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I migliori corsi di Data Science di Coursera nel 2022

Non sei l’unico a pensare di seguire un corso di scienza dei dati. La scienza dei dati, in rapida crescita, è un misto di statistica e apprendimento automatico. Questo campo in crescita è complesso e ci sono molti corsi che possono insegnarti tutto ciò di cui hai bisogno. Questi sono i tre corsi che dovresti seguire per iniziare la tua carriera. Il primo corso si concentra sull’analisi esplorativa dei dati, mentre il secondo si concentra maggiormente sull’apprendimento automatico.

La scienza dei dati è un sottocampo dell’informatica.

La scienza dei dati è emersa dall’informatica. Peter Naur, uno dei primi pionieri della scienza dei dati, ha descritto gli aspetti fondamentali della scienza dei dati nel 1974 in un libro. In una conferenza del 1996, la Federazione internazionale delle società di classificazione (IFCS), ha utilizzato per la prima volta il termine “scienza dei dati”. William S. Cleveland, un autore del 2001 nell’International Statistical Review, ha introdotto la scienza dei dati come disciplina distinta. Ha suggerito che le statistiche potrebbero essere estese oltre le tradizionali aree di analisi e applicazione tecnica. La scienza dei dati si è rapidamente sviluppata da questi umili inizi in uno strumento di ricerca in rapida crescita.

I data scientist sono responsabili dell’analisi di grandi quantità di dati e della creazione di modelli predittivi. La scienza dei dati utilizza l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale e altri metodi statistici per analizzare i dati e prendere decisioni informate. I data scientist hanno la responsabilità di sviluppare e applicare modelli matematici e statistici che risolvono problemi del mondo reale. I data scientist hanno anche la responsabilità di creare le basi per il processo decisionale basato sui dati. La scienza dei dati è un campo gratificante e in rapida crescita.

Ci sono alcune somiglianze tra informatica e scienza dei dati. Entrambi sono essenziali per l’informatica moderna. Il primo riguarda la teoria e la pratica dell’informatica moderna e include la codifica e l’hardware di base. La scienza dei dati, tuttavia, si occupa di dati generati da diversi settori in tutto il mondo. Gli informatici sono esperti in informatica; i data scientist si concentrano sulla scienza dei dati e su come può essere strutturata e analizzata. Questo campo è cruciale nel mondo tecnologico di oggi. Questo campo può aiutare a salvare l’ambiente e portare a invenzioni sorprendenti.

La scienza dei dati è un’interdisciplinarietà che attinge ad approcci sia matematici che statistici. È necessario combinare grandi quantità di dati e produrre modelli fruibili, predittivi o descrittivi. I big data sono un’area complessa che richiede approfondimenti creativi da grandi quantità di informazioni. I big data sono spesso troppo grandi per essere archiviati in un computer. Queste competenze rendono la scienza dei dati un’ottima scelta.

L’informatica è un campo ampio che copre la ricerca teorica sulle funzioni dei computer, i protocolli di rete, i dati e altri argomenti correlati. La scienza dei dati, tuttavia, è l’applicazione di abilità matematiche, statistiche e di altro tipo a diversi tipi di dati. Poiché le aziende e gli individui utilizzano i dati per prendere decisioni aziendali migliori, questo campo è in rapida crescita. L’informatica è un campo in espansione che ha molte sfaccettature. Cosa rende unica la scienza dei dati?

Data science e informatica stanno diventando sempre più intrecciate. I data scientist sviluppano applicazioni che consentono l’analisi dei dati. I data scientist utilizzano algoritmi basati sull’informatica che prevedono l’esito della raccolta dei dati e quindi analizzano tendenze e modelli. La codifica è parte integrante di un programma di scienza dei dati di alta qualità. Per una carriera di successo, devi essere un data scientist altamente qualificato e un ingegnere informatico. Alcuni dei migliori college di ingegneria offrono programmi di certificazione internazionale e opportunità di apprendimento a valore aggiunto.

Fa parte delle statistiche

La statistica è una branca della matematica che offre strumenti e metodi programmatici per analizzare e interpretare i dati. Queste applicazioni includono la raccolta e l’analisi dei dati, la progettazione di esperimenti e la determinazione di valori per domande particolari. Questi metodi sono utilizzati dagli statistici in quasi tutti i settori: finanza, medicina e governo. Sebbene alcuni possano sostenere che la scienza dei dati e la statistica siano distinte, hanno molte somiglianze che possono essere combinate per prendere decisioni migliori.

