数据科学 - 资源
本文列出了 2023 年您可以学习的最佳数据科学课程和项目，以提高您的技能并获得最佳数据科学家职位之一。您应该参加其中一个针对数据科学家的在线课程和认证，以便走上掌握数据科学的正确道路。
顶级数据科学课程
在本节中，我们将讨论一些在互联网上提供的流行数据科学课程。
在制作 2023 年顶级数据科学课程列表时，我们考虑了各种因素/方面，包括 -
课程内容 - 该列表在考虑课程大纲的广度时编制而成，以及它如何有效地定制以适应不同的经验水平。
课程特色和成果 - 我们还讨论了课程成果和其他方面，例如查询解决、实践项目等，这些将帮助学生获得有价值的技能。
课程时长 - 我们计算了每门课程的时长。
所需技能 - 我们阐述了申请者必须具备的参加课程所需的技能。
课程费用 - 每门课程都根据其功能和价格进行评分，以确保您物超所值。
掌握数据科学与机器学习的 A 到 Z课程亮点
涵盖数据科学的所有领域，从编程基础（二进制、循环、数制等）到中级编程主题（数组、OOPs、排序、递归等）以及 ML 工程（NLP、强化学习、TensorFlow、Keras 等）。
终身访问。
30 天退款保证。
完成课程后颁发证书。
课程时长：94 小时。
查看课程详情 此处
课程亮点
无论您是否具备基本的 Python 技能，本课程都将帮助您建立数据科学基础。代码随堂练习和精心设计的练习将使您从一开始就对 Python 语法感到舒适。在本短课程结束时，您将熟练掌握 Python 编程的基础知识，以用于数据科学和数据分析。
在本真正循序渐进的课程中，每个新的教程视频都建立在您已经学到的内容之上。目的是一次让您向前迈进一步，然后，您将获得一个小任务，该任务将在下一个视频的开头立即解决。也就是说，您首先从理解新概念的理论部分开始。然后，您通过使用 Python 实践所有内容来掌握此概念。
通过注册本课程，成为 Python 开发人员和数据科学家。即使您是 Python 和数据科学的新手，您也会发现本说明性课程内容丰富、实用且有帮助。如果您不是 Python 和数据科学的新手，您仍然会发现本课程中的实践项目非常有帮助。
课程时长：14 小时
查看课程详情 此处。
课程描述
本课程首先演示了 R 语言的重要性及其优势，然后介绍了 R 数据类型、变量赋值、算术运算、向量、矩阵、因子、数据框和列表等主题。此外，它还包括运算符、条件语句、循环、函数和包等主题。它还涵盖正则表达式、获取和清理数据、绘图以及使用 dplyr 包进行数据操作。
终身访问。
30 天退款保证。
完成课程后颁发证书。
课程时长：6 小时
查看课程详情 此处。
在本课程中，您将学习 -
数据科学项目的生命周期。
数据科学中广泛使用的 Pandas 和 Numpy 等 Python 库。
用于数据可视化的 Matplotlib 和 Seaborn。
数据预处理步骤，如特征编码、特征缩放等…
机器学习基础和不同的算法
机器学习的云计算
深度学习
5 个项目，如糖尿病预测、股票价格预测等…
课程时长：7 小时
查看课程详情 此处。
课程描述
本 Pandas 课程全面介绍了这个强大的工具，用于实现数据分析、数据清洗、数据转换、不同数据格式、文本操作、正则表达式、数据 I/O、数据统计、数据可视化、时间序列等。
本课程是一个实践课程，包含许多示例，因为学习最简单的方法是练习！然后，我们将把我们学到的所有知识整合到一个 Capstone 项目中，使用著名的 IMDB 数据集开发初步分析、清洗、过滤、转换和可视化数据。
课程时长：6 小时
查看课程详情 此处。
本课程面向希望成为 Python 编程概念和数据科学库（用于分析、机器学习模型等）专家的初学者和中级学习者。
他们可以是学生、专业人士、数据科学家、商业分析师、数据工程师、机器学习工程师、项目经理、负责人、商业报告撰写者等。
本课程分为 6 个部分 - 章节、测验、课堂实践练习、家庭作业实践练习、案例研究和项目。
通过课堂、家庭作业、案例研究和项目练习和实践概念
本课程非常适合任何开始数据科学之旅并将来构建 ML 模型和分析的人。
本课程涵盖了在学术界和企业行业取得成功所需的所有重要的 Python 基础知识和数据科学概念。
有机会在 3 个真实世界的案例研究和 2 个真实世界的项目中应用数据科学概念。
