数据科学 - 资源
本文列出了数据科学领域的最佳项目和课程，您可以通过这些项目和课程来提高自己的技能，并在 2023 年获得最好的数据科学家工作之一。您应该参加这些针对数据科学家的在线课程和认证之一，以便正确开始掌握数据科学的途径。
热门数据科学课程
在本节中，我们将讨论互联网上提供的一些流行的数据科学课程。
在制作 2023 年顶级数据科学课程列表时考虑了多种因素/方面，包括 -
涵盖的课程- 该列表的编制考虑了课程大纲的广度，以及如何有效地定制课程以适应不同水平的经验。
课程特色和成果- 我们还讨论了课程成果和其他方面，例如查询解决、实践项目等，这将有助于学生获得适销对路的技能。
课程长度- 我们计算了每门课程的长度。
所需技能- 我们已经解决了申请人参加课程必须具备的技能要求。
课程费用- 每门课程均根据其功能和价格进行评分，以确保您获得最大的价值。
掌握数据科学和机器学习的可用区课程亮点
涵盖数据科学的所有领域，从编程基础知识（二进制、循环、数字系统等）开始，一直到中级编程主题（数组、OOP、排序、递归等）和机器学习工程（NLP、强化学习） 、TensorFlow、Keras 等）。
终身访问。
30 天退款保证。
结业后颁发证书。
课程时长： 94小时。
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课程亮点
无论您是否具备基本的 Python 技能，本课程都将使您能够打下数据科学基础。代码和精心计划的练习将使您从一开始就熟悉 Python 语法。在本短期课程结束后，您将精通数据科学和数据分析的 Python 编程基础知识。
在这个真正的循序渐进的课程中，每个新的教程视频都是基于您已经学到的内容。目的是让您一次向前迈出一步，然后，您会被分配一个小任务，该任务将在下一个视频开始时解决。也就是说，您首先要了解新概念的理论部分。然后，您可以通过使用 Python 实际实现所有内容来掌握这个概念。
参加本课程，成为一名 Python 开发人员和数据科学家。即使您是 Python 和数据科学的新手，您也会发现这门说明性课程内容丰富、实用且有帮助。如果您对 Python 和数据科学并不陌生，您仍然会发现本课程中的实践项目非常有帮助。
课程时长： 14小时
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课程简介
本课程首先展示 R 语言的重要性和优势，然后介绍 R 数据类型、变量赋值、算术运算、向量、矩阵、因子、数据框和列表等主题。此外，它还包括有关运算符、条件、循环、函数和包的主题。它还涵盖了正则表达式、获取和清理数据、绘图以及使用 dplyr 包进行数据操作。
终身访问。
30 天退款保证。
结业后颁发证书。
课程时长： 6小时
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在本课程中，您将了解 -
数据科学项目的生命周期。
Pandas 和 Numpy 等 Python 库在数据科学中广泛使用。
用于数据可视化的 Matplotlib 和 Seaborn。
数据预处理步骤，如特征编码、特征缩放等......
机器学习基础知识和不同算法
机器学习云计算
深度学习
糖尿病预测、股价预测等 5 个项目...
