علم داده یک زمینه هیجان انگیز و به سرعت در حال رشد است که شامل استخراج بینش و دانش از داده ها می شود. برای به دست آوردن یک شغل برتر در علم داده، داشتن پایه ای محکم در مهارت های کلیدی علم داده، از جمله برنامه نویسی، آمار، دستکاری داده ها و یادگیری ماشین بسیار مهم است.

خوشبختانه، بسیاری از منابع یادگیری آنلاین رایگان در دسترس هستند که می توانند به شما در توسعه این مهارت ها و آماده شدن برای حرفه ای در علم داده کمک کنند. این منابع شامل پلتفرم های یادگیری آنلاین مانند Coursera، edX و DataCamp است که طیف وسیعی از دوره ها را در علم داده و زمینه های مرتبط ارائه می دهند.

کورسرا

علم داده و موضوعات مرتبط در دوره های مختلف در پلتفرم آموزش آنلاین Coursera تحت پوشش قرار می گیرند. این دوره ها اغلب شامل موضوعاتی مانند یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده ها و آمار است و توسط دانشگاهیان از دانشگاه های معتبر آموزش داده می شود.

در اینجا چند نمونه از دوره های علوم داده در Coursera آورده شده است:

  • علم داده کاربردی با تخصص پایتون: این تخصص که توسط دانشگاه میشیگان ارائه می شود، شامل پنج دوره است که مبانی دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها با استفاده از پایتون را پوشش می دهد.
  • یادگیری ماشین توسط اندرو نگ: این دوره که توسط دانشگاه استنفورد ارائه شده است، مقدمه ای بر یادگیری ماشین، شامل موضوعاتی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، شبکه های عصبی و خوشه بندی ارائه می دهد.
  • روش شناسی علم داده: این دوره که توسط IBM ارائه می شود، مبانی علم داده از جمله آماده سازی داده ها، پاکسازی داده ها و کاوش داده ها را پوشش می دهد.
  • آمار با تخصص R: این تخصص که توسط دانشگاه دوک ارائه می شود، شامل چهار دوره است که استنتاج آماری، مدل سازی رگرسیون و یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه نویسی R را پوشش می دهد.

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

کاگل

Kaggle یک پلتفرم برای مسابقات علم داده است که منابع زیادی را برای یادگیری و تمرین مهارت های علم داده ارائه می دهد. می‌توان مهارت‌های خود را در تجزیه و تحلیل داده، یادگیری ماشین و سایر شاخه‌های علم داده با شرکت در چالش‌های پلتفرم و میزبان مجموعه‌های داده اصلاح 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 بر می گیرد فراگیری ماشیناز جمله مهندسی ویژگی، انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامتر.
  • SQL: این دوره اصول اولیه SQL از جمله پرس و جو داده ها، فیلتر کردن داده ها و تجمیع 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.

مربوط: 9 ایده پروژه علم داده برای مبتدیان

edX

EdX یکی دیگر از پلتفرم‌های یادگیری آنلاین است که دوره‌هایی در علم داده و زمینه‌های مرتبط ارائه می‌دهد. بسیاری از دوره های edX توسط اساتید دانشگاه های برتر تدریس می شود و این پلتفرم گزینه های رایگان و پولی را برای یادگیری ارائه می دهد.

برخی از دوره‌های رایگان علوم داده‌ای که در edX موجود است عبارتند از:

  • Data Science Essentials: این دوره که توسط مایکروسافت ارائه می شود، مبانی علم داده از جمله اکتشاف داده، آماده سازی داده ها و تجسم داده ها را پوشش می دهد. همچنین موضوعات کلیدی در یادگیری ماشین، مانند رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی را پوشش می دهد.
  • مقدمه ای بر پایتون برای علم داده: این دوره آموزشی که توسط مایکروسافت ارائه شده است، مبانی برنامه نویسی پایتون شامل انواع داده ها، ساختارهای کنترل، توابع و ماژول ها را پوشش می دهد. همچنین کتابخانه های کلیدی علوم داده در پایتون، مانند Pandas، NumPy و Matplotlib را پوشش می دهد.
  • Introduction to R for Data Science: این دوره که توسط مایکروسافت ارائه می شود، مبانی برنامه نویسی R شامل انواع داده ها، ساختارهای کنترلی، توابع و بسته ها را پوشش می دهد. همچنین کتابخانه های کلیدی علوم داده در R، مانند dplyr، ggplot2 و tidyr را پوشش می دهد.

