7 منبع یادگیری رایگان برای به دست آوردن بهترین مشاغل علم داده

برای یادگیری علم داده و یافتن بهترین مشاغل، هفت منبع رایگان را کاوش 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. داشتن پایه ای محکم در مهارت های اصلی علم داده، از جمله برنامه نویسی، آمار، پردازش داده ها و یادگیری ماشینی، برای به دست آوردن بهترین شغل علم داده ضروری است.

خوشبختانه، بسیاری از منابع یادگیری آنلاین رایگان وجود دارد که می تواند به شما در توسعه این مهارت ها و آماده شدن برای حرفه ای در علم داده کمک کند. این منابع شامل پلتفرم‌های یادگیری آنلاین مانند Coursera، edX و DataCamp است که دوره‌های متنوعی را در علم داده و زمینه‌های مرتبط ارائه می‌دهند.

دوره

علم داده و موضوعات مرتبط در دوره های مختلف در پلتفرم آموزش آنلاین Coursera پوشش داده شده است. این دوره ها اغلب موضوعاتی مانند یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده ها و آمار را پوشش می دهند و توسط دانشگاهیان از دانشگاه های معتبر تدریس می شوند.

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، تجزیه و تحلیل و تجسم با استفاده از پایتون را پوشش می دهد.
• یادگیری ماشینی از Andrew Ng: ارائه شده توسط دانشگاه استنفورد، این دوره مقدمه ای بر یادگیری ماشین ارائه می دهد و موضوعاتی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، شبکه های عصبی و خوشه بندی را پوشش می دهد.
• روش شناسی علم داده: ارائه شده توسط IBM، این دوره اصول علم داده، از جمله آماده سازی داده ها، پاکسازی داده ها و کاوش داده ها را پوشش 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.

من حرفه یادگیری ماشین خود را با دوره های Coursera IBM Data Science در سال 2019 آغاز کردم @kursra با سابقه مهندسی MS. یادگیری روزانه هوش مصنوعی بسیار جذاب است

— ریستو آنتون (@blogtheristo) 17 مارس 2023

برای دریافت این گواهینامه ها به صورت رایگان می توان درخواست کمک مالی کرد. با این حال، گذراندن یک دوره فقط گواهینامه ممکن است شغلی رویایی در علم داده برای شما ایجاد نکند.

کاگل

Kaggle یک پلت فرم مسابقات علم داده است که منابع غنی را برای یادگیری و به کارگیری مهارت های علم داده فراهم می کند. با مشارکت در چالش‌های پلتفرم و مجموعه‌ای از مجموعه‌های داده، می‌توان مهارت‌هایی در تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و سایر علوم داده ایجاد کرد.

در اینجا چند نمونه 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، از جمله تمیز کردن داده ها، ادغام داده ها و تغییر شکل داده ها را پوشش می دهد.
• تجسم داده ها: این دوره اصول تجسم داده ها را با استفاده از Matplotlib و Seaborn شامل نمودارهای پراکنده، نمودارهای خطی و نمودارهای نواری پوشش می دهد.
• مقدمه ای بر یادگیری ماشینی: این دوره اصول یادگیری ماشینی از جمله طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی را پوشش می دهد.
• یادگیری ماشین متوسط: این دوره مباحث پیشرفته تری را در یادگیری ماشین شامل مهندسی ویژگی، انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامتر پوشش می دهد.
• SQL: این دوره اصول اولیه SQL از جمله پرس و جو داده ها، 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: 9 ایده پروژه علم داده برای مبتدیان

Kaggle پلتفرم عالی برای پایتون و یادگیری ماشین است

اگر می خواهید از حداکثر پتانسیل خود استفاده کنید، این را روشن کنید ⏬⏬⏬

— Jaydeep (@_jaydeepkarale) 15 مارس 2023

edX

EdX یکی دیگر از پلتفرم‌های یادگیری آنلاین است که دوره‌هایی در علم داده و زمینه‌های مرتبط ارائه می‌دهد. بیشتر دوره‌های آموزشی در EdX توسط اساتید دانشگاه‌های برتر تدریس می‌شوند و این پلتفرم گزینه‌های رایگان و پولی را برای یادگیری ارائه می‌دهد.

