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Viele Technikgurus und Kursanbieter werden Ihnen erzählen, dass Sie in nur zwei Wochen oder zwei Monaten ein berufsbereiter Datenwissenschaftler werden können. Sie verschweigen jedoch oft viele Fakten. Es ist zwar möglich, in kurzer Zeit ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden, aber dies setzt normalerweise voraus, dass Sie bereits über solide Grundlagenkenntnisse in den Datenwissenschaften wie Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, SQL und Python für Datenverwaltung und -analyse sowie verschiedene Techniken zur Datenaufbereitung und -analyse verfügen.
Bevor Sie sich auf Ihre Knowledge Science-Reise begeben, empfehle ich Ihnen dringend, sich die Zeit zu nehmen, diese Grundlagen zu erlernen. Die Liste der Kurse, die ich in diesem Weblog geteilt habe, stammt von Spitzenuniversitäten und IBM und bietet qualitativ hochwertige Ausbildung, die Ihnen hilft, eine solide Grundlage zu schaffen.
1. Einführung in Datenbanken mit SQL – Harvard
Einführung in Datenbanken mit SQL ist ein fantastischer Ausgangspunkt für alle, die das Rückgrat der Datenspeicherung und -bearbeitung verstehen möchten. Dieser Kurs behandelt die Grundlagen von SQL, der Sprache zur Kommunikation mit Datenbanken. Anhand praktischer Projekte und realer Beispiele lernen Sie, wie Sie Datenbanken abfragen, Schemata entwerfen, Abfragen optimieren und vieles mehr.
Verknüpfung: CS50 Einführung in Datenbanken mit SQL (harvard.edu)
2. Einführung in Knowledge Science mit Python – Harvard
Knowledge Science mit Python ist perfekt für alle, die mit Python, einer der beliebtesten Programmiersprachen für Knowledge Science und maschinelles Lernen, in die Knowledge Science eintauchen möchten. Der Kurs behandelt Datenaufbereitung, Visualisierung, Analyse und Modellierung mithilfe von Bibliotheken wie Pandas, Matplotlib und Scikit-Study. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, komplexe Datenanalysen durchzuführen und prädiktive Modelle zu erstellen.
Verknüpfung: Einführung in Knowledge Science mit Python | Harvard College
3. Statistisches Lernen mit R – Stanford
Der Kurs „Statistisches Lernen mit R“ ist eine umfassende Einführung in die wichtigsten Konzepte und Techniken der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Dieser Kurs behandelt statistische Methoden, lineare Regression, Klassifizierung, Resampling-Methoden, baumbasierte Methoden, Clustering, Deep Studying und mehr. Er richtet sich an Personen mit Grundkenntnissen in Statistik und linearer Algebra. Die Kursmaterialien umfassen Vorlesungsvideos und Übungen.
Verknüpfung: Statistisches Lernen | Stanford On-line
4. Themen der Mathematik der Datenwissenschaft – MIT
Der Kurs „Themen in der Mathematik der Datenwissenschaft“ befasst sich mit den mathematischen Grundlagen der Datenwissenschaft. Der Kurs ist auf diejenigen zugeschnitten, die ein ausgeprägtes Interesse an der Erforschung der theoretischen Aspekte von Algorithmen haben, die zum Extrahieren von Informationen aus Daten verwendet werden. Zu den behandelten Themen gehören Hauptkomponentenanalyse, Manifold-Studying und Diffusionskarten, spektrales Clustering, Gruppentests, Clustering auf Zufallsgraphen und mehr.
Verknüpfung: Themen der Mathematik der Datenwissenschaft | Mathematik | MIT OpenCourseWare
5. Einführung in die Datenanalyse – IBM
Der auf Coursera verfügbare Kurs „Einführung in die Datenanalyse“ bietet eine praktische Einführung in die Datenanalyse. Dieser Kurs behandelt den Datenanalyseprozess, von der Datenbereinigung und -aufbereitung bis hin zur Visualisierung und Interpretation. Sie lernen die grundlegenden Konzepte durch Video-Tutorials, schriftliche Inhalte, Assessments und Abschlussaufgaben.
Verknüpfung: Einführungskurs in die Datenanalyse von IBM | Coursera
Abschluss
Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Sie eine Karriere in der Datenwissenschaft beginnen sollen oder nicht, wo Sie anfangen sollen, empfehle ich Ihnen, mit einem kostenlosen Grundlagenkurs in der Datenwissenschaft zu beginnen. Diese Kurse sind kurz und behandeln die Grundlagen von Python, SQL, Statistik und verschiedenen Datenanalysetechniken. Nach Abschluss dieser Kurse empfehle ich Ihnen dringend, sich für ein kostenpflichtiges Bootcamp anzumelden, um ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden. Das Bootcamp vermittelt Ihnen praktische Erfahrungen und bereitet Sie auf den modernen Arbeitsplatz vor.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu Technologien für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Abid hat einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, mithilfe eines Graph-Neural-Networks ein KI-Produkt für Studenten zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.