原文：
www.kdnuggets.com/a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm
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2024 年的目标继续进行，我希望所有把学习数据科学作为目标的人能看到这篇文章。你可以通过多种方式学习数据科学，从 YouTube 视频到回到大学。
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 - 支持你的组织的 IT
然而，如果你没有足够的财力回到大学或需要比 YouTube 提供的结构更多的东西 - 我理解。
如果你喜欢在一个平台上体验学习之旅，并且该平台遵循课程体系且组织有序 - 请继续阅读这篇博客。
这里有 4 个不同的学习路线图，适用于 4 个不同的水平：
水平：初学者
链接: 数据科学简介专门化
如果你想开始数据科学职业生涯或想从当前职业过渡到数据科学 - 首先需要了解数据科学的基础，以便明白它究竟是什么。
通过这个，你将培养像数据科学家一样工作的思维方式，并了解可以用来解决不同类型数据科学问题的不同方法，系列课程包含 4 门课程：
如果你每周投入 10 小时，你将在 1 个月内完成这门课程。
水平：初学者/中级
当你觉得自己对数据科学有了很好的理解，明白它的内容和它能带你去哪里时，你的下一步是深入了解 Python 和 SQL 的数据科学基础。
在这个包含 5 门课程的专业系列中，你将学习并获得使用 Jupyter、Python 和 SQL 的实际经验，并对真实数据集进行统计分析：
链接：IBM 数据科学专业证书
级别：中级/专家
你现在已经准备好开始你的数据科学专业证书之旅了。
一个包含 10 门课程的系列，你将为成为数据科学家做好准备，培养市场需求的技能和实践经验，比如将你的新技能应用到现实项目中，使你具备就业准备。
课程包括：
如果你每周投入 10 小时，你将在 5 个月内完成这门课程。
级别：专家
你已经完成了初级课程，提升了 Python 和 SQL 技能，深入探索了数据科学，包括 Python 项目、数据分析、机器学习等。但你还想要更多。
这个高级数据科学专业化课程将使你成为数据科学、机器学习和人工智能方面的专家。包含四门课程：
成为 IBM 批准的专家！
就这样——四种不同的数据科学学习路径，适合四个不同的级别。如果你是从头开始，我建议你完成所有这些课程，以便全面掌握知识。
你在一个平台上拥有一个简单的数据科学学习路线图！
Nisha Arya 是一位数据科学家、自由撰稿人，并且是 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程以及基于理论的数据科学知识。Nisha 涵盖了广泛的主题，并希望探索人工智能如何有助于人类寿命的不同方式。作为一个积极的学习者，Nisha 希望拓宽她的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。