برخی از دوره های رایگان علوم داده در EdX عبارتند از:

• مبانی علم داده: ارائه شده توسط مایکروسافت، این دوره اصول علم داده، از جمله کاوش داده، آماده سازی داده، و تجسم داده را پوشش می دهد. همچنین موضوعات اساسی در یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی را پوشش می دهد.
• مقدمه ای بر پایتون برای علم داده: ارائه شده توسط مایکروسافت، این دوره آموزشی اصول برنامه نویسی پایتون، از جمله انواع داده، ساختارهای کنترل، توابع و ماژول ها را پوشش می دهد. همچنین کتابخانه های مهم علوم داده مانند Pandas، NumPy و Matplotlib در پایتون را پوشش می دهد.
• مقدمه ای بر R برای علم داده: ارائه شده توسط مایکروسافت، این دوره اصول برنامه نویسی R، از جمله انواع داده، ساختارهای کنترل، توابع و بسته ها را پوشش می دهد. همچنین کتابخانه های مهم علوم داده مانند dplyr، ggplot2 و timberr در R را پوشش می دهد.

همه این دوره ها برای ممیزی رایگان هستند، به این معنی که شما می توانید بدون هیچ هزینه ای به تمام مواد 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 را 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 چالش‌ها و پروژه‌های کدگذاری تعاملی را ارائه می‌کند که می‌تواند به شما در توسعه مهارت‌های دنیای واقعی در علم داده کمک کند.

دوره های زیر در DataCamp به صورت رایگان 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 پرس و جو 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 استفاده از پانداها از جمله پاکسازی داده ها، ادغام 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 پلت فرم 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 دوره های رایگان و پولی را ارائه می دهد و بیشتر دوره ها توسط متخصصان صنعت تدریس می شود.

در اینجا چند نمونه از دوره های رایگان در مورد علوم داده موجود در Udacity آمده 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 کتابخانه های علوم داده مهم مانند NumPy و Pandas در پایتون را پوشش می دهد.
• SQL برای تجزیه و تحلیل داده ها: این دوره اصول اولیه SQL از جمله پرس و جو داده ها، فیلتر کردن داده ها و جمع آوری داده ها را پوشش می دهد. همچنین موضوعات پیشرفته تری را در SQL مانند joins و subqueries پوشش می دهد.
• مقدمه ای بر علم داده: این دوره اصول علم داده شامل ویرایش داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و استنتاج آماری را پوشش می دهد. همچنین تکنیک های اصلی یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی را پوشش می دهد.

مرتبط: 5 شغل پردرآمد در علم داده

مواد دوره آزاد MIT

MIT OpenCourseWare یک مخزن آنلاین از مواد درسی از دوره های تدریس شده در موسسه فناوری ماساچوست است. این پلتفرم دوره های متنوعی را در علم داده و زمینه های مرتبط ارائه می دهد و همه مطالب به صورت رایگان در دسترس هستند.

برخی از دوره های رایگان علوم داده در MIT OpenCourseWare عبارتند از:

1. 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 کتابخانه های مهم علوم داده مانند NumPy، Pandas و Matplotlib در پایتون را پوشش می دهد.
2. 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.
3. یادگیری ماشینی با مجموعه‌های کلان داده: این دوره اصول یادگیری ماشینی از جمله رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و خوشه‌بندی k-means را پوشش می‌دهد. همچنین تکنیک های کار با مجموعه داده های بزرگ مانند کاهش نقشه و Hadoop را پوشش می دهد.

GitHub

GitHub یک پلتفرم اشتراک کد و مشارکتی 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 درباره نحوه استفاده از علم داده در موقعیت‌های عملی بیشتر بدانید.

Scikit-learn یک کتابخانه محبوب پایتون برای یادگیری ماشینی است که مجموعه ای از الگوریتم ها را برای کارهایی مانند طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی و همچنین ابزارهایی برای پیش پردازش داده ها، انتخاب مدل و ارزیابی ارائه می دهد. این پروژه منبع باز است و در GitHub در دسترس است.

اگر GitHub شما به این شکل نیست، لطفاً برای نقش های توسعه دهنده ارشد درخواست نکنید pic.twitter.com/6wptzkrMb2

– نات میلیتیک (@natmiletic) 27 فوریه 2023

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 واحد فراهم می‌کنند که کشف و انتقال نتایج علم داده را آسان می‌کند.

اینها تنها چند نمونه از بسیاری از پروژه های علوم داده منبع باز موجود در GitHub هستند. با کاوش و مشارکت در این پروژه‌ها، آنها می‌توانند تجربیات ارزشمندی را با ابزارها و تکنیک‌های علم داده به دست آورند و در عین حال پورتفولیوهای خود را بسازند و مهارت‌های خود را به کارفرمایان بالقوه نشان دهند.

نویسنده: Guneet Kaur