10 门适合初学者的最佳数据科学和机器学习课程

披露：本篇文章包含附属链接；如果您通过本文提供的不同链接购买产品或服务，我可能会收到报酬。

数据科学、机器学习、深度学习和人工智能目前非常热门，为程序员提供了高薪且令人兴奋的工作机会。

对于那些愿意学习这些新技能、提升自己并希望解决一些最有趣的现实问题的程序员来说，这是一个很好的机会。

从工作角度来看这也很重要，因为由于这些技术，机器人和机器人程序正变得越来越智能，并且很可能会接管当今许多程序员所做的一些工作。

因此，软件工程师和开发人员提升这些技能至关重要。随着数据科学正在彻底改变我们周围的世界，拥有这些技能的程序员的薪水也大幅提升。

你可能已经知道，机器学习专家是世界上收入最高的技术职位之一。然而，大多数开发人员和 IT 专业人士尚未学习这项宝贵的技能。

对于那些不知道什么是数据科学、机器学习或深度学习的人来说，它们是非常相关的术语，都指向机器完成迄今为止只有人类才能完成的工作，并分析现代应用程序收集的大量数据。

具体来说，数据科学是机器学习、可视化、数据挖掘、编程、数据挖掘等概念的组合。

如果您有一些编程经验，那么您可以学习Python或R来成为一名数据科学家。

有很多流行的科学 Python 库，例如 Numpy、Scipy、Scikit-learn、Pandas、TensorFlow、PyTorch，数据科学家可以使用它们来分析数据。

老实说，我对数据科学和机器学习领域也还很陌生，但从去年开始我花了一些时间来了解这个领域，并对学习机器学习、数据科学等的最佳资源做了一些研究。

我正在通过一系列博客文章分享所有这些资源。之前，我分享了一些学习TensorFlow（最受欢迎的机器学习库之一）的课程，今天我将分享更多学习这些技术的课程。

这些资源既有免费资源，也有付费资源，能够帮助你理解关键的数据科学概念，最终成为一名数据科学家。顺便说一句，如果你购买的是付费课程，我会获得报酬。

面向初学者的 10 门机器学习和数据科学最佳课程

以下是我列出的一些使用Python和R 编程语言学习数据科学、机器学习和深度学习的最佳课程。正如我所说，数据科学和机器学习紧密相关，因此其中一些课程也涵盖了机器学习。

如果您仍然犹豫要不要选择 Python 或 R 进行机器学习，我可以告诉您，Python和R都是非常适合数据分析的语言，并且具有良好的 API 和库，因此我提供了 Python 和 R 课程，您可以选择您喜欢的课程。

我个人喜欢Python，因为它用途广泛，在我的编程语言列表中，它是仅次于 Java 的最佳选择。我已经用它来编写脚本和其他 Web 内容，所以对我来说，选择 Python 是轻而易举的事。它还有一些很棒的库，比如Sci-kit Learn和TensorFlow。

数据科学也是数据可视化、数据清理、数据挖掘、数据分析等多种技能的结合，这些课程对所有这些概念进行了良好的概述，并提供了许多可以在现实世界中为您提供帮助的有用工具。

Andrew Ng 的机器学习专业化

这可能是斯坦福大学和Coursera提供的最受欢迎的机器学习在线课程，现在也提供认证。

您将接受本课程所学每个主题的测试，并且根据您完成的情况和获得的最终分数，您还将获得证书。

本课程免费，但如果你想获得证书，则需要付费。不过，它确实能为开发者带来价值，并帮助你更好地理解所有机器学习算法背后的数学原理。

我非常喜欢这门课程。吴恩达会用 Octave 指导你学习这门课程，Octave 是一个很好的工具，可以在你的算法投入项目之前进行测试。

顺便说一句，如果您计划参加多个 Coursera 课程或专业课程，那么请考虑订阅Coursera Plus，它可以让您无限制地访问 700 多门课程、专业课程、专业证书和指导项目。

现在，让我们看看您可以加入的 10 门最佳在线课程，以学习数据科学和机器学习：

1.机器学习 AZ：数据科学中的 Python 和 R 实践

这可能是最好的数据科学和机器学习在线实践课程。在本课程中，你将跟随两位数据科学专家学习如何使用 Python 和 R 创建机器学习算法。

对于想要在数据科学领域发展的学生和程序员以及想要在机器学习方面提升水平的数据分析师来说，这是一门很棒的课程。

对于那些了解机器学习基础知识（包括线性回归或逻辑回归等经典算法）但想要了解更多信息并探索机器学习所有不同领域的中级程序员来说，它也非常有用。

2. Pluralsight 的《使用 R 进行数据科学》

数据科学是将数据转化为知识的实践，而 R 是数据科学家使用的最流行的编程语言之一。

在本课程中，您将首先了解数据科学的实践、R 编程语言以及如何使用它们将数据转化为可操作的见解。

接下来，您将学习如何转换和清理数据，创建和解释描述性统计数据、数据可视化和统计模型。

最后，您将学习如何处理大数据、使用机器学习算法进行预测以及将 R 部署到生产中。

顺便说一句，您需要 Pluralsight 会员资格才能访问本课程，但如果您没有会员资格，您仍然可以通过获取他们的10 天免费通行证来查看本课程，该通行证可免费提供 200 分钟访问其所有课程的权限。

