五门免费的大学课程帮助您学习数据科学
在当前，熟练的数据专业人员仍然是非常抢手的。因此，现在正是进入数据科学领域的绝佳时机。但是，你应该如何开始？从哪里开始？
你是否应该报名参加数据科学的培训班、专业证书或研究生项目？是的，这些都是不错的选择。但是，你也可以免费学习数据科学，并成功转行。
为了帮助你入门，我们整理了一份高质量的免费大学课程清单，它们将帮助你从零基础开始学习数据科学。由于这些课程有结构化的课程大纲，你不必担心学习什么以及以什么顺序学习，只需专注于学习和提升自己。
下面就让我们开始吧！
《Python数据科学导论-哈佛大学》
官网入口：https://cs50.harvard.edu/x/2020/psets/1/
如果在开始学习数据科学之前你需要对Python编程进行复习，请查看哈佛大学开设的《CS50: Python编程导论》课程。
在学习了Python编程基础之后，你可以继续学习哈佛大学的《Python数据科学导论》课程。
在这门课程中，你将学习以下内容：
- 编程基础
- 使用Python进行编码、统计和数据叙事
- Python数据科学库，如NumPy、pandas、matplotlib和scikit-learn
- 构建和评估机器学习模型
- 机器学习的应用
《计算思维和数据科学导论-MIT》
麻省理工学院的《计算思维和数据科学导论》是另一个学习数据科学基础知识的好课程。这门课程将帮助你熟悉数据科学和基本统计概念。
以下是这门课程涵盖的内容概述：
- 优化问题
- 随机思考
- 随机游走
- 蒙特卡洛模拟
- 置信区间
- 实验数据的理解
- 聚类
- 分类
《统计学习-Stanford》
斯坦福大学的《统计学习》是另一门学习不同机器学习算法工作原理的热门课程。
这门课程的编程练习使用的是R语言，但你也可以使用Python进行练习。我还建议你使用免费的《统计学习导论》书籍的Python版本作为这门课程的辅助教材。
这门课程涵盖了以下主题：
- 线性回归
- 分类
- 重采样方法
- 模型选择
- 正则化
- 基于树的方法
- 支持向量机
- 无监督学习
《数据科学数学主题-MIT》
即使你熟悉使用Python和Python库（如scikit-learn）构建机器学习模型，你也应该了解一些数学概念。
学习数学概念对于从事机器学习研究或在技术面试中获得竞争优势都是有帮助的。这是重要的，因为掌握这些知识将帮助你在技术面试中脱颖而出。
麻省理工学院的《数据科学数学主题》课程将教授与数据科学相关的数学主题，特别是高级降维和聚类概念。
以下是你将学习的一些主题：
- 主成分分析
- 谱聚类
- 压缩感知
- 近似算法
《数据科学：机器学习-哈佛大学》
通过我们之前提到的一门或多门课程，你应该已经熟悉了：
- Python数据科学库
- 机器学习算法的工作原理
哈佛大学的《数据科学：机器学习》课程将帮助你复习机器学习基础知识，并将其应用于构建推荐系统。
这门课程将教授以下内容：
- 机器学习基础知识
- 交叉验证
- 流行的机器学习算法
- 正则化技术
- 构建推荐系统
总结
现在，你已经有了一份来自哈佛、麻省理工和斯坦福等顶尖大学的高质量数据科学课程清单，可以学习Python数据科学库和机器学习算法的内部工作原理。你可以选择其中一门或多门课程，找到最适合自己的课程。祝你学习愉快！