不要再做涼皮炒奶茶了，在你成為“大廚”之前，比你優(yōu)秀的人還在偷偷學(xué)習(xí)。本文將推薦9大在線課程，如果你對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣，一定不要錯(cuò)過(guò)。

未來(lái)幾年，市場(chǎng)對(duì)于“紙上數(shù)據(jù)科學(xué)家”（指代那些沒(méi)有正式資格、但具有在日常工作分析數(shù)據(jù)的技能和知識(shí)的人）的需求將超過(guò)對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求。

這意味著，幾乎任何人都可以通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)基本理論和實(shí)踐技能來(lái)提升自己的就業(yè)能力和職業(yè)前景。幸運(yùn)的是，網(wǎng)上有大量資源可以幫助你做到這一點(diǎn)。

下面我將推薦其中一些課程。如果你在完成課程之后獲得正式證書(shū)或者證明，有些可能是需要付費(fèi)的。但是，學(xué)習(xí)資料面向想要提高數(shù)據(jù)知識(shí)和技能的任何人都是免費(fèi)的。

1. Data Science Crash Course, John Hopkins University (Coursera)

學(xué)習(xí)地址：https://www.classcentral.com/course/data-science-crash-course-4392

該課程旨在告訴你數(shù)據(jù)科學(xué)是什么、原理是什么、可以用來(lái)做什么。課程介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，主要目的是讓需要管理數(shù)據(jù)科學(xué)家或者數(shù)據(jù)科學(xué)人員的人了解“全局”。

這是一門(mén)相對(duì)較短的課程，僅包含一個(gè)模塊，可以在一周之內(nèi)完成，對(duì)于那些想要學(xué)習(xí)術(shù)語(yǔ)并了解如何構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)策略而不必詳細(xì)說(shuō)明其中涉及的技術(shù)工具的人來(lái)說(shuō)，是一個(gè)很好的入門(mén)選擇。

2. Introduction to Data Science (Revised) - Alison

學(xué)習(xí)地址：https://alison.com/course/introduction-to-data-science-revised

這個(gè)課程是免費(fèi)的，它將數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程的核心主題和機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)分為三個(gè)模塊，每個(gè)模塊大約需要3個(gè)小時(shí)完成，最后會(huì)進(jìn)行評(píng)估。完成所有這些之后，你就可以從其他幾個(gè)類(lèi)似的課程中進(jìn)行選擇，這些課程涵蓋了數(shù)據(jù)編程語(yǔ)言、可視化工具以及諸如建立聚類(lèi)和回歸模型之類(lèi)的技術(shù)。

3. Data Science and Machine Learning Essentials – Microsoft (EdX)

學(xué)習(xí)地址：https://www.classcentral.com/course/edx-data-science-and-mac

該課程針對(duì)那些希望結(jié)合實(shí)踐和理論知識(shí)來(lái)改善職業(yè)前景的人。課程介紹了核心概念和術(shù)語(yǔ)，諸如回歸、聚類(lèi)和分類(lèi)之類(lèi)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，以及構(gòu)建和評(píng)估模型所需的實(shí)際步驟。

這是微軟提供的課程，課程模塊是基于微軟Azure框架的，但是所講授的概念同樣適用于與AWS等微軟競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的云框架。如果你對(duì)R或Python（數(shù)據(jù)科學(xué)中最常用的兩種編程語(yǔ)言）有基本的了解，那么你可以先考慮涵蓋以下內(nèi)容的其中一門(mén)課程，可能對(duì)你有用。

4. Learn Data Science - Dataquest

學(xué)習(xí)地址：https://www.dataquest.io/?utm_source=learndatasci

雖然Dataquest是一個(gè)提供專(zhuān)有內(nèi)容的付費(fèi)平臺(tái)，但Dataquest為所有注冊(cè)用戶(hù)都提供了免費(fèi)的入門(mén)模塊，涵蓋了如使用數(shù)據(jù)、可視化數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)、在Python和R中構(gòu)造算法等基本主題。如果你想獲得完整的、無(wú)廣告的使用體驗(yàn)及認(rèn)證，那么你可以選擇每月訂閱的方式，但事實(shí)上，免費(fèi)版本就可以讓你獲得足夠多的信息。

