2023年16个最佳在线数据科学课程[免费+付费]

无论是初学者还是数据专家，我们在2023年找到了15个最佳的数据科学课程，提供免费和付费选择来学习Python、R、Pandas、NumPy等

<p>在本文中，我们分享了2023年的16门最佳数据科学课程。无论您希望成为一名数据科学家还是通过学习新技能来推进职业发展，我们都包含了适合各种技能水平的免费和付费的数据科学课程。</p><p>在2023年及以后的时间里，<a href=”https://zh.codescode.com/how-to-automate-data-exports-and-email-reports-with-python-a-stepbystep-guide.html”>数据科学</a>继续成为现代企业中获取数据隐藏洞察力的关键因素之一，而参加最佳数据科学课程是进入该领域的绝佳方式。</p><p>考虑到劳工统计局报告的数据科学家的平均工资超过<a href=”/?s=100000″>100,000美元</a>，参加最佳数据科学课程对您的职业前景可能非常有利。</p><p>如果您正在问自己，<a href=”https://zh.codescode.com/how-to-learn-to-code-get-a-developer-job-full-book.html”>我该如何学习数据科学</a>？其中一个最佳方法就是参加最佳数据科学课程。您还可以结合这一点，通过构建<a href=”https://zh.codescode.com/how-to-choose-the-right-build-tool-for-your-java-projects.html”>数据科学项目</a>来完善您的学习之旅。</p><p>参加最佳数据科学课程还可以帮助您在参加<a href=”https://zh.codescode.com/machine-learning-fundamentals-handbook-key-concepts-algorithms-and-python-code-examples.html”>数据科学认证考试</a>之前加强您的技能。</p><p>所以，如果您准备好了，让我们一起深入了解2023年最佳数据科学课程，以帮助您学习进入<a href=”https://zh.codescode.com/how-to-learn-to-code-get-a-developer-job-full-book.html”>数据科学就业市场</a>所需的技能。</p><table><tbody><tr><td><p><strong>精选数据科学课程[编辑推荐]</strong></p></td></tr><tr><td><p><strong>课程</strong></p></td><td><p><strong>摘要</strong></p></td><td><p><strong>关键信息</strong></p></td></tr><tr><td><a href=”https://zh.codescode.com/2023-udemy-review-pros-cons-tips-alternatives.html”>【Udemy】数据科学课程：完整数据科学训练营</a></td><td>包含实际案例分析的综合数据科学课程</td><td><p><strong>证书：</strong>是</p><p><strong>免费或付费：</strong>付费</p><p><strong>时长：</strong>31小时</p></td></tr><tr><td><a href=”https://zh.codescode.com/how-to-automate-data-exports-and-email-reports-with-python-a-stepbystep-guide.html”>【Coursera】数据科学专项课程</a></td><td>由顶级教授设计和教授的十门课程的数据科学专项项目</td><td><p><strong>证书：</strong>是</p><p><strong>免费或付费：</strong>付费</p><p><strong>时长：</strong>3 – 6个月</p></td></tr><tr><td><p><a href=”https://zh.codescode.com/how-to-automate-data-exports-and-email-reports-with-python-a-stepbystep-guide.html”>【Turing College】数据科学职业计划</a></p></td><td><p>这个8-12个月的课程提供证书，并帮助学生找到工作。</p></td><td><p><strong>证书：</strong>是</p><p><strong>免费或付费：</strong>付费</p><p><strong>时长：</strong>8-12个月</p></td></tr><tr><td><a href=”https://zh.codescode.com/how-to-automate-data-exports-and-email-reports-with-python-a-stepbystep-guide.html”>【Udacity】数据科学纳米学位项目</a></td><td>通过项目学习获得真实的数据科学经验</td><td><p><strong>证书：</strong>是</p><p><strong>免费或付费：</strong>付费</p><p><strong>时长：</strong>4个月</p></td></tr></tbody></table><h2><strong>如何选择2023年最佳数据科学课程</strong></h2><p>在选择数据科学最佳课程时，您需要找到一个既符合个人学习目标又将数据科学理论与实用技能相结合的课程。</p>

