2022 年の Coursera のトップ データ サイエンス コース

画像:アンドレイ・ポポフ/Adobe Stock

データ サイエンスとその応用について考えるとき、現実世界の問題を解決するために人工知能とデータが出会う世界を思い浮かべるかもしれません。 この見解はある程度正確ですが、データ サイエンスの多くの目的とユース ケースのごく一部を表しているにすぎません。 データ サイエンスは、コンピューター サイエンス、統計学、数学を組み合わせてデータ セットを分析し、さまざまなソフトウェア プラットフォームやデータベース、ビジネス、業界、複雑さのレベルにわたって洞察を見つける学際的な分野です。

参照: 採用キット: データサイエンティスト (TechRepublic Premium)

データ サイエンティストは、データの収集とクリーニング、さまざまな統計手法を使用したデータ セットの分析、データを視覚化してパターンを特定すること、洞察を使用して問題を解決することに重点を置いています。

需要の高い幅広いスキルを持つデータ サイエンティストに期待される仕事の成長は、非常に有望です。 米国労働統計局によると、データ サイエンティストの雇用機会は 2021 年から 2031 年の間に 36% 増加すると予想されており、これはすべての職業の平均である 5% を大きく上回っています。

データ サイエンス分野が初めての場合、または単に興味がある場合は、多くのトップ テクノロジー組織や大学がデータ サイエンス トレーニングを提供しており、データ サイエンス分野を始めるのに役立ちます。 ただし、経験レベルと目標に適したコースを選択するのは困難な場合があります。 データ サイエンスの学習と開発をガイドするために、さまざまな専門分野とスキル レベルをカバーする、Coursera の最高のデータ サイエンス コースのリストをまとめました。

Coursera の 2022 年ベスト データ サイエンス コース

Google データ アナリティクス プロフェッショナル認定資格

Coursera の Google データ分析プロフェッショナル認定コースは、8 つのモジュールと実践的なプロジェクトを含むデータ分析トレーニング プログラムです。 このコースには前提条件がなく、スキルを習得したい新しいデータ サイエンティストにとって高い評価を得ています。

参加者は、スプレッドシート、SQL、Tableau、R プログラミングなどの業界標準ツールを使用して、大規模なデータ セットを探索し、洞察を引き出す方法を学びます。 また、データ クレンジング、問題解決、クリティカル シンキング、データ倫理、業界を超えて適用可能なデータ視覚化のスキルも習得できます。

登録者数が 100 万人を超える Google では、7 日間の無料試用版を提供していますが、この期間が過ぎた後も引き続きコースに取り組みたい学習者は、その期間後に月額 14 ドルを支払う必要があります。 学習者は、コースを修了すると、Coursera から正式な修了証明書を受け取る資格があります。

IBM データ サイエンス プロフェッショナル認定資格

IBM は、データと AI における世界有数のリー​​ダーの 1 つと見なされています。 IBM Data Science Professional Certificate コースでは、Python、SQL、およびオープンソースのツールとライブラリを使用して、データを分析および視覚化し、機械学習モデルを構築する方法を学習します。 このカリキュラムには、9 つ​​のレッスンと 1 つの頂点プロジェクトが含まれており、IBM のクラウド環境で頻繁に実践的な演習が行われます。

このデータ サイエンス コースでは、データを分析して価値を抽出するための機械学習の方法を調べます。 大量のデータを操作する方法、データセット内のさまざまなタイプの関係を調査して視覚化する方法、さまざまな手法を使用してモデルを構築する方法、およびモデルの精度を評価する方法を学習します。

また、データ サイエンスの多くの側面を変革しているディープ ラーニングなどの新しいテクノロジーについても紹介します。 さらに、膨大な量の非構造化データを処理するビッグデータ システムや、データの操作とモデリングに使用される Python や R などのプログラミング言語についても理解できます。

参照: Python for Beginners: The Basics for Python Development (TechRepublic Academy)

このコースは、57,000 を超える評価に基づいて、5 つ星中 4.6 の評価を受けています。 この人気のあるオンライン データ サイエンス コースを Coursera で受講するのに、学位や以前の経験は必要ありません。

受講者は修了時に、Coursera からのプロフェッショナル証明書と IBM からのデジタル バッジを獲得できます。 学習者は今すぐ無料で登録し、7 日間の無料トライアルを利用してから、トライアル期間後に月額 $39 を支払うことができます。

データ サイエンスの専門化のための SQL の基礎を学ぶ

Learn SQL Basics for Data Science Specialization (UC Davis が提供する Coursera プログラム) では、データ アナリストにとって重要なプログラミング言語であり、データ管理の概念である SQL の基礎を学習できます。 このコースでは、SQL の基本的な構造、データ分析データ セットの作成方法、データのクエリとフィルター処理の方法、特徴量エンジニアリングの実施方法、およびクエリ内で使用できるさまざまな関数について学習します。

この専門コースが終了するまでに、学生は SQL とは何か、また分析目的で SQL をどのように活用できるかについてしっかりと理解できるようになります。 また、学習者は、SQL の基本、データ ラングリング、SQL 分析、A/B テストに焦点を当てた、ますます複雑になる 4 つの SQL プロジェクトに取り組むことで、SQL の経験を積むことができます。 最終的な目標は、SQL を創造的に使用してデータを分析および探索する方法を学習することです。

このコースは英語で利用でき、アラビア語、フランス語、ポルトガル語、イタリア語、ベトナム語、ドイツ語、ロシア語、スペイン語の字幕が付いています。 このコースは、7,452 の評価に基づいて、5 つ星のうち 4.5 の評価を得ています。 7 日間の無料トライアルを利用できます。 必要に応じて、学習者は月額 39 ドルでサインアップして、試用期間の終了後も学習を続けることができます。

