Einführung
Information Science ist ein schnell wachsendes Technologiefeld, das die Entscheidungsfindung in Unternehmen verändert. Um in diesem Bereich Fuß zu fassen, benötigen Sie die richtigen Fähigkeiten. Glücklicherweise bieten High-Institutionen wie Harvard und IBM kostenlose On-line-Kurse an. Diese Kurse decken alles von der grundlegenden Programmierung bis hin zum fortgeschrittenen maschinellen Lernen ab. In diesem Artikel haben wir einige der besten kostenlosen Kurse von Harvard und IBM aufgelistet. Sie eignen sich hervorragend für Anfänger und Fortgeschrittene, die ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten verbessern möchten.
Kostenlose Harvard-Kurse
1. Einführung in die Programmierung mit Scratch
Harvards CS50 Einführung in die Programmierung mit Scratch ist ein großartiger Ausgangspunkt für alle, die keinerlei Programmiererfahrung haben. Es verwendet Scratch, eine visuelle Programmiersprache, in der Sie Code durch Ziehen und Ablegen grafischer Blöcke erstellen – excellent für Anfänger.
Kursübersicht
- Funktionen: Anweisungen, die bestimmte Aufgaben ausführen.
- Rückgabewerte: Von Funktionen bereitgestellte Ergebnisse.
- Bedingungen: Logik, die entscheidet, ob Aktionen ausgeführt werden sollen.
- Schleifen: Wiederholen Sie bestimmte Aktionen.
- Variablen: Informationen speichern.
Kursfunktionen
- Hilft Ihnen beim Erstellen von Animationen, Spielen und interaktiver Kunst.
- Bereitet Sie auf fortgeschrittene Programmierung in Sprachen wie Java und Python vor.
Anmeldedetails
- Kostenloser Kurs mit der Choice, ein Zertifikat für 299 $ zu erhalten.
- Teil des umfassenderen CS50-Lehrplans von Harvard.
Schauen Sie sich diese kostenlosen Harvard Information Science-Kurse an Hier.
2. Einführung in die künstliche Intelligenz mit Python
Dieser Kurs befasst sich mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) mit Python. Es richtet sich an diejenigen, die KI praktisch ausprobieren möchten.
Kursübersicht
- Graphsuchalgorithmen: Durch Datenstrukturen navigieren.
- Verstärkungslernen: Erfahren Sie, wie Agenten Entscheidungen auf der Grundlage von Belohnungen und Strafen treffen.
- Prinzipien des maschinellen Lernens: Entdecken Sie Techniken, die Systemen helfen, aus Daten zu lernen.
- Entwerfen intelligenter Systeme: Lernen Sie, Systeme zu bauen, die denken und lernen.
Kursfunktionen
- Verstehen Sie KI-Konzepte und -Algorithmen.
- Beherrschen Sie Python für KI.
- Arbeiten Sie an Bibliotheken für maschinelles Lernen und entwerfen Sie intelligente Systeme.
Anmeldedetails
- Der Kurs bietet auch ein verifiziertes Zertifikat für 299 $.
Weitere Einzelheiten zu diesen kostenlosen Information-Science-Kursen in Harvard finden Sie hier Hier.
3. Einführung in Information Science mit Python
Dieser Kurs konzentriert sich auf die Vermittlung praktischer Fähigkeiten in der Datenwissenschaft mit Python. Es vermittelt Ihnen praktische Erfahrung bei der Lösung realer Probleme.
Lernergebnis
- Codierung in Python für Statistik und Modellierung.
- Arbeiten mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib.
- Ausführen von Modellen für maschinelles Lernen wie lineare Regression und Klassifizierungsmodelle.
Anmeldedetails
- Ein Zertifikat ist für 299 $ erhältlich.
klicken Sie hier um diesen kostenlosen Information-Science-Kurs von Harvard zu erkunden.
4. Maschinelles Lernen und KI mit Python
In diesem Kurs tauchen Sie tiefer in die Techniken des maschinellen Lernens und ihre Anwendungen ein.
