我们的全球专家团队进行了广泛的研究，以提供2019年可在线获得的15项最佳数据科学认证，学位，课程，教程和培训的清单。这些清单包括免费和付费的学习资源，与初学者和中级学习者有关。以及专家。
25项最佳数据科学认证，课程，指南和学位在线发布[2019更新]
哈佛大学（edX）的数据科学认证
这项哈佛认证计划将教您关键的数据科学基础知识，包括使用现实案例研究开展R和机器学习，从而开启您的数据科学事业。 这个沉浸式课程涵盖9个课程，是领先的在线学习平台edX上评级最高的在线硕士课程之一。 组成该程序的课程包括R基础知识，可视化，概率，推理和建模，生产力工具，Wrangling，线性回归，机器学习以及Capstone项目，以测试和尝试您在课程中学到的所有知识。
持续时间：9门课程，每门课程4周，每周2-4小时
评分：4.6 / 5
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2. IBM数据科学专业证书（Coursera）
如果您决定从事数据科学或机器学习职业，那么这是一个不错的起点。 该认证包括9个系列的课程 ，可帮助您掌握从事行业可用项目所需的技能。 讲座涵盖了广泛的主题，包括数据可视化，分析，库和开源工具。 到课程结束时，您将有多个任务和项目来展示您的技能并增强简历。
关键USP-
–精心设计的内容和所有主题均得到详尽介绍。
–讲师将通过示例帮助您研究基础技术。
–大量机会可以实施课程中介绍的技能，并使用实际工具和真实数据集。
–无需任何编程或计算机科学知识，因为所有主题都从头开始。
–这些课程包含技巧和技巧以及评估和项目。
持续时间：每门课程3至5周，每周2至7小时
评分：4.6 / 5
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3.斯坦福大学（库塞拉）的机器学习认证
Google Brain和百度AI Group的前负责人Andrew Ng与斯坦福大学的其他教授一起创建了此课程。 它是在线上有关机器学习的最受欢迎的课程和认证之一 。 您将学习监督学习，非监督学习以及其他关键领域，该课程包括多个案例研究和应用程序，以帮助您学习如何应用算法来构建智能机器人。 这是您可以选择的最佳数据科学 课程之一。
片长：55小时
评分：4.9 / 5
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点评：对于任何想学习机器学习的人来说，本课程无疑是最好的起点。 我之前尝试过其他方法，例如先跳入神经网络，却不了解线性和逻辑回归等其他更简单算法的线索，尽管数学没有问题，但还是感到困惑。 然而，这门课程使一切变得清晰。 而且我还没有看到像吴安德一样出色的讲师。 他的热情是一个很大的动力。
4. Microsoft数据科学专业计划（edX）
Microsoft的这项专业计划除一个项目外，还包括9门课程，每门课程大约需要16-32小时。 这是一个10门课程，您还可以根据需要选择个别课程。 您将学习使用Microsoft Excel探索数据，使用Transact-SQL查询关系数据库，使用Excel或Power BI创建数据模型，将统计方法应用于数据以及使用R或Python探索和转换数据的方法。 。 该计划分为4个主要单元，进一步包括10个课程。 紧随其后的是一个项目，以帮助您应用本课程中学习到的所有知识。
评分：4.5 / 5
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5.麻省理工学院（edX）的数据科学和统计认证
这一系列的5门课程将帮助您巩固数据科学，统计和机器学习的基础。 您将学习分析大数据，并了解如何通过统计推断和概率模型进行数据驱动的预测，以提取有意义的数据用于决策。 在进入数据分析技术和机器学习算法之前，旅程将从概率和统计的最基础知识开始。 建议具有大学级别的微积分，数学推理和python编程能力，以充分利用此认证。 认证完成后，您可以申请各种职位，包括数据科学家，数据分析师和系统分析师等。
持续时间：5门课程，每门课程2至16周
评分：4.6 / 5
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6. John Hopkins（库塞拉）的数据科学认证
John Hopkins的认证课程将帮助您启动数据科学事业。 它包括九门课程的数据科学概论，由知名教授（包括生物统计学副教授Roger D. Peng）开发和教授； Brian Caffo博士和Jeff Leek博士，生物统计学副教授。 在该程序中，您将学习R编程，获取和清理数据，探索性数据分析，可再现性研究和统计推断，以及其他许多领域。 培训之后将有一个Capstone项目，您将在其中使用实际数据构建数据产品。 我们的专家团队认为，这是您可以在网络上找到的最好的数据科学家认证之一。