在评估最佳数据科学课程时，我们考虑了以下标准，并建议您也做同样的评估：

• 认证和声誉：我们着重推荐来自有声望的机构和在线学习平台的数据科学在线课程。
• 课程设置和涵盖的主题：我们评估了课程设置，确保其覆盖了基础深度学习概念。
• 实践练习和项目：我们寻找既有实践练习又有项目经验的课程。
• 讲师专长：我们寻找具有相关实际知识和行业经验的课程讲师。
• 学生评价和推荐：我们分析了前期学生的评价和推荐，以了解整体学习体验。

2023年最佳数据科学课程

1. [Udemy] 数据科学课程：完整的数据科学营

关键信息
课程讲师：365 Careers 团队	先决条件：无
时长：31 小时	免费或付费：付费
证书：有	已注册学生数：600K+
难度：初学者	评分：4.6/5

我们为什么选择这门课程

我们的研究发现，这门全面的数据科学课程以深入介绍数据和数据科学领域开始，然后涵盖现代数据科学的关键组成部分，包括统计学、数学和数据可视化。您还将深入学习机器学习和深度学习等内容。

这门课程还包括了一个关于使用Python编程的部分，帮助您应用Python进行线性回归、逻辑回归、聚类分析和K均值聚类。

您还将通过使用Pandas、NumPy、Matplotlibs和Seaborn等重要的数据科学工具，深入了解Python丰富的生态系统。您还将学习使用Scikit-learn、TensorFlow和Tableau来提高您的数据科学能力。

我们还喜欢这门课程允许您通过实际案例研究来练习您所学的Python概念。总的来说，对于初学者来说，这是一门理想的数据科学课程，讲师允许您从基础开始逐步深入。

我们还真的很喜欢这门课程的一个方面，就是课程创建者维护了一个充满活力的数据科学学生社区，您可以在其中与同学们互动。他们还有一个活跃的问答支持论坛，学生可以在该论坛上提问。

优点

• 适合初学者
• 包含真实的商业案例
• 充满活力的学生社区
• 积极的问答支持

缺点

• 无

2. [Coursera] 数据科学专项

 

关键信息
课程讲师：Jeff Leek, Roger D. Peng, Brian Caffo	先决条件：基本的编程理解
持续时间：3 – 6个月	免费或收费：免费
证书：是	注册学生：470K+
难度：初学者	评级：4.5/5

我们选择这个课程的原因

我们的研究结果显示，这个数据科学培训是由约翰霍普金斯大学的著名教授设计和教授的。通过超过280个小时的内容，这个数据科学专项路径拥有一个由10门课程组成的综合课程。

你将从学习如何使用R和GitHub来管理你的数据科学项目开始。然后，你将深入学习如何从网页、API和数据库中提取可用的数据。而且还将学习组织数据进行分析的原则。

其他部分涵盖了统计推断、回归模型以及过度拟合、分类树和预测函数等机器学习概念等各种主题。如果其中一些领域对你来说是新的，请考虑在学习计划中包含数据科学书籍。

我们还喜欢这个课程的一个独特特点是，你将使用真实世界的数据集来构建一个可用的数据产品作为毕业项目。而该项目的要求之一是创建一个展示你的发现的演示文稿。

我们还发现，课程的一大特点是你将得到来自同伴和讲师的评分数据科学测验和作业的反馈。

优点

• 这是一门全面的数据科学课程
• 由约翰霍普金斯大学的教师授课
• 有评分的数据科学测验/作业并获得反馈
• 可以向潜在雇主展示的毕业项目

缺点

• 毕业项目需要不在课程中涵盖的技能

3. [Turing College] 数据科学职业项目

关键信息
课程讲师：Various	先决条件：英语和每周15-30个小时的专注工作
持续时间：8-12个月	免费或收费：收费
证书：是	注册学生：500k+
难度：中级	评级：4.7/5

