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你是一个有志于成为数据专业人士并想要启动数据科学职业吗？如果是的话，你可能在考虑各种选择：在线课程、训练营、硕士学位等。
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业道路
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织中的 IT
但如果你有足够的动力，有几个高质量的免费资源可以帮助你达到目标。在这里，我们编制了五门免费课程的列表，可以帮助你学习并掌握数据科学。
从编程基础到构建和部署数据科学应用，这些课程将教会你成功转型所需的一切。
让我们直接深入！
Python for Everybody，由密歇根大学的查尔斯·塞弗伦斯教授讲授，是学习 Python 的绝佳课程。它从零开始教授 Python 编程——涵盖了处理数据时所需了解的一切。
你还可以结合使用 Python for Everybody 书籍 与课程。课程涵盖以下广泛主题：
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使用 Python 编程基础
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Python 数据结构
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条件执行、循环和迭代
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函数
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正则表达式
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网络服务和联网程序
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数据可视化
课程链接: Python for Everybody
现在你已经掌握了 Python 基础，是时候使用 Python 分析数据了。Jovian 提供的 Python 数据分析（在 freeCodeCamp 的 YouTube 频道上）是一个免费课程，它将帮助你学习使用数据科学库，包含多个练习和课程项目。
这门课程从 Python 编程基础开始（这对你来说应该是一个复习），逐渐介绍 Python 数据分析库。最后以一个关于探索性数据分析的课程项目结束。
以下是课程大纲概述：
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Python 基础
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使用 NumPy 进行数值计算
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使用 pandas 分析表格数据
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使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行可视化
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课程项目：探索性数据分析
课程链接：Python 数据分析
数据科学中的数据库介绍概述了数据专业人员必备的数据库技能。
从设计数据库到编写高效的 SQL 查询及更多，数据库和 SQL 是你数据职业生涯中必备的技能。这个数据库和 SQL课程来自 freeCodeCamp，将教你以下内容：
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数据库基础
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SQL 基础
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CRUD 操作
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函数、连接和并集
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嵌套查询
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设计数据库模式
课程链接：数据库和 SQL
除了高中数学——微积分、概率和线性代数，你还需要在统计学方面有坚实的基础，才能在数据科学领域取得卓越成绩。
推断统计学简介来自 Udacity 的免费课程库，将教你以下概念——同时包含编码练习以测试你的技能：
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估计
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假设检验
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t 检验
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方差分析
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卡方检验
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相关性
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回归分析
课程链接：推断统计学简介
目前列出的课程应当帮助你掌握 Python 基础、数据分析和统计学基础。
现在是时候开始构建和部署机器学习模型了。机器学习 Zoomcamp由 DataTalks.Club 提供，是学习机器学习基础的绝佳课程，通过以代码为主的方式进行。它还涵盖了包括模型部署和深度学习在内的广泛主题。
课程大纲包括以下内容：
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回归分析
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分类
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评估机器学习模型
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部署机器学习模型
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决策树和集成学习
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神经网络和深度学习
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Kubernetes 和 TensorFlow Serving
课程链接：机器学习 Zoomcamp
我希望你发现这些推荐课程有帮助。大多数课程要求你进行编码、构建、拆解和学习。因此，你将拥有一个良好的基础。
即使你在学习这些课程时，也要在旁边构建你的作品集。你的目标应该是构建一些有趣的项目，以展示你的优势和技能。如果你需要一些灵感来开始，可以查看 3 个数据科学项目保证让你获得工作。祝学习愉快！
Bala Priya C** 是一位来自印度的开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交汇处工作。她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编程和喝咖啡！目前，她致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等，学习并与开发者社区分享她的知识。Bala 还创建了引人入胜的资源概述和编程教程。**