评分：4.5 / 5
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点评：教授的知识真是太神奇了。 缓慢的信息和完成测试的方法是如此有条理并且计划得很好。 如果有人说他们很无聊，那我肯定他们在虚张声势，因为我发现自己在网上学习的乐趣。 我今年40岁，正在工作，有2个孩子的父亲，时间紧缺，这种借助经济援助在线学习的方式，我无能为力了。 Coursera正在帮助像我这样的人找到希望以自己的步调，地点进行学习的希望，并通过其经济援助计划帮助像印度这样的发展中国家的穷人看到了曙光。
7.数据科学课程AZ™：实时数据科学（Udemy）
Kirill Eremenko是一位数据科学管理顾问，他帮助企业制定战略，改善客户体验并革新现有的运营流程。 到目前为止，他已经创建了36项在线课程，并已教授了40万名学生 ！ 从96,000名学生中平均得出4.5分，您可以放心，他是该行业中最好的导师之一。 在本课程中，他将通过真实的Analytics（分析）示例逐步教您数据科学，包括对您进行数据挖掘，建模，Tableau可视化等方面的培训。 具体来说，您将学习使用SQL，SSIS，Tableau和Gretl等工具清理和准备数据，执行基本可视化以及对数据建模的知识。 这是您可以在网上找到的最佳数据科学教程之一， 完成后将收到证书 。
评分：4.5 / 5
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点评：这是一个很棒的学习曲线。 我了解Kirill教过的大多数内容（问题是我还记得它们吗？哈哈哈！）开玩笑地说，老实说，我认为他在解释所有概念（尤其是严格的数学/统计内容）方面做得非常出色。 做得好！ 基里尔。 我将再次重新观看一些视频以刷新我的记忆。 总的来说，这是物超所值！ 感谢Kirill分享您的知识。
8.具有Python认证的应用数据科学（密歇根大学）
这是密歇根大学的5门课程，将帮助您通过python编程语言学习数据科学。 您将需要具备Python的基本知识，并会教有关流行的python工具包（例如pandas，matplotlib，nltk和networkx）的知识，以使数据有意义。 特别是，这5门课程将涵盖Python中的应用绘图，图表和数据表示，Python中的应用机器学习，Python中的应用文本挖掘和Python中的应用社交网络分析。 Christopher Brooks，Kevyn Collins-Thompson，Daniel Romero和VG Vinod Vydiswaran将教您。
评分：4.5 / 5
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点评：一流的课程！ 对于具有某些Python（或脚本）背景的人来说，要涵盖一些有用的Pandas场景，需要进行适量的挑战。 如果提供错误日志，唯一的批评就是编码挑战会更好。
9.加州大学圣地亚哥分校（edX）的数据科学MicroMasters认证
这本质上是圣地亚哥大学UC数据科学硕士学位课程的在线版本，该大学的教授和培训人员将在此在线教授知识。 对于需要真正融入数据科学概念的沉浸式学习计划的学生和专业人士而言，这是数月之久的理想选择。 组成该程序的课程包括Python数据科学，概率和统计，机器学习基础知识以及使用Spark的大数据分析。 由来自圣地亚哥大学UC的5名讲师组成的团队将参加这些课程。
持续时间：4门课程，每门课程10–15周
评分：4.7 / 5
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10. deeplearning.ai的深度学习认证
在deeplearning.ai的这5门课程中，学习如何构建神经网络并领导成功的机器学习项目。 在其他方面，您将学到有关Python，Tensor Flow，RNN，LSTM，Adam，卷积网络和Xavier初始化的知识。 该计划由斯坦福大学Coursera联合创始人兼兼职教授Andrew Ng教授； 斯坦福大学数学与计算科学系的Younes Bensouda Mourri和斯坦福大学兼职讲师Kian Katanforoosh，位于巴黎中央大学Deeplearning.ai。 这是在线上最受追捧的深度学习课程之一。
评分：4.9 / 5
