2020年最值得学习的9大数据分析在线免费课程

无需花费大量时间和精力，我们就可以从事大数据，数据分析和人工智能。许多半路转行于数据科学的人们，他们具备了日常工作中分析数据的能力和知识。预计在未来几年，其需求量将超过传统的数据科学家。

这意味着，任何人都可以通过学习数据科学所需的基本理论和实践技能来提高其就业能力和职业前景。幸运的是，有大量的线上资源可以帮助大家做到这一点。

我们在此罗列了一系列优秀课程。其中有一些可能需要支付一定费用来获得完成课程的正式证书或是认证，但是，学习资料都是免费的。

希望对大家提升数据分析知识和技能有所帮助！

   A Crash Course in Data Science

John Hopkins University (Coursera)

课程链接：

https://www.classcentral.com/course/data-science-crash-course-4392

本课程旨在介绍数据科学是什么，它如何工作以及可以用来做什么。本课程着重于数据科学的相关技术，主要目的是让大家对数据科学有个全面了解。

这是一门相对较短的课程，可以在不到一周的时间内完成，对于那些想要学习术语并了解如何构建数据科学策略的人来说，它是一个很好的介绍。

完成本课程后，你将知道:

1. 数据科学在各种情形下的作用
2. 统计，机器学习和软件工程如何在数据科学中发挥作用
3. 如何描述数据科学项目结构
4. 了解数据科学家使用的关键术语和工具
5. 如何辨别成功和失败的数据科学项目
6. Data Science Manager是什么

   Introduction to Data Science (Revised)

Alison

课程链接：

https://alison.com/course/introduction-to-data-science-revised

这是一门免费在线数据科学入门课程，它将教您数据科学的基础知识。您将学习数据科学发展过程，获得有关机器学习的入门知识，并了解用于构建数据的数据模型。本课程还将向您展示如何从结构化和非结构化数据中获取知识和见识，以及如何使用科学方法、过程、算法和数据科学系统。

   Data Science and Machine Learning Essentials

Microsoft (EdX)

课程链接：

https://www.classcentral.com/course/edx-data-science-and-machine-learning-essentials-3954

本课程针对那些希望通过实践和理论知识相结合来提升自己的人们。本课程包括核心概念和术语的介绍，诸如回归，聚类和分类之类的统计技术，以及构建和评估模型所需的实际步骤 。

由于这是一门Microsoft课程，基于Azure框架，但是所讲授的概念同样适用于其他框架，例如AWS。它假定您对R或Python（数据科学中最常用的两种编程语言）有基本的了解。

   Learn Data Science

Dataquest

课程链接：

https://app.dataquest.io

虽然Dataquest是一个提供知识的付费平台，但Dataquest为注册者提供了许多免费的入门模块，包括诸如数据使用，数据可视化，数据挖掘以及在Python和R中构造算法等。 

   Data Science

Harvard

课程链接：

http://cs109.github.io/2015/pages/videos.html

哈佛的数据科学课程中的所有课程材料和讲座都可以在线免费获得，因此可以按照自己的进度进行学习。您可能没有世界顶级大学的学位，但是该课程详细的技术知识足以使您成为专家。 

该课程是数据科学学位的一部分，面向那些对编程，数学和统计学等核心领域有一定基础或正在学习的学生。

   Introduction to Data Science in Python 

University of Michigan (Coursera)

课程链接：

https://www.coursera.org/learn/python-data-analysis

Python是数据科学领域最常用的编程语言之一。学习Python的基础知识相对简单，可以与许多免费的开放源代码库结合使用，以执行功能强大的数据科学操作。

本课程将向学习者介绍python编程环境的基础知识，包括基本的python编程技术，例如lambda，读取和操作csv文件以及numpy库。该课程将介绍使用流行的python pandas数据科学库的数据处理和清理技术，并介绍Series和DataFrame的抽象作为数据分析的中心数据结构，以及有关如何有效使用诸如groupby，merge和pivot 表等。在本课程结束时，学生将能够获取表格数据，对其进行清理，操作以及进行基本的推论统计分析。

本课程应先于其他任何使用Python的应用数据科学课程：基于Python的绘图，图表和数据表示，基于Python的机器学习，基于Python的文本挖掘，基于Python的社交网络分析等。

   Learn Data Science with R 

Ram Reddy (udemy)

课程链接：

https://www.udemy.com/course/datascience_with_r

该课程由一位经验丰富的R语言和数据分析专家主讲，是R语言的介绍和基础入门课程。与Python一样，R是一种完全免费的开源语言和环境，由于其强大的功能和灵活性，R已成为数据科学家公认的标准语言。

本课程包含10节课，8个小时视频，并且完全免费。

   Introduction to Data Science Using Python

Rakesh Gopalakrishnan (Udemy)

课程链接：

https://www.udemy.com/course/introduction-to-data-science-using-python

这是Udemy关于Python数据科学和编程的入门课程中评价最高的课程之一。它从0基础开始，不需要任何先前的知识或经验。但是，与其他一些入门级课程不同，它确实提供了基于Python的实践指导，并且它基于Sci-Kit Learn框架，这是一种非常流行的用于学术和企业级数据探索和挖掘的工具。

   I Heart Stats: Learning to Love Statistics

University of Notre Dame (EdX)

课程链接：

https://www.classcentral.com/course/edx-i-heart-stats-learning-to-love-statistics-3048

与数学和计算机科学一样，统计学是从事涉及数据科学和分析项目的人员所需掌握的基本学科之一。如果您是本学科的新手，那么本课程将提供非技术基础，包括基础知识和一些高级原理和技术，它们无疑将帮助任何试图在更广阔的数据科学领域内站稳脚跟的人。

如果您想真正地理解数据科学，那么在某个时候您将遇到统计和概率领域的内容，这肯定会让新手感到困惑，特别是如果您已从学校毕业很久并且不记得当初学了什么。本课程将说明如何使用统计方法来了解我们周围的世界各地的信息。

参考链接：https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2020/02/24/the-9-best-free-online-data-science-courses-in-2020/#8289472bbf5a

—完—

为您推荐CVPR录用结果出炉，你中奖了吗？