データ分析とプレゼンテーション スキル: PwC アプローチ スペシャライゼーション

データ分析とプレゼンテーション スキル: PwC アプローチ スペシャライゼーションは、世界有数のプロフェッショナル サービス企業である PwC の Coursera コースであり、データ分析、データ クレンジング、ビジネス ダッシュボード、ビッグデータ、ピボットについて深く掘り下げることができます。ブランドの観点からのテーブルとデータの仮想化。

組織のデータ分析とビジネス インテリジェンスの重要性は、このコースの焦点です。 データ分析で使用されるツールと技術に慣れると同時に、データ視覚化ツールと技術、およびデータ視覚化プレゼンテーションの作成方法に関する知識も得られます。

9,000 件以上のレビューを経て 5 つ星中 4.7 の評価を得たこの専門コースは、効果的なビジネス インテリジェンス プレゼンテーションの作成方法を習得するための頼りになるオプションです。 前提条件は必要ないため、このコースはすべての学習者に適しています。 さらに、コースプロバイダーは、月額$ 49を請求する前に、7日間の無料トライアルを提供しています.

データ サイエンス: R スペシャライゼーションを使用した基礎

R は、統計分析とデータの視覚化に頻繁に使用されるプログラミング言語です。 ジョンズ・ホプキンス大学が提供する Data Science: Foundations using R Specialization コースでは、R を探索的データ分析のツールとして使用して、生データの意味のあるパターンを特定し、シミュレーションを作成し、データを視覚化する方法を学習できます。

目標は、学生が現代のデータ分析で使用される基本的な統計手法を理解できるようにすることです。これにより、実際のデータセットを使用して問題を解決する準備ができます。 このコースの学生は、次のような概念を学びます。

  • 探索的データ分析
  • 機械学習
  • GitHub
  • R プログラミング
  • Rスタジオ
  • データ分析
  • デバッグ
  • データ操作
  • 正規表現
  • データクレンジング
  • クラスター分析

このコースには前提条件がなく、5,000 を超える評価の後に 5 段階中 4.6 の評価を得ています。 コースの教材とリソースに 7 日間アクセスできますが、7 日間の無料試用期間が終了した後も学習を続けたい場合は、月額 $49 のサブスクリプションを購入する必要があります。

Python Specialization を使用した応用データ サイエンス

Applied Data Science with Python Specialization は、ミシガン大学が提供する Coursera プログラムで、Python を使用してデータ サイエンスの問題を解決する方法を学生に教えています。 具体的には、Python でデータを収集、調査、分析する方法を学びます。 これは中級レベルの専門分野であるため、学習者はこのコースを受講する前に、プログラミング全般または特に Python に精通している必要があります。

この Python を使用した応用データ サイエンスの専門講座では、次の目的で Python を使用する方法を学習します。

  • テキストマイニング
  • パンダ
  • matplotlib
  • ナンピー
  • データクレンジング
  • データの仮想化
  • データの視覚化
  • 機械学習アルゴリズム
  • scikit 学習
  • 自然言語ツールキット

このコースは、Coursera で 24,000 件を超えるレビューから 5 つ星のうち 4.5 の評価を得ています。 このコース プロバイダーは 7 日間の無料試用版を提供していますが、試用期間を過ぎても継続的に学習するには月額 49 ドルかかります.

データ サイエンスの基礎: Python での K-Means クラスタリング

Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python は、ロンドン大学ゴールドスミス校が提供する Coursera の専門データ サイエンス コースです。 このコースでは、クラスタリングと分類アルゴリズムに焦点を当て、データ サイエンスの基礎を学びます。

K-Means Clustering は、コンピューター ビジョン、画像処理、機械学習、バイオインフォマティクスで人気のあるクラスタリング アルゴリズムです。 このコースを修了すると、これらのアルゴリズムがどのように機能するかを理解し、実際の問題に適用できるようになります。

このコースは無料で受講できますが、証明書は発行されません。 コースの修了時に認定資格を取得するには、49 ドルの 1 回限りの料金を支払う必要があります。

Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) プロフェッショナル認定資格

Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Professional Certificate コースでは、Microsoft Azure を使用してデータを処理、保存、分析する方法を学生に教えます。 このコースは、Python と、Scikit-Learn、PyTorch、TensorFlow などのオープンソース フレームワークを使用して機械学習モデルをトレーニングした経験を持つ人を対象としています。 このコースを週 4 時間のペースで完了するには、約 7 か月かかります。

この Professional Certificate を使用すると、既存の Python と機械学習の知識を、データの挿入と準備、モデルのトレーニングとデプロイ、および Microsoft Azure での機械学習の監視ソリューションに適用できます。

このコース プロバイダーは、7 日間の無料トライアルを提供しています。 それ以降も継続して学習する場合、料金は月額 $49 です。

自分に適したデータ サイエンス コースの選択

Coursera では、あらゆるバックグラウンドと経験レベルのデータ サイエンティストが選択できる、さまざまなデータ サイエンス コースを提供しています。 どのコースが自分に適しているかを判断する最善の方法は、各コースの説明を確認して、自分の興味やスキル レベルに合ったコースを見つけることです。

データ サイエンス コースを選択する際のもう 1 つの要因は、それが自分のキャリア目標に沿っているかどうかです。 TechRepublic は、決定を下す前に、学習に費やす時間、コースの長さ、教材が希望する業界に焦点を当てているかどうか、およびコースの費用を検討することをお勧めします。

次を読む: トップ データ モデリング ツール (TechRepublic)

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