课程时长： 7小时
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课程简介
Pandas 课程提供了这个强大工具的完整视图，用于实现数据分析、数据清理、数据转换、不同数据格式、文本操作、正则表达式、数据 I/O、数据统计、数据可视化、时间序列等。
本课程是一门实践课程，有很多例子，因为最简单的学习方法就是练习！然后我们将整合在 Capstone 项目中学到的所有知识，使用著名的 IMDB 数据集开发初步分析、清理、过滤、转换和可视化数据。
课程时长： 6小时
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本课程面向想要精通 Python 编程概念和用于分析、机器学习模型等的数据科学库的初学者和中级学生。
他们可以是学生、专业人士、数据科学家、业务分析师、数据工程师、机器学习工程师、项目经理、领导、业务报告等。
该课程分为 6 个部分 - 章节、测验、课堂实践练习、家庭作业实践练习、案例研究和项目。
通过课堂、家庭作业、案例研究和项目实践和实践概念
本课程非常适合任何即将开始数据科学之旅并在未来构建机器学习模型和分析的人。
本课程涵盖了在学术界和企业界取得成功所需的所有重要的 Python 基础知识和数据科学概念。
有机会在 3 个真实案例研究和 2 个真实项目中应用数据科学概念。
这 3 个案例研究涉及贷款风险分析、客户流失预测和客户细分。
这两个项目涉及泰坦尼克号数据集和纽约市出租车行程持续时间。
课程时长： 8.5小时
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课程简介
学生将获得统计基础知识
他们将通过示例清楚地了解不同类型的数据，这对于理解数据分析非常重要
学生将能够分析、解释和解释数据
他们将通过学习皮尔逊相关系数、散点图和变量之间的线性回归分析来理解变量之间的关系和依赖关系，并能够做出预测
学生将了解数据分析的不同方法，例如集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散度的度量（方差、标准差、变异系数）、如何计算四分位数、偏度和箱线图
学习偏度和箱线图后，他们将对数据的形状有清晰的了解，这是数据分析的重要组成部分
学生将对概率有基本的了解，以及如何用最简单的例子解释和理解贝叶斯定理
课程时长： 7小时
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热门数据科学电子书
在本节中，我们将讨论互联网上提供的一些流行的数据科学电子书。
数据科学初学者课程
在本书中，您将找到开始数据科学并精通其方法和工具所需了解的一切。在当今快节奏的世界中，了解数据科学及其如何帮助预测至关重要。本书的目的是提供数据科学及其方法的高级概述。数据科学起源于统计学。然而，要想在这个领域取得成功，编程、商业和统计方面的专业知识是必要的。最好的学习方法是详细熟悉每个科目。
在数据集中寻找趋势和见解是一门古老的艺术。古埃及人利用人口普查信息更好地征税。尼罗河洪水预测也是利用数据分析进行的。在数据集中查找模式或令人兴奋的信息块需要回顾之前的数据。公司将能够利用这些信息做出更好的选择。对数据科学家的需求不再是隐藏的；如果您喜欢分析数字信息，那么这就是您的领域。数据科学是一个不断发展的领域，如果您决定接受该领域的教育，那么当它出现时，您应该立即抓住这个工作机会。
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使用 Anaconda 构建数据科学解决方案
在本书中，您将了解如何使用 Anaconda 作为简单按钮，可以让您全面了解 conda 等工具的功能，其中包括如何指定新通道来拉取您想要的任何包以及如何发现新的包您可以使用的开源工具。您还将清楚地了解如何评估要训练的模型，以及如何识别模型何时因漂移而变得无法使用。最后，您将了解强大而简单的技术，可用于解释模型的工作原理。
读完本书后，您将充满信心地使用 conda 和 Anaconda Navigator 来管理依赖项并全面了解端到端数据科学工作流程。
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Python 实用数据科学
本书首先概述基本的 Python 技能，然后介绍基础数据科学技术，最后全面解释执行这些技术所需的 Python 代码。通过完成示例，您将理解代码。代码已被分解为小块（一次几行或一个函数），以便进行彻底的讨论。
随着您的进步，您将学习如何执行数据分析，同时探索关键数据科学 Python 包的功能，包括 pandas、SciPy 和 scikit-learn。最后，本书涵盖了数据科学中的道德和隐私问题，并提出了提高数据科学技能的资源以及了解最新数据科学发展的方法。
读完本书后，您应该能够轻松地使用 Python 进行基本数据科学项目，并且应该具备在任何数据源上执行数据科学过程的技能。
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清理数据以实现有效的数据科学
本书深入探讨了数据摄取、异常检测、价值插补和特征工程所需的工具和技术的实际应用。它还在每章末尾提供了长篇练习，以练习所获得的技能。
您将首先了解 JSON、CSV、SQL RDBMS、HDF5、NoSQL 数据库、图像格式文件和二进制序列化数据结构等数据格式的数据摄取。此外，本书还提供了大量示例数据集和数据文件，可供下载和独立探索。
从格式开始，您将估算缺失值，检测不可靠的数据和统计异常，并生成成功的数据分析和可视化目标所需的综合特征。
读完本书后，您将对执行现实世界数据科学和机器学习任务所需的数据清理过程有深入的了解。
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数据科学和分析的要点
本书结合了数据科学和分析的关键概念，帮助您实际了解这些领域。本书的四个不同部分分为解释数据科学核心的章节。鉴于人们对数据科学的兴趣日益浓厚，这本书是及时且内容丰富的。
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