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www.kdnuggets.com/5-free-university-courses-to-learn-coding-for-data-science
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我花了大约 30,000 美元攻读了一个为期 3 年的计算机科学学位，以成为数据科学家。
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 - 提升你的数据分析技能
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你组织的 IT 需求
这曾是一个昂贵且耗时的过程。
毕业后，我意识到其实可以在线学习所有必要的技能。顶级大学如哈佛、斯坦福和麻省理工学院已经发布了许多课程供任何人学习。
最棒的部分是什么？
这些课程完全免费。
由于互联网的存在，你现在可以在家中免费获得常春藤联盟的教育。
如果我可以重新开始，这里有 5 个我会选择的免费大学课程，用于学习数据科学编程。
注意：Python 和 R 是数据科学中使用最广泛的编程语言，因此该列表中的大多数课程都集中于其中一个或这两种语言。
哈佛的 CS50课程是大学提供的最受欢迎的入门级编程课程之一。
该课程带你了解计算机科学的基础，包括理论概念和实际应用。你将接触到多种编程语言，如 Python、C 和 SQL。
将此课程视为一个迷你计算机科学学位，打包成 24 小时的 YouTube 内容。相比之下，CS50 涵盖了我在大学学习了三个学期的内容。
在 CS50 中，你将学到：
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编程基础
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数据结构与算法
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使用 HTML 和 CSS 进行网页设计
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软件工程概念
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内存管理
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数据库管理
如果你想成为数据科学家，必须具备坚实的编程和计算机科学基础。你将经常被期望从数据库中提取数据，部署生产中的机器学习模型，并构建可扩展的模型管道。
像 CS50 这样的课程为你提供了前往学习旅程下一阶段所需的技术基础。
课程链接: 哈佛 CS50
MITx 的计算机科学与编程导论 是另一门旨在为你提供计算机科学和编程基础技能的入门课程。
然而，与 CS50 不同的是，这门课程主要用 Python 进行教学，并且着重于计算思维和问题解决。
此外，麻省理工学院的计算机科学入门课程更加侧重于数据科学及 Python 的实际应用，因此对于那些只想学习数据科学编程的学生来说，是一个很好的选择。
完成麻省理工学院的计算机科学入门课程后，你将对以下概念有一定了解：
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Python 编程：语法、数据类型、函数
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计算思维：问题解决、算法设计
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数据结构：列表、元组、字典、集合
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算法复杂度：大 O 符号
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面向对象编程：类、对象、继承、多态
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软件工程原则：调试、软件测试、异常处理
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计算机科学中的数学：统计与概率、线性回归、数据建模
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计算模型：仿真原理与技术
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数据科学基础：数据可视化与分析
你可以在 edX 上免费旁听这门课程。
课程链接： MITx——计算机科学导论
完成了像 CS50 这样的基础计算机科学课程后，你可以选择 MIT 的算法导论 学习路径。
该项目将教你算法和数据结构的设计、分析和实现。
作为数据科学家，你常常需要实现能够在数据集规模增大时保持性能的解决方案。你还需要处理可能计算成本较高的大型数据集。
这门课程将教你优化数据处理任务，并根据可用的计算资源做出明智的决策，选择合适的算法。
你将在《算法导论》中学到以下内容：
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算法分析
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数据结构
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排序算法
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图算法
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算法技术
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哈希
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计算复杂度
你可以在 MIT OpenCourseWare 上找到《算法导论》的所有讲座视频。
课程链接： MIT——算法导论
人人学 Python 是一个入门级编程专业课程，专注于教授 Python。
这是一个包含 5 门课程的学习路径，涵盖了 Python 基础、数据结构、API 使用和使用 Python 访问数据库。
与之前列出的课程不同，人人学 Python 主要是实践性的。这个专业化课程专注于实际应用，而不是理论概念。
这使得它非常适合那些想要立即投入实际项目实施的人。
在完成这个 5 门课程的专业化之后，你将熟悉以下一些概念：
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Python 变量
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函数和循环
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数据结构
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API 和访问网络数据
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使用 Python 操作数据库
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使用 Python 进行数据可视化
你可以在 Coursera 上免费旁听这门课程。
课程链接: 人人学 Python
你可能注意到到目前为止，每门课程都专注于 Python 编程。
那是因为我有点儿 Python 爱好者的情结。
我发现这种语言多功能且用户友好，并且 Python 的知识可以转移到数据科学以外的广泛领域。
然而，学习 R 在数据科学中也有一些好处。R 编程是专门为统计分析设计的，而且 R 中有许多专门用于参数调整和优化的包，而这些在 Python 中是没有的。
如果你对深入的统计分析、学术研究和高级数据可视化感兴趣，你应该考虑学习 R。如果你想学习 R，约翰霍普金斯大学的 R 编程专业化是一个很好的起点。
在这个专业化课程中，你将学到以下内容：
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数据类型和函数
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控制流
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在 R 中阅读、清理和处理数据
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探索性数据分析
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数据模拟和分析
你可以在 Coursera 上免费旁听这门课程。
课程链接: R 编程专业化
一旦你完成了本文中列出的一个或多个课程，你将拥有大量新的编程知识。
但旅程并不会就此结束。
如果你的最终目标是建立一个数据科学职业生涯，这里有一些你应该考虑的潜在下一步：
我建议访问像HackerRank和Leetcode这样的编程挑战网站来练习你的编程技能。
由于编程是一种通过逐步挑战来发展技能的过程，我建议从这些平台上标记为“简单”的问题开始，例如加法或乘法两个数字。
随着你的编程技能提升，你可以开始增加难度并解决更复杂的问题。
当我刚开始进入数据科学领域时，我每天做 HackerRank 问题，大约两个月后发现我的编程技能有了显著提高。
一旦你花了几个月时间解决 HackerRank 挑战，你会发现自己已经准备好处理端到端的项目了。
你可以从创建一个简单的 Python 计算器应用开始，然后逐步进阶到更具挑战性的项目，比如数据可视化仪表板。
如果你还不知道从哪里开始，查看这个Python 项目创意列表以获得灵感。
在你学会编码并完成一些个人项目后，你可以将你的作品展示在一个集中式的作品集网站上。
当潜在雇主寻找程序员或数据科学家时，他们可以在一个地方查看你的所有工作（技能、认证和项目）。
如果你想自己构建一个作品集网站，我已经创建了一个完整的视频教程，讲解如何用 ChatGPT 免费构建数据科学作品集网站。
你可以查看教程，以获取创建视觉上吸引人的作品集网站的逐步指南。
 
 
**Natassha Selvaraj**是一位自学的数据科学家，热衷于写作。Natassha 写关于所有数据科学相关的内容，是所有数据话题的真正大师。你可以在LinkedIn上与她联系，或查看她的YouTube 频道。