Le statistiche vanno a gonfie vele. Secondo il Bureau of Labor Statistics, ci saranno 15.000 nuovi posti di lavoro nel settore entro il 2029. Il BLS prevede che il campo si espanderà del 35 percento nel prossimo decennio. Questo è molto più veloce della media. Ci sono molti modi per essere coinvolti in questo campo, con così tante applicazioni.

Il Dipartimento di statistica e scienza dei dati della Cornell University è un centro di ricerca che conduce ricerche in un’ampia gamma di campi. Questo dipartimento conduce ricerche in una varietà di campi, tra cui matematica pura e aree all’avanguardia come genomica, finanza, politiche pubbliche e altri. Questo dipartimento forma gli studenti sull’apprendimento automatico e sulla statistica. I loro progetti di ricerca spesso portano avanti progressi fondamentali in aree come la genetica e le neuroscienze. Ogni giorno, il campo della statistica e delle scienze dei dati si sta espandendo sia nell’ambito che nelle applicazioni.

La scienza dei dati, se combinata con la programmazione, ci consente di analizzare grandi quantità di dati e utilizzare i risultati per risolvere problemi del mondo reale. Questi risultati vengono poi reimmessi nei sistemi operativi. Utilizzando i dati del Wide-field Infrared Survey Explorer, è stata trovata la cometa NEOWISE. Il data mining è un termine utilizzato nel campo della tecnologia dell’informazione. Entrambi i campi hanno molti strumenti e tecniche che possono essere utilizzati per analizzare grandi quantità di dati.

Sono richieste forti abilità matematiche per il campo della statistica. Gli statistici sono in grado di analizzare grandi quantità di dati e presentarli in un formato comprensibile agli altri. La scienza dei dati richiede acume per gli affari, pensiero critico ed eccellenti capacità di comunicazione interpersonale. Gli studenti in questo campo devono avere conoscenze di matematica e statistica. Sono utili anche linguaggi di programmazione come la programmazione per computer. La scienza dei dati richiede una vasta gamma di competenze.

La scienza dei dati è una disciplina metodologica che si concentra sullo sviluppo di strumenti e metodi per condurre indagini empiriche. L’obiettivo principale della scienza dei dati è identificare i punti di forza e di debolezza nei diversi approcci all’apprendimento della realtà. I data scientist utilizzano i dati per prendere decisioni migliori. La statistica ha molte applicazioni. Man mano che la scienza dei dati cresce in popolarità, aumenta anche la gamma delle sue applicazioni. Le sue applicazioni sono praticamente illimitate.

Fa parte dell’apprendimento automatico

La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza una varietà di metodi scientifici, algoritmi, sistemi e tecniche per dare un senso a grandi quantità di dati. Questo campo mira a estrarre le informazioni appropriate da grandi quantità di dati e guidare il processo decisionale in ambito tecnologico e scientifico. L’apprendimento automatico può essere utilizzato per rilevare tendenze e modelli nei dati. I data scientist devono essere esperti in statistica, linguaggi di programmazione, strumenti per big data e altri argomenti rilevanti.

L’intelligenza artificiale si basa sull’apprendimento automatico. Questa branca dell’informatica può essere utilizzata per automatizzare attività che altrimenti richiederebbero molto sforzo umano e prendere decisioni senza alcun intervento umano. Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno consentito di rilevare le frodi, prevenire ingenti perdite monetarie, eseguire analisi del sentiment e molte altre cose. La scienza dei dati può migliorare la vita di individui, aziende, governi e nazioni in tutto il mondo. La scienza dei dati consente alle aziende di analizzare e prevedere le tendenze future utilizzando i propri dati aziendali.

La scienza dei dati può essere utilizzata dalle aziende per analizzare i dati e migliorare i propri prodotti e servizi. L’apprendimento automatico può essere utilizzato per creare sistemi di raccomandazione che riconoscono gli amici e identificano la posizione delle immagini. Oggigiorno la scienza dei dati viene utilizzata per fornire consigli in molti giochi. I giochi di scienza dei dati possono essere aggiornati man mano che i giocatori avanzano nei livelli. Le applicazioni di data science includono PriceRunner, Junglee e Shopzilla. Prelevano dati da siti Web pertinenti per prendere decisioni informate sul prossimo acquisto.

Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per insegnare a robot e computer come esplorare il mondo. Un algoritmo di apprendimento automatico sono le reti neurali, ad esempio. Questi algoritmi utilizzano enormi quantità di dati per identificare schemi e regole. Esistono molti tipi di reti neurali. Ognuno è migliore per un compito specifico. La scienza dei dati è lo studio di come addestrare questi algoritmi al fine di produrre modelli accurati per set di dati specifici. Questo è un campo interdisciplinare che ha molte applicazioni.