我们选择这个课程的原因

在评估这个数据科学训练营时，我们意识到与该领域的专业人员合作的巨大价值。图灵学院为毕业生提供认证，但真正的价值来自一对一的导师辅导、面试准备以及帮助你用新技能找到工作。

这个深度学习训练营是完全在线的，并且在你毕业后提供现实世界的好处。我们很少见到一个数据科学项目具备这种类型的就业率。它在我们推荐的深度学习课程中排名很高。

优点

• 超过96%的Turing College毕业生在毕业后6个月内找到工作
• 特别关注深度学习
• 帮助学生准备自己的作品集
• 行业专业人士的指导
• 帮助面试准备和薪资谈判

缺点

• 因为这是一家数据科学训练营，所以比我们讨论的其他训练营更昂贵

4. [StackSocial] A到Z数据科学&机器学习捆绑包

关键信息
课程导师： 各种导师	先决条件：无
持续时间：55.5小时	免费或付费：付费
证书：有	注册学生：无
难度：初学者	评级：无

为什么选择这门课程

通过这个数据科学捆绑包，您可以获得7门独立课程，让您自己策划自己的数据科学学习之旅。我们还喜欢StackSocial平台在视频下方提供笔记区域，帮助您跟踪新的或具有挑战性的主题的重要方面。

如果您对数据科学和编程完全陌生，有两门课程专注于Python和R的基础知识。如果您从Python开始，您将首先获得6小时的Python基础知识介绍，然后探讨NumPy的基础知识，并深入研究Pandas，并简要介绍Maptlotlib的可视化。

或者，还有一门全面而实用的22小时课程，涵盖了数据清理、处理、整理、操作和可视化的实践方面。您还将学习矢量协同、数据帧、R Markdown等主题。

如果您具有Python经验，还有一门1小时的课程，介绍数据科学家使用NumPy的技能，以及一门将近10小时的使用Streamlit库创建数据科学和机器学习应用程序的课程。在这里，您将学习如何与Matplotlib和Plotly集成，并使用hugging face transformers创建一个NLP应用程序。

我们非常喜欢的一点是关于适用于数据科学的应用概率和统计学的15个小时的课程材料，因为这些是追求数据科学职业所必备的技能。

这些课程采用Python和NumPy的面向代码的方法，教授统计学和概率学的基本概念，如随机值、分散程度、中心趋势、独热编码、贝叶斯推断、回归等。

最后，在这里还有一个5小时的使用TensorFlow上运行的高级神经网络库Keras进行深度学习的课程。您将学习人工神经元、激活函数、优化和损失函数、分类等内容。

优点

• 适合初学者，不需要编程或数据科学经验
• 涵盖数据科学的两种主要语言，Python和R
• 在每个视频下方提供笔记区域，以跟踪具有挑战性的内容
• 包含统计学和概率概念的课程材料

缺点

• 与列表中的其他课程相比，缺乏测试练习

5. [Coursera] Python/SQL数据科学基础

关键信息
课程讲师： 爱杰·埃格威基德，斯韦特拉娜·莱维坦，罗密欧·金茨勒，约瑟夫·桑塔卡内洛，阿齐姆·希尔贾尼，穆尔塔扎·海德，拉夫·阿胡贾，希玛·瓦苏德文	先决条件：无
时长：48小时	免费或付费：免费
证书：是	学生人数：34K+
难度：初学者	评分：4.6/5

我们选择这门课程的原因

我们对这门在线数据科学培训的分析显示它旨在让您掌握处理高级数据科学项目所需的技能。通过我们的研究，我们发现这门课程是由IBM的高级数据科学家教授的。

课程由五个迷你课程组成。通过完成第一门课程，您将掌握数据科学工具，如Jupyter Notebooks、R Studio和Watson Studio的工作知识。

第二门课程将教您如何使用Python进行数据科学。它包括数据结构、调用API和使用Pandas和NumPy等库。然后，在第三门课程中，您将在真实世界的数据集中需要识别模式和趋势。