همه این دوره ها برای ممیزی رایگان هستند، به این معنی که شما می توانید بدون پرداخت هزینه به تمام مطالب دوره و سخنرانی ها دسترسی داشته باشید. با این وجود، در صورت تمایل به دسترسی به ویژگی های دوره بیشتر یا دریافت گواهی پایان، هزینه ای در بر خواهد داشت. مجموعه ای جامع از دوره ها و برنامه های پولی در علم داده، یادگیری ماشین و موضوعات مرتبط نیز علاوه بر این دوره ها در edX موجود است.

دیتا کمپ

DataCamp یک پلت فرم یادگیری آنلاین است که دوره هایی را در 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 ایجاد مهارت‌های دنیای واقعی در علم داده کمک کند.

دوره های زیر به صورت رایگان در DataCamp 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 تجمیع 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 از جمله خواندن فایل ها، اتصال به پایگاه های داده و کار با API های وب را پوشش می دهد.

تمامی این دوره ها رایگان هستند و از طریق پلتفرم 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 هم دوره های رایگان و هم دوره های پولی را ارائه می دهد و بسیاری از 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 را شامل انواع داده ها، ساختارهای کنترل، توابع و ماژول ها می کند. همچنین کتابخانه های کلیدی علوم داده در پایتون مانند NumPy و Pandas 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 تجمیع داده ها را پوشش می دهد. همچنین موضوعات پیشرفته تری را در SQL پوشش می دهد، مانند joins و subqueries.
  • مقدمه ای بر علم داده: این دوره اصول علم داده از جمله جدال داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و استنتاج آماری را پوشش می دهد. همچنین تکنیک‌های کلیدی یادگیری ماشینی، مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی را پوشش می‌دهد.

مربوط: 5 شغل پردرآمد در علم داده

MIT OpenCourseWare

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

در اینجا برخی از دوره های رایگان در زمینه علوم داده موجود در MIT OpenCourseWare آمده است:

  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 کلیدی علوم داده در پایتون مانند NumPy، Pandas و Matplotlib 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 ماشین با مجموعه داده های بزرگ: این دوره اصول یادگیری ماشین را شامل می شود، از جمله رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و خوشه بندی k-means. همچنین تکنیک‌های کار با مجموعه داده‌های بزرگ، مانند کاهش نقشه و Hadoop را پوشش می‌دهد.

GitHub

GitHub بستری برای اشتراک گذاری و همکاری در زمینه کد است و می تواند منبع ارزشمندی برای یادگیری مهارت های علم داده باشد. با این حال، خود GitHub دوره های رایگان ارائه نمی دهد. درعوض، می‌توان بسیاری از پروژه‌های علوم داده منبع باز را که در GitHub میزبانی می‌شوند، بررسی کرد تا درباره نحوه استفاده از علم داده در موقعیت‌های عملی اطلاعات بیشتری کسب کند.

Scikit-learn یک کتابخانه محبوب پایتون برای یادگیری ماشین است که طیف وسیعی از الگوریتم‌ها را برای کارهایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی به همراه ابزارهایی برای پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب مدل و ارزیابی ارائه می‌کند. این پروژه منبع باز است و در GitHub در دسترس است.

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 فراهم می‌کنند که کاوش و برقراری ارتباط با نتایج علم داده را آسان می‌کند.

اینها تنها چند نمونه از بسیاری از پروژه های منبع باز علوم داده موجود در GitHub هستند. با کاوش در این پروژه‌ها و مشارکت در آنها، می‌توان تجربیات ارزشمندی را با ابزارها و تکنیک‌های علم داده به‌دست آورد، در حالی که نمونه کارها را ساخت و مهارت‌های خود را به کارفرمایان بالقوه نشان داد.