Zdjęcie autorstwa autora

Nauka na bezpłatnych kursach może być bardzo korzystna dla osób pragnących rozpocząć karierę w dziedzinie nauki o danych. Bezpłatne kursy oferują wiele korzyści, takich jak opłacalność, elastyczność, dostęp do najnowszych narzędzi i koncepcji, możliwość uczenia się od ekspertów branżowych, wsparcie społeczności i praktyczne doświadczenie edukacyjne zamiast karmienia łyżką.

Na tym blogu moim celem jest pomóc Ci udoskonalić Twoje umiejętności w zakresie analityki danych, udostępniając obszerną listę bezpłatnych kursów na różne tematy, w tym Python, SQL, analityka danych, analityka biznesowa, inżynieria danych, uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, generatywna sztuczna inteligencja, i MLOps.

Większość z tych kursów pochodzi z najlepszych uniwersytetów i platform, takich jak Coursera, MIT, UC Davis, FreeCodeCamp, Google, Microsoft, IBM, Harvard i Stanford University. Rozpocznij więc swoją podróż do zostania profesjonalnym analitykiem danych już dziś!

Notatka: Kursy Coursera są dostępne do bezpłatnego audytu, a jeśli taka opcja nie jest dostępna, możesz ukończyć kursy w okresie próbnym lub poprosić o pomoc finansową.

Python jest niezbędnym językiem programowania w nauce o danych. Dowiesz się, jak manipulować danymi, analizować, wizualizować i uczyć maszynowo. Oferuje szeroką gamę bibliotek i frameworków, które upraszczają złożone zadania, co czyni go popularnym wyborem wśród analityków danych.

SQL (Structured Query Language) to język zapytań używany do zarządzania relacyjnymi bazami danych i manipulowania nimi, które są kluczowe dla przechowywania, wyszukiwania i analizy danych.

Jak zapewne wiesz, analiza danych jest kluczowym aspektem analityki danych, który pomaga firmom podejmować świadome decyzje w oparciu o spostrzeżenia oparte na danych. Wiąże się to z wykorzystaniem różnorodnych narzędzi i technik w celu wydobycia znaczących informacji z danych.

Ogólne kursy nauki o danych obejmują szeroki zakres tematów, od manipulacji danymi po analizę szeregów czasowych i modelowanie danych.

Możesz użyć narzędzi Business Intelligence, takich jak Power BI lub Tableau, aby przekształcić surowe dane w przydatne spostrzeżenia, które pomagają w podejmowaniu decyzji. Nie musisz uczyć się innych języków programowania poza SQL.

Inżynieria danych to poddziedzina nauki o danych, która zajmuje się projektowaniem, budowaniem i utrzymywaniem potoków danych i infrastruktury.

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji polegająca na tworzeniu algorytmów zdolnych do uczenia się na podstawie danych i przewidywania. Jest to niezbędna umiejętność analityka danych.

Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który koncentruje się na sieciach neuronowych składających się z wielu warstw. Jest szeroko stosowany w rozpoznawaniu obrazu i mowy, przetwarzaniu języka naturalnego i innych złożonych zadaniach.

Generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do procesu tworzenia nowych treści, takich jak tekst, obrazy i dźwięk, poprzez analizę wzorców i struktur wyciągniętych z istniejących danych. W procesie uczenia się skupisz się głównie na modelach wielkojęzykowych oraz na tym, jak je trenować, dostrajać i wdrażać.

MLOps, skrót od Machine Learning Operations, to proces automatyzacji i usprawniania wdrażania modeli uczenia maszynowego i zarządzania nimi. Obecnie jest to jedna z najbardziej poszukiwanych dziedzin kariery w branży data science.

1. Python Essentials for MLOps autorstwa Duke University
2. MLOps dla początkujących od Udemy
3. Specjalizacja Machine Learning Engineering for Production (MLops) autorstwa DeepLearning.AI
4. Bootcamp MLOps z DataTalks.Club
5. Wykonane z ML przez Goku Mohandasa

Nie musisz przeszukiwać Google, aby znaleźć wysokiej jakości kursy dotyczące danych. Wszystko, co musisz zrobić, to dodać tę stronę do zakładek i rozpocząć swoją przygodę z Pythonem i SQL. Za kilka miesięcy będziesz w stanie przyjmować, przetwarzać, analizować i modelować dane. Potem będzie to ciągła podróż edukacyjna. Jeśli chcesz zostać zatrudniony przez najlepszych rekruterów, zdecydowanie zaleca się budowanie swojego portfolio od samego początku na GitHubie lub innej platformie.

Sprawdź blog „5 bezpłatnych platform do tworzenia solidnego portfolio do nauki o danych”, aby dowiedzieć się o innych platformach i ich ofercie.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) to certyfikowany specjalista ds. analityki danych, który uwielbia budować modele uczenia maszynowego. Obecnie koncentruje się na tworzeniu treści i pisaniu blogów technicznych na temat technologii uczenia maszynowego i data science. Abid posiada tytuł magistra w zakresie zarządzania technologią oraz tytuł licencjata w dziedzinie inżynierii telekomunikacyjnej. Jego wizją jest zbudowanie produktu AI wykorzystującego grafową sieć neuronową dla uczniów zmagających się z chorobami psychicznymi.