第四和第五个迷你课程涵盖统计分析技术和数据科学的SQL。您将学习的一些主题包括假设检验、描述性统计、概率分布、回归和数据可视化。

优点

• 由IBM的高级数据科学家教授
• 使用真实数据集进行实践练习
• 掌握各种数据科学工具的使用知识

缺点

• 某些幻灯片存在拼写错误

6. [edX] 哈佛数据科学专业证书

关键信息
课程讲师： 拉斐尔·伊里扎里	先决条件：无
时长：1年5个月	免费或付费：免费
证书：是	学生人数：N/A
难度：初学者	评分：N/A

我们选择这门课程的原因

这个数据科学专业证书由哈佛大学计算机科学系在edX上提供。它始于R编程的基础介绍。还包括数据可视化、贝叶斯统计学、概率、数据整理、线性回归、推断和预测建模的课程。

完成本课程后，您将掌握使用Tidyverse和ggplot2等数据科学工具的能力。练习还将使您在使用Unix/Linux、RStudio、Git和GitHub方面获得实际经验。

我们还喜欢这门课程包括了机器学习的部分，您将使用之前学到的数据科学技巧来构建一个电影推荐系统。

此外，还有一个最终毕业项目，要求您构建一个数据产品，您可以将其放入您的作品集中，向潜在雇主展示您的技能。

这门课程不需要任何数据科学或编程方面的先验知识，非常适合完全初学者。此外，有来自世界各地的学生活跃的社群，你可以通过它们来建立网络联系。而且，当你在某个问题上卡住时，很容易获得帮助。

优点

• 由哈佛大学的讲师授课
• 活跃的学生社群
• 为你的作品集构建项目

缺点

• 课程持续时间可能对某些人来说太长

7. [Udacity] 数据科学纳米学位项目

 

关键信息
课程讲师：Josh Bernhard, Juno Lee, Luis Serrano, Andrew Paster, Mike Yi, David Drummond, Judit Lantos	先决条件：熟悉Python
持续时间：4个月	免费或付费：付费
证书：有	在读学生人数：N/A
难度：中级	评级：4.7/5

我们为什么选择这门课程

Udacity的数据科学纳米学位项目提供了一种实践性学习数据科学的方法。该项目将帮助你掌握自然语言处理（NLP）、运行流程、数据转换、建模、设计实验和部署等主题。

在这门课程中，你将构建几个项目，包括一个推荐引擎、一个灾难响应流程以及一个你选择的最终专业项目。

此外，作为课程的一部分，你将需要发布一篇数据科学博客文章，以练习你的沟通和数据可视化技巧。

你还将完成几个课程，帮助你发展数据科学家必备的软件工程技能，如创建单元测试、代码审查、构建和使用类。

我们的研究表明，这门课程的讲师包括Google和Netflix等顶级技术公司的高级数据工程师。你还将获得职业服务支持，包括GitHub作品集审查和LinkedIn个人资料优化，帮助你找到数据科学工作并准备数据科学面试问题。

优点

• 实践性学习数据科学
• 由Google和Netflix的高级数据工程师创建
• 适合中级和高级学员
• 为你的作品集构建项目
• 获得职业服务支持

缺点

• 没有

8. [DataCamp] Python数据科学入门

 

关键信息
课程讲师：Hillary Green-Lerman	先决条件：无
持续时间：4小时	免费或付费：付费
证书：有	在读学生人数：430K+
难度：初级	评级：4.6/5

我们为什么选择这门课程

如果你对数据科学很感兴趣，但还不想花大量时间和精力来学习，那么这门课程将非常适合你。只需4个小时的课程，整个课程可以在一两天内完成。这将为你提供足够的信息，以决定是否要继续进行更深入的学习。

