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Ich habe rund 30.000 Greenback für ein dreijähriges Informatikstudium ausgegeben, um Datenwissenschaftler zu werden.
Dies battle ein teurer und zeitaufwändiger Prozess.
Nach meinem Abschluss wurde mir klar, dass ich mir alle erforderlichen Fähigkeiten auch einfach on-line hätte aneignen können. Spitzenuniversitäten wie Harvard, Stanford und das MIT haben Dutzende von Kursen für jedermann veröffentlicht.
Und das Beste daran?
Sie sind völlig kostenlos.
Dank des Internets können Sie jetzt bequem von zu Hause aus kostenlos eine Ausbildung an einer Ivy-League-Universität absolvieren.
Wenn ich noch einmal von vorne anfangen könnte, wären hier fünf kostenlose Universitätskurse, die ich belegt hätte, um das Programmieren für die Datenwissenschaft zu lernen.
Hinweis: Python und R sind zwei der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für die Datenwissenschaft. Daher konzentrieren sich die meisten Kurse in dieser Liste auf eine oder beide dieser Sprachen.
1. Harvard College – CS50 Einführung in die Informatik
Harvards CS50 Der Kurs ist einer der beliebtesten Programmierkurse für Anfänger, die von der Universität angeboten werden.
Es führt Sie durch die Grundlagen der Informatik und behandelt sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen. Sie werden mit einer Reihe von Programmiersprachen wie Python, C und SQL vertraut gemacht.
Stellen Sie sich diesen Kurs als einen Mini-Informatik-Abschluss vor, der in 24 Stunden YouTube-Inhalte verpackt ist. Zum Vergleich: CS50 deckte das ab, was ich an meiner eigenen Universität in drei Semestern gelernt habe.
Folgendes werden Sie in CS50 lernen:
- Grundlagen der Programmierung
- Datenstrukturen und Algorithmen
- Webdesign mit HTML und CSS
- Konzepte der Softwareentwicklung
- Speicherverwaltung
- Datenbankmanagement
Wenn Sie Datenwissenschaftler werden möchten, sind solide Grundlagen in Programmierung und Informatik erforderlich. Von Ihnen wird häufig erwartet, dass Sie Daten aus Datenbanken extrahieren, Modelle für maschinelles Lernen in der Produktion einsetzen und skalierbare Modellpipelines erstellen.
Programme wie CS50 vermitteln Ihnen die technischen Grundlagen, die Sie benötigen, um zur nächsten Stufe Ihres Lernprozesses überzugehen.
Kurslink: Harvard CS50
2. MIT — Einführung in Informatik und Programmierung
MITx’s Einführung in Informatik und Programmierung ist ein weiterer Einführungskurs, der Ihnen grundlegende Kenntnisse in Informatik und Programmierung vermitteln soll.
Im Gegensatz zu CS50 wird dieser Kurs jedoch hauptsächlich in Python unterrichtet und legt großen Wert auf rechnerisches Denken und Problemlösung.
Darüber hinaus konzentriert sich der Einführungskurs in die Informatik des MIT stärker auf die Datenwissenschaft und die praktischen Anwendungen von Python und ist damit eine gute Wahl für Studierende, deren einziges Ziel darin besteht, das Programmieren für die Datenwissenschaft zu erlernen.
Nach Abschluss des Einführungskurses in die Informatik am MIT sind Sie mit den folgenden Konzepten vertraut:
- Python-Programmierung: Syntax, Datentypen, Funktionen
- Computational Considering: Problemlösung, Algorithmendesign
- Datenstrukturen: Pay attention, Tupel, Wörterbücher, Mengen
- Algorithmische Komplexität: O-Notation
- Objektorientierte Programmierung: Klassen, Objekte, Vererbung, Polymorphismus
- Prinzipien der Softwareentwicklung: Debugging, Softwaretests, Ausnahmebehandlung
- Mathematik für Informatik: Statistik und Wahrscheinlichkeit, lineare Regression, Datenmodellierung
- Computermodelle: Simulationsprinzipien und -techniken
- Information Science-Grundlagen: Datenvisualisierung und -analyse
Sie können an diesem Kurs kostenlos auf edX teilnehmen.
Kurslink: MITx — Einführung in die Informatik
3. MIT — Einführung in Algorithmen
Sobald Sie einen grundlegenden Informatikkurs wie CS50 abgeschlossen haben, können Sie MITs Einführung in Algorithmen Lernweg.
Dieses Programm vermittelt Ihnen den Entwurf, die Analyse und die Implementierung von Algorithmen und Datenstrukturen.
Als Datenwissenschaftler müssen Sie häufig Lösungen implementieren, die die Leistung auch bei zunehmender Datensatzgröße aufrechterhalten. Sie müssen auch große Datensätze verarbeiten, deren Verarbeitung rechenintensiv sein kann.
In diesem Kurs lernen Sie, Datenverarbeitungsaufgaben zu optimieren und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Algorithmen auf der Grundlage der verfügbaren Rechenressourcen verwendet werden sollen.
Folgendes lernen Sie in der Einführung in Algorithmen:
- Algorithmenanalyse
- Datenstrukturen
- Sortieralgorithmen
- Graphenalgorithmen
- Algorithmische Techniken
- Hashen
- Rechenkomplexität
Alle Vorlesungen zur Einführung in Algorithmen finden Sie auf MIT OpenCourseWare.
Kurslink: MIT — Einführung in Algorithmen
4. College of Michigan – Python für alle
Python für alle ist eine Spezialisierung auf Einstiegsniveau im Bereich der Programmierung, deren Schwerpunkt auf dem Unterrichten von Python liegt.
