Zdjęcie autora
Learning data science has never been more accessible. If you’re motivated, you can teach yourself data science—for free—with the courses from elite universities across the world.
We’ve put together this list of free courses from Stanford University to help you learn all the essential data science skills:
- Podstawy programowania
- Bazy danych i SQL
- Nauczanie maszynowe
- Praca z dużymi zbiorami danych
So start learning today to achieve your learning goals and kickstart your data career. Now let’s go over these courses.
To get started with data science, building programming foundations in a programming language like Python is important. The Metodologia programowania class teaches Python programming from the ground up and does not assume any previous programming experience.
In this course, you’ll learn problem solving with Python while becoming familiar with the features of the language. You’ll start with the basics such as variables and control flow and then learn about built-in data structures like lists and dictionaries.
Along the way, you’ll also learn how to work with images, explore object-oriented programming in Python and memory management.
Połączyć: Metodologia programowania
A strong understanding of databases and SQL is important to succeed in any data career. You can take the popular databases course by Prof. Jennifer Widom as a series of five self-paced courses on edX.
Note: You can audit the course and access all course contents for free.
If you are new to databases, take the first course covering the basics of relational databases before you proceed to the courses on more advanced topics. By working through the series of courses, you’ll learn:
- Relational databases and SQL
- Wydajność zapytania
- Kontrola transakcji i współbieżności
- Database constraints, triggers, views
- OLAP cubes, star schema
- Modelowanie baz danych
- Working with semi-structured data like JSON and XML
Links to the courses:
- Bazy danych: relacyjne bazy danych i SQL
- Bazy danych: Zaawansowane tematy w SQL
- Bazy danych: OLAP i rekurencja
- Bazy danych: modelowanie i teoria
- Bazy danych: dane półstrukturalne
As a data scientist, you should be able to analyze data using Python and SQL and answer business questions. But sometimes you may also need to build predictive models. Which is why learning machine learning is helpful.
Nauczanie maszynowe or CS229: Uczenie maszynowe at Stanford university is one of the most popular and highly recommended ML courses. You’ll learn everything you’d typically learn in a semester-long university course. This course covers the following topics:
- Nadzorowana nauka
- Uczenie się bez nadzoru
- Głęboka nauka
- Generalizacja i regularyzacja
- Wzmocnienie uczenia się i kontroli
Połączyć: Nauczanie maszynowe
An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python (or ISL z Pythonem) is the Python edition of the popular ISLR book on statistical learning.
Połączenia Statistical Learning with Python course covers all the contents of the ISL z Pythonem book. So you’ll learn essential tools for data science and statistical modeling. Here is an overview of important topics that this course covers:
- Regresja liniowa
- Klasyfikacja
- Ponowne próbkowanie
- Linear model selection
- Metody oparte na drzewach
- Uczenie się bez nadzoru
- Głęboka nauka
Połączyć: Statistical Learning with Python
Wydobywanie ogromnych zbiorów danych is a course focusing on data mining and machine learning algorithms for working with and analyzing massive datasets.
To make the most out of this course you should be comfortable with programming, preferably with Java or Python. You should also be familiar with math: probability and linear algebra. If you’re a beginner, consider working through the courses mentioned earlier before you take this one.
Here are some topics this course covers:
- Nearest neighbor search in high-dimensional space
- Haszowanie uwzględniające lokalizację (LSH)
- Redukcja wymiarowości
- Large-scale supervised machine learning
- Klastry
- Systemy rekomendacji
Możesz użyć Mining Massive Datasets book as a companion to this course. The book is also accessible for free online.
Połączyć: Wydobywanie ogromnych zbiorów danych
This compilation of free courses from Stanford University should help you learn almost everything you need if you ever want to explore data science.
If you’re looking for university courses to learn Python and data science for free, here are a couple of articles you may find helpful:
Miłej nauki!
Bala Priya C jest programistą i pisarzem technicznym z Indii. Lubi pracować na styku matematyki, programowania, analityki danych i tworzenia treści. Jej obszary zainteresowań i specjalizacji obejmują DevOps, analizę danych i przetwarzanie języka naturalnego. Lubi czytać, pisać, kodować i kawę! Obecnie pracuje nad zdobywaniem wiedzy i dzieleniem się swoją wiedzą ze społecznością programistów, pisząc samouczki, poradniki, opinie i nie tylko. Bala tworzy także ciekawe przeglądy zasobów i samouczki dotyczące kodowania.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://www.kdnuggets.com/5-free-stanford-university-courses-to-learn-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-stanford-university-courses-to-learn-data-science