在21世纪，传统教育已经转变为一种选择，而不是人生中的必经阶段。

随着互联网的繁荣和大规模网络公开课（mooc慕课）的兴起，人们可以选择在线学习数据科学，以避免学生的债务负担。

统计数据显示，线上教学使学生在每小时的训练中可以多学习5倍的材料。在线学习的好处是无限的，包括降低成本和灵活的时间安排和环境。

 

数据科学的民主化

 

现在是2020年，数据科学比以往更加民主化。这意味着任何个人只要有适当的工具和大量的数据，就可以在几乎没有专业知识的情况下进行数据科学研究。随着数据渗透到整个行业的每一个角落，拥有数据科学家的技能是大势所趋，也因此产生了一支会说数据语言的员工队伍。

 

考虑到这一点，通过在线课程，对于一个完全的初学者来说，开始研究数据科学是可能的。所需要的只是一个结构合理的学习课程、正确的学习方法、坚持不懈的动力和激情以及辅助训练项目。

 

如何线上学习数据科学？

 

最好的慕课 + 正确的学习方法 + 激情 + 项目

 

所以在这篇文章中，我将介绍最好的慕课，它们是免费的，对于想成为数据科学家的人是非常有价值的。

 

数据科学韦恩图

 

 

数据科学的多学科交叉性可以通过德鲁 · 康威这张饱受嫌弃的维恩图可视化。通过这个图表，我们可以推断出数据科学领域包括黑客技能、机器学习和多重变量分析。

 

我已经排除了领域专业知识，因为这取决于你所在的公司，而在线课程无法获得沟通技能等硬技能，你需要与现实生活中的人交谈才能做到这一点（尽管这可能令人畏缩）。

 

以下20个课程将分为3个部分:

 

1. 数据科学

2. 黑客技能

- Python

- R语言

- 结构化查询语言

3. 机器学习与人工智能

- 机器学习与人工智能基础

- 深度学习

- 自然语言处理

- 计算机视觉

 

我没有实地考察不同课程，也没有花几个小时过滤网上的干扰信息，而是编辑了这个列表，其中包含了我发现在机器学习、人工智能、数据科学和编程学习中很有用的课程。

 

下面，就来看看这个列表吧！

 

慕课

 

0. 学会如何学习

 

这门课程能教你的人生中最重要的技能之一，就是学会如何学习。它会教你一些技巧和方法，确保你能记住你所学到的东西，并帮助你在现实生活中应用它们。因为拥有正确的学习方法是学习任何东西的一个重要先决条件，这就是为什么它被列为序号0，因为它为下面的每一门课程奠定了基础。

 

数据科学

 

1.CS109数据科学——哈佛

 

CS109是介绍调查的五个关键方面的课程:

 

· 数据纠缠、清理和取样，以获得合适的数据集

· 数据管理能够快速、可靠地访问大数据

· 产生假设和直觉的探索性数据分析

· 基于回归和分类等统计方法的预测

· 通过可视化、故事和可解释的摘要来交流结果。

 

另外，它是用Python教的！

2. 从数据中学习——加州理工

 

对于所有数据爱好者来说，深刻理解机器如何从数据中学习以及如何改进处理过程是至关重要的。这是一门介绍机器学习的课程，包括基本理论，算法和应用。

 

你将学到什么:

 

· 学习是什么？

· 机器能学习吗？

· 如何做到？

· 如何做好？

3. 大数据概论——加州大学圣地亚哥分校

 

现在是大数据时代，所有的数据科学爱好者都有义务去了解大数据是什么以及它为什么重要。