Dies ist ein Lernpfad mit 5 Kursen, der die Grundlagen von Python, Datenstrukturen, API-Nutzung und den Datenbankzugriff mit Python abdeckt.
Im Gegensatz zu den zuvor aufgeführten Kursen ist „Python für Jedermann“ weitgehend praktisch ausgerichtet. Die Spezialisierung konzentriert sich eher auf die praktische Anwendung als auf theoretische Konzepte.
Dies macht es supreme für diejenigen, die sich sofort in die Umsetzung realer Projekte stürzen möchten.
Hier sind einige Konzepte, mit denen Sie am Ende dieser 5-Kurs-Spezialisierung vertraut sein werden:
- Python-Variablen
- Funktionen und Schleifen
- Datenstrukturen
- APIs und Zugriff auf Webdaten
- Verwenden von Datenbanken mit Python
- Datenvisualisierung mit Python
Sie können diesen Kurs kostenlos auf Coursera als Gasthörer besuchen.
Kurslink: Python für alle
5. Johns Hopkins College – R-Programmierung
Ihnen ist vielleicht aufgefallen, dass sich alle bisherigen Kurse auf die Python-Programmierung konzentrieren.
Das liegt daran, dass ich ein kleiner Python-Fan bin.
Ich finde die Sprache vielseitig und benutzerfreundlich und meine Python-Kenntnisse sind auf viele andere Bereiche übertragbar, nicht nur auf die Datenwissenschaft.
Es gibt jedoch einige Vorteile, R für die Datenwissenschaft zu lernen. Die R-Programmierung wurde speziell für die statistische Analyse entwickelt, und es gibt in R eine Reihe spezialisierter Pakete zur Parameterabstimmung und -optimierung, die in Python nicht verfügbar sind.
Sie sollten R lernen, wenn Sie an tiefgehender statistischer Analyse, akademischer Forschung und fortgeschrittener Datenvisualisierung interessiert sind. Wenn Sie R lernen möchten, R-Programmierspezialisierung der Johns Hopkins College ist ein guter Ausgangspunkt.
Folgendes werden Sie in dieser Spezialisierung lernen:
- Datentypen und Funktionen
- Kontrollfluss
- Lesen, Bereinigen und Verarbeiten von Daten in R
- Explorative Datenanalyse
- Datensimulation und Profilerstellung
Sie können diesen Kurs kostenlos auf Coursera als Gasthörer besuchen.
Kurslink: R-Programmierspezialisierung
Programmieren für Information Science lernen: Nächste Schritte
Sobald Sie einen oder mehrere der in diesem Artikel beschriebenen Kurse abgeschlossen haben, verfügen Sie über eine Menge neuer Programmierkenntnisse.
Aber die Reise endet hier nicht.
Wenn Ihr Endziel eine Karriere in der Datenwissenschaft ist, sollten Sie die folgenden möglichen nächsten Schritte in Betracht ziehen:
1. Üben Sie Ihre Programmierkenntnisse
Ich empfehle den Besuch von Coding-Problem-Web sites wie HackerRank Und Leetcode um Ihre Programmierkenntnisse zu üben.
Da sich die Fähigkeit zum Programmieren am besten durch schrittweises Erlernen von Herausforderungen entwickelt, empfehle ich, mit den auf diesen Plattformen als „Einfach“ gekennzeichneten Aufgaben zu beginnen, beispielsweise mit der Addition oder Multiplikation zweier Zahlen.
Mit zunehmender Verbesserung Ihrer Programmierkenntnisse können Sie den Schwierigkeitsgrad erhöhen und schwierigere Probleme lösen.
Als ich meine Karriere im Bereich der Datenwissenschaft begann, habe ich etwa zwei Monate lang jeden Tag HackerRank-Probleme gelöst und festgestellt, dass sich meine Programmierkenntnisse am Ende dieses Zeitraums dramatisch verbessert hatten.
2. Erstellen Sie persönliche Projekte
Nachdem Sie einige Monate damit verbracht haben, HackerRank-Herausforderungen zu lösen, sind Sie bereit, Finish-to-Finish-Projekte in Angriff zu nehmen.
Sie können mit der Erstellung einer einfachen Taschenrechner-App in Python beginnen und sich dann zu anspruchsvolleren Projekten wie einem Dashboard zur Datenvisualisierung vorarbeiten.
Wenn Sie immer noch nicht wissen, wo Sie anfangen sollen, schauen Sie sich diese Liste an Python-Projektideen für Inspiration.
3. Erstellen einer Portfolio-Web site
Nachdem Sie das Programmieren gelernt und einige persönliche Projekte erstellt haben, können Sie Ihre Arbeit auf einer zentralen Portfolio-Web site präsentieren.
Wenn potenzielle Arbeitgeber einen Programmierer oder Datenwissenschaftler einstellen möchten, können sie Ihre gesamte Arbeit (Fähigkeiten, Zertifizierungen und Projekte) an einem Ort anzeigen.
Wenn Sie eine eigene Portfolio-Web site erstellen möchten, habe ich ein komplettes Video-Tutorial erstellt, wie man Erstellen Sie mit ChatGPT kostenlos eine Information-Science-Portfolio-Web site.
Im Tutorial finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen einer optisch ansprechenden Portfolio-Web site.
 
 
Natassha Selvaraj ist eine autodidaktische Datenwissenschaftlerin mit einer Leidenschaft für das Schreiben. Natassha schreibt über alles, was mit Datenwissenschaft zu tun hat, und ist eine wahre Meisterin aller Datenthemen. Sie können mit ihr in Kontakt treten auf LinkedIn oder schau dir ihre Youtube Kanal.