您是否对探索激动人心的数据科学领域充满好奇？ 那么，请不要犹豫！ 无论您是刚入门、渴望了解这个蓬勃发展的领域的新手，还是希望提升技能、经验丰富的专业人士，我们都能为您提供最优质的在线课程。
在当今的时代，数据不仅仅是单纯的数字和图表的集合，它更是可以驱动业务成功的重要资源。
随着各大公司持续不断地收集海量数据，对于数据科学家的需求也日益增长。 诚实地说，谁不想成为这个可能影响众多行业的领域的一份子呢？
现在正是获取数据科学知识、从而开启一段激动人心且充满回报的职业生涯的最佳时机。
据 Glassdoor 报告，在美国，数据科学家的平均基本年薪为 103,973 美元，而收入最高者年薪超过 180,000 美元。
网络上的资源繁多，可能让您不知从何下手。 因此，参加结构清晰、组织有序的课程，以掌握在数据科学领域取得成功职业生涯所需的技能至关重要。
挑战
以下是个人在学习数据科学课程时经常会遇到的一些常见挑战，以及应对这些挑战的方法：
陡峭的学习曲线
数据科学涵盖了广泛且复杂的概念和技术，这可能会让初学者感到不知所措。 要克服这一挑战，需要保持耐心并采取有条不紊的方法。
从基础知识入手，彻底理解关键概念，并在此基础上逐步深入。 将复杂的主题分解成更小的部分，并定期练习以巩固您的学习。
数学基础
数据科学涉及各种数学概念，如统计学、线性代数、微积分和概率论。 对于数学基础薄弱的人来说，这可能是一个巨大的挑战。 为了解决这个问题，请投入额外的时间复习必要的数学概念。
寻找在线教程、教科书或补充资源，这些资源可以在数据科学的背景下解释这些概念。 此外，要练习将这些概念应用到实际的数据问题中。
编程技能
熟练掌握 Python 或 R 等编程语言对于数据科学至关重要。 从学习您选择的编程语言的基础知识开始，包括语法、数据结构和控制流。 利用在线编码平台、教程和编码练习来练习编写代码。
在本文中，我们为您精选了一些在网上可以找到的最佳数据科学课程。
让我们开始吧！
IBM 数据科学专业证书
如果您对数据科学或机器学习领域的工作充满热情，那么 IBM 的这个认证课程可能是您的理想之选。 本课程旨在帮助您培养在数据科学领域取得成功所需的必要技能。
这个包含 10 门课程的系列包括学生可以参与的一系列作业和项目，例如开发机器学习模型、分析社交媒体数据以及构建数据仪表板。
这些任务让学习者有机会将所学技能应用到真实世界的问题中，并创建一个可向潜在雇主展示的实践作品集。
此外，学习者将获得 Coursera 颁发的专业证书和 IBM 颁发的数字徽章，以证明他们对所学技能的掌握程度。 该课程已通过 ACE® 认证。 这意味着完成课程后，学习者最多可以获得 12 个大学学分。
这项认证是在就业市场中获得竞争优势、成为具备最新工作技能的入门级数据科学家的绝佳方式。
您将学到什么？
- 数据科学的基础，包括数据分析、数据可视化和统计分析。
- 如何使用开源工具和库，包括 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn 和 ScipPy。
- 使用机器学习算法构建预测模型。
- 如何使用数据库并使用 SQL 查询数据。
- 通过 IBM Cloud 中的动手实验室，使用真实世界的数据集和工具进行实践学习。
哈佛数据科学专业证书
这是哈佛大学在 edX 平台上提供的专业认证课程。
该课程将通过实际案例研究，帮助您实施 ML 算法，并深入了解基本的数据科学概念，从而将您的数据科学技能提升到一个新的水平。
您将获得 R 语言的基础编程技能，并学习概率、推断和建模等统计概念。
本课程不仅仅是技术技能的集合。
您将获得数据可视化以及使用 ggplot2/dplyr 进行数据整理等技术的实践经验。
您还将熟悉数据科学家使用的基本工具，如 Unix/Linux、Git 和 RStudio。
但这还不是全部。
课程中的案例研究旨在通过数据分析来回答具体问题，从而激发并帮助您学习。 您将探索世界健康与经济趋势、美国犯罪率等主题。
您将获得的技能
- 机器学习算法
- Git 和 GitHub
- R 语言编程
- 概率相关概念
用于数据科学和机器学习的 Python
它是 Udemy 平台上最受欢迎的课程之一。 来自世界各地的数十万学生注册了本课程，并发现它是提高他们在数据科学和机器学习方面技能的宝贵资源。
