راهنمای ۷ دوره آنلاین علوم داده رایگان از دانشگاه هاروارد

راهنمای دوره‌های رایگان علم داده هاروارد: معرفی ۷ دوره برتر

در این مطلب به معرفی ۷ دوره رایگان آنلاین علم داده از دانشگاه هاروارد (HarvardX) می‌پردازیم. راهنمای دوره‌های رایگان علم داده هاروارد شامل دوره‌هایی است که از مبانی R تا ماشین‌لرنینگ را پوشش می‌دهند. این دوره‌ها از طریق پلتفرم edX عرضه شده و امکان شرکت بدون هزینه اولیه را فراهم می‌کنند. کافی است در edX ثبت‌نام کنید و از محتوای آموزشی سطح جهانی بهره‌مند شوید. برای گرفتن گواهی رسمی نیاز به پرداخت اپلیکیشن فی خواهید داشت.

۱. Data Science: R Basics

Data Science: R Basics اولین دوره از سلسله‌‌مراتب علم داده هاروارد است. در این دوره با محیط R و روش‌های پایه‌ای کار با داده‌ها آشنا می‌شوید. مدت زمان دوره حدود ۵ هفته و سطح آن مقدماتی است. تمرین عملی و پروژه‌های کوچک به درک بهتر مفاهیم کمک می‌کنند.

۲. Data Science: Visualization

Data Science: Visualization ابزارها و تکنیک‌های بصری‌سازی داده را آموزش می‌دهد. این دوره حدود ۴ هفته طول دارد و دانشجویان را با پکیج‌های ggplot2 و دیگر کتابخانه‌های R آشنا می‌کند. توانایی تولید نمودارهای پویا و گزارش‌های تصویری از نتایج تحلیل، از اهداف اصلی است.

۳. Data Science: Probability

Data Science: Probability مفاهیم پایه آمار و احتمالات در علم داده را پوشش می‌دهد. سطح متوسط این دوره برای کسانی مناسب است که با مبانی ریاضی آشنا هستند. مدت زمان تقریبی ۶ هفته و تمرکز بر روش‌های استنتاج آماری دارد.

۴. Data Science: Inference and Modeling

Data Science: Inference and Modeling به روش‌های استنتاج آماری و مدل‌سازی می‌پردازد. این دوره حدود ۵ هفته طول می‌کشد و نحوه تحلیل فرضیات و اعتبارسنجی مدل‌ها در R را آموزش می‌دهد. پروژه نهایی شما را با چالش‌های واقعی تحلیل داده مواجه می‌کند.

۵. Data Science: Productivity Tools

Data Science: Productivity Tools ابزارهای حرفه‌ای برای افزایش بهره‌وری در پروژه‌های علم داده را معرفی می‌کند. Git، GitHub و نکات مستندسازی کد از مباحث اصلی هستند. طول دوره ۳ هفته و مناسب افرادی است که می‌خواهند مدیریت پروژه‌های داده‌محور را بهبود دهند.

۶. Data Science: Wrangling

Data Science: Wrangling فرایند پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها را آموزش می‌دهد. این دوره ۷ هفته‌ای، بر کار با داده‌های واقعی و اصلاح خطاها تمرکز دارد. روش‌های خواندن فایل‌های مختلف و تبدیل ساختار داده‌ها پوشش داده می‌شود.

۷. Data Science: Machine Learning

Data Science: Machine Learning مفاهیم پایه یادگیری ماشین را در بستر R تشریح می‌کند. این دوره پیشرفته حدود ۶ هفته به طول می‌انجامد و الگوریتم‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی را بررسی می‌کند. مثال‌های عملی به درک بهتر روش‌ها کمک می‌کنند.

نکات کاربردی برای یادگیری مؤثر

برای موفقیت در این دوره‌ها برنامه‌ریزی منظم بسیار مهم است. هر هفته بخشی از زمان خود را به درس‌ها و تمرین‌ها اختصاص دهید. پیگیری و مشارکت در تالارهای گفت‌وگو موجب رفع اشکالات و افزایش انگیزه می‌شود. اگر قصد دارید پس از ارتقا مهارت‌ها مسیر تحصیلی یا شغلی مشخصی داشته باشید، می‌توانید از خدمات مشاوره اپلای تحصیل استفاده کنید.

سخن پایانی

دوره‌های رایگان علم داده هاروارد فرصت مناسبی برای ارتقای مهارت‌های تحلیلی شما فراهم می‌کنند. پس از تکمیل هر دوره می‌توانید با پرداخت هزینه مدرک معتبر، آن را در رزومه خود ثبت کنید. ترکیب این هفت دوره، یک مسیر جامع از مبانی تا یادگیری ماشین را عرضه می‌کند. اکنون با ثبت‌نام در edX و نظم در مطالعه، مسیر حرفه‌ای علم داده را آغاز کنید.

برای مطالعه بیشتر می‌توانید مقاله معرفی دانشگاه های استرالیا را نیز بررسی کنید.