创新科技资讯：在线数据科学学习通过edX获得Tech最大的名字

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参加一个着名的名牌数据科学认证计划的主要优点是它所带有的受恭敬的组织的声誉。除了为技术专业的学生和新手提供更好的机会在该公司(如微软)找到一份入门级工作外，对于经验丰富的专业人士来说，这也是一个很好的徽章。

但是，有几个高级课程可供选择，例如IBM，微软，麻省理工学院，加州大学圣地亚哥分校和哈佛大学的edX课程。每一个都是不同的，并根据各种不同的专业人士的需求量身定制。在本文中，我们将介绍这些不同的程序，总结它们最重要的特征，您将获得的技能(以及您在参加课程之前所需的技能)，以及为什么您应该选择其中一个另一个。

麻省理工学院的统计和数据科学MicroMasters计划

加州大学圣地亚哥分校的数据科学MicroMasters计划

哈佛数据科学专业证书

来自IBM的Python数据科学专业证书

Microsoft数据科学专业课程

麻省理工学院的统计和数据科学MicroMasters计划

该计划包括总共五门硕士课程，以学习机器学习，数据科学和统计学的基础。学生将学习如何使用概率建模和统计判断来分析大数据并进行数据驱动的预测。由于它是为教授实践技能而构建的，因此学生将了解如何从可用于决策的数据中提取故意义的信息 - 这是许多组织正在追寻的最受欢迎的技能之一。(要了解有关大数据的更多信息，请参阅您可以在线进行的5个实用的大数据课程。)

最重要的是，对机器学习算法，深度神经网络和其他监督方法的深刻理解将使新手数据科学家能够理解看似非结构化的数据。没有数据集太大，无法再进行分析。熟练掌握Python是一个先决条件，因为本课程将教授如何与R一起使用它来理解即使是最复杂的数据集。

这个麻省理工学院的课程是“讲师节奏”，这意味着课程由教师在一年中的特定时间教授，而不是经常可用。该计划包括4门课程，13-16周(每周你需要花10-14个小时的课程)，加上两周的顶点考试。

你将学到什么：

概率 - 不确定性和数据的科学

社会科学中的数据分析 - 评估你的知识

统计基础

使用Python进行机器学习：从线性模型到深度学习

该计划是加州大学圣地亚哥分校数据科学硕士学位课程的在线版本，除了所有大学教授将教你在线需要知道的一切。对于想要深入学习数据科学的专业人士来说，这是一门高级课程，通过明智地使用机器学习模型，学习如何清理最嘈杂的现实世界数据。本课程将全面了解可视化复杂数据所需的工具，例如Apache Spark，用于分析不适合单台计算机内存的数据。

就像麻省理工学院的课程一样，加州大学圣地亚哥分校的课程是一个“讲师节奏”课程，着眼于有用性，因此您将学习如何通过实际项目和作业来增强您的作品集。但是，它更短，更先进，因为它需要一定程度的编程知识，如Java，C，Pascal，Fortran，C ++，Python或PHP等语言，以及对循环，if / else和变量的一些熟悉。该计划包括4个10周的课程(每周你需要花8-12个小时的课程)。

你将学到什么：

Python for Data Science

使用Python的数据科学中的概率和统计

机器学习基础

使用Spark进行大数据分析

对于没有编程背景的人来说，哈佛大学的课程是学习数据科学的绝佳机会。该课程将教授学生如何使用真实案例研究，在R编程语言中构建基础，分析和可视化数据，而不是Python。从学习基本统计概念(如概率，推理和建模)到如何使用tidyverse，ggplot2进行数据可视化和dplyr，将涵盖所有基础。通过本课程，学生将熟悉练习数据科学家(如Unix / Linux，Git和GitHub，RStudio)以及许多机器学习算法所使用的基本工具。(如果您想了解计算机科学，请查看您可以在线学习的10个基本计算机科学课程。)

哈佛大学的课程包括9门课程，包括顶点考试，但它比以前的课程节奏快得多。事实上，所有的课程每周只需要1-2个小时，为期8周，但由于它是自定进度的(不需要教师)，你可以按照自己的意愿行事。最后的顶点考试是一个机会，可以应用您在整个系列中获得的R数据分析的知识和技能，并且需要每周估量15-20小时，持续2周。

你将学到什么：

R基础知识

可视化

可能性

推理和建模

生产力工具

扯皮

线性回归

机器学习

另一个入门级程序，IBM数据科学课程专注于Python，这是该领域最流行的语言。IBM课程是一个特殊有用的课程，专注于工作准备就绪，并同意 您免费访问IBM Cloud中的Jupyter笔记本等工具，以处理真实的数据集。您将利用流行的Python工具包和库，如pandas，NumPy，matplotlib，seaborn，Folium，SciPy和scikit，学习可视化和分析数据，同时快速了解机器学习。

这4门课程是自学的，每门课程有不同程度的努力 - 通常每周2-5小时，为期1至6周。最后，您将申请并展示您在顶级项目中学到的所有技能，其中包含真实的业务问题。

你将学到什么：

Python数据科学基础知识

使用Python分析数据

使用Python可视化数据

Python机器学习：有用介绍

Microsoft程序是一个可靠的专业程序，由于其极大的灵便性，适合所有需求。您将学习如何使用各种Microsoft产品(如Transact-SQL，Excel和Azure)来探究数据查询，数据分析，数据可视化以及统计数据如何通知数据科学实践等主题。它非常注重理论和实践，使其成为希翼深入了解数据科学特定子领域的技术专业人士以及希翼在数据科学研究方法和机器学习方面建立坚实基础的新手的理想课程。

Microsoft的这一专业计划非常灵便和模块化，因此您可以选择参加完整的课程，也可以选择10个单独的自学课程，每门课程只需16-32小时。您也可以选择是否要根据您对每种编程语言的熟悉程度来完成R或Python课程。该计划包括一个顶点考试，它分为3个模块：基础，核心数据科学和应用数据科学。

你将学到什么：

基础知识 - 学习数据科学基础知识。

核心数据科学 - 学习基本的编程语言来控制数据并发现机器学习的基础知识。

应用数据科学 - 深入研究数据科学编程语言，并开始利用数据开辟智能解决方案。

所有edX课程都非常简单，因为讲座简短，易懂，而且非常重要。您将获得磨练技能或学习新技术所需的所有信息，并获得所有必要的经验，以适应您的新角色。

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