我们的调查结果显示，该课程的讲师是谷歌的工程经理。如果你认为自己是一个视觉学习者，这门课程将更有帮助，因为视频课程包含了大量的彩色图像和插图。

该课程提供了一个简洁的Python数据科学入门。它从Python的基础课开始。然后，你将学习如何使用pandas加载数据并使用matplotlib绘制数据。 在最后一部分，你将练习创建三种类型的图表：散点图、柱状图和直方图。

优点

• 非常适合初学者
• 视频课程包含许多图像和插图
• 非常短的课程（大约4个小时）

缺点

• 课程相对简短，没有其他课程那么详细

9. [Udemy] 数据科学 A-Z：实践练习和 ChatGPT 附加奖励

 

关键信息
课程讲师：Kirill Eremenko	先决条件：无
课程时长：21小时	免费或付费：付费
证书：有	学生人数：210K+
难度：初学者	评分：4.5/5

我们为什么选择这门课程

根据我们的观察，这是最好的在线数据科学程序之一。课程由Kirill Eremenko及其团队创建。Kirill以前曾在德勤工作，并在Udemy上教授了超过200万名学生。

我们喜欢课程将内容分为四个部分，涵盖数据可视化、建模、数据准备和沟通。按照课程部分的顺序进行学习，您将学习数据科学的核心技能，包括清理和准备数据进行分析，创建基本可视化，对数据建模和拟合曲线。

您还将深入学习使用Tableau进行数据挖掘，以及如何使用线性回归和逻辑回归构建模型。您还将学习如何使用累积准确性曲线（CAP）评估您的模型。我们还赞赏在教授数据准备过程中，讲师模仿了现实生活中的业务场景。

该课程还涵盖数据科学中的其他重要领域，包括用于数据科学的SQL编程、商业智能工具以及数据科学中ETL流水线的重要性，包括前期和后期的转换。

在课程结尾，您还将受益于关于沟通的详细课程，包括关于数据科学演示和故事讲述的技巧和窍门。我们非常喜欢这一点，因为在本质上，数据科学家是讲故事的人，这些技能非常重要。

优点

• 包含带有解决方案的数据科学作业
• 适合初学者和高级学习者
• 学习数据科学演示技巧
• 使用真实数据集

缺点

• 无

10. [Educative] 数据科学入门

关键信息
课程讲师： Samia Khalid	先决条件：无
时长：10小时	免费还是付费：付费
证书：是	注册学生数：无
难度：初学者	评分：无

我们为何选择这门课程

根据我们在其他教育课程上的经验，我们知道这门数据科学课程是100%以文字为基础的。这使它成为那些喜欢通过阅读学习的人的理想选择。我们的研究还发现，这门课程的创作者是微软的高级软件工程师。

在这门课程中，你将学习Python数据科学，数据可视化以及概率、贝叶斯统计和机器学习算法等统计学基础知识。你还将学习如何使用流行的Python库，如Pandas，Numpy和Matplotlib。

该课程还包括机器学习部分，你将学习机器学习算法和模型评估。还有一个完整的机器学习项目，你将学习探索性数据分析技术、数据处理和参数微调等内容。

该课程的每个部分都包括带有答案的测验和挑战，帮助你练习所学概念。课程的最后部分提供了如何获得高薪数据科学工作并克服冒名顶替综合症的提示。

优点

• 适合喜欢通过阅读学习的人
• 由微软的高级工程师创建
• 无需设置集成开发环境进行编程实践
• 每个部分都包括带有答案的测验

缺点

• 如果你喜欢视频课程，这个课程可能不太理想

11. [LinkedIn学习] 数据科学基础

关键信息
课程讲师： Barton Poulson	先决条件：无
时长：5小时	免费还是付费：付费
证书：是	注册学生数：48K+
难度：初学者	评分：4.7/5

我们为何选择这门课程

这门数据科学培训从概述数据科学是什么开始，然后探讨数据科学在人工智能、机器学习和深度学习中的位置。我们的研究还发现，讲师也是DataLab的创始人。

你将在这门课程中学到的一些主题包括贝叶斯定理、无监督学习、监督学习、数据科学的数学知识和可解释性方法。你还将对数据科学中的生成方法，如生成对抗网络（GAN）和强化学习，进行概述。