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点评：非常有用的课程。 在超参数调整，正则化和优化方面提供了深刻的见解。 我的一个要求是提供一个docker镜像，我们可以使用它在本地运行练习。 有时，我发现很难建立可以运行课程的环境。 有些安装存在冲突，尚不清楚在课程工作环境中使用了哪些版本的库。 有时需要不必要的努力。
11. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp（Udemy）
这是一门全面的课程，由圣塔克拉拉大学的工程学学士和硕士学位的Jose Portilla教授，它将帮助您了解如何使用Python分析数据，创建漂亮的可视化图像以及使用强大的机器学习算法。 在这个长达21.5小时的教程中，有关NumPy，Seaborn，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn，机器学习，Plotly，Tensorflow等的更多信息，全球已有100,000多名学生参加。 收视率高且推荐率高，如果您想精通该主题，这是必修课程。
评分：4.6 / 5
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点评：我见过的最好的讲师，“问题与答案”论坛立即做出了回应。 我喜欢他的教.。 谢谢你，先生。 但是我想在MNIST的演讲中提出建议。 我看了三次，但我听不懂这三节课，请更新一下这些课。 但最后，contriblearn让我满意。 我对张量流非常困惑。 但最后，我完全明白了。 希望您继续您的讲座系列。 我想向您学习更多课程。 — Chennakeshav Rao K
12.机器学习数学（Coursera）
本课程旨在弥合这一差距，并帮助您在基础数学，其直观理解方面建立坚实的基础，并将其用于机器学习和数据科学的背景下。 从线性代数和多元演算开始，然后再进行更复杂的概念。 在课程结束时，您将拥有强大的数学基础，可以学习ML的更多高级课程并成为专业人士。
持续时间：学习4至6周，每周2至5小时
评分：4.6 / 5
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13.杜克大学R认证统计
在本课程中，您将被杜克大学的杰出教授，包括MineÇetinkayaRundel，David Banks，Colin Rundel和Merlise A Clyde所吸引，在那里您将学习有关贝叶斯统计，线性回归与建模，推论统计以及概率与数据的所有知识。 它是初学者级别的专业，并且您不需要任何以前的经验即可注册。
评分：4.7 / 5
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复习：对于寻求理解推理基础的人来说是一门极好的课程。 尽管听起来很困难，但是对于中级水平的自学来说，可管理且额外的课程材料就足够了。
14.机器学习课程AZ™：数据科学动手Python和R
Kirill Eremenko和Hadelin de Ponteves以及他们的Super DataScience团队是数据科学领域的高手，他们共同提供了这门出色的课程来帮助您使用Python和R创建机器学习算法。您不需要任何先验经验在注册此课程之前，对高中水平的数学理解已经足够。 它是一个40.5小时的课程，将为您提供在该领域精益求精的所有知识，全球已有200,000多名学生参加。
评分：4.5 / 5
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点评：Kirill和Hadelin确实花了一些时间来设计课程，以便即使您以前没有任何知识也可以很容易地理解概念。 最重要的是，特别为各种算法设计的模板经过精心设计，会让您感到非常舒适。 在整个课程中，如果您观看视频，您一定会明白机器学习的概念。 在课程结束时，我很有信心面对机器学习世界的任何挑战。 —普兰蒂克·巴拉（Prantik Bala）
15.数据工程课程-Google Cloud（Coursera）
这项由Google Cloud专家设计的数据工程认证将帮助您掌握用于处理数据的设计系统。 您将学习如何实现各种机器学习技术并分析数据。 您将使用结构化，非结构化以及流数据。 这不是理想的初学者课程，而是针对希望在该领域获得专业知识的中级学习者。
关键USP-
–正式的Google Cloud Platform培训的一部分
–在领先的在线学习平台Coursera上可用
–通过Tensorflow和Cloud ML使用机器学习模型。
