आप डेटा से मोहित हो गए हैं। आप भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने और कंपनी के लक्ष्यों को हिट करने के लिए उस ज्ञान का उपयोग करके संख्याओं में पैटर्न ढूंढना पसंद करते हैं।
बात यह है, आप डेटा विज्ञान में कुल शुरुआत कर रहे हैं। आपने आस-पास का शब्द सुना है, और हो सकता है कि आपके पास कुछ दोस्त हों जो क्षेत्र में काम करते हों। आप यह भी जानते हैं कि यह इस समय एक बहुत ही मांग वाला काम है, और भले ही आप डेटा विज्ञान की भूमिका में टूटने के बारे में भावुक न हों, आपकी जेब में (और आपके फिर से शुरू होने पर) कुछ डेटा विज्ञान कौशल हैं।
ऑनलाइन कक्षाएं जल्दी से (और अपने समय पर) पायथन या एसक्यूएल जैसे तकनीकी कौशल से लेकर बुनियादी डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग तक, अच्छे सामान के बारे में जानने का एक शानदार तरीका हो सकती हैं। उस ने कहा, असली सौदा पाने के लिए आपको निवेश करने की आवश्यकता हो सकती है।
नीचे, हमने कुछ उच्चतम श्रेणी और सबसे लोकप्रिय मुफ्त, लघु, और व्यापक पाठ्यक्रमों की रूपरेखा तैयार की है, जिन्हें आप डेटा विज्ञान के दायरे में ले सकते हैं - चाहे आप एक गंभीर गहरी गोता लगा रहे हों या सिर्फ एक आकस्मिक अवलोकन।
शब्दावली का एक त्वरित अवलोकन: डेटा विज्ञान पर शोध करते समय आप शायद "मशीन लर्निंग" शब्द सुनेंगे और देखेंगे। जबकि दो को आपस में जोड़ा गया है, सभी डेटा साइंस (या डेटा साइंस रोल्स) में मशीन लर्निंग शामिल नहीं है। आप कुछ मामलों में इसका उपयोग कर सकते हैं, खासकर जब भविष्यवाणियां करते हैं, जबकि यह डेटा की कल्पना या खींचने जैसी चीजों के लिए आवश्यक नहीं है।
एक अन्य नोट: सामान्य तौर पर, SQL को जानना किसी भी डेटा विज्ञान शुरुआत के लिए बहुत जरूरी है। हालांकि, पायथन के साथ शुरू करने से अन्य भाषाओं में संक्रमण करना आसान हो सकता है।
(इसमें कूदने से पहले इस क्षेत्र के बारे में अधिक जानना चाहते हैं। इस बारे में पढ़ें कि डेटा वैज्ञानिकों की मांग क्यों है और आपको डेटा वैज्ञानिक के रूप में सफल होने की क्या आवश्यकता है।)
डेटा विज्ञान के माध्यम से जानें … नि: शुल्क कक्षाएं
फ्री हमेशा बेहतर होता है! बेशक, सबसे अच्छे सामान में से कुछ भी नहीं आता है - ये पाठ्यक्रम एक महान आधार होंगे, लेकिन यदि आप डेटा विज्ञान में कैरियर के बारे में गंभीर हैं, तो आप शायद कुछ पैसों को और अधिक व्यापक पाठ में डालना चाहेंगे।
1. पायथन सीखें और एसक्यूएल, कोडेक अकादमी जानें
बहुत गहरे होने से पहले अजगर या एसक्यूएल (डेटा विज्ञान में बड़े पैमाने पर इस्तेमाल की जाने वाली दो महत्वपूर्ण भाषाओं) का एक सामान्य अवलोकन चाहते हैं? कोडेक अकादमी के मुफ्त पाठ्यक्रम मूल बातें सीखना शुरू करने का एक शानदार तरीका है, मुफ्त में।
लागत: नि : शुल्क!
लंबाई: 25 घंटे (पायथन) / 7 घंटे (एसक्यूएल)
2. पायथन, उडेमी का उपयोग करके डेटा साइंस का परिचय
यदि आप बहुत शुरुआत में देख रहे हैं, तो यह प्रवेश का एक अच्छा बिंदु है। कक्षा में वह सामान्य जानकारी शामिल होती है जिसे आपको जानना आवश्यक होता है - डेटा साइंस और मशीन लर्निंग क्या हैं, डेटा साइंस में नौकरी एक दिन-प्रतिदिन के आधार पर कैसी दिखती है, और उस तस्वीर में पायथन कैसे फिट बैठता है।
लागत: नि : शुल्क!
