重磅｜数据科学入门必看：来自斯坦福、MIT、微软、Twitter等名校名企的20门课程清单

数据科学家”被称为21世纪最性感的工作，想成为数据科学家？赶紧收藏这份清单吧

作者 | Pranavathiyani G

编译 | AI100（ID : rgznai100 ）

“数据科学是一门跨学科的科学，它用统计学方法处理大量数据并对其进行分析，进而获取对数据的深刻理解。”

而今数据科学已成为新的时髦用语，《哈佛商业评论》甚至宣称“数据科学家”是“21世纪最性感的工作”。

招聘数据科学家往往要依赖于他们对技能的掌握。下图非常清楚地说明：统计学基础、编程与可视化是他们的关键技能。

具备所有这些技能的人（可被称为独角兽），通常很难找到。因此，如果一个团队的每一个人都有各自擅长的领域，那他们联合起来就能组成一个优秀的分析团队。

如何成为数据科学家？

想要成为数据科学家，你必须在所有这些领域都能有很强的基础：如编程、沟通，甚至是创造力方面。一个有创造力的人能够以他人从未有过的方式来可视化数据。

当今世界，通过互联网可以获取到大量的资源。一个人必须将他宝贵的时间用在学习、获取并提升自身的技能上。例如， KDnuggets所给出的数据科学MOOC列表：

https://www.edx.org/course/analytics-edge-mitx-15-071x-3

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/info

https://www.edx.org/course/data-science-essentials-microsoft-dat203-1x-3

https://lagunita.stanford.edu/courses/Home/Databases/Engineering/about

http://www.codingthematrix.com

http://work.caltech.edu/telecourse.html

http://cs109.github.io/2015/

https://www.coursera.org/specializations/data-science

https://www.edx.org/course/networks-crowds-markets-cornellx-info2040x-2

https://www.edx.org/course/data-analysis-take-it-max-delftx-ex101x-1

https://www.coursera.org/learn/text-mining

http://web.stanford.edu/class/cs246/

https://www.coursera.org/learn/neural-networks

https://lagunita.stanford.edu/courses/Engineering/CVX101/Winter2014/about

https://www.coursera.org/learn/process-mining

https://www.coursera.org/learn/bioinformatics-methods-1

https://www.coursera.org/learn/bioinformatics-methods-2

https://www.udacity.com/course/model-building-and-validation--ud919

https://www.class-central.com/mooc/1470/udacity-intro-to-hadoop-and-mapreduce

https://www.udacity.com/course/real-time-analytics-with-apache-storm--ud381

https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction

如果你想学习更多数据科学方面的内容，可参考以下资料：

• http://www.kdnuggets.com/

• www.analyticsvidhya.com

• http://www.datasciencecentral.com/

• http://www.dataschool.io/resources/

原文地址

https://medium.com/towards-data-science/data-science-for-beginners-850c3376a34a

如果你觉得上边这些课程还不够，那你觉得学习数据科学还有哪些课程值得推荐呢？欢迎在评论区分享给大家。

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