你不仅会深入了解数据科学的技术方面，这门课程还将教你关于数据的道德和负责任使用。你将探索偏见、可解释的人工智能、安全和法律等数据科学中的概念。

在每章末尾，都有一次小测验，帮助你衡量你对该章节所介绍的课程的理解程度。这门课程适合初学者，因为讲师不假设学生有关于数据科学的先前知识。

优点

• 适合初学者
• 简明易懂的视频讲解
• 每章都包含小测验

缺点

• 缺乏社区

12. [Simplilearn] IBM数据科学家课程

关键信息
课程讲师：Simplilearn 讲师	先决条件：基础编程知识
时长：12小时	免费或付费：付费
证书：有	已注册学生：无
难度：初级	评分：4.5/5

为什么我们选择了这门课程

我们的调研显示，这个与IBM合作的课程提供了一个全面的学习套餐，其中包括在线直播课程、黑客马拉松、网络研讨会和AMA（问我任何事）会议。

我们喜欢直播课程让你直接与讲师互动，其中一些讲师是来自IBM的高级数据科学家和工程师。这也为你提供了与其他学生互动的独特机会。

该课程旨在帮助你掌握监督学习和无监督学习、假设检验、数据挖掘、聚类、线性和逻辑回归、数据处理、数据可视化等工作关键技能。

你将在你的作品集中构建一些激动人心的项目，例如预测糖尿病患者的模型、销售绩效模块以及基于用户的推荐模型等。

在课程结束时，你将熟悉Python、R和Scala等编程语言，同时还具备使用Apache、Tableau、Spark、HBase、Sqoop、Hadoop和Flume等数据科学工具的实际经验。

优点

• 与讲师直播互动
• 参与IBM黑客马拉松
• 活跃的学生社区
• 学习Python、R和Scala

缺点

• 基于队列的时间表对于某些人可能不太灵活

13. [Simplilearn] 2023年数据科学全程课程

关键信息
课程讲师：Simplilearn 讲师	先决条件：无
时长：11小时	免费或付费：免费
证书：无	已注册学生：25K+ 次观看
难度：初级	评分：无

为什么选择这门课程

在这门课程中，您将学习数据科学是什么，数据科学家的工作内容以及如何逐步成为一名数据科学家的指南。

讲师们还深入解释了人工智能、机器学习和深度学习等各种术语以及它们之间的区别。

我们的调查结果还显示，这门课程涵盖了模型构建、统计分布、贝叶斯定理、机器学习算法、深度学习神经网络和二项分布等重要主题。

您还将了解到一些有用的库，如TensorFlow、Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib。

对于初学者和那些想要为即将到来的面试提升他们的数据科学知识的人来说，这门课程是一个很好的选择。课程甚至还有一个专门的部分，帮助您准备常见的数据科学面试问题，并提供有关制作简历的教程。

优点

• 非常适合完全初学者
• 包括数据科学面试准备部分
• 对关键术语进行了深入解释
• 免费且易于访问，可以在YouTube上观看

缺点

• 没有结业证书

14. [Springboard] 数据科学预备课程 

 

关键信息
课程讲师：Alex Chao, Ike Okonkwo, Mitul Tiwari, Sameera Poduri	先修条件：无
课程时长：4 – 6周	免费或付费：付费
证书：是	已注册学生：无
难度：初学者	评级：无

为什么选择这门课程

我们的调查发现，这门课程是面向有志于成为数据科学家的人的数据科学预备课程。您不需要任何数据科学或编程的先前知识，而通过学习这门课程，您将获得解决更高级数据科学课程所需的知识和技能。

