Программирование и машинное обучение: 9 бесплатных курсов по работе с данными от Гарварда

На современном рынке труда наука о данных стала одним из самых востребованных талантов. Способность извлекать ценные сведения из огромных массивов данных приобрела решающее значение в различных отраслях — от финансов до здравоохранения и не только. Гарвардский университет, одно из самых престижных учебных заведений в мире, признал важность науки о данных и предлагает коллекцию бесплатных курсов, которые помогут вам освоить эту область. Издание Analytics Insight рассмотрело девять бесплатных курсов Гарвардского университета, которые помогут вам приобрести навыки и знания, необходимые для успешной работы в области науки о данных.

Фото: IStock

Программирование

Первым шагом в изучении науки о данных должно стать обучение кодированию. Для этого можно использовать предпочтительный язык программирования — Python или R.

Если вы хотите изучать язык R, Гарвардский университет предлагает программу Data Science: R Basics — вводный курс по R, предназначенный исключительно для студентов, изучающих науку о данных.

Этот курс познакомит вас с такими темами языка R, как переменные, векторная арифметика, типы данных и индексация. Вы узнаете, как работать с данными с помощью таких инструментов, как dplyr, а также то, как строить графики для визуализации данных.

Если вы предпочитаете Python, то можете пройти бесплатный курс CS50 Introduction to Programming with Python. В этом курсе будут рассмотрены функции, переменные, аргументы, типы данных, условные операторы, циклы, методы, объекты и другие понятия.

По теме: Мода, дизайн, языки, кулинария: 10 бесплатных онлайн-курсов для освоения нового хобби

Обе вышеупомянутые программы рассчитаны на самостоятельное изучение. Курс Python является более подробным, чем программа R, и требует большего времени для завершения. Кроме того, многие курсы преподаются на языке R, поэтому изучение R может оказаться полезным, если вы хотите быстро освоить программу.

Визуализация данных

Визуализация — это одна из наиболее эффективных стратегий донесения результатов анализа данных другим людям.

В рамках программы Гарвардского университета Data Visualization вы научитесь создавать визуализации на языке R с помощью пакета ggplot2, а также изучите концепции передачи информации, основанной на данных.

Теория вероятности

В рамках этого курса вы изучите важные принципы теории вероятностей, необходимые для проведения статистических испытаний данных. Среди рассматриваемых тем — случайные переменные, моделирование по методу Монте-Карло, независимость, ожидаемые значения, стандартные ошибки и центральная предельная теорема.

Рассмотренные темы будут изучаться на конкретных примерах, что позволит применить полученные знания к реальному набору данных.

Статистика

Вы можете пройти этот курс после изучения теории вероятности, чтобы освоить принципы статистического вывода и моделирования.

Эта программа научит вас определять оценки и пределы погрешности, а также познакомит с байесовской статистикой и основами прогнозного моделирования.

Инструменты продуктивности

Этот курс по управлению проектами является факультативным, поскольку он не имеет никакого отношения к изучению науки о данных. Вместо этого вы узнаете, как использовать Unix/Linux для управления файлами, GitHub и R для создания отчетов.

Умение выполнять перечисленные действия сэкономит вам массу времени и поможет эффективнее справляться с комплексными проектами в области науки о данных.

Предварительная обработка данных

Следующий курс в этом списке называется Data Wrangling — он научит вас подготавливать данные и приводить их в формат, который легко воспринимается моделями машинного обучения.

Здесь рассматриваются вопросы импорта данных в R, работы со строковыми данными, очистки данных, разбора HTML, а также работа с текстами.

Как специалисту по исследованию данных, вам часто приходится извлекать данные из общедоступных источников в интернете, таких как PDF-документ, веб-страница HTML или твит. В файле CSV или на листе Excel не всегда можно получить красивые, структурированные данные.

К концу этого курса вы поймете, как обрабатывать и очищать данные, чтобы извлечь из них ключевые сведения.

Линейная регрессия

Линейная регрессия — это метод машинного обучения, позволяющий моделировать линейную связь между двумя или более переменными. Она также может использоваться для выявления и коррекции сопутствующих факторов.

Вам может быть интересно: главные новости Нью-Йорка, истории наших иммигрантов и полезные советы о жизни в Большом Яблоке — читайте все это на ForumDaily New York

В рамках данного курса вы узнаете о теории, лежащей в основе моделей линейной регрессии, о том, как исследовать связь между двумя переменными, как найти и устранить мешающие переменные, прежде чем разрабатывать алгоритм машинного обучения.

Машинное обучение

И напоследок курс, которого вы, скорее всего, с нетерпением ждали. Нам нем вам расскажут об основах машинного обучения, а также о стратегиях, подходах к моделированию с контролем и без него, а также о рекомендательных системах.

Проект Capstone

После прохождения всех предыдущих курсов вы сможете выполнить проект по науке о данных, который позволит проверить ваши способности в области визуализации данных, вероятности, статистики, обработки данных, организации данных, регрессии и машинного обучения.

В этом заключительном проекте вы сможете использовать то, что узнали на предыдущих курсах, и завершить практический проект по науке о данных с нуля.

Читайте также на ForumDaily:

Как сняться с воинского учета в России, если вы живете за границей: инструкция от адвоката

Как получить гранты и стипендии для обучения в американском колледже: полная инструкция

Перевод часов: когда США перейдут на зимнее время

Подготовка дома к зиме: 24 совета, которые помогут пережить холода с комфортом

Пять голливудских фильмов, которые провалились в американском прокате, но стали хитами в СССР

18 городов-призраков в Америке, от которых мурашки по коже

Как стать миллионером: 11 советов от экспертов

Через 20 лет этих 14 вещей невозможно будет купить

Девять перспективных акций, которые можно купить менее чем за $5

Хотите больше важных и интересных новостей о жизни в США и иммиграции в Америку? — Поддержите нас донатом! А еще подписывайтесь на нашу страницу в Facebook. Выбирайте опцию «Приоритет в показе» —  и читайте нас первыми. Кроме того, не забудьте оформить подписку на наш канал в Telegram  и в Instagram— там много интересного. И присоединяйтесь к тысячам читателей ForumDaily New York — там вас ждет масса интересной и позитивной информации о жизни в мегаполисе.