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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.

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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.

Einführung

Maschinelles Lernen (ML) verändert verschiedene Branchen rasant. Aus Gesundheitspflege Zu Finanzen, seine Wirkung ist tiefgreifend. Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren, Developments vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Erlernen von ML ist für jeden, der sich für eine Datenkarriere interessiert, von entscheidender Bedeutung geworden. Es gibt heute eine Vielzahl digitaler Lernplattformen und Ressourcen zum Erlernen von ML. In diesem Artikel haben wir die 6 besten Universitätskurse aufgelistet, um maschinelles Lernen kostenlos zu erlernen!

Bedeutung des maschinellen Lernens in der heutigen datengesteuerten Welt

Wir leben in einer Welt voller Daten. Jeder Klick, Kauf und jede Interaktion generiert Daten. Maschinelles Lernen hilft dabei, diese riesigen Datenmengen zu verstehen. Es hilft Unternehmen, Produkte zu verbessern, Interaktionen zu personalisieren und das Kundenverhalten vorherzusagen. EmpfehlungssystemeErhöhen Sie beispielsweise die Kundenzufriedenheit, indem Sie Produkt- oder Filmempfehlungen auf der Grundlage früherer Benutzerauswahlen aussprechen.

Maschinelles Lernen kann in der Medizin eingesetzt werden, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen und Behandlungspläne zu personalisieren. Finanzinstitute nutzen es, um Risiken einzuschätzen und Betrug aufzudecken. Autonome Fahrzeuge nutzen ML, um Entscheidungen zu treffen und in Echtzeit zu navigieren. Maschinelles Lernen hat ein unendliches Potenzial, was es im heutigen Umfeld zu einer notwendigen Fähigkeit macht.

Ein Überblick über die kostenlosen Bildungsressourcen der High-Universitäten

Führende Universitäten bieten kostenlose On-line-Kurse zum maschinellen Lernen an. Diese Kurse behandeln ein breites Themenspektrum, von grundlegenden Ideen bis hin zu anspruchsvollen Methoden. Sie bieten praxisnahe Erfahrungen und werden von Profis erstellt.

Jeder, unabhängig von seinem Hintergrund, kann sich für diese Kurse anmelden. Dies sind großartige Ressourcen, egal ob Sie mehr erfahren möchten oder gerade erst anfangen. Begeben Sie sich jetzt auf Ihr Abenteuer und entdecken Sie das faszinierende Feld des ML.

6 kostenlose Kurse zum maschinellen Lernen von Universitäten

1. Harvards CS50-Einführung in künstliche Intelligenz mit Python

Harvards „CS50s Einführung in künstliche Intelligenz mit Python„ist ein umfassender Kurs, der grundlegende Kenntnisse vermitteln soll künstliche Intelligenz (KI). Dieser Kurs behandelt Schlüsselkonzepte und Algorithmen, die modernen KI-Technologien zugrunde liegen, und umfasst praktische, praktische Projekte mit Python.

Kursstruktur und Lernpfad

Der Kurs ist so strukturiert, dass er die Studierenden durch die wesentlichen Elemente der KI führt. Beginnend mit grundlegenden Konzepten wird schrittweise zu komplexeren Themen übergegangen, um ein umfassendes Verständnis jedes Bereichs zu gewährleisten. Die Studierenden werden sich mit Videovorträgen, Lesungen und praktischen Projekten beschäftigen, um ihr Lernen zu festigen.

Dieser Kurs legt den Schwerpunkt auf praktische Anwendungen und ermöglicht es den Studierenden, KI-Konzepte direkt anzuwenden Python-Programmierung. Durch die Arbeit an Projekten sammeln Studierende praktische Erfahrungen und erlernen die Implementierung von KI-Algorithmen und -Techniken.

Behandelte Kernthemen

• Graphsuchalgorithmen
• Einstufung
• Optimierung
• Verstärkungslernen
• Bibliotheken für maschinelles Lernen
• Spiel-Engines
• Handschrifterkennung
• Maschinenübersetzung

2. Stanford CS229: Maschinelles Lernen

Stanfords „CS229: Maschinelles LernenDer Kurs ist eines der renommiertesten Programme auf diesem Gebiet. Dieser Kurs soll ein tiefes Verständnis der ML-Konzepte und -Techniken vermitteln und eignet sich sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Lernende.

Kursstruktur und Lernpfad

CS229 in Stanford deckt ein breites Themenspektrum ab und ermöglicht es den Studierenden, verschiedene Lernparadigmen und -techniken zu erkunden. Der Kurs ist intestine strukturiert, um den Studierenden dabei zu helfen, Vorhersagemodelle zu erstellen und die theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen.

Behandelte Kernthemen

• Überwachtes Lernen
• Unbeaufsichtigtes Lernen
• Tiefes Lernen
• Generalisierung und Regularisierung
• Verstärkungslernen und -kontrolle

3. MIT-Kurs „Einführung in maschinelles Lernen“.

Dieser Einführungskurs vom MIT mit dem Titel „Einführung in maschinelles Lernen„kann von Studierenden belegt werden, die sich intensiv mit ML befassen möchten. Der über die MIT Open Studying Library verfügbare Kurs deckt verschiedene Themen ab, die für den Erwerb von Kenntnissen über ML-Konzepte und -Methoden von entscheidender Bedeutung sind. Bitte beachten Sie, dass für die in der Open Studying Library des MIT aufgeführten Kurse keine Abschlusszertifikate angeboten werden.

Kursstruktur und Lernpfad

Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen von ML, mit Schwerpunkt auf Modellierung und Vorhersage. Es umfasst die Formulierung von Lernproblemen, Darstellung, Überanpassung und Verallgemeinerung sowie praktische Übungen zum überwachten und verstärkenden Lernen, das auf Bilder und zeitliche Sequenzen angewendet wird.