3.哈佛数据科学课程

该课程结合了机器学习、可视化、数据挖掘、编程、数据挖掘等各种数据科学概念。

在整个课程中，您将使用流行的科学 Python 库，例如Numpy、Scipy、Scikit-learn 、Pandas。

我建议您在参加本课程之前先完成课程上的机器学习课程，因为课程中没有深入介绍PCA（降维）、 k-means和逻辑回归等机器学习概念。

但请记住，你必须投入大量时间才能完成这门课程，尤其是家庭作业练习非常具有挑战性

简而言之，如果你正在寻找一门数据科学（使用Python）的在线课程，那么没有比哈佛大学的 CS 109更好的课程了。你需要一些编程背景和统计学知识才能完成这门课程。

4. Udemy 上有数据科学入门课程吗？（免费） *

这是一门很棒的入门课程，讲解了数据科学家的工作内容以及如何成为数据科学专业人士。课程免费，可在Udemy上获取。

如果您刚刚听说数据科学并对此感到兴奋，但不知道它的真正含义，那么这是您应该首先参加的课程。

这是一门简短的免费数据科学课程，内容却非常丰富。您将了解什么是数据科学？欣赏数据科学家的日常工作，并区分数据科学中的各种角色以及履行这些角色所需的技能。

你还将了解数据科学家面临的挑战。简而言之，本课程将为你提供所有知识，帮助你判断数据科学是否适合你。

5. Udacity 的数据科学入门

这是另一个很好的数据科学入门课程，可在另一个流行的在线课程网站 Udacity 上免费获取。

在本课程中，您将学习基本的数据科学概念，例如数据操作、使用统计和机器学习进行数据分析、使用信息可视化进行数据通信以及处理大数据时的大规模数据。

这是一门免费课程，也是通过 Udacity 提供的数据分析师纳米学位课程迈向新职业生涯的第一步。

6.数据科学认证培训--- R 编程\

这是另一个使用 R 学习数据科学的好课程。在本课程中，您不仅可以学习 R 编程语言，还可以获得一些统计建模技术的实践经验。

该课程有现实世界的例子，说明如何利用分析来显著改善企业或行业。

如果您有兴趣学习一些不需要大量数学背景就能理解的实用分析方法，那么本课程适合您。

7.Coursera数据科学入门课程

本课程广泛介绍数据科学的各种概念。第一个编程练习“用 Python 进行 Twitter 情绪分析”既有趣又富有挑战性，你需要分析大量的 Twitter 消息，找出其中的情绪，例如负面、正面等等。

本课程假设您了解统计学、Python和SQL。

顺便说一句，它对初学者来说不是很好，特别是如果你不懂Python和SQL，但如果你懂并且对数据科学有基本的了解，那么这是一门很棒的课程。

8. Python 数据科学与机器学习训练营

毫无疑问，除了 R 之外，Python 可能是用于数据分析的最佳语言，这就是它在数据科学家中如此受欢迎的原因。

本课程将教您如何使用所有重要的 Python 科学和机器学习库TensorFlow、NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib 、Plotly、Scikit-Learn、机器学习以及我之前在有用的机器学习库列表中解释过的更多库。

这是一个非常全面的课程，您将学习如何使用 Python 的强大功能来分析数据、创建漂亮的可视化效果以及使用强大的机器学习算法！

9.数据科学 AZ：包含实际数据科学练习\

这是 Udemy 的另一门很棒的数据科学实践课程。它承诺通过真实的数据分析示例，逐步讲解数据科学知识，涵盖数据挖掘、建模、Tableau 可视化等等。

本课程将为您提供大量的实践练习，当您完成本课程后，现实世界将变得轻而易举。

家庭作业也非常发人深省，富有挑战性。总之，如果你热爱动手做事，那么这门课程就非常适合你。

10.使用Python进行数据科学、深度学习和机器学习

如果您有一些编程或脚本编写经验，本课程将教您科技行业中真正的数据科学家和机器学习从业者所使用的技术——并帮助您成为一名数据科学家。

本课程的主题来自对最大的技术雇主的数据科学家职位列表中的实际要求的分析，这使得它更加特殊和有用。

以上就是一些热门的数据科学课程。正如我所说，优秀的数据分析人才需求旺盛，但能够满足这一需求的开发人员却寥寥无几。

对于程序员，尤其是那些数学和统计学知识丰富的程序员来说，这是一个在机器学习和数据分析领域开启职业生涯的绝佳机会。你将获得激动人心的工作和丰厚的薪酬。

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结束语

谢谢，您终于读完了这篇文章……祝您在数据科学和机器学习的道路上一切顺利！这当然不会一帆风顺，但通过学习这些课程，您离梦想中的机器学习专家又近了一步。

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PS  --- 如果您需要一些免费资源来开始，您可以查看这个免费课程学习机器学习算法、软件、深度学习来开始您的准备。