作者——arvind
"数据科学教程"的列表将为你提供由浅入深的数据科学概念。此外，这次数据科学训练教程将为你提供关于数据科学、python、数据科学家、大数据、分析、机器学习、深度学习和人工智能相关定义、概念，这些都是目前最热门的话题。你可以通过它们在短时间内成为一名数据科学大师。
现在，所有大公司、出版商、广告商和其他行业都高度依赖数据科学或机器学习。对数据科学家的需求很大，它是一份新出生的工作，但就像其他充满挑战的职业一样，数据科学也面临着诸多的困境。IBM预测，未来两年，数据科学家的就业率可能会增加28%。
与此同时，线上企业家和商业人士也需要更新自己的基本机器学习技能，以保证在快速发展的行业中形成竞争优势。下面是一些最好的数据科学课程，可以帮助你快速开始数据科学的知识。
我们把最佳在线数据科学教程和训练项目列表具化为"课程名称"、"教学内容阐述"、"评分"、"注册学生"等，方便你做出选择。
1.MachineLearningA-Zâ?¢:Hands-OnPythonRInDataScience
描述:从两位数据科学专家那里学习用Python和R语言创建机器学习算法，代码模板等内容。
对机器学习感兴趣吗?那么这个数据科学认证课程是为你准备的!这门课程是由两位专业数据科学家设计的。他们将分享他们的知识，以一种简单的方式帮助你学习复杂的理论、算法和编码库。
他们还会一步一步地带你进入机器学习的世界。通过本教程，你将获得新的技能，并提高你对数据科学的理解。
数据科学课程总是很有趣，也很令人兴奋，但与此同时，讲师将以结构化的方式带你深入研究机器学习。
讲师：KirillEremenko，HadelindePonteves，SuperDataScienceTeam
学生人数：278,720+
评分：4.4分（5分制）
2.DataScienceCertification:RProgrammingA-Zâ?¢:RForDataScienceWithRealExercises
描述:在R和RStudio中学习编程、数据分析、数据科学、统计分析、包、函数等等。然后通过实践来加深对编程的理解!
市面上有很多关于R语言的课程和讲座。但大多都是非常难懂的，学生经常感到不知所措。这门课不一样!
总之，这门课程是为所有人而设计的，即使你没有编程或统计背景，你也会在这门课程中获得知识。
讲师：KirillEremenko，SuperDataScienceTeam
学生人数:65,184+
评分：4.6
3.DeepLearningA-Zâ?¢:Hands-OnArtificialNeuralNetworks
描述:这是一门备受好评的数据科学课程，你将与两名机器学习和数据科学专家在Python中一起创建深度学习算法。
人工智能正呈指数级增长，这是毫无疑问的。自动驾驶汽车行驶里程达数百万英里，IBM沃森(IBMWatson)的诊断能力超过了成批的医生，而谷歌Deepmind的AlphaGo在围棋上击败了世界冠军——虽然在围棋上，直觉发挥着关键作用。
讲师:KirillEremenko,HadelindePonteves,SuperDataScienceTeam
学生人数:106,598+
评分:4.4分
4.Tableau10A-Z:Hands-OnTableauTrainingForDataScience
描述:系统性的学习数据科学的Tableau10。包括对真实生活数据的分析练习和测验，可以说是边做边学！
通过Tableau10学习数据可视化，并为你或决策者创造机会，以发现客户购买行为、销售趋势或生产瓶颈等有价值的数据。
讲师:KirillEremenko,SuperDataScienceTeam
学生人数:56020+
评分:4.6分
5.StatisticsforBusinessAnalyticsA-Zâ?¢
描述:学习数据科学职业的核心统计数据。掌握统计学意义，置信区间和更多!
在这个数据科学训练课程中，你将很快得到数据科学家或分析师绝对必要的统计知识。讲师精确地包含了商业挑战的真实案例，向你展示如何应用这些知识来为你的职业生涯提供帮助。
同时，你将掌握分布、z检验、中心极限定理、假设检验、置信区间等主题。
讲师:KirillEremenko,SuperDataScienceTeam
学生人数:17,907+
评分:4.4分
6.DataScienceCourse:DeepLearningPrerequisites-LogisticRegressioninPython
描述:专业人员和初学者都可以掌握的数据科学技术，学习逻辑回归和Python代码背后的理论。
这门课程是深入学习和神经网络的入门课程，它涵盖了机器学习、数据科学和统计学中常用的基本技术:逻辑回归。
讲师:LazyProgrammerInc.
学生人数:15,718+
评分:4.6分
7.DataScienceCourses:PowerBIA-Z-Hands-OnPowerBITrainingForDataScience
描述:学习微软PowerBI的数据科学和数据分析。使用PowerBI桌面构建可视化和BI报告。
通过微软PowerBI提供的数据科学训练，学习数据可视化，并为你或决策者提供发现数据模式(如客户购买行为、销售趋势或生产瓶颈)的机会。
讲师:KirillEremenko,SuperDataScienceTeam
学生人数:10344+
评分:4.5分
8.DataScienceCertification:ClusterAnalysisandUnsupervisedMachineLearninginPython
描述:模式识别、数据挖掘、k-means聚类、分层聚类和KDE的数据科学技术。
学习聚类分析的最佳数据科学认证课程之一是无监督机器学习和数据科学。它对于数据挖掘和大数据非常有用，因为它不需要标签就能自动地在数据中找到模式，而不像监督机器学习。
讲师:LazyProgrammerInc
学生人数:9060+
评分:4.6
9.DataScienceTutorial:,ServerDataScience
描述:学习如何科学的、富有艺术性的创建一份报告，以解决繁杂的、困难的业务问题。
这门课程是关于学习商业智能和分析工具Tableau的，它在过去的4年里一直处于领导者的位置。与其他数据科学课程不同的是，它涵盖了商业智能、分析、数据可视化、Tableau桌面、Tableau服务器、Tableau和Hadoop、Tableau和R，这些都是非常有用的。
在这个领域工作机会很多，薪水也很高。此外，这门课程非常详尽，包括统计、预测、回归模型、K-means聚类、文本挖掘以及Tableau所需的Hadoop和R语言。
讲师:ExcelRSolutions
学生人数:2475+
评分:4.2分
10.DataScienceCertification:CompletePracticalSAS,StatisticsDataAnalysis
描述:为求职者和初学者提供完整的指南和用例研究。让你更好的融入的统计学和数据科学的职业生涯中。
如果你需要一个完整而全面的课程，其中包括SAS编程、直观的统计解释、数据分析和预测建模，并通过在不同业务组合中（以不同职位）进行各种实际用例匹配来学习，那么这是最好的数据科学课程之一。
如果你是一个求职者或初学者，打算开始一个数据科学的职业生涯，那么这个大约18小时的课程是适合你的。
讲师:李胜刚博士
学生人数:6533+
评分:4.0分