本课程还涵盖使用 Matplotlib、seaborn 和 Plotly 等库的高级数据可视化技术。 您将学习如何创建令人惊叹的可视化效果，使您的数据栩栩如生，并使其更易于理解和分析。
但是，当您使用 SciKit Learn 深入研究机器学习时，真正的兴奋感才会开始。 您将了解各种机器学习算法，如随机森林、决策树等。
本课程提供了一个全面的课程，涵盖了与数据科学和机器学习相关的各种主题。 它包括 100 多个高清视频讲座，提供深入的解释和演示。 每节课都提供了详细的代码笔记本，让学习者可以练习和应用所学的知识。
您将学到什么？
还在等什么？ 今天就报名参加本课程，迈出您在数据科学领域激动人心的职业生涯的第一步！
数据科学专业
此数据科学专业课程由约翰霍普金斯大学提供。 此专业共包含 10 门课程，旨在为学习者提供整个数据科学流程所需的基本概念和工具。
本专业课程的一大亮点是顶峰项目，您将有机会通过使用真实世界的数据构建数据产品来应用所学知识。 这种实践经验可以帮助您展示对材料的掌握程度，并创建一个反映您能力的作品集。
本课程由约翰霍普金斯大学经验丰富的教师开发和教授。 您可以期待在整个课程中获得高质量的指导和帮助。
在课程中，您需要执行回归分析并使用回归模型来更深入地了解您的数据，这将有助于您成为一名真正的数据科学家。
您将学到什么？
- 机器学习
- 回归分析
- Github
- R 语言编程
- 聚类分析
- 正则表达式 (REGEX)
使用 R 和 Python 进行数据科学
本课程由 Oak Academy 在 Udemy 平台上提供。 课程内容大致可分为两部分。
第一部分：用于数据科学的 R
在课程的第一部分，您将使用 R 深入探索数据科学的世界。您将学习如何有效地处理大型数据集、操作数据并获得有意义的见解。 本课程将向您介绍数据科学项目中常用的 R 基本工具。
第二部分：用于数据科学的 Python
课程的第二部分侧重于使用 Python 进行数据分析。 您将学习如何分析数据、创建可视化效果以及应用强大的机器学习算法。 您可以通过各种练习提高对 Python 及其库（包括 NumPy、Pandas 和 Matplotlib）的理解。
另请阅读：学习 NumPy 的书籍和课程
在课程结束时，您可以期望实现以下目标：
- 熟练掌握 R 和 Python，以完成数据科学任务。
- 具备创建信息丰富且视觉上吸引人的数据可视化效果的能力。
- 理解并实际应用强大的机器学习算法。
- 能够使用 NumPy、Pandas、matplotlib 和 tidyverse 等基本库。
谷歌数据分析专业证书
Coursera 上提供的 Google 数据分析专业证书是一个卓越的计划，旨在提供数据分析领域的专业培训。
该证书系列包括 8 门课程，旨在为学习者提供入门级数据分析职位所需的技能，无论他们之前的经验如何。
在整个认证计划中，您将有机会向在数据分析方面经验丰富的 Google 员工学习。 课程结构合理，可确保您获得在该领域取得成功所需的技能和知识。
您可以在不到 6 个月的时间内完成整个认证课程，每周的学习时间不超过 10 小时。 听起来不错，对吧？
完成课程后，您将为各种工作角色做好准备，包括初级或助理数据分析师、数据库管理员等。
该计划包括 180 多个小时的指导和大量模拟真实世界数据分析场景的基于实践的评估。 这些评估对于培养在工作中取得成功所必需的技能至关重要。
课程内容具有高度互动性，由在数据分析领域工作数十年的经验丰富的 Google 员工独家开发。 您将接触到各种学习材料，如视频、评估和动手实验，以熟悉处理数据所需的工具和分析技能。
您将获得的技能
- 数据可视化 (DataViz)
- 解决问题
- 电子表格
- 结构化查询语言 (SQL)
- 数据采集
数据科学家纳米学位项目
Udacity 提供的数据科学家纳米学位课程是一个高级课程，旨在为学生提供必要的技能和知识，以便从事数据科学家职位。
在开始该计划之前，满足以下先决条件是有益的：
Python：需要熟练掌握 Python 编程，包括编写函数、构建基本应用程序的能力，并熟悉 NumPy、Pandas 等常用库。
此外，学生应具备 SQL 编程经验，包括查询数据库以及使用连接、聚合和子查询。 熟悉使用终端和 GitHub 也很有帮助。
概率与统计：需要对描述性统计有扎实的理解，如计算中心和分布的度量。 推理统计的知识，如抽样分布和假设检验也是必要的。