–使用Google Cloud Platform组件获得实践经验。
时间：5周，每周6到12个小时
评分：4.6 / 5
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奖励课程
16.数据科学学位在线计算机科学硕士（伊利诺伊州）
该数据科学计算机科学硕士（MCS-DS）是来自伊利诺伊州的在线学位。 将指导您建立专业知识数据可视化，机器学习，数据挖掘和云计算。 它是与大学统计部门和排名靠前的iSchool合作提供的。 这家学校毕业了众多的企业家，教育家和技术天才。 这是在线提供的少数几个数据科学学位课程之一。
评分：4.5 / 5
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17.数据科学，深度学习和Python机器学习
弗兰克·凯恩（Frank Kane）是数据科学所有领域的专家，并且通过本教程，他将教您有关神经网络，人工智能和机器学习技术的所有知识。 这个全面的数据科学教程包含80多个讲座，其中包含大量Python代码示例。 弗兰克（Frank），以其先前在亚马逊和IMDb的经验，将教会您所有重要的事情。 具体来说，您将学习使用线性回归，多项式回归和多元回归进行预测。 了解复杂的多层次模型； 建立垃圾邮件分类器，并在12小时的按需在线讲座中了解更多信息。
评分：4.5 / 5
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评论：出色的解释。 易于遵循。 很棒的例子！ 这是一个了不起的课程，弗兰克是一位非凡的老师！ 我向所有非常有兴趣的人推荐这个课程/教程！
18.数据科学：Python深度学习教程
该程序将作为使用Google的TensorFlow用Python和Numpy编写神经网络的指南。 培训师将教您有关深度学习的真正作用以及如何从基本构建模块构建神经网络 。 他将帮助您揭开与神经网络有关的各种术语的神秘面纱，例如“激活”，“反向传播”和“前馈”。 课程中有一个实时项目，可帮助您实时实施所学内容。
评分：4.6 / 5
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复习-非常好的课程，它组织得很好并且得到了解释。 练习和示例都很有趣且实用，如果是专家，可能会太容易了。 节奏很好，一切都被彻底覆盖。 提供了额外的帮助讲座以进行故障排除。
19.带有R的数据科学教程
Jose Marcial Portilla拥有圣塔克拉拉大学（Santa Clara University）的学士和硕士学位，并拥有多年的数据科学和编程专业培训师的经验。 多年来，他的客户群包括通用电气，信诺，《纽约时报》，瑞士信贷等。 在本数据科学教程中，他将教您如何将R编程语言用于数据科学。 几乎没有涉及的主题包括使用R进行编程，高级R功能，使用R处理Excel文件，使用R进行Web抓取，将R连接到SQL，使用ggplot2进行数据可视化以及许多其他领域。
评分：4.6 / 5
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点评：很棒的课程，很棒的老师。 尽管我具有软件开发和数据库方面的背景知识，但我从未使用过R或使用过统计方法。 学习完本课程（包括推荐的阅读材料和练习）后，我对能够使用R和本课程涵盖的机器学习方法充满信心。
20.高等经济学院的高级机器学习认证
共有21位教授和研究人员聚集在一起创建了此课程； 这无疑是有关数据科学和机器学习的最全面的课程之一。 这是中级课程，仅在您具有该主题的基础知识时才相关。 本课程包括CERN科学家，他们将分享他们使用数据科学解决现实问题的经验。 这是一门7门课程的课程，它将带您深入学习机器学习的世界。
评分：4.8 / 5
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点评：很棒的课程。 教给您很多技巧和动手练习。 该课程广泛地介绍了如何通过技巧和技巧在Kaggle中获得更高的分数。 现实世界的数据科学与此稍有不同。 但是，尽管如此，其内容以及链接，相关材料的补充还是令人耳目一新。
21. Excel到MySQL：杜克大学的企业认证分析技术
杜克大学的这门课程由Jana Schaich Borg和Daniel Danieler教授授课，将帮助您提出数据问题，可视化数据集并为战略决策提供依据。 了解如何使用Excel，Tableau和MySQL分析数据，构建模型并传达您的见解。 紧随其后的是一个项目，您将在此项目中运用自己的技能在现实世界的业务流程中工作。
