پایان دوره دریافت کنید، هزینه ای در بر خواهد داشت. علاوه بر این دوره ها، مجموعه ای جامع از دوره ها و برنامه های پولی در علم داده، یادگیری ماشین و موضوعات مرتبط نیز در edX موجود است.
کمپ داده
DataCamp یک پلت فرم یادگیری آنلاین است که دوره هایی را در زمینه علم داده، یادگیری ماشین و سایر زمینه های مرتبط ارائه می دهد. این پلتفرم چالش ها و پروژه های کدگذاری تعاملی را برای کمک به ایجاد مهارت های عملی در علم داده ارائه می دهد.
دوره های زیر به صورت رایگان در DataCamp در دسترس هستند.
- مقدمه ای بر پایتون: این دوره اصول برنامه نویسی پایتون شامل انواع داده ها، ساختارهای کنترل، توابع و ماژول ها را پوشش می دهد.
- مقدمه ای بر R: این دوره اصول برنامه نویسی R شامل انواع داده ها، ساختارهای کنترل، توابع و بسته ها را پوشش می دهد.
- مقدمه ای بر SQL: این دوره اصول اولیه SQL از جمله جستجوی داده ها، فیلتر کردن داده ها و جمع آوری داده ها را پوشش می دهد.
- دستکاری داده ها با پانداها: این دوره اصول دستکاری داده ها با پانداها، از جمله تمیز کردن داده ها، ترکیب داده ها و تغییر شکل داده ها را پوشش می دهد.
- وارد کردن داده ها در پایتون: این دوره اصول اولیه وارد کردن داده ها به پایتون شامل خواندن فایل ها، اتصال به پایگاه های داده و کار با API های وب را پوشش می دهد.
تمامی این دوره ها رایگان و از طریق پلتفرم آموزش آنلاین دیتاکمپ قابل دسترسی هستند. علاوه بر این دوره ها، DataCamp همچنین طیف گسترده ای از دوره ها و پروژه های پولی را ارائه می دهد که موضوعاتی مانند تجسم داده ها، یادگیری ماشین و مهندسی داده را پوشش می دهد.
جسارت
Udacity یک پلت فرم یادگیری آنلاین است که دوره‌هایی در علم داده، یادگیری ماشین و سایر زمینه‌های مرتبط ارائه می‌دهد. این پلتفرم هم دوره های رایگان و هم دوره های پولی را ارائه می دهد که بسیاری از آنها توسط کارشناسان صنعت تدریس می شوند.
در اینجا چند نمونه از دوره های رایگان علوم داده موجود در Udacity آورده شده است.
- مقدمه ای بر برنامه نویسی پایتون: این دوره اصول برنامه نویسی پایتون شامل انواع داده ها، ساختارهای کنترل، توابع و ماژول ها را پوشش می دهد. همچنین برخی از کتابخانه‌های پیشرو علم داده در پایتون، از جمله NumPy و Pandas را بررسی خواهیم کرد.
- SQL برای تجزیه و تحلیل داده ها: این دوره اصول اولیه SQL از جمله داده های پرس و جو، فیلتر کردن داده ها و جمع آوری داده ها را پوشش می دهد. همچنین موضوعات پیشرفته SQL مانند Join ها و Subqueries را پوشش می دهد.
- مقدمه ای بر علم داده: این دوره اصول علم داده، از جمله جدال داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و استنتاج آماری را پوشش می دهد. همچنین تکنیک های کلیدی یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی را پوشش می دهد.
مرتبط: ۵ شغل پردرآمد در علم داده
MIT Open Courseware
MIT OpenCourseWare یک مخزن آنلاین از مواد درسی برای دوره هایی است که در موسسه فناوری ماساچوست تدریس می شود. این پلتفرم دوره های مختلفی را در علم داده و زمینه های مرتبط ارائه می دهد، همه مطالب به صورت رایگان در دسترس هستند.
در زیر برخی از دوره های رایگان در زمینه علوم داده موجود در MIT OpenCourseWare آورده شده است.
- مقدمه ای بر علوم کامپیوتر و برنامه نویسی در پایتون: این دوره اصول برنامه نویسی پایتون شامل انواع داده ها، ساختارهای کنترل، توابع و ماژول ها را پوشش می دهد. همچنین کتابخانه‌های اصلی علوم داده در پایتون مانند NumPy، Pandas و Matplotlib را پوشش خواهیم داد.
- مقدمه ای بر احتمالات و آمار: این دوره مبانی نظریه احتمال و استنتاج آماری شامل توزیع احتمالات، آزمون فرضیه ها و فواصل اطمینان را پوشش می دهد.
- یادگیری ماشین با مجموعه داده های بزرگ: این دوره اصول یادگیری ماشین از جمله رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و خوشه بندی k-means را پوشش می دهد. همچنین تکنیک‌های کار با مجموعه داده‌های بزرگ، مانند کاهش نقشه و Hadoop را پوشش می‌دهد.
Github
GitHub بستری برای به اشتراک گذاری و همکاری روی کد است و می تواند منبع ارزشمندی برای یادگیری مهارت های علم داده باشد. با این حال، خود GitHub دوره های رایگان ارائه نمی دهد. در عوض، می‌توانید بسیاری از پروژه‌های علوم داده منبع باز میزبانی شده در GitHub را بررسی کنید تا ببینید چگونه علم داده در موقعیت‌های دنیای واقعی استفاده می‌شود.
scikit-learn یک کتابخانه محبوب پایتون برای یادگیری ماشینی است که ابزارهایی را برای پیش پردازش داده ها، انتخاب مدل و ارزیابی، همراه با الگوریتم های مختلف برای کارهایی مانند طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی فراهم می کند. این پروژه منبع باز است و در GitHub در دسترس است.
برای نقش توسعه‌دهنده ارشد درخواست نکنید، مگر اینکه GitHub اینگونه باشد. pic.twitter.com/6wptzkrMb2
– نات میلیتیک (@natmiletic) ۲۷ فوریه ۲۰۲۳
Jupyter یک برنامه وب منبع باز برای ایجاد و به اشتراک گذاری نوت بوک های تعاملی است. نوت‌بوک‌های Jupyter راهی برای ترکیب کد، متن و محتوای چندرسانه‌ای در یک سند فراهم می‌کنند و کاوش و برقراری ارتباط با نتایج علم داده را آسان می‌کنند.
اینها تنها تعدادی از پروژه‌های علمی داده منبع باز موجود در GitHub هستند. با تحقیق و مشارکت در این پروژه ها، همزمان با ساختن نمونه کارها و نشان دادن مهارت های خود به کارفرمایان بالقوه، تجربیات ارزشمندی را با ابزارها و تکنیک های علم داده به دست خواهید آورد.
نویسنده: Guneet Kaur