Das Kursformat umfasst Vorlesungen, Skripten, Übungen, Labore und Hausaufgaben mit dem Ziel, den Studierenden die Fähigkeit zu vermitteln, intestine spezifizierte Formulierungen zu formulieren Probleme des maschinellen Lernens und relevante Lerntechniken anwenden.

Behandelte Kernthemen

1. Lineare Klassifikatoren
2. Perzeptrone
3. Margenmaximierung
4. Rückschritt
5. Neuronale Netze
6. Faltungs-Neuronale Netze
7. Zustandsmaschinen und Markov-Entscheidungsprozesse
8. Verstärkungslernen
9. Empfehlungssysteme
10. Entscheidungsbäume
11. Nächste Nachbarn

4. Harvards Kurs über Datenwissenschaft: Maschinelles Lernen

Harvard bietet einen praktischen und ansprechenden Ansatz zum Erlernen des maschinellen Lernens durch „Datenwissenschaft: Maschinelles Lernen“ Kurs. Dieser Kurs ist Teil des Harvard Skilled Certificates Program in Knowledge Science und konzentriert sich auf praktische Anwendungen und reale Probleme.

Kursstruktur und Lernpfad

Der Harvard-Kurs zeichnet sich durch seinen Fokus auf praxisorientiertes Lernen aus. Statt nur theoretischer Konzepte liegt der Schwerpunkt auf dem Aufbau praktischer Fähigkeiten. Der Kurs lehrt populär ML-Algorithmen und Techniken durch die Schaffung eines Filmempfehlungssystems. Dieser projektbasierte Lernansatz hilft Schülern, komplexe Konzepte zu verstehen, indem er sie auf reale Szenarien anwendet.

Behandelte Kernthemen

• Algorithmen für maschinelles Lernen
• Hauptkomponentenanalyse
• Regulierung
• Trainingsdaten
• Algorithmentraining
• Übertraining und Kreuzvalidierung

5. Angewandtes maschinelles Lernen mit Python der College of Michigan

Die College of Michigan bietet einen hervorragenden Kurs mit dem Titel „Angewandtes maschinelles Lernen mit Python.„Dieser Kurs ist auf Coursera verfügbar und Teil der Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“. Es bietet einen praktischen Ansatz zum Erlernen des maschinellen Lernens, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung von Python und Scikit-Be taught liegt.

Kursstruktur und Lernpfad

Der Kurs soll die Studierenden Schritt für Schritt durch die Grundlagen des statistischen Lernens führen und dabei von einfacheren zu komplexeren Themen vorgehen. Um den Inhalt zu unterstützen und reale Erfahrungen zu vermitteln, werden in jeder Sitzung Texte, Videovorträge und praktische Aktivitäten kombiniert.

Der Schwerpunkt dieses Kurses auf realen Anwendungen ist eines seiner Hauptmerkmale. Die Studierenden nutzen Jupyter Pocket book und Python, um an praktischen Aufgaben und Projekten zu arbeiten. Diese praktische Methode gewährleistet, dass die Studierenden theoretische Ideen erfassen und in realen Situationen anwenden können.

Behandelte Kernthemen

• Modellbewertung und -auswahl
• Naive Bayes, Random Forest und Gradient Boosting
• Unbeaufsichtigte Lerntechniken

6. Stanfords statistisches Lernen mit Python

Stanford bietet einen ausführlichen Kurs mit dem Titel „Statistisches Lernen mit Python.„Dieser Kurs ist auf edX verfügbar und vermittelt ein tiefgreifendes Verständnis statistischer Lerntechniken mit Python. Es behandelt wesentliche Werkzeuge für Datenwissenschaft und statistische Modellierung und ist somit eine wertvolle Ressource für alle, die ihr Wissen in diesem Bereich vertiefen möchten.

Kursstruktur und Lernpfad

Der Kurs ist so strukturiert, dass er die Lernenden durch die Grundlagen des statistischen Lernens führt, angefangen bei grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschritteneren Themen. Jeder Abschnitt umfasst eine Kombination aus Videovorträgen, Lesungen und praktischen Übungen, die den Stoff vertiefen und praktische Erfahrungen vermitteln sollen.

Ein wesentliches Merkmal dieses Kurses ist die Betonung praktischer Anwendungen. Mithilfe von Python und Jupyter Pocket book arbeiten die Schüler an realen Projekten und Übungen. Dieser praxisorientierte Ansatz stellt sicher, dass die Lernenden nicht nur theoretische Konzepte verstehen, sondern auch wissen, wie sie diese in die Praxis umsetzen können.

Behandelte Kernthemen

• Lineare Regression
• Einstufung
• Resampling
• Auswahl linearer Modelle
• Baumbasierte Methoden
• Unbeaufsichtigtes Lernen
• Tiefes Lernen

Abschluss

In der datengesteuerten Welt von heute ist es wichtiger denn je, maschinelles Lernen zu verstehen. Ein guter Ausgangspunkt sind die Kurse renommierter Universitäten wie Harvard, MIT, Stanford und der College of Michigan. Und jetzt wissen Sie, dass sie kostenlose Kurse zum maschinellen Lernen anbieten!

Diese Kurse helfen dabei, praktische Fähigkeiten zu entwickeln, praktische Erfahrungen zu vermitteln und wichtige Themen abzudecken. Mit diesen kostenlosen Kursen hat jeder, unabhängig von seinem Hintergrund, Zugang zu einer höheren Bildung. Diese Instruments sind wirklich hilfreich, egal ob Sie neu im Beruf sind oder mehr lernen möchten. Nutzen Sie das Potenzial von ML, Innovationen voranzutreiben und Branchen zu revolutionieren, indem Sie noch heute Ihre Reise damit beginnen.