Lernergebnis
- Erstellen und bewerten Sie Modelle für maschinelles Lernen.
- Verstehen Sie Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Gradient Boosting.
- Identifizieren und reduzieren Sie Datenverzerrungen in Modellen für maschinelles Lernen.
Anmeldedetails
- Die Zertifikatsoption ist für 299 $ erhältlich.
Hier finden Sie alle Particulars zu diesen Kursen Hier.
5. Datenwissenschaft: Visualisierung
In diesem Kurs werden die Grundlagen einer effektiven Datenvisualisierung mithilfe der Programmiersprache R und des Pakets ggplot2 vermittelt. Sie lernen, datengesteuerte Erkenntnisse durch visuelle Darstellungen zu vermitteln.
Lernergebnis
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Diagramme.
- Analysieren Sie reale Daten aus den Bereichen Gesundheit, Wirtschaft und Infektionskrankheiten.
- Lernen Sie, Fehler in gängigen Visualisierungen zu erkennen.
Anmeldedetails
- Zertifikat für 219 $ erhältlich.
Entdecken Sie diese Kurse Hier.
6. Datenwissenschaft: Wahrscheinlichkeit
Der Kurs „Information Science: Chance“ von Harvard vermittelt ein umfassendes Verständnis der Wahrscheinlichkeitstheorie und ihrer Bedeutung in der Datenwissenschaft.
Lernergebnis
- Verstehen Sie Zufallsvariablen, Unabhängigkeit und erwartete Werte.
- Führen Sie Monte-Carlo-Simulationen durch.
- Verwenden Sie den zentralen Grenzwertsatz in der Datenanalyse.
Anmeldedetails
- Holen Sie sich ein Zertifikat für 149 $.
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7. Information Science: Inferenz und Modellierung
In diesem Kurs werden statistische Schlussfolgerungen und Modellierungstechniken behandelt, wobei Wahlprognosen häufig als Fallstudie dienen.
Schlüsselthemen
- Schätzungen, Fehlermargen und Konfidenzintervalle.
- Bayesianische Modellierungstechniken.
- Aggregieren von Daten für eine bessere Genauigkeit.
Anmeldedetails
- Ein Zertifikat ist für 149 $ erhältlich.
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8. Information Science: Streit
Information-Wrangling ist für jedes Information-Science-Projekt unerlässlich. In diesem Kurs lernen Sie, Daten mit R zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten.
Lernergebnis
- Importieren und bereinigen Sie Daten aus verschiedenen Quellen.
- Verwenden Sie Tidyverse-Instruments zur Datenbearbeitung.
- Führen Sie Internet Scraping durch.
Anmeldedetails
- Ein Zertifikat ist für 149 $ erhältlich.
klicken Sie hier um diesen kostenlosen Datenwissenschaftskurs der Harvard College zu erkunden.
9. Datenwissenschaft: Maschinelles Lernen
Dieser Kurs bietet eine Einführung in Konzepte des maschinellen Lernens und konzentriert sich auf die Erstellung von Vorhersagemodellen.
Lernergebnisse
- Wenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen an.
- Führen Sie eine Kreuzvalidierung durch.
- Erstellen Sie ein Filmempfehlungssystem.
Anmeldedetails
- Zertifikat für 149 $ erhältlich.
Sie können diesen kostenlosen Kurs erkunden Hier.
10. Information Science: Lineare Regression
Die lineare Regression ist eine grundlegende statistische Methode. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie sie zur Analyse realer Daten verwenden.
Lernergebnis
- Verstehen Sie die lineare Regressionstheorie.
- Implementieren Sie die lineare Regression in R.
- Bewerten Sie die Modellleistung und treffen Sie Vorhersagen.
Anmeldedetails
- Zertifikat für 149 $ erhältlich.
Einzelheiten zu diesem kostenlosen Datenwissenschaftskurs der Harvard College finden Sie hier Hier.
Kostenlose IBM-Kurse
1. Was ist Information Science?
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet der Datenwissenschaft und behandelt deren Kernprinzipien.
Lernergebnis
- Verstehen Sie, was Information Science ist.
