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在某个地方，有人正在谈论想要进入科技领域。如果是成为一名软件工程师，或者他们对数据科学感兴趣。当这些人开始他们的数据科学旅程时，特别是，有各种在线课程、培训营和学位可供选择。这可能非常困难，所以我来这里帮助你减轻负担。
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯。
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析水平
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织进行 IT 工作
所以，让我们直接进入主题……
课程链接：Python 数据科学导论
哈佛大学是一所著名的私立常春藤研究型大学。为了满足当前市场对技术专业人员日益增长的需求，他们理解为感兴趣或新生提供免费的材料以启动他们在科技领域的旅程的重要性。
上述课程旨在为数据分析新手提供帮助。目前，Python 是数据科学中最受欢迎的编程语言，因此它总是一个很好的起点。该课程包括每周承诺 3-4 小时的学习，其中你将了解：
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学习回归模型
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利用流行的库，如 sklearn、Pandas、matplotlib 和 numPy
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机器学习概念，如过拟合、评估不确定性和权衡取舍
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机器学习模型的基础理解
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机器学习（ML）和人工智能（AI）的基本概念理解
如果你在寻找其他课程，哈佛大学还提供：
链接：统计思维与数据分析
MIT 也是另一所领先的学习机构。在 2001 年，他们推出了一个名为开放课程网的平台。这是另一所理解提供免费教育材料需求的学习机构，帮助人们了解新市场及其新职业潜力。
统计思维和数据分析的实施是一个非常重要的概念。有些人说统计学有用但不是必需的，你不需要了解所有细节，但在我的数据科学家经历中，我理解了统计学的重要性以及它如何能改进和加快我的职业发展。
在本课程中，你需要每周参加 2 节，每节 1.5 小时的课程，你将学习到：
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概率
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讨论抽样技术
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数据总结
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常见的抽样分布
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统计推断和假设检验
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回归
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非参数推断
MIT 提供的其他数据分析课程：
链接：数据分析入门
国际商业机器公司不是大学，但它的课程受到广泛认可，为新人提供了合适的学习材料以开启新的旅程。已有 397,828 人注册该课程，并以 8 种语言授课，这门数据分析入门课程为人们提供了顺利进入数据世界的途径。
该课程灵活，需要你投入大约 10 小时学习：
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数据分析是什么以及关键步骤
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不同类型的数据结构、文件格式和数据来源
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描述数据分析过程，包括数据收集、整理、挖掘和可视化
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区分不同的数据角色
课程链接：挖掘海量数据集
另一个提供优秀学习材料的领先大学是斯坦福大学。如果你认真考虑从事数据分析工作，了解科技领域的更受欢迎和快速发展的领域，如机器学习和人工智能，也是非常有益的。自然，许多数据分析师会转向机器学习模型的工作，然后找到自己的细分领域，如自然语言处理。
机器学习领域的一部分是处理大量数据集。这门课程为期 7 周，你将学习以下内容：
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MapReduce
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提取模型的算法
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大型数据集中的信息
如果你对机器学习、人工智能和深度学习感兴趣，以下课程可能会引起你的兴趣：
链接: 人工智能简介
如果你已经掌握了数据分析的知识，并准备开始人工智能的职业或学习旅程，那么伯克利大学的人工智能入门课程非常适合你。
课程持续 8 周，在提供的链接中，你将获得不同格式的讲座主题、阅读笔记和作业。课程从智能计算机系统设计的基本概念和技术开始，深入探讨统计和决策理论建模范式。
这 5 个免费的数据分析课程将带你踏上数据世界的旅程。你将从学习基础知识开始，逐渐深入到数据分析师/科学家的技术领域。
****Nisha Arya****是一名数据科学家、自由技术作家以及 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程，以及围绕数据科学的理论知识。Nisha 涵盖了广泛的话题，并希望探索人工智能在延续人类生命方面的不同方式。作为一个热衷的学习者，Nisha 寻求拓宽她的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。