7 лучших веб-сайтов для изучения Data Science: Совершенствуйте свои навыки и знания!

Введение в Data Science и машинное обучение

Приветствую всех! Вы заинтересованы в дальнейшем изучении Data Science и машинного обучения? Эти области связаны с использованием научных методов и систем для извлечения знаний и идей из данных. Data Science включает в себя сбор, обработку, анализ, визуализацию и передачу информации о данных, в то время как машинное обучение – это область искусственного интеллекта, которая включает разработку алгоритмов, которые могут учиться и совершенствоваться самостоятельно.

@data_analysis_ml – лучшие инструменты Data Science в одном канале.

Если вы хотите реализовать себя в Data Science или в машинном обучении, или если вы просто хотите освежить свои навыки, важно оставаться в курсе событий и продолжать учиться. Эти области постоянно развиваются, постоянно разрабатываются новые способы и инструменты, поэтому крайне важно продолжать учиться, чтобы оставаться конкурентоспособным и эффективным в своей работе.

Важность непрерывного обучения в области Data Science и машинного обучения

Непрерывное обучение так важно в этих областях, потому что там всё постоянно меняется! Постоянно разрабатываются новые методы и инструменты. Важно быть в курсе последних событий, если вы хотите оставаться конкурентоспособным на рынке труда и быть эффективным в своей работе. Кроме того, следование последним передовым технологиям и отраслевым стандартам – это просто хорошая практика, независимо от того, в какой области вы работаете.

Но дело не только в том, чтобы оставаться конкурентоспособным и эффективным в своей работе — непрерывное обучение также имеет решающее значение для того, чтобы быть в курсе последних исследований и разработок в любых областях. Это может помочь вам лучше обслуживать вашу организацию или клиентов, а также может быть действительно интересно и полезно узнавать что-то новое! Так что не позволяйте своему обучению прекратиться, как только вы закончите школу или программу сертификации — продолжайте учиться и расти для своей карьеры.

Обзор 7 лучших веб-сайтов для изучения Data Science и машинного обучения

1. DataCamp 

DataCamp – это онлайн-платформа для изучения программирования и Data Science с помощью интерактивных курсов и проектов. На ней особое внимание уделяется практическим навыкам и используется комбинация видеозаписей лекций, упражнений и задач для обучения. DataCamp предлагает курсы для всех профессиональных ситуаций и предлагает карьерные разветвления, которые помогают студентам освоить навыки и технологии, необходимые для их конкретной специальности. Они предлагают бесплатную пробную версию для новых пользователей. Стоимость платной подписки начинается с 12-и долларов в месяц.

Плюсы: DataCamp предлагает интерактивные курсы, которые концентрируются на практических навыках и обучают с помощью сочетания видеолекций, упражнений и задач. Они обучают конкретным навыкам в зависимости от будущей профессии пользователя. DataCamp предлагает бесплатную пробную версию и предоставляет бесплатное рабочее пространство для анализа данных.

Минусы: После бесплатной пробной версии для просмотра материалов любого курса на DataCamp требуется подписка, цена которой начинается с 12-и долларов в месяц.

2. Coursera 

Coursera – это онлайн-платформа, которая предлагает множество курсов, сертификатов и степеней в области Data Science и машинного обучения. Она сотрудничает с ведущими университетами и организациями, предлагая высококачественные курсы, преподаваемые опытными инструкторами. Курсы на Coursera варьируются от начального до продвинутого уровня и проходят в индивидуальном темпе. Многие курсы также предлагают сертификат по окончании. Coursera предлагает финансовую помощь студентам, которые не могут позволить себе оплачивать курсы. Цены на курсы и программы Coursera варьируются.

Плюсы: Coursera предлагает широкий спектр курсов и программ в области Data Science и машинного обучения, которые преподаются опытными инструкторами из ведущих университетов и организаций. Многие курсы также предлагают сертификат по окончании, который можно добавить к резюме студента или в LinkedIn, чтобы продемонстрировать свои навыки работодателям. Coursera предлагает финансовую помощь студентам, которые не могут позволить себе оплачивать курсы.

Минусы: Цены на курсы и программы Coursera варьируются, некоторые из них бесплатны, а другие стоят несколько сотен долларов.

3. edX

edX – это некоммерческая онлайн-платформа, которая предлагает курсы и программы в области Data Science и машинного обучения от ведущих университетов по всему миру. Как и Coursera, курсы edX проводятся образованными преподавателями, а их уровень варьируются от курсов для новичков до курсов для продвинутых. Некоторые курсы предлагают сертификат по окончании. edX также предлагает финансовую помощь студентам, которые не могут оплатить обучение.