评分：4.7 / 5
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点评：课程组织得很好。 该课程不仅仅讲授Tableau，还涵盖了有关如何解决业务问题，设计解决问题的方法，结构化思考以及然后使用Tableau解决这些问题的方面。 甚至在讲完画面之后，讲师还介绍了如何将其呈现给目标受众并产生影响的方面。 做得好。 唯一的建议是更新有关内容的内容，因为tableau会进行升级，但是课程视频中不包含该内容。
22.圣地亚哥加州大学的数据结构和算法认证
加州大学圣地亚哥分校和高等经济学院以及计算机科学中心和Yandex共同为这一数据结构和算法专业化课程提供了6个课程。 它由一组非常精通的教授讲授，其中包括Daniel M Kane，Pavel Pevzner，Michael Levin，Neil Rhodes和Alexander S. Kulikov。 本课程将理论与实践完美融合，您将学习解决各种计算问题的算法技术。 这是一门最好的在线算法课程，它教您很多编程技术。 该计划还包括两个主要项目：大型网络和基因组组装。
评分：4.6 / 5
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点评：感谢您的课程。 内容很好，视频也做得很好。 唯一的问题是分配问题非常艰巨，不幸的是，如果遇到困难，很难一对一地寻求帮助
23.圣地亚哥加州大学的大数据认证
加州大学圣地亚哥分校与行业伙伴splunk共同创建了这6门课程，您将在这里学习大数据建模和管理系统，大数据集成和处理，带大数据的机器学习以及大数据图分析。 高级查询处理实验室主任Amarnath Gupta讲授； 数据分析主管Mai Nguyen和首席数据科学官Ilkay Altintas。 随后将有一个项目来实施您所学的所有内容。
评分：4.5 / 5
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复习：给出的大多数概念的基础都是非常有用的信息，每节课都得到了很好的发展。 动手实践确实值得！
24.华盛顿大学的机器学习认证
该认证课程是由华盛顿大学的主要研究人员创建的。 由理论研究和实践讲座组成，您将学习预测，分类，聚类和信息检索以及其他关键领域。 具体来说，您将学习描述回归模型的输入和输出，估计模型参数，使用交叉验证调整参数以及分析模型的性能。 由亚马逊机器学习教授Emily Fox和亚马逊机器学习教授Carlos Guestrin讲授。
评分：4.8 / 5
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点评：我真的很喜欢这门课程。 艾米丽（Emily）是一位出色的讲师，教材设计周密，易于阅读。 编程任务很有用，我从（几乎）从头开始就实现了很多算法。 我希望将SVR和集成方法作为此类的一部分，但我知道它们将在另一门课程中介绍。 我在所有分配中都使用了graphlab，但是当我在graphlab中找不到所需的函数时，我也使用了numpy和pandas。 在第一门课程中，我并不喜欢使用graphlab托管的Coursera托管笔记本，但是在自己的计算机上运行它是不同的体验，并且可以肯定地以单一解决方案出售我，而不是numpy，pandas和scikit learning。
25. Tableau 10 AZ：数据科学动手Tableau培训！
数据科学家和外汇系统专家Kirill Eremenko安排了另一门精彩的课程，这次课程与Tableau 10有关。他将教您通过Tableau 10进行数据可视化，并教您有关客户购买行为和销售趋势的所有信息。 他将使您能够轻松地准备和呈现数据。
评分：4.7 / 5
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点评：Kirill的所有课程都很棒，这一课程也不例外。 我已经知道如何在数据科学中使用Python和R，但是本课程使我在Tableau中感到非常兴奋！ 从现在开始，我很想将Tableau用于大多数数据科学可视化-可能会排除机器学习可视化，因为Tableau无法训练AFAIK机器学习模型（尽管可以预测）。
这就是我们对可在线获得的最佳数据科学家认证，教程，课程，课程和学位的看法。 除了所有这些课程之外，您可能还对检查Python认证或学习区块链开发感兴趣。 因此，这是我们在数据科学程序领域中的佼佼者，希望您找到适合您的程序。 祝您学习愉快！ 请订阅我们以了解该域的最新程序。