课程由八个部分组成，将带您深入了解基本的数据科学概念，包括编程及其在数据科学中的重要性，贝叶斯定理和条件概率。

通过学习这门课程，您还将掌握Numpy、Pandas、Anaconda、Jupyter Notebooks、Git和GitHub等数据科学工具的实际应用。

作为课程的一部分，学生们还将利用谷歌和苹果的数据来解决一个真实的业务问题，并开发一个应用程序项目。

参加这门课程的另一个优势是与来自知名技术公司如Uber的导师进行一对一的辅导。您还将获得数据科学职业辅导计划和一个充满活力的同行社区。

优点

• 开发应用程序来解决真实的业务问题
• 可以访问充满活力的同行社区
• 一对一的导师支持

缺点

• 无

15. [Edureka!] 初学者数据科学 

 

关键信息
课程讲师：Edureka! Instructors	先修条件：无
课程时长：11小时	免费或付费：免费
证书：否	已注册学生：超过125K次浏览
难度：初学者	评级：无

为什么选择这门课程

对于初学者来说，这将是一个非常好的选择，他们可以通过这门免费课程开始他们的数据科学之旅。讲师讲解了数据科学之后，为有志于成为数据科学家的人提供了全面的路线图。

该培训提供了超过11个小时的内容，涵盖了重要主题，如混淆矩阵、贝叶斯定理、贝尔曼方程和推论统计学。

你还将学习到高级的机器学习和深度学习主题，如回归、KNN算法、决策树算法、强化学习和TensorFlow代码基础。

我们的研究还发现，该课程包含许多用例部分，让你有机会将概念付诸实践。你还将获得面试准备和创建数据科学简历的帮助。

优点

• 适合完全初学者
• 包含一节关于数据科学面试准备的内容
• 包含全面的数据科学家路线图
• 免费且易于访问，可在YouTube上观看

缺点

• 没有完成证书

16. [Codecademy] 数据科学基础

 

关键信息
课程讲师：Codecademy讲师团队	先决条件：无
时长：16周	免费或收费：免费
证书：有	注册学生数：16K+
难度：初学者	评分：无

为什么选择这门课程

Codecademy的数据科学基础课程首先教授数据素养的原则，然后深入探讨数据科学的基础知识和数据科学结果的传达。

根据我们的观察，该课程还教授了探索性数据分析（EDA）技术和数据清洗，最后讲解了流行的Python工具如Pandas和Matplotlib。

我们喜欢课程采用项目为导向的方式，你将构建34个迷你项目来练习你学到的理论知识。

你还将参与两个主要项目，包括一个对美国医疗保险费用进行排序和分析的项目，以及一个对濒危动物数据进行解释的项目。这些都是熟悉真实世界数据问题的绝佳方式。

优点

• 为你的数据科学作品集构建项目
• 适合完全初学者
• 学习传达数据科学结果的最佳实践
• 每个单元结束时都包含测验

缺点

• 无法与讲师交流提问

最后的思考

以上是2023年最佳的15门数据科学课程，包括适合初学者和有经验的专业人士的各种数据科学课程。无论你是刚刚开始你的数据科学事业还是想提升现有技能，我们都包含了一系列数据科学课程来帮助你实现目标。

祝学习愉快！

想通过深度学习提升数据科学技能？看看：

常见问题

1. 哪个课程最适合学习数据科学？

在线上最佳的数据科学课程取决于各种因素，如你的目标、技能水平和喜好的学习风格。我们建议你仔细阅读我们列表中的每门课程，但如果你是初学者，也许可以从Udemy的数据科学培训课程开始；如果你经验更丰富，可以选择Udacity的数据科学纳米学位。

2. 数据科学初学者最好学哪门课程？

选择一门最适合初学者的数据科学课程是不可能的，因为这取决于您以前的经验、偏好的学习方式和职业目标。话虽如此，我们包括了一系列优秀的初学者课程，其中包括像Coursera的数据科学基础等优秀的选择。

3. 数据科学需要编程吗？

是的。数据科学需要您掌握像Python和R这样的编程语言，以操纵和分析数据集，构建模型和创建机器学习算法。

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