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我们已经进入新年的第 3 个月了。哇，时间过得真快。话说回来，你们中有多少人能说自己正朝着目标前进，无论是第一季度目标、学习目标等？
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业。
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 - 支持你的组织 IT 部门
这很困难。保持对一切的掌控并实现每一个目标是很困难的。
如果学习数据科学是你 2024 年的目标之一，KDNuggets 将帮助你使你的新技能学习和职业转换之旅顺利进行。
我整理了一份免费的在线数据科学课程列表，这些课程将帮助你建立坚实的数据科学知识、技能和最佳实践基础，从而在数据领域取得出色的职业生涯。
来源： DataCamp
链接： 理解数据科学
如果你是数据科学领域的新手，首先要了解的是基础知识。这个免费课程没有编程内容，将定义什么是数据科学。
你将深入了解数据科学工作流是什么以及数据科学如何应用于现实世界的问题。一旦你对这个领域有了很好的理解，你将会学习数据科学领域内的不同角色。
来源： 哈佛大学
链接： Python 编程入门
你决定选择 Python 作为你的编程语言了吗？这是个好主意。
这已经是一门流行的编程语言，现在你可以通过这个自学课程来学习，它大约需要 10 周的时间来完成。这个课程专门为那些没有编程经验或知识的学生设计，旨在通过学习 Python 进入数据科学领域。
涵盖的主题包括：函数、变量、条件语句、循环、异常、库、单元测试、文件 I/O、正则表达式、面向对象编程等。
来源： DataCamp
链接： Python 数据科学工具箱
由于它已经成为近年来最受欢迎的编程语言，完善 Python 编程语言没有坏处。
不需要编程经验或技能，Python 数据科学工具箱课程的第一部分将教你如何有效地分析和可视化数据。该课程包括 13 个视频，你将从数据处理到使用 Matplotlib 绘制数据。
来自： 哈佛大学
链接： 数据科学：R 基础
也许你没有选择 Python，可能决定选择 R 作为编程语言。不论你决定使用什么——从基础开始总是好的。哈佛大学提供的数据科学：R 基础课程将帮助你建立 R 编程语言的坚实基础——从学习如何整理、分析和可视化数据。
课程是免费的；然而，你可以支付$149 获得经过验证的证书。
来自： 斯坦福在线
链接： 统计学习
我常常提到这点，我再说一遍——在数据科学中学习统计学非常重要。edX 的这门统计学习课程将为你提供统计建模和数据科学中使用的主要工具。
课程涵盖以下主题：统计学习概述、线性回归、分类、重采样方法、线性模型选择和正则化、超越线性、基于树的方法、支持向量机、深度学习、生存建模、无监督学习和多重测试。
来自： Google
链接： Google 数据分析
你可能听说过这门课程很多次——它非常受欢迎。课程包括 8 个部分，你将学习数据的日常使用、最佳实践和你在新数据科学/分析工作中应该期待的流程。
你将学习如何清理和组织数据以进行分析，并使用电子表格、SQL 和 R 编程进行计算。课程不仅如此，你还将通过创建数据可视化进一步提高你的分析技能，并学习如 Tableau 等工具。
来自： Coursera
链接： 机器学习专业化
这门课程由 Andrew Ng（Landing AI 创始人兼 CEO，deeplearning.ai 创始人，Coursera 联合主席及联合创始人）编制。他构建了一个由 3 门课程组成的机器学习专业化系列：
这些课程是免费的；但是，如果你希望获得认证，则需要支付费用。
这 7 门课程帮助你在数据科学的不同方面建立技能，确保你拥有在数据科学工作中出色表现所需的技能和知识。
例如，掌握 Python 编程语言或 R 编程语言。理解学习统计学在数据科学中的重要性，以及它如何影响分析过程。最后但同样重要的是，将所有内容整合起来，并将其应用于机器学习，例如回归和推荐系统。
祝学习愉快！
Nisha Arya 是一名数据科学家、自由技术写作专家，以及 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围绕数据科学的理论知识。Nisha 涵盖了广泛的主题，并希望探索人工智能如何有利于人类寿命的不同方式。作为一个热衷学习者，Nisha 希望扩展她的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。