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    幫你自學(xué)成才的9個免費大數(shù)據(jù)在線課程

    文章來源:IT經(jīng)理網(wǎng)
    字體:
    發(fā)布時間:2016-08-12 11:08:46

    數(shù)據(jù)科學(xué)家是21世紀(jì)最性感的IT職業(yè)之一(另外一個是信息安全專家),也是高速迭代的IT技能中最保值的投資對象,大數(shù)據(jù)人才市場未來幾年都面臨嚴(yán)重“缺貨”,薪情也是一路看漲。。根據(jù)麥肯錫報告,僅僅在美國市場,2018年大數(shù)據(jù)人才和高級分析專家的人才缺口將高達19萬。此外美國企業(yè)還需要150萬位能夠提出正確問題、運用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。

    對于渴望轉(zhuǎn)型的職場人士來說,大數(shù)據(jù)的魅力在于沒有城墻和護城河,人人都有機會成為數(shù)據(jù)科學(xué)家,無論你是Java程序員還是國企會計師。

    以下IT經(jīng)理網(wǎng)為大家收集整理了目前最好的9個免費大數(shù)據(jù)入門在線課程,由淺入深順序排列,無論您是有一定經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才,還是初來乍到的程序員或業(yè)務(wù)分析師,都能找到合適的姿勢提高自己的技能值:

    一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)(Big Data Basics)

    Big-Data-Basics-大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)入門

    課程平臺:Udemy

    課程地址:

    Big Data Basics: Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, & Spark

    Hadoop Starter Kit

    點評:Udemy推出的這門大數(shù)據(jù)入門課程包含一小時的視頻介紹,幫助初學(xué)者了解大數(shù)據(jù)生態(tài)和主要技術(shù),并且還引用真實的Hadoop案例幫助學(xué)習(xí)者更好地理解大數(shù)據(jù)技術(shù)原理。Hadoop Starter Kit適合有志于在Hadoop領(lǐng)域深造的學(xué)習(xí)者作為入門課程學(xué)習(xí),但要求學(xué)習(xí)者掌握基本的Linux和Java知識。該課程提供了一個多節(jié)點的Hadoop教學(xué)集群,方便學(xué)生在分布式環(huán)境中進行實操。

     

    二、Spark入門

    Spark入門

    課程平臺:edX

    課程地址:Introduction to Spark

    點評:Spark是Hadoop之后最火的大數(shù)據(jù)技術(shù),加強了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對實時數(shù)據(jù)流的分析能力。edX的這門Spark入門課程有Spark發(fā)行商Databricks和EdX合作提供,涉及的話題還包括分布式機器學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)分析等。

     

    通向數(shù)據(jù)科學(xué)殿堂之路不可能一帆風(fēng)順,你必須學(xué)習(xí)很多新規(guī)則、編程語言,更重要的是還要積累實戰(zhàn)經(jīng)驗。這些都需要時間、精力和投入,但最終你會發(fā)現(xiàn)一切都物超所值。

    這里有很多你可能會用到的學(xué)習(xí)參考書籍培訓(xùn)演示文稿。

     

    三、R語言基礎(chǔ)

    R語言基礎(chǔ)入門

    課程平臺:Udemy

    課程地址:R Basics — R Programming Language Introduction

    點評:很友好的R語言入門教程,從下載到基礎(chǔ)語法和編程手把手領(lǐng)進門,學(xué)習(xí)者還能自己控制進度,沒人逼你。

     

    四、Python入門

    Python入門教程

    課程平臺:Udemy

    課程地址:https://www.udemy.com/ardit-sulce-python-for-beginners/

    點評:和R一樣Python也是大數(shù)據(jù)崗位不可或缺的工具,如今Python入門教程海了去了,這門課的優(yōu)點是比較強調(diào)實操,有很多實例輔助。

     

    五、機器學(xué)習(xí)入門

    機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)入門教程

    課程平臺:斯坦福大學(xué)Stanford Engineering Everwhere在線課程

    課程地址:Introduction to Machine Learning

    點評:雖然Andrew NG去了百度,但斯坦福大學(xué)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域依然實力雄厚,這門課程包含了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本概念,例如監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和適應(yīng)性控制等。此外這門課還涵蓋了最新的一些機器學(xué)習(xí)主題,例如機器人控制、數(shù)據(jù)挖掘、自動導(dǎo)航、生物信息學(xué)、語音識別、文本和web數(shù)據(jù)處理等。學(xué)員要求有基本的計算機科學(xué)知識,能夠編寫可用的電腦程序,同時還要對概率論和線性代數(shù)有所了解。

     

    六、概率與統(tǒng)計入門

    卡內(nèi)基梅隆大學(xué)統(tǒng)計與分析入門教程

    課程平臺:卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Open Learning Initiative

    課程地址:Introductory-Level Probability and Statistics Guide

    點評:在深入學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)課程之前最好先把概率與統(tǒng)計知識儲備一下,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的這門基礎(chǔ)課程對學(xué)員要求不高,只需要具備基本的代數(shù)知識就可以,課程作業(yè)支持各種常見的統(tǒng)計工具,例如Microsoft Excel, Minitab, R, TI calculator 或 StatCrunch。

     

    七、人工智能

    麻省理工學(xué)院人工智能入門課程

    課程平臺:麻省理工學(xué)院公開課

    課程地址:MIT’s Artificial Intelligence course

    點評:麻省理工在線公開課基于過往學(xué)年的課堂實錄資料,知識點覆蓋全面,涵蓋了算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)挖掘等,幫助學(xué)生理解人工智能的基本概念、知識體系和學(xué)習(xí)方法,課程最后還會要求學(xué)員動手開發(fā)智能系統(tǒng)解決實際問題。

     

    八、棒球大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)

    棒球大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)

    課程平臺:Udemy

    課程地址:Baseball Data Wrangling With Vagrant, R, and Retrosheet

    點評:辛辛苦苦學(xué)了那么多大數(shù)據(jù)知識是不是有些技癢難熬?這門課程給你一個操練的機會,幫你變身電影《點球成金》里幫球隊重塑輝煌的名校鍵盤俠。你將學(xué)會用Retrosheet分析每一場比賽,學(xué)會用Cadwick抽取比賽數(shù)據(jù),用R平臺的Dplyr過濾數(shù)據(jù),并用ggplot生成分析結(jié)果。

     

    九、精益分析

    精益分析Lean-Analytics-workshop-Udemy

    課程平臺:Udemy

    課程地址:Lean Analytics Workshop — Alistair Croll and Ben Yoskovitz

    點評:有Lean Analytics一書的作者親自授課,面向企業(yè)家和創(chuàng)業(yè)者,幫助企業(yè)使用分析方法獲取競爭優(yōu)勢。課程涵蓋的一些要點包括如何制定好的評估體系,如何匹配數(shù)據(jù)與成長階段,如何改變組織的文化等。

    除了以上九門免費課程外,如果你想取得認(rèn)證或相關(guān)學(xué)位,還可以考慮參加以下四門在線培訓(xùn)認(rèn)證課程:

    哈佛大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)認(rèn)證(Harvard University Data Science Certificate)

    Simplilearn Data Scientist Certification Training(R,SAS & Excel)

    California Institute of Technology Learning From Data Course

    Master of Information and Data Science(MIDS) at UC Berkeley School of Information

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