7 Certifierade datavetenskapskurser för att uppgradera dina yrkeskunskaper med Coursera

Detta inlägg gjordes av Coursera genom kompensation. Det faktiska innehållet och yttrandena är författarens enda åsikter, som upprätthåller redaktionellt oberoende, även när ett inlägg sponsras. För mer information, läs vår ansvarsfriskrivning.

Vill du starta en karriärväg kring datavetenskap? Varför inte börja med Coursera?

Vi har tidigare betonat några av de bästa Coursera-kurser som är värda att betala för De 10 bästa gratis Coursera-kurser Du kommer att vilja betala för de 10 bästa gratis Coursera-kurser du vill betala för Du kan lära dig något online med Coursera. Dessa 10 gratis kurser är så bra att du vill betala för att få ett certifikat också. Läs mer . Men om de var för breda för dig, ta en titt på dessa utmärkta kurser inom datavetenskap.

Vad är datavetenskap?

Bara om du inte är medveten beskriver vi kortfattat datavetenskapsområdet så att du har en uppfattning om vad dessa kurser innebär.

Datavetenskap, i en mening, är ett fält som använder alla slags metoder för att dra insikter från data. Detta gör att människor kan fatta bättre beslut.

Med explosionen av stora data Vad är stora data, varför är det viktigt, och hur farligt är det? Vad är stora data, varför är det viktigt, och hur farligt är det? Stora uppgifter har många branscher och har effekt på alla våra liv. Men är det mer farligt eller användbart? Läs mer och enklare sätt att samla in data i stora mängder än någonsin, att ha datavetenskap runt för att bearbeta och göra meningsfulla val baserade på det är viktigt. Dessa kurser kommer att introducera dig till datavetenskap och hjälpa dig filial till ett specifikt område som du är intresserad av.

1. Data Scientists Toolbox av Johns Hopkins University

Den första kursen i universitetets datavetenskap specialisering. Det fungerar som en översikt över vilka datavetenskapare som arbetar och arbetar med. Du kommer att lära dig grunderna om hur du gör data till information du kan vidta åtgärder på, samt tekniska verktyg som används i andra datavetenskapskurser som R programmering, git och liknande.

Du kommer inte att komma in i datalogens nitty-gritty ännu, men det här tjänar som en värdefull grund för handelens verktyg.

2. Hämta och rengöra data av Johns Hopkins University

Som beskrivs i kursens beskrivning, innan du kan arbeta med data, behöver du lite data! Således fokuserar den här klassen på sätt att erhålla några. Du lär dig att ta tag i data från internet, databaser, olika API och mer.

På samma sätt kommer du att lära dig de viktigaste uppgifterna för datav rengöring, processen att göra dina data snygga så att du lättare kan arbeta med det. Genom att hålla dina data i god form blir det mycket lättare att arbeta med och mer användbart.

3. Maskininlärning av Stanford

Maskininlärning, processen att göra datorer agerar utan explicit programmering, är enorm idag. Framsteg som gjorts i självkörande bilar, automatiserad webbteknologi och liknande områden har varit fantastiska, och maskininlärning styr dem alla.

Det är en viktig del av datavetenskap, vilket gör det till en bra Coursera kurs att ta. Du får lite övning med att arbeta med maskininlärningsteknik, hur man applicerar dem och några bästa metoder på området. Intressant lärs kursen av Andrew Ng, medgrundare av Coursera.

4. Introduktion till datavetenskap i Python vid University of Michigan

Python är ett populärt programmeringsspråk för alla möjliga ändamål, så det är ingen överraskning att se den användas i datavetenskap. Denna kurs, den första i en femdel Tillämpad datavetenskap med Python-specialisering uppsatt från University of Michigan, tittar på grunderna i Python och dataprofilering.

Efter denna kurs kommer du att veta hur man rengör och manipulerar data i Python. Det är en mellannivå kurs, så totala nykomlingar till Python eller statistik behöver inte tillämpas.

5. Grundläggande grunder för Google Cloud Platform: Kärninfrastruktur av Google Cloud

Googles molnteknik är en av de främsta löpande datavetenskapen, så varför inte lära av det bästa? Kursen är den första delen av Googles cloudplattforms specialisering och går igenom grundläggande grunderna för att arbeta med de olika tjänsterna. Du kommer att träffas Google App Engine och Google Computer Engine, till att börja med.

Det är en bra översikt över de kraftfulla tjänster som Google har till sitt förfogande och hjälper dig att bestämma om du vill fortsätta lära dig om dem. I synnerhet har kursen bara en veckas studie, så du kan slutföra det på ungefär sju timmar.

6. Inferentiell statistik vid University of Amsterdam

Om du inte har någon erfarenhet av statistik kan du få problem med att förstå datavetenskap. I de fallen kommer denna kurs att ge dig lite bakgrund på fältet.

Du lär dig grundläggande principer för testning av specifikationer, sedan utforska gemensamma statistiska tester och hur man tolkar dem.

7. Data Science Specialization av Johns Hopkins University

Om du ser allvar på datavetenskap, ta en titt på Courseras datavetenskapsspecialisering. Detta är en nio-kursig introduktion till disciplinen, avkortad av ett verkligt projekt.

Några av ovanstående kurser togs från denna specialisering, så du kan ta dem individuellt om du bara har ett intressant intresse för ämnet. Men genom hela paketet kan du lära dig mycket mer, och Du kommer att ha ett värdefullt intyg efter färdigställandet.

Denna specialisering tar ungefär nio månader att slutföra, med fem timmars arbete per vecka. Den är avsedd för nybörjare och kräver ingen annan bakgrundskunskap än en grundläggande kunskap om Python.

Klar att lära sig om datavetenskap?

Vi har markerat sex kurser som täcker olika delar av datavetenskapens verktygsverktyg för att du ska kunna utforska på Coursera. Om du vill gå vidare, kolla in Johns Hopkins-specialiseringen för mycket mer om detta ämne.

Datavetenskap är ett spännande område, och det kommer att fortsätta att växa, eftersom tekniken blir kraftfullare. Dra nytta av Courseras utmärkta (och överkomliga) kurser nu för att få din karriär påbörjad!

Utforska mer om: Big Data, Online-kurser.