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开始新的学习旅程可能会很困难，特别是当你对所选路径几乎没有经验或理解时。你应该参加训练营吗？但也许你无法承诺时间限制。是否应该回到大学？但那费用不菲，很多人不愿意承担。如何选择在线课程，让你可以按自己的节奏学习，不会伤及财务？
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 - 提升你的数据分析能力
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织的 IT
本博客面向那些希望转行进入数据科学领域的初学者。这个领域正变得越来越受欢迎。虽然这些课程已提供了基于你投入时间的完成时长细节——但我真的相信，你投入的时间越多，完成课程的速度就会越快。
如果你愿意投入时间，你可以在一年内完成所有这些课程！
这是在数据科学领域非常受欢迎的课程。我个人也参加过这门课程，我相信这是任何初学者的最佳课程之一！如果你每周投入 10 小时，这门课程将需要 6 个月完成。我能够在一个月内完成，因为我有空闲时间，可以更快完成！
由 8 个部分组成，本课程将深入探讨数据的日常使用、最佳实践以及新数据分析工作的流程。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。课程不仅仅止步于此，你还将通过创建数据可视化和学习如 Tableau 等工具来进一步提升你的分析技能。
最终，你将获得证书，并且可以独享简历审查、面试准备和职业支持等职业资源。
链接：IBM 数据科学专业证书
更进一步，通过 IBM 的数据科学专业证书提升你的分析技能。无需经验，如果每周投入 10 小时，你可以在 5 个月内完成该课程。记住，投入的时间越多，完成课程的速度就越快。
在课程中，你将学习数据科学家在日常任务中使用的最新实用技能和知识。深入了解 Python 和 SQL 等流行工具、语言和库。你不仅会学习数据清理、分析和可视化，还会学习如何构建机器学习模型和管道。
将你在这门课程中学到的技能应用于实际项目，并建立自己的数据项目组合，以便在面试时展示。
链接: 机器学习专项课程
随着聊天机器人成为热门话题，掌握机器学习比以往任何时候都更为重要。这门由斯坦福大学和 DeepLearning.AI 提供的初学者友好课程旨在帮助人们进入 AI 领域。如果每周投入 10 小时，你可以在 2 个月内完成。
这门课程将帮助你掌握 AI 概念的基础知识，并具备实际的机器学习技能。学习如何使用 NumPy 和 scikit-learn 构建机器学习模型，如用于预测的监督模型。你还将学习如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络。决策树、集成方法、聚类、异常检测、深度强化学习——这门课程应有尽有！
链接: 深度学习专项课程
另一门课程由 DeepLearning.AI 提供，在这里你将从机器学习初学者转变为专家。该课程不断更新前沿技术，帮助你进入 AI 领域，如果每周投入 10 小时，你将在 3 个月内完成。
学习如何构建和训练深度神经网络以及识别关键的架构参数。你还将学习如何使用标准技术和优化算法来训练/测试和分析深度学习应用。你将构建一个卷积神经网络（CNN）并将其应用于检测和识别任务，其中你可以使用神经风格迁移生成艺术内容——很酷吧？
当我们学习新事物时，常常会发现自己把学习过程弄得过于复杂。通过这 4 门课程，你可以在年底前从初学者转变为专家。
但重要的是要提醒自己，数据科学领域总是关于学习的，因此确保你准备好在新知识出现时进行学习。如果你将生成性 AI 作为你的目标之一，可以查看一下掌握生成性 AI 的 Top 5 DataCamp 课程。
尼莎·阿雅 是一名数据科学家、自由职业技术写作者，以及 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别关注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。尼莎涵盖了广泛的话题，并希望探索人工智能如何促进人类寿命的不同方式。作为一个热衷学习者，尼莎寻求拓宽她的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。