La scienza dei dati è già utilizzata in molti settori. È stato dimostrato che le capacità predittive della scienza dei dati ottimizzano la pianificazione strategica e migliorano i processi di produzione. Sia le grandi aziende che le startup oggi raccolgono dati per aumentare le proprie entrate. Più dati raccolgono, più informazioni possono trarre. I data scientist possono utilizzare l’analisi predittiva, come il punteggio dei lead, per prendere decisioni aziendali. Che cos’è la scienza dei dati?

Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno migliorato la loro capacità di produrre risultati utili. Richiedono ancora che gli esseri umani li raffinano e li costringano. Gli algoritmi di apprendimento automatico non sono in grado di svolgere tutto il lavoro nel settore bancario. Un programma può ancora richiedere un programmatore o un ingegnere per il perfezionamento. Sebbene gli algoritmi di apprendimento automatico siano a volte più complicati delle soluzioni tradizionali, sono spesso utilizzati anche in molti settori.

L’importanza della Data Science nel mondo odierno guidato dalla tecnologia non può essere sottovalutata poiché il mondo si basa sulle informazioni e archivia i dati per la maggior parte delle sue attività quotidiane. Non c’è bisogno che ti dicano che l’informazione è la nuova valuta del mondo.

Capstone Applied Data Science (IBM)

Questo corso fornisce informazioni su cos’è la scienza dei dati e sperimenta simulazioni di esempio e casi di studio che aiuterebbero immensamente gli studenti a imparare le chiamate API RESTful all’API Foursquare e recuperare le informazioni sui dati sui luoghi in diversi quartieri in tutto il mondo. Applied Data Science Capstone è un corso unico offerto da IBM nel catalogo Coursera.

Imparerai come utilizzare la libreria Folium per mappare i dati geospaziali e comunicare facilmente i tuoi risultati.

Guadagnerai un Certificato dopo il completamento del corso, che viene fornito con un badge digitale di IBM.

Un buon vantaggio del corso è che è sottotitolato in molte delle principali lingue del mondo come francese, portoghese, cinese, italiano, spagnolo, russo e persino arabo. Puoi anche imparare alla tua velocità, il che significa una migliore comprensione.

Il corso si articola in quattro segmenti (4)

  • introduzione
  • API Foursquare
  • Segmentazione e clustering di quartiere
  • La battaglia dei quartieri
  • La battaglia dei quartieri (parte conclusiva)

Scienza dei dati genomici (Johns Hopkins University)

Genomic Data Science fa parte della specializzazione in Genomic Data Science offerta dalla Johns Hopkins University. Come prerequisito della scienza dei dati, ottieni conoscenze e competenze approfondite in programmazione Python, bioinformatica, biopyton e genomica. Con oltre 100.000 studenti iscritti a questo corso offerto su Coursera, il corso offre un pacchetto completo

Imparerai nuove risorse che ti aiuteranno ad analizzare e comprendere meglio gli esperimenti di sequenziamento di prossima generazione come Python, Galaxy e Bioconductor. Questo corso è ideale per biologi molecolari o scienziati che necessitano di esperienza con i metodi computazionali della scienza dei dati.

Durante la sessione del corso, potrai cimentarti in alcuni progetti per qualificarti e ottenere un certificato condivisibile

Lo schema del corso contenuto in questa sezione include;

  • Introduzione alle tecnologie genomiche
  • Scienza dei dati genomici con Galaxy
  • Python per la scienza dei dati genomici
  • Algoritmi per il sequenziamento del DNA
  • Strumenti a riga di comando per la scienza dei dati genomici
  • Bioconduttore per la scienza dei dati genomici
  • Statistiche per la scienza dei dati genomici

Scienza dei dati per l’innovazione aziendale (EIT Digital)

Se fai parte del management aziendale e di middle management, questo corso sarà l’ideale per te in quanto ti consentirà di promuovere la creatività basata sui dati. Gli argomenti trattano argomenti e prospettive importanti nell’uso dei dati. Include anche data mining, approcci di apprendimento automatico, pro e contro e problemi di applicabilità funzionale.

Il corso ti introduce alla scienza dei dati, perché è essenziale in vari settori, il valore che la scienza dei dati può generare, cosa possono risolvere i big data, la distinzione tra analisi dei dati di modellazione descrittiva e predittiva e le funzioni del calcolo cognitivo. Il corso copre, da un punto di vista analitico, metodi supervisionati, non supervisionati e semi-supervisionati che possono essere appresi dai processi di ordinamento, clustering e regressione; modelli di dati NoSQL e innovazioni; e la funzione e l’impatto dei sistemi di calcolo scalabili basati su cloud basati sulla riduzione delle mappe e sui paradigmi analogici.

