适合周末学习5门在线数据科学课程

程序员书库（ID：OpenSourceTop） 编译

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当你学习一项新技能、库或编程语言时，大多数人只能在下班后或者周末去做，我经常尽最大的努力在周末学习所有必要的知识，我们都知道，数据科学是一个广泛的领域，有许多具体的主题。

如果你能每天学习一项新技能或新概念，那不是很好吗？一旦你很好地学习数据科学概念的基础知识。一旦你很好地学习了这些知识之后，你就可以开始尝试构建应用程序。

在本篇文章中，我将分享5门在线课程，所有课程都可以在Coursera上，每一门课程都很简短，如果你想在周末学习一些东西，这些课程一定适合你：

1、Foundations: Data, Data, Everywhere

这门课程是由谷歌开设的数据分析入门课程，该课程是一系列课程的第一门课，旨在为谷歌分析证书做准备，该课程一共分为5个模块，总体设计为20小时，你将学习分析数据的关键技能，如清理和可视化数据，了解基本工具，如SQL，R和Tableau，并建立一个专业的、高效的开发环境。

2、Introduction to Machine Learning in Production

接下来的课程是为那些有深度学习、Python和人工智能知识的人准备，该课程是deepleearning提供的一门课程。这是他们关于机器学习生产工程(MLOps)系列的第一门课程。本课程系列旨在让你超越实现机器学习算法。

这门介绍性的MLOps课程分为三个部分，通过这三个模块，你将学习成为一名成功的机器学习专家所需的生产工程技能。此外，你还将学习ML生命周期，如何以结构化的方式解决任何问题，以及如何执行有效的分析以理解你的ML模型。

3、Introduction to Data Engineering

我认识的每个数据科学家，包括我自己，可能都不止一次被问到，“那么数据科学家是做什么的?”数据工程师这个岗位头衔经常让人感到困惑，这一门课程就是为你解答这个问题的。

该课程由IBM提供，分为4个模块，可以在10小时内完成。在本课程中，你将了解基本概念、工具和数据工程流程。你还将了解现代数据生态系统，以及数据科学家、数据工程师和数据分析如何在这个生态系统中相互作用。

4、Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML

接下来是另一门与机器学习相关的课程，使用AutoML分析数据集并训练ML模型，DeepLearning提供这门入门课程。AI和AWS，并专注于使用AutoML为ML模型训练准备数据集。要学习这门课程，你需要具备一些基本的Python和Jupyter Notebook技能。

本课程分为四个模块，需要在14小时内完成。这是一系列课程的第一部分，这些课程将教会你应用探索性数据分析（EDA）、在模型上使用AutoML以及一些文本分类算法所需的所有基础知识。在本课程结束时，你将能够使用AWS云构建、培训和部署可伸缩的ML管道。

5、Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals

最后一门是关于大数据和机器学习的课程，谷歌云大数据与机器学习基础是谷歌提供的许多数据工程和数据分析相关课程的中级课程，本课程由4个模块组成，要求学生在14小时内完成，并将向你介绍谷歌云平台的大数据能力。本课程将带你通过使用云SQL迁移现有的MySQL工作负载到谷歌云。此外，你还将学习如何查询数据和执行交互分析以更好地理解数据。