- Erkennen Sie seine branchenübergreifende Bedeutung.
- Machen Sie sich mit den wichtigsten Werkzeugen und Techniken vertraut.
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2. Daten mit Python analysieren
Lernen Sie, Daten mithilfe von Python-Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib zu analysieren und zu visualisieren.
Lernergebnis
- Bearbeiten Sie Daten mit Python.
- Führen Sie Datenbereinigungsaufgaben durch.
- Erstellen Sie Visualisierungen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
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3. Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung
Dieser Kurs ist eine umfassende Einführung in die Verwendung von Python für Datenwissenschafts- und KI-Anwendungen.
Lernergebnis
- Verwendung von Python zur Datenmanipulation.
- Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen.
- Erstellen effektiver Datenvisualisierungen.
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4. Python-Grundlagen für Information Science
Dieser für Anfänger konzipierte Kurs führt in die Python-Programmierung ein, mit Schwerpunkt auf datenwissenschaftlichen Anwendungen.
Lernergebnis
- Verstehen Sie die Syntax und Datentypen von Python.
- Verwenden Sie Python zur Datenanalyse.
- Implementieren Sie grundlegende Information-Science-Techniken mithilfe beliebter Bibliotheken.
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5. Datenanalyse mit Python
In diesem Kurs beherrschen Sie die Grundlagen der Datenanalyse mit Python.
Lernergebnis
- Manipulieren Sie Daten mit Pandas.
- Führen Sie eine explorative Datenanalyse durch.
- Nutzen Sie Visualisierungen, um Ergebnisse zu kommunizieren.
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6. Schlussstein der angewandten Datenwissenschaft
Dieser Abschlusskurs ermöglicht es den Lernenden, ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten in einem realen Projekt anzuwenden.
Lernergebnis
- Schließen Sie ein vollständiges Information-Science-Projekt von Anfang bis Ende ab.
- Wenden Sie verschiedene Werkzeuge und Techniken an, um komplexe Probleme zu lösen.
- Kommunizieren Sie Ergebnisse durch Visualisierungen und Berichte.
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7. Daten mit Python visualisieren
Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Python-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn effektive Datenvisualisierungen erstellen.
Lernergebnis
- Verstehen Sie die Prinzipien der Datenvisualisierung.
- Erstellen Sie verschiedene Arten von Visualisierungen.
- Visuelle Daten interpretieren.
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8. IBM Information Analyst Capstone-Projekt
In diesem Abschlusskurs können Sie Ihre Datenanalysefähigkeiten anhand eines praktischen Projekts unter Beweis stellen.
Lernergebnis
- Führen Sie eine vollständige Datenanalyse durch.
- Erstellen Sie Visualisierungen, um Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren.
- Entwickeln Sie ein vollständiges Datenanalyseprojekt und lösen Sie reale Probleme.
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9. Einführung in die Datenanalyse
Dieser Kurs gibt einen Überblick über die Datenanalyse und ihre wesentlichen Konzepte.
Sie lernen Folgendes:
- Verstehen Sie die wichtigsten Begriffe der Datenanalyse.
- Wenden Sie Analysetechniken an.
- Interpretieren Sie Dateneinblicke und kommunizieren Sie Ergebnisse effektiv.
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Hilfreiche Ressourcen zum Grasp Information Science
Abschluss
Egal, ob Sie ein absoluter Anfänger sind oder Ihre Kenntnisse im Bereich Datenwissenschaft vertiefen möchten, diese kostenlosen Kurse von Harvard und IBM können wirklich hilfreich sein. Wählen Sie additionally den Kurs, der Ihren Zielen entspricht, und beginnen Sie noch heute Ihre Reise in die Datenwissenschaft!
Viel Spaß beim Lernen! 📚
Datenanalyst mit über 2 Jahren Erfahrung in der Nutzung von Datenerkenntnissen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Leidenschaft für die Lösung komplexer Probleme und die Erforschung neuer Developments in der Analytik. Wenn ich mich nicht intensiv mit Daten beschäftige, spiele ich gerne Schach, singe und schreibe Shayari.