लंबाई: 12 व्याख्यान (2 घंटे, 30 मिनट)
डेटा विज्ञान के माध्यम से जानें … लघु कक्षाएं
आप अपने कंप्यूटर के सामने बहुत अधिक समय नहीं बिताना चाहते हैं, और शायद आप अभी तक डेटा विज्ञान के बारे में बहुत गंभीर नहीं हैं - लेकिन आप मूल बातें समझना चाहते हैं। इन विकल्पों से आगे नहीं देखें, जिसमें समय की कम प्रतिबद्धता शामिल है!
3. बिगिनर्स के लिए लीनियर अलजेब्रा: ग्रेट करियर के लिए ओपन डोर, स्किलशेयर
हां, रैखिक बीजगणित वास्तव में डेटा विज्ञान में सुपर महत्वपूर्ण है। यदि आप स्कूल वापस नहीं जाना चाहते हैं, तो इस कोर्स को सिर्फ एक या दो दिन में करना चाहिए।
लागत: $ 15 एक महीने
लंबाई: 44 वीडियो (6 घंटे, 51 मिनट)
4. डाटा साइंस, उदमी के लिए मशीन लर्निंग का परिचय
थोड़ी सी खड़ी कीमत के लिए, आप केवल तीन घंटों में एक काफी व्यापक शुरुआत पाठ्यक्रम पूरा कर सकते हैं- एआई, मशीन लर्निंग, कंप्यूटर साइंस जैसे विषयों को कवर करना, और वे सभी एक साथ कैसे आते हैं।
लागत: $ 150
लंबाई: 41 व्याख्यान (3 घंटे)
डेटा विज्ञान के माध्यम से जानें … व्यापक कक्षाएं
हो सकता है कि आप करियर बदलने की कोशिश कर रहे हों या डेटा साइंस रोल के लिए अपना रिज्यूम तैयार कर रहे हों। किसी भी तरह से, आप इन वर्गों में से एक के साथ पूरे क्षेत्र को प्राप्त करेंगे।
5. मशीन लर्निंग, कौरसेरा
The Muse (aka, our very data science team) के विशेषज्ञों के अनुसार, यह एक व्यापक प्रारूप में डेटा विज्ञान के बारे में सीखने के लिए एकदम सही शुरुआती बिंदु है। कौरसेरा के सह-संस्थापक (हाँ, वास्तव में) द्वारा सिखाया गया, यह पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग में गहरी खुदाई करेगा - यह क्या है, यह कैसे काम करता है, और आप इसे डेटा साइंस की नौकरी में कैसे लागू कर सकते हैं।
लागत: प्रमाणपत्र के साथ लेखा परीक्षा / $ 79 के लिए नि : शुल्क
लंबाई: 11 सप्ताह के लिए सप्ताह में 7 घंटे
6. डेटा साइंस पाथ, कोडेक अकादमी
Codecademy के रास्ते कई कारणों से कमाल के हैं। एक, वे एक विशिष्ट क्षेत्र में एक संरचित तरीके से गहराई में जाते हैं, जिससे आपको उन सभी साधनों की आवश्यकता होती है जो आपको चाहिए। दो, वे अविश्वसनीय रूप से व्यावहारिक हैं, जो आपको वास्तविक दुनिया की स्थितियों और हाथों पर परियोजनाओं को सीखने के लिए सब कुछ लागू करने में मदद करते हैं। इसके अलावा, वे असली इंजीनियरों (इस मामले में, एक वास्तविक डेटा वैज्ञानिक) द्वारा विकसित किए गए हैं जो अपना सामान जानते हैं।
लागत: $ 19.99 एक महीने
लंबाई: स्व-पुस्तक
7. डेटा विज्ञान विशेषज्ञता, कौरसेरा
मशीन लर्निंग क्लास के समान लेकिन एक लंबे प्रारूप में, यह विशेषज्ञता पूरे सरगम को कवर करने के लिए है। यह न केवल डेटा विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है, बल्कि डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक सॉफ्ट स्किल्स पर भी - जैसे कि इंफ़ेक्शन बनाना और सही प्रश्न पूछना
लागत: $ 49 प्रति माह
लंबाई: 3-6 महीने में 10 कोर्स
8. डाटा साइंस, यूडेसिटी के लिए प्रोग्रामिंग
अजगर, एसक्यूएल, और गितुब-उदित के “नैनोडेग्री प्रोग्राम” सहित सभी तकनीकी मूल बातों को कवर करने के अलावा, आप विशेषज्ञों और अन्य छात्रों के साथ काम करते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आप सही रास्ते पर हैं और अपने सवालों के जवाब पाएं।
लागत: $ 50 प्रति माह
लंबाई: 3 महीने के लिए सप्ताह में 10 घंटे
