在不花费大量时间和精力的情况下，我们可以从事大数据，数据分析和人工智能。许多转移到数据科学的人具有数据在日常工作中分析数据的能力和知识。预计在未来几年内，其需求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专业前景。幸运的是，有大量的在线资源可以帮助每个人这样做。
我们在这里列出了一系列出色的课程。他们中的一些人可能需要支付一定的费用才能获得完成课程的正式证书或证明，但学习材料是免费的。
我希望增强数据分析知识和技能将有所帮助！
数据崩溃
约翰（）
课程链接：
本课程旨在介绍什么是数据科学，其工作方式以及可以使用的内容。本课程侧重于数据科学的相关技术。主要目的是让每个人都对数据科学有全面的了解。
这是一门相对较短的课程，可以在不到一周的时间内完成。对于那些想学习术语并了解如何构建数据科学策略的人来说，这是一个很好的介绍。
完成本课程后，您将知道：
数据科学在各种情况下的作用
统计，机器学习和软件工程如何在数据科学中发挥作用
如何描述数据科学项目结构
了解数据科学家使用的关键术语和工具
如何区分成功和失败的数据科学项目
什么是数据
到数据（）
课程链接：
这是一个免费的在线数据科学输入课程，它将教您数据科学的基本知识。您将学习数据科学的发展，获取有关机器学习的进入知识，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和非结构化数据中获取知识和知识，以及如何使用科学方法，过程，算法和数据科学系统。
数据和
（EDX）
课程链接：
本课程针对那些希望通过实践和理论知识提高自己的人。本课程包括引入核心概念和术语，例如统计技术，例如回归，聚类和分类以及构建和评估模型所需的实际步骤。
由于这是基于Azure框架的课程，因此所教授的概念也适用于其他框架，例如AWS。它假设您对R或（数据科学中两种最常用的编程语言）有基本的理解。
学习数据
课程链接：
尽管它是一个提供知识的付费平台，但它提供了许多免费的输入模块，包括数据使用，数据可视化，数据挖掘和构造函数算法。
数据
课程链接：
哈佛大学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，因此您可以根据自己的进度学习。您可能没有世界顶级大学的学位，但是本课程的详细技术知识足以使您成为专家。
本课程是数据科学学位的一部分，面对具有一定基础或在编程，数学和统计等核心领域学习的学生。
到数据中
的 （）
课程链接：
它是数据科学领域中最常用的编程语言之一。学习的基本知识相对简单。它可以与许多免费的开源代码库一起使用，以执行强大的数据科学操作。
本课程将向学习者介绍编程环境的基本知识，包括基本的编程技术，例如阅读和操作CSV文件和Numpy库。本课程将使用流行的数据科学库介绍数据处理和清洁技术，并介绍抽象作为数据分析的中央数据结构的抽象，以及如何有效使用它，例如Merge和Pivot表。在本课程结束时，学生将能够获得形式的数据以清理，操作和进行基本的统计分析。
本课程应首先在任何其他应用程序数据科学课程中使用：基于图形，图表和数据。基于机器学习，基于文本的发掘和基于社交网络分析的基础。
用r学习数据
拉姆·雷迪（Udemy）
课程链接：
该课程由经验丰富的R语言和数据分析专家讲授。它是R语言和基本入学课程的引入。就像一样，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已成为数据科学家认可的标准语言。
本课程包括10堂课，8个小时的视频，并且是完全免费的。
给数据用户
（Udemy）
课程链接：
这是Udemy进入数据科学和编程入学课程中最高评估课程之一。它从0开始，不需要任何以前的知识或经验。但是，与其他入门级课程不同，它确实基于实用指导提供，并且基于SCI-KIT LEAN框架，这是用于学术和企业级数据探索和采矿的非常流行的工具。
我心统计：爱
巴黎圣母院（EDX）
课程链接：
像数学和计算机科学一样，统计数据是从事数据科学和分析项目的基本学科之一。如果您是该学科的新手，那么本课程将提供非技术基础，包括基本知识以及一些高级原则和技术，它们无疑将帮助任何试图在更广泛的数据科学领域实现立足点的人。
如果您想真正了解数据科学，那么您将在某个时候遇到统计和概率领域的内容，这肯定会使新手感到困惑，尤其是如果您从学校毕业了很长一段时间，并且不记得您学到了什么。本课程将解释如何使用统计方法来了解我们周围世界各地的信息。
参考链接：＃
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