Durante la sessione del corso, proverai le tue mani su alcuni progetti per qualificarti e guadagnare un certificato condivisibile.

Di seguito sono riportati i moduli di questo corso specializzato;

  • Introduzione al business basato sui dati
  • Terminologia e concetti fondamentali
  • Metodi di data science per le aziende
  • Sfide e conclusioni

Impara le basi di SQL per la specializzazione in Data Science (UCDAVIS University of California)

Questo curriculum di specializzazione è autogestito e strutturato per aiutarti ad apprendere abilità lavorative uniche in breve tempo. Offerta dall’UCDAVIS, questa specializzazione richiede poca o nessuna esperienza nella programmazione, poiché ti verrà insegnato da zero su dati e query SQL.

Tratterai argomenti vitali come i fondamenti di SQL, SQL, analisi, test AB e calcolo distribuito utilizzando Apache Spark.

Man mano che procedi in questa sezione, imparerai come scrivere query, filtrare, ordinare, riepilogare e persino manipolare i dati. Utilizzando l’area di lavoro del mattoncino dati, sarai in grado di creare una pipeline end-to-end in grado di leggere e trasformare i dati.

Gli studenti che scelgono questo corso saranno in grado di assicurarsi un lavoro in qualsiasi settore come amministratore di database o analista di programma

Questi quattro (4) moduli in questo corso specializzato sono;

  • SQL per la scienza dei dati
  • Wrangling dei dati, analisi e test AB con SQL
  • Calcolo distribuito con Spark SQL
  • SQL per il progetto Capstone di Data Science

IBM Data Science (IBM)

La scienza dei dati è una delle numerose specializzazioni di scienza dei dati di IBM a causa del loro aspetto di lunga data.

Da studente, questo corso ti esporrà all’applicazione dei dati nella vita reale. L’esperienza di vita proiettata attraverso questo corso online è un vero affare in quanto otterrai preziose informazioni sia sulla scienza dei dati che sul linguaggio macchina: applicazioni e casi d’uso. Alla fine del corso, la tua mentalità sarebbe cambiata e penserai più come uno scienziato dei dati poiché sarai in grado di applicare ciò che hai imparato a problemi reali di scienza dei dati.

Alcune delle competenze e dei software che ti verranno insegnati a utilizzare sono Watson Studio, JupyterLab, GitHub e R Studio.

Questo corso copre le seguenti sezioni;

  • Che cos’è la scienza dei dati?
  • Strumenti per la scienza dei dati
  • Metodologia della scienza dei dati
  • Python per Data Science e AI
  • Database e SQL per Data Science con Python
  • Analisi dei dati con Python
  • Visualizzazione dei dati con Python
  • Apprendimento automatico con Python
  • Capstone della scienza dei dati applicata

Visualizzazione dei dati e dashboard con specializzazione R

Non c’è bisogno che ti dicano che l’informazione è la nuova valuta del mondo. Tale è questo corso offerto dalla John Hopkins University. Data Visualization & Dashboarding with R è un pacchetto di cinque moduli in uno che si basa sulla base dei prerequisiti nei dati. Gli esperti del settore ti insegneranno come visualizzare i dati utilizzando R funziona. Creerai visualizzazioni di dati statiche e dinamiche che potrai pubblicare sul web.

Arrivando alla fine della struttura del corso, diventerai un esperto nella visualizzazione dei dati con un certificato verificato.

Di seguito sono riportati i moduli che troverai in questa specializzazione;

  • Introduzione alla visualizzazione dei dati in R
  • Visualizzazione dei dati in R con ggplot2
  • Visualizzazione avanzata dei dati con R
  • Pubblicazione di visualizzazioni in R con dashboard Shiny e flessibile
  • Capstone di visualizzazione dei dati

Immagini satellitari, analisi spaziale in GIS (Università di Toronto)

Sei interessato ai principi e alle strategie GIS e vuoi esercitarti da solo? Allora questo corso fa per te. Questa è una specializzazione perfetta per i neofiti in cartografia e GIS. Un corso tenuto dall’Università di Toronto tramite la piattaforma di apprendimento a distanza di Coursera è un’eccellente opportunità per apprendere una delle abilità più interessanti sul mercato. Imparerai a interpretare le abilità dei dati cartografici utilizzando diversi tipi di dati e approcci per affrontare le questioni spaziali. Verrai anche introdotto all’elaborazione di set di dati utilizzando varie forme di query per individuare i dati necessari per rispondere a una query specifica. Man mano che sviluppi la specializzazione del corso, passerai attraverso tecniche e formazione per analizzare e utilizzare i dati vettoriali per trovare correlazioni spaziali all’interno e tra i set di dati.