5. Data Science - Harvard

學(xué)習(xí)地址：http://cs109.github.io/2015/pages/videos.html

哈佛大學(xué)的這個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)課程所提供的所有課程材料和講座都是可以在線免費(fèi)獲得的，因此你可以按照自己的進(jìn)度來(lái)學(xué)習(xí)。你可能沒(méi)有獲得過(guò)這所全球最負(fù)盛名的大學(xué)的學(xué)位，但是這個(gè)課程足夠詳細(xì)、足夠技術(shù)，能讓你變身專(zhuān)家。該課程是數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)位學(xué)習(xí)內(nèi)容的一部分，主要面向那些對(duì)編程、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等核心領(lǐng)域有一定知識(shí)儲(chǔ)備或者正在學(xué)習(xí)的學(xué)生。但是，這些主題有足夠的免費(fèi)資源，對(duì)于學(xué)術(shù)界以外的人來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

6. Introduction to Data Science in Python – University of Michigan (Coursera)

學(xué)習(xí)地址：https://www.coursera.org/learn/python-data-analysis?ranMID=40328&ranEAID=SAyYsTvLiGQ&ranSiteID=SAyYsTvLiGQ-Bfo4LFjaYn4mTYUpc2eISQ&siteID=SAyYsTvLiGQ-Bfo4LFjaYn4mTYUpc2eISQ&utm_content=10&utm_medium=partners&utm_source=linkshare&utm_campaign=SAyYsTvLiGQ

想學(xué)習(xí)編程的人都知道，Python是該領(lǐng)域最常用的編程語(yǔ)言之一。這是有原因的，Python的基礎(chǔ)知識(shí)相對(duì)簡(jiǎn)單，而且可以結(jié)合很多免費(fèi)的開(kāi)放源代碼庫(kù)使用，執(zhí)行功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)操作。

該課程就是學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言的第一步，主要介紹了用于準(zhǔn)備和操作大型數(shù)據(jù)集的Python函數(shù)，以及從數(shù)據(jù)中提取見(jiàn)解的成熟技術(shù)。該課程預(yù)計(jì)需要4周時(shí)間完成，每周需要3到6個(gè)小時(shí)。

7. Learn Data Science with R – Ram Reddy (Coursera)

學(xué)習(xí)地址：https://www.udemy.com/course/datascience_with_r/

該課程是由一位經(jīng)驗(yàn)豐富的R和數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家主講的，是有關(guān)專(zhuān)業(yè)R編程10個(gè)篇章中的第一篇，但也是獨(dú)立一篇，是R語(yǔ)言的入門(mén)基礎(chǔ)，與數(shù)據(jù)科學(xué)有關(guān)。

與Python一樣，R是一種完全免費(fèi)的開(kāi)源語(yǔ)言和環(huán)境，由于其強(qiáng)大的功能和靈活性，R已成為數(shù)據(jù)科學(xué)家公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)。

本課程包含10個(gè)講座，涉及8個(gè)小時(shí)的視頻，完全免費(fèi)的。

8. Introduction to Data Science Using Python - Rakesh Gopalakrishnan (Udemy)

學(xué)習(xí)地址：https://www.udemy.com/course/introduction-to-data-science-using-python/

這是Udemy關(guān)于Python數(shù)據(jù)科學(xué)和編程入門(mén)課程中評(píng)價(jià)最高的課程之一。該課程從基礎(chǔ)開(kāi)始，不需要具備任何先前的知識(shí)或者經(jīng)驗(yàn)。但是，與其他一些入門(mén)級(jí)課程不同的是，它有一些使用Python的實(shí)踐指導(dǎo)，其中Sci-Kit Learn框架特別有用，這是一種非常流行的學(xué)術(shù)級(jí)和企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)探索和挖掘工具。

9. I Heart Stats: Learning to Love Statistics – University of Notre Dame (EdX)

學(xué)習(xí)地址：https://www.classcentral.com/course/edx-i-heart-stats-learning-to-love-statistics-3048

與數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)一樣，統(tǒng)計(jì)學(xué)是那些從事數(shù)據(jù)科學(xué)和分析項(xiàng)目的人要學(xué)習(xí)的基本學(xué)術(shù)學(xué)科之一。如果你是個(gè)新手，那么該課程將提供非技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)，涵蓋基礎(chǔ)知識(shí)和一些高級(jí)原理和技術(shù)，幫助那些想要在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域站穩(wěn)腳跟的人。

如果你想真正地理解數(shù)據(jù)科學(xué)，那么你會(huì)在某個(gè)時(shí)候遇到統(tǒng)計(jì)和概率問(wèn)題，這肯定會(huì)讓新手很困惑，特別是當(dāng)你已經(jīng)從大學(xué)畢業(yè)有一段時(shí)間，所學(xué)知識(shí)也記得不那么清楚了。所以，該課程介紹了如何使用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)利用我們周邊的一切信息。

潛心修煉，不斷學(xué)習(xí)。期待疫情過(guò)后，每個(gè)人都能遇見(jiàn)不一樣的自己。