5个免费课程，掌握数据科学技能
五个免费课程，轻松掌握数据科学技能
你是一个有抱负的数据专业人士，想要开始你的数据科学职业吗？如果是这样，你可能正在考虑各种选择：在线课程、训练营、硕士学位等等。
但是，如果你有足够的动力，有几个高质量的免费资源可以帮助你实现目标。在这里，我们编制了一个列举出五个这样的免费课程的清单，可以帮助你学习并精通数据科学。
从编程基础到构建和部署数据科学应用，这些课程将教给你一切你在成功转行的职业中所需要的。
让我们开始吧！
1. 适用于每个人的Python
适用于每个人的Python，由密歇根大学的Charles Severance教授授课，是一个很棒的学习Python的课程。它从零开始教授你Python编程——涵盖了你在处理数据时需要了解的一切。
你还可以与这门课程一起使用适用于每个人的Python书籍。该课程涵盖了以下主题：
- 使用Python的编程基础
- Python数据结构
- 条件执行、循环和迭代
- 函数
- 正则表达式
- Web服务和网络程序
- 数据可视化
课程链接：适用于每个人的Python
2. 用Python进行数据分析
现在你已经掌握了Python的基础知识，是时候用Python来分析数据了。来自Jovian的用Python进行数据分析（在freeCodeCamp的YouTube频道上）是一个免费课程，通过几个实践练习和一个课程项目，帮助你学习如何使用数据科学库。
该课程从Python编程基础开始（这对你来说应该是复习），逐渐介绍了Python数据分析库，并以一个探索性数据分析的课程项目结束。
以下是课程大纲：
- Python基础
- 使用NumPy进行数值计算
- 使用pandas分析表格数据
- 使用Matplotlib和Seaborn进行可视化
- 课程项目：探索性数据分析
课程链接：用Python进行数据分析
3. 数据库和SQL
数据科学中的数据库介绍概述了数据专业人士的基本数据库技能。
从设计数据库到编写高效SQL查询等，数据库和SQL是你数据职业中必备的技能。来自freeCodeCamp的数据库和SQL课程将教授以下内容：
- 数据库基础知识
- SQL基础知识
- CRUD操作
- 函数、联接和合并
- 嵌套查询
- 设计数据库模式
课程链接：数据库和SQL
4. 推论统计简介
除了高中数学——微积分、概率和线性代数之外，你需要在统计学方面有坚实的基础，才能在数据科学领域取得优秀表现。
推断统计学介绍（来自Udacity的免费课程库）将教授您以下概念，以及编码练习来测试您的技能：
- 估计
- 假设检验
- t检验
- 方差分析（ANOVA）
- 卡方检验
- 相关性
- 回归分析
课程链接：推断统计学介绍
5. 机器学习Zoomcamp
迄今为止列出的课程应该帮助您掌握Python基础知识、数据分析和统计学基础。
现在是时候开始构建和部署机器学习模型了。DataTalks.Club的机器学习Zoomcamp是一个通过代码为先的方法学习机器学习基础知识的很好的课程。它还涵盖了广泛的主题，包括模型部署和深度学习。
课程内容包括以下内容：
- 回归分析
- 分类分析
- 评估机器学习模型
- 部署机器学习模型
- 决策树和集成学习
- 神经网络和深度学习
- Kubernetes和TensorFlow Serving
课程链接：机器学习Zoomcamp
总结
希望您发现这些推荐的课程有帮助。大多数这些课程要求您编码、构建、拆解和学习。因此，您将建立起扎实的基础。
但即使您正在学习这些课程，也要在一边建立您的作品集。您的目标应该是建立几个有趣的项目，展示您的实力和技能。如果您需要一些灵感来开始，可以查看3个保证让您获得心仪工作的数据科学项目。祝您学习愉快！
[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27)是来自印度的开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域工作。她的兴趣和专长领域包括DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和喝咖啡！目前，她正在通过撰写教程、指南、观点文章等，与开发者社区学习和分享自己的知识。