Плюсы: В edX есть множество курсов и программ по Data Science и машинному обучению, все они проводятся образованными преподавателями из ведущих университетов и институтов по всему миру. Многочисленные курсы также предлагают сертификат об окончании, который можно добавить в собственное портфолио. edX предлагает финансовую помощь студентам, которые не могут оплачивать собственное обучение.

Минусы: На этом платформе имеются курсы, стоимость которых превышает 100 долларов. Цена, которая доступна не каждому.

4. Udacity

Udacity – это веб-сайт, предлагающий обучение в области науки о данных и машинного обучения. Курсы разработаны таким образом, чтобы содержать много практики, поэтому студенты могут применять то, чему они учатся, в реальных сценариях. Большинство курсов на Udacity предлагают сертификат об окончании обучения, который можно добавить в резюме или в портфолио. В дополнение к индивидуальным курсам, Udacity также предлагает программы “nanodegree”, которые представляют собой структурированные пути обучения для определенных профессий в определенной области. Udacity предлагает бесплатную пробную версию для новых пользователей, а также требует подписки для доступа к материалам остальных курсов.

Плюсы: Udacity предлагает курсы по науке о данных и машинному обучению под руководством отраслевых экспертов, в которых преобладает практика. После прохождения большинства курсов вы сможете получить сертификат. Udacity предлагает программы “nanodegree”, которые представляют собой структурированные пути обучения для определенных профессий в определенной области. Они также предлагают бесплатную пробную версию для новых пользователей.

Минусы: После истечения срока бесплатной подписки, учиться будет возможно только оплатив курс. Стоимость варьируется до нескольких сотен долларов.

5. Dataquest

Dataquest – это онлайн-платформа, которая специализируется на обучении Data Science и программированию с помощью интерактивных курсов. Курсы сосредоточены на практических навыках и используют сочетание видеолекций, упражнений и задач для обучения. Dataquest предлагает курсы для всех ситуаций, связанных с навыками вышеперечисленных областей. Они предлагают бесплатную пробную версию для новых пользователей, а также требуют подписки для доступа к материалам каждого курса, цены на которые начинаются с 25 долларов в месяц.

Плюсы: Dataquest предлагает интерактивные курсы, которые концентрируются на практических навыках и обучают с помощью сочетания видеолекций, упражнений и задач. У них также есть карьерные треки, которые знакомят студентов с навыками и технологиями, необходимыми для конкретной профессии. Dataquest предлагает бесплатную пробную версию для новых пользователей.

Минусы: После бесплатной пробной версии для доступа к материалам каждого курса на Dataquest требуется подписка, цены которой начинаются с 25 долларов в месяц.

6. Kaggle

Kaggle – это платформа, принадлежащая Google, которая используется для Data Science и машинного обучения. В основном здесь проводятся соревнования, но также есть онлайн-курсы и облачный верстак для разработки и запуска кода. Онлайн-курсы Kaggle охватывают различные темы в области Data Science и машинного обучения, и многие из них предлагают сертификат по их окончании. Некоторые курсы бесплатны, но за другие может взиматься плата. Облачный верстак Kaggle для разработки и запуска кода можно использовать за ежемесячную абонентскую плату.

Плюсы: В Kaggle есть онлайн-курсы и облачный верстак для разработки и запуска кода. Многие курсы также предлагают сертификат по окончании обучения. В Kaggle есть большое сообщество специалистов по Data Science и энтузиастов машинного обучения, которые делятся знаниями и ресурсами.

Минусы: Некоторые курсы Kaggle могут быть платными, а облачный workbench доступен за ежемесячную абонентскую плату.

7. Dataconomy 

Dataconomy – это медиакомпания, которая освещает новости и тенденции в области Data Science и машинного обучения. На их веб-сайте есть статьи, интервью и другие ресурсы, а также мероприятия и вебинары. Действительно, хотя они не предлагают онлайн-курсы или структурированные пути обучения, как некоторые другие веб-сайты в этом списке, они всё равно могут быть полезным ресурсом для того, чтобы быть в курсе последних событий в этих областях и общаться с другими профессионалами.

Плюсы: на веб-сайте Dataconomy есть масса материалов, включая статьи, интервью и мероприятия, а также вебинары. Они могут быть полезным ресурсом для того, чтобы оставаться в курсе последних событий и поддерживать связь с другими профессионалами.

Минусы: Dataconomy не предлагает онлайн-курсы или структурированные пути повышения грамотности.

В заключение, существует множество веб-сайтов , которые предлагают широкий спектр курсов для изучения Data Science и машинного обучения. Мы надеемся, что эта статья дала некоторую полезную информацию и вдохновение для тех, кто хочет улучшить свои навыки и знания в области науки о данных и машинного обучения. Счастливого обучения!