数据整理和可视化：学生应具有访问各种类型数据源（如数据库、CSV 文件和 JSON 文件）的经验。 熟练使用 pandas 和 Scikit-learn 等库进行数据清理和转换非常重要。
了解使用 Matplotlib 等工具的数据可视化技术也很有价值。 此外，学生应熟悉探索性和解释性数据分析可视化方法。
完成该计划的预计时间为四个月，在此期间，学习者将参与由行业专家开发的实践项目。 通过这些项目，参与者将有机会处理真实世界的数据管道、设计实验、构建推荐系统以及将解决方案部署到云端。
该纳米学位项目特别适合已经具备一定机器学习经验的个人。
Tableau 2022 从 A 到 Z
本课程旨在让您掌握成为熟练的 Tableau 用户所需的技能。
从基础知识开始，您将学习如何浏览 Tableau 软件、将其连接到数据文件以及导出工作表。 您将学习数据提取和时间序列分析，从而发现趋势并做出准确的预测。
完成本课程后，您将具备熟练 Tableau 用户和数据科学家的技能。 您将能够轻松地从数据中提取信息、分析复杂问题并将您的成果可视化。
无论您是处理科学数据，还是旨在通过预测趋势来提高商业利润，本课程都能让您有效地收集、检查和呈现数据。
立即加入本课程，将您的 Tableau 技能提升到一个新的高度！
您将学到什么？
- 创建条形图、地图、散点图、树状图和交互式仪表板。
- 在 Tableau 中使用数据混合
- 为数据元素分配地理角色
- 使用时间序列数据
用于数据科学的 SQL
Coursera 上的这门课程对于任何有兴趣为数据科学目的分析数据的人来说，都是一个很好的起点。 不需要 SQL 的先验知识。 本课程将带您从基础知识到更高级的概念，帮助您培养从数据中提取有价值的见解所需的技能。
首先，您将学习 SQL 的基础知识，包括如何编写查询以从表中检索数据。 该课程会逐步向您介绍更复杂的查询，并教您过滤和优化结果的技术。 您将使用字符串和数字等不同的数据类型，并通过创建新表并在它们之间移动数据来获得操作数据的实践经验。
在整个课程中，您将熟悉常见的 SQL 运算符，并发现如何组合来自不同来源的数据。 课程还涵盖了案例陈述、数据治理和分析等高级主题，让您清楚地了解 SQL 在数据科学中的应用。
课程中还包括实际的编程任务。 这些任务让您可以练习技能并分析实际的数据集。 您还可以通过解释数据中的结构、含义和关系，有效地使用 SQL 进行有针对性的分析。
本课程不需要特定的先决条件或软件要求。 尽管拥有一个简单的文本编辑器对最终项目很有帮助。
您将学到什么？
- 数据子集选择
- SQLite
- 数据过滤和排序
- 字符串的操作
数据科学与 R
本课程首先向您介绍数据科学实践，并让您熟悉 R 编程语言的基础知识。 您将学习如何应用数据科学从原始数据中提取有价值的信息。
一旦您掌握了坚实的基础，本课程就会深入探讨转换和清理数据的过程。 您将学习处理混乱和非结构化数据的技术。 此外，您还将了解如何创建描述性统计数据，从而有效地总结数据并从中获得见解。
您将学习如何构建模型以揭示数据中的关系并根据这些关系进行预测。 当您试图发现隐藏的模式或预测未来的结果时，这种技能组合特别有价值。
如您所知，机器学习算法在数据科学中起着至关重要的作用。 本课程将介绍这些 ML 算法。 您将了解如何使用 R 来应用机器学习技术，从而使您能够做出预测并从数据中得出结论。
了解这些算法可以帮助您解决复杂的问题并发现数据集中有价值的模式。
最后，本课程涵盖了将 R 模型部署到生产环境中。 您将学习如何打包代码、创建交互式应用程序以及与他人分享您的见解。
这些实用知识使您能够弥合数据分析与实际应用之间的差距。 无论您是初学者还是经验丰富的数据专家，本课程都将为您提供在数据科学领域脱颖而出所需的知识和技术。
您将学到什么？
- 创建统计模型和数据可视化
- 处理大数据
- R 语言
- 机器学习算法
结论
数据科学是一个实践领域，需要动手实践才能掌握。 然而，访问和使用真实世界的数据集可能具有挑战性。 可以在网上或通过 Kaggle 等平台找到可用的开源数据集。
参加在线竞赛，为开源项目做出贡献，或使用公开数据创建您的项目。 构建数据科学项目组合不仅可以提供宝贵的经验，还可以向潜在雇主展示您的技能。
我希望这篇文章对您有所帮助，能让您了解学习数据科学的各种课程。 您可能也有兴趣了解从理论到实际应用的[2023 版本]最佳数据科学书籍。