Artificial Intelligence (AI)

A Free Data Science Learning Roadmap: For All Levels with IBM

Written by smirow

Eine kostenlose Roadmap für Data Science-Lernen: Für alle Niveaus mit IBMEine kostenlose Roadmap für Data Science-Lernen: Für alle Niveaus mit IBM
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Die Ziele für 2024 bleiben bestehen und ich hoffe, dass alle Menschen, die sich das Erlernen von Data Science zu einem ihrer Ziele gemacht haben, auf diesen Artikel stoßen. Sie können Data Science auf verschiedene Weise erlernen, von YouTube-Videos bis hin zum Studium.

Wenn Sie jedoch nicht über die finanziellen Mittel verfügen, um wieder aufs College zu gehen, oder mehr Struktur benötigen, als YouTube bieten kann, verstehe ich das.

Wenn Sie jemand sind, der seine Lernreise gerne auf einer einzigen Plattform erleben möchte, die einem Zeitplan folgt und organisiert ist, lesen Sie diesen Blog weiter.

Hier sind 4 verschiedene Lern-Roadmaps für 4 verschiedene Niveaus:

Anfängerlevel

Link: Einführung in die Data Science-Spezialisierung

Wenn Sie planen, eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen oder von Ihrer aktuellen Karriere zur Datenwissenschaft übergehen möchten, müssen Sie sich zunächst mit den Grundlagen der Datenwissenschaft befassen, um zu verstehen, was sie ist.

Auf diese Weise entwickeln Sie die Denkweise, die Sie für die Arbeit als Datenwissenschaftler benötigen, und verstehen die verschiedenen Methoden, mit denen Sie verschiedene Arten von Datenwissenschaftsproblemen angehen können. Dies geschieht in einer Reihe von 4 Kursen:

Sie können diesen Kurs in einem Monat abschließen, wenn Sie 10 Stunden pro Woche investieren.

Link: Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python- und SQL-Spezialisierung

Niveau: Anfänger/Mittelstufe

Wenn Sie das Gefühl haben, ein sehr gutes Verständnis davon zu haben, was Data Science ist, was es beinhaltet und wohin es Sie führen kann. Ihr nächster Schritt besteht darin, etwas tiefer in die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL einzutauchen.

In dieser speziellen 5-Gänge-Reihe lernen und entwickeln Sie praktische Erfahrungen mit Jupyter, Python und SQL und führen statistische Analysen an realen Datensätzen durch:

Link: IBM Data Science Professional-Zertifikat

Niveau: Mittelstufe/Experte

Sie sind jetzt bereit, Ihre Reise zum professionellen Data Science-Zertifikat zu beginnen.

Eine Reihe von 10 Kursen, in denen Sie sich auf eine Karriere als Datenwissenschaftler vorbereiten und dabei gefragte Fähigkeiten und praktische Erfahrungen entwickeln, indem Sie beispielsweise Ihre neuen Fähigkeiten in realen Projekten anwenden, um Sie auf eine Anstellung vorzubereiten.

Zu den Kursen gehören:

Sie können diesen Kurs in 5 Monaten abschließen, wenn Sie ihm 10 Stunden pro Woche widmen.

Link: Advanced Data Science mit IBM-Spezialisierung

Level: Experte

Sie haben an den Anfängerkursen teilgenommen, Ihre Python- und SQL-Kenntnisse verfeinert, Sie sind mit Python-Projekten, Datenanalyse, maschinellem Lernen und vielem mehr tiefer in die Datenwissenschaft eingetaucht. Aber Sie wollen noch ein bisschen mehr.

Dieser fortgeschrittene Spezialisierungskurs in Data Science macht Sie zu einem Experten für Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Bestehend aus vier Kursen:

Werden Sie IBM Certified Expert!

Und das ist alles: 4 verschiedene Data-Science-Lernpfade für 4 verschiedene Niveaus. Wenn Sie ganz von vorne anfangen, würde ich Ihnen empfehlen, sie alle zu befolgen, damit Sie alles im Griff haben.

Sie haben eine einfache Roadmap zum Erlernen von Data Science an einem Ort – auf einer Plattform!

Nisha Arya ist Datenwissenschaftler, freiberuflicher technischer Autor sowie Redakteur und Community-Manager für KDnuggets. Ihr besonderes Interesse gilt der Bereitstellung von Berufsberatung oder Tutorials im Bereich Data Science sowie der Bereitstellung von theoretischem Wissen über Data Science. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und interessiert sich für die Erforschung der verschiedenen Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Nisha ist leidenschaftlich am Lernen interessiert und möchte ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig dabei helfen, andere zu betreuen.

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