3 个案例研究分别针对贷款风险分析、客户流失预测和客户细分。
2 个项目分别针对泰坦尼克号数据集和纽约市出租车行程时长。
课程时长：8.5 小时
查看课程详情 此处。
课程描述
学生将获得关于统计学基础知识的了解
他们将清楚地了解不同类型的数据及其示例，这对于理解数据分析非常重要
学生将能够分析、解释和解读数据
他们将通过学习皮尔逊相关系数、散点图和变量之间的线性回归分析来理解关系和依赖性，并能够知道如何进行预测
学生将了解不同的数据分析方法，例如集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散度的度量（方差、标准差、变异系数）、如何计算四分位数、偏度和箱线图
在学习了偏度和箱线图之后，他们将清楚地了解数据的形状，这是数据分析的重要组成部分
学生将对概率有一个基本的了解，以及如何用最简单的例子解释和理解贝叶斯定理
课程时长：7 小时
查看课程详情 此处。
顶级数据科学电子书
在本节中，我们将讨论一些在互联网上提供的流行数据科学电子书。
数据科学入门课程
在这本书中，您将找到开始学习数据科学并熟练掌握其方法和工具所需的一切。了解数据科学及其如何帮助预测在当今快节奏的世界中至关重要。本书的目的是提供数据科学及其方法论的高级概述。数据科学起源于统计学。但是，要在这个领域取得成功，需要具备编程、商业和统计学方面的专业知识。学习的最佳方法是详细了解每个主题。
在一个数据集中寻找趋势和见解是一门古老的艺术。古埃及人使用人口普查信息来更好地征税。尼罗河洪水预测也使用数据分析来进行。在数据集中找到模式或令人兴奋的信息片段需要回顾之前的数据。公司将能够利用这些信息做出更好的选择。对数据科学家的需求不再隐藏；如果您喜欢分析数字信息，那么这就是您的领域。数据科学是一个不断发展的领域，如果您决定在其中接受教育，那么您应该抓住机会尽快在这个领域工作。
查看电子书 此处。
使用 Anaconda 构建数据科学解决方案
在这本书中，您将学习如何使用 Anaconda 作为轻松按钮，可以全面了解 conda 等工具的功能，包括如何指定新通道以引入所需的任何包，以及发现可供您使用的新的开源工具。您还将清楚地了解如何评估要训练的模型以及识别由于漂移而变得不可用的模型。最后，您将了解可用于解释模型工作原理的强大且简单的技术。
在阅读完本书后，您将对使用 conda 和 Anaconda Navigator 管理依赖项充满信心，并对端到端数据科学工作流程有透彻的了解。
查看电子书 此处。
使用 Python 进行实践数据科学
本书首先概述了基本的 Python 技能，然后介绍了数据科学的基础技术，并详细解释了执行这些技术所需的 Python 代码。通过学习示例，您将理解代码。代码被分解成小块（每次几行或一个函数），以便于进行深入讨论。
随着学习的深入，您将学习如何执行数据分析，同时探索关键数据科学 Python 包的功能，包括 pandas、SciPy 和 scikit-learn。最后，本书涵盖了数据科学中的伦理和隐私问题，并建议了一些提高数据科学技能的资源，以及了解数据科学新发展的方法。
在阅读完本书后，您应该能够轻松地使用 Python 进行基本的数据科学项目，并具备在任何数据源上执行数据科学流程的技能。
查看电子书 此处。
数据清洗以实现有效的数据科学
本书深入探讨了数据摄取、异常检测、值插补和特征工程所需工具和技术的实际应用。它还在每章末尾提供了长篇练习，以练习所学技能。
您将首先了解 JSON、CSV、SQL RDBMS、HDF5、NoSQL 数据库、图像格式文件和二进制序列化数据结构等数据格式的数据摄取。此外，本书提供了大量示例数据集和数据文件，可供下载和独立探索。
从格式方面继续，您将插补缺失值，检测不可靠数据和统计异常，并生成成功的数据分析和可视化目标所需的合成特征。
在阅读完本书后，您将对执行实际数据科学和机器学习任务所需的数据清洗过程有深入的了解。
查看电子书 此处。
数据科学与分析基础
本书结合了数据科学和分析的关键概念，帮助您对这些领域有实用的了解。本书的四个部分分为多个章节，解释了数据科学的核心内容。鉴于人们对数据科学的兴趣日益浓厚，本书适时且内容丰富。
查看电子书 此处。