「データ分析に関する5つの無料大学のコース」

「美容とファッションの専門家が選ぶ！５つの無料大学コースで学ぶデータ分析」

 

どこかで、誰かがテックワールドに足を踏み入れたいと話している。ソフトウェアエンジニアになるためであるか、データサイエンスに興味がある場合であるかは関係ない。特にデータサイエンスの旅を始めるとき、オンラインのコース、ブートキャンプ、学位の中から選ぶことができる。非常に難しいことかもしれないが、そこで私が助けに入り、あなたの負担を軽減します。

それでは、さっそく始めましょう…

 

• 「伝統的な機械学習はまだ重要ですか？」
• 「365データサイエンスは、11月20日まで無料のコースアクセスを提供しています」
• 「Cheat Sheetつきで始めるグラフデータベースクエリ」

Pythonによるデータサイエンス入門 – ハーバード

 

コースリンク： Pythonによるデータサイエンス入門

ハーバード大学はよく知られた私立アイビーリーグの研究大学である。現在の市場におけるテクノロジープロフェッショナルの需要の高まりに応えるため、彼らは興味を持ったり新しい学生にテックワールドへの旅を始めるための無料の教材を提供する重要性を理解している。上記のコースはデータ分析の世界に初めて入る人々を対象としている。現在、データサイエンスのための最も人気のあるプログラミング言語はPythonであり、それが始めるのに最適な場所である。このコースでは週に3〜4時間を投資し、以下のことを学ぶことになる。

• 回帰モデルの学習
• sklearn、Pandas、matplotlib、numPyなどの人気のあるライブラリの活用
• 過学習、不確実性の評価、トレードオフの重さなどの機械学習の概念
• 機械学習モデルの基本的な理解
• 機械学習（ML）および人工知能（AI）の基本的な概念の理解

他のコースを探しているのであれば、ハーバード大学では以下のコースも提供している:

• データサイエンス：確率
• データサイエンス：線形回帰
• データサイエンス：可視化
• データサイエンス：生産性ツール
• データサイエンス：機械学習
• 高次元データ解析

 

統計的思考とデータ分析 – MIT

 

リンク： 統計的思考とデータ分析

MITもまた、主要な学習機関のひとつである。彼らは2001年にOpenCourseWareというプラットフォームを立ち上げた。これは新しい市場や新しいキャリアの可能性を理解するために無料の教育資料を提供することの需要を理解しているもうひとつの学習機関である。

統計的思考とデータ分析は非常に重要な概念である。統計学は必須ではないが、私がデータサイエンティストとしての経験を通じて統計学の重要性とキャリアの改善とスピードアップができただろうということを理解してきた。

このコースでは、週に2セッションを1.5時間ずつコミットする必要があり、以下のことを学ぶことになる。

• 確率
• サンプリング技術の議論
• データの要約
• 一般的なサンプリング分布
• 統計的推測および仮説検定
• 回帰
• ノンパラメトリックな推測

MITが提供する他のデータ分析コース:

• データを使ったコミュニケーション
• 高度なデータ構造
• データの処理、分析、可視化方法
• ビッグデータと機械学習の数学

 

データ分析入門 – IBM

 

リンク: データ分析入門

International Business Machines Corporationは大学ではありませんが、そのコースは広く認識され、初心者に適切な学習教材を提供して新たな旅に踏み出す手助けをします。このデータ分析入門コースにはすでに397,828人が受講し、8つの言語で教えられており、人々にデータの世界へのスムーズな入り口を提供します。

このコースは柔軟で、以下の項目について学ぶために約10時間を投資することを要求します：

• データ分析とその主な手順
• さまざまなデータ構造、ファイル形式、データソース
• データ収集、整形、探索、視覚化のデータ分析プロセスを説明する
• さまざまなデータの役割の違いを理解する

 

大規模データセットの採掘 – スタンフォード大学

 

コースリンク: 大規模データセットの採掘

スタンフォード大学は、素晴らしい学習教材を持つ、他の一流大学です。データ分析を本気で考えている場合、機械学習や人工知能といったテクノロジーの世界でより人気があり急速に発展している分野を理解することも重要です。自然に、多くのデータアナリストは機械学習モデルで働き、その後、自然言語処理などのニッチ領域を見つけることがあります。

機械学習の一部は、大規模なデータセットの採掘に対処することです。このコースは7週間のコースであり、以下の内容を学びます：

• MapReduce
• モデルを抽出するためのアルゴリズム
• 大規模なデータセットからの情報の抽出

機械学習、人工知能、深層学習に関心がある場合は、以下のコースも興味深いかもしれません：

• CS 221-人工知能
• CS 229-機械学習
• CS 230-ディープラーニング

 

人工知能入門 – バークレー大学

 

リンク: 人工知能入門

データ分析の知識を既に深め、人工知能のキャリアまたは学習の旅を始める準備ができている場合、バークレー大学には素晴らしい人工知能入門コースがあります。

このコースは8週間の長さであり、提供されているリンクには講義のトピック、異なる形式の読み物、宿題が掲載されています。コースは知的なコンピュータシステムの設計に関連する基本的な考え方と技術から始まり、統計的および意思決定論的モデリングパラダイムの更なる深いダイブに進みます。

 

まとめ

 

これらの5つの無料のデータ分析コースは、データの世界の旅に連れて行ってくれます。基礎から始めて、徐々にデータアナリスト/科学者としての実際の技術的側面に進んでいきます。

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****はデータサイエンティスト兼フリーランスの技術ライターです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論的な知識を提供することに興味を持っています。彼女はまた、人工知能が人間の寿命の長期化にどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は広範な技術知識と執筆スキルを広げつつ、他の人々を指導することを助けることを目指しています。

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