I moduli che troverai in questa specializzazione sono;

  • Filtraggio dei dati utilizzando le query
  • Analisi vettoriale
  • Il telerilevamento come fonte di dati GIS
  • Analisi raster
  • Progetto: Analisi spaziale

Data Science applicata con Python (Università del Michigan)

Essendo una delle principali università, il Michigan offre agli studenti di tutto il mondo opportunità di apprendere la scienza dei dati applicata attraverso la piattaforma Coursera.

Il corso ti fornirà approfondimenti sulla scienza dei dati, l’applicazione dei dati, le tecniche e l’analisi dei dati.

L’apprendimento di questo corso amplierà le tue conoscenze e acquisirai competenze tanto necessarie come la programmazione Python, la visualizzazione dei dati, gli algoritmi di apprendimento automatico, la pulizia dei dati, lo Scikit-Learn, l’estrazione di testo e molti altri.

Applied Data Science con Python è un curriculum di cinque corsi (5) per studenti con una solida conoscenza (intermedia) della programmazione Python e seriamente intenzionati a imparare come applicare la visualizzazione dei dati a scenari di vita reale.

Trova i moduli inclusi in questo corso;

  • Introduzione alla scienza dei dati in Python
  • Tracciatura applicata, creazione di grafici e rappresentazione dei dati in Python
  • Machine Learning applicato in Python
  • Estrazione di testo applicata in Python
  • Analisi dei social network applicata in Python

Competenze Excel per le imprese: intermedio (MACQUARIE University)

Excel farà sempre parte del business aziendale in quanto è un software molto popolare nell’area di lavoro. Questo corso excel offerto dall’Università MACQUARIE è fantastico, dato che è un prezioso asset fondamentale per garantire un lavoro IT.

Scegliere questo corso su Coursera è l’ideale per un nuovo ingresso nell’IT. Sarai esposto alle basi di Excel come le sue applicazioni aziendali, amplierai le tue capacità di conoscenza nella gestione di set di dati e creerai report significativi.

Alla fine del corso, sarai pronto per la ricerca di lavoro poiché avrai acquisito le competenze richieste in Microsoft Excel, concatenazione, grafico pivot e tabella.

Puoi ottenere una certificazione condivisibile dopo il corso.

Di seguito sono riportati gli argomenti che tratterai durante il corso;

  • Lavorare con più fogli di lavoro e cartelle di lavoro
  • Funzioni di testo e data
  • Intervalli denominati
  • Riepilogo dei dati
  • tabelle
  • Tabelle pivot, grafici e filtri dei dati
  • Valutazione finale

Analisi dei Big Data con SQL (CLOUDERA)

Analizzare i Big Data con SQL è l’ultimo corso di database richiesto nel catalogo di Coursera e gli studenti devono acquisire le competenze per rimanere rilevanti nel settore IT di oggi. Offerto da CLOUDERA, l’analisi dei big data con SQL ti fornirà una comprensione approfondita delle funzioni SQL. Questo corso si concentra maggiormente sui motori SQL per big data APACHE Hive e APACHE Impala, il che significa che imparerai come esplorare e interrogare i database utilizzando vari strumenti. Ti appoggi anche a un gruppo e ti aggrega per una facile risposta alle domande analitiche.

Come prerequisito, è necessario installare una macchina virtuale sul tuo computer per imparare questo corso.

Questo corso è l’ideale per gli studenti interessati ad avventurarsi nella gestione e amministrazione di database poiché imparerai le basi delle istruzioni SELECT, filtri i risultati, rispondi a domande analitiche e lavorerai anche con l’ordinamento e la limitazione dell’output

Le competenze che imparerai, ma non solo, sono Apache Impala, Big Data, SQL, Apache Hive, Apache Analysis e molte altre.

Guadagnerai un certificato al termine che può essere condiviso con i datori di lavoro.

I moduli seguenti sono argomenti interessanti che tratterai in questo corso;

  • Orientamento a SQL sui Big Data
  • Elementi essenziali di SQL SELECT
  • Filtraggio dei dati
  • Filtraggio dei dati
  • Raggruppamento e aggregazione dei dati
  • Ordinamento e limitazione dei dati
  • Combinazione di dati

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