資料科學已成為全球最受追捧的職業道路之一，確有其因。各行各業的公司都淹沒在資料中，他們需要能夠理解所有這些資料的技術專家。如果您一直在考慮進入資料科學領域或提升分析技能，Harvard 在 edX 上的資料科學 Python 專業證書是您能找到的最強起點之一。
如果您將學習資料科學，您需要學習Python。這不僅僅是一個受歡迎的選擇——它是該領域的主導語言，遠超其他選擇。根據 Stack Overflow 開發者調查，Python 始終躋身世界上最受歡迎和最受歡迎的程式語言之列。資料科學家、機器學習工程師和分析師絕大多數選擇 Python 作為他們的主要工具。
Python 在功能和可訪問性之間罕見地取得平衡。與某些編程語言不同,這些編程語言需要多年的研究才能做任何有用的事情,Python 允許您幾乎立即開始處理真實數據。 Python軟體基礎 將其描述為強調可讀性和生產力的語言。Python 還具有專門為數據科學構建的大量庫生態系統——pandas 用於數據操作、matplotlib 和 seaborn 用於可視化、scikit-learn 用於機器學習、NumPy 用於數值計算。
Harvard的Python for Data Science專業證書不是表面級別的概述。這是一條結構化的學習路徑，旨在將您從基本概念帶到實踐的實踐數據科學技能。
Python 基礎知識： 該課程從構建塊開始——變量、數據類型、控制流、函數和面向對象編程。即使你以前從未寫過一行代碼，你也會在Python中建立堅實的基礎。
使用 pandas 進行資料操作： 您將學習如何從各種文件格式加載數據集、清理和轉換雜亂數據、過濾和聚合信息、處理缺失值和重塑數據。這些是數據專業人士每天都使用的技能。
使用 matplotlib 進行資料視覺化： 您將學習創建清晰、信息豐富的圖表和圖形——從基本折線圖和柱狀圖到熱圖、帶有趨勢線的散點圖和多面板圖。
統計分析與機率： 該課程涵蓋基本統計概念，如分佈、假設檢驗、置信區間和迴歸分析。這些概念為你提供從數據中得出有效結論的框架。
機器學習基礎: 您將使用線性回歸和分類等監督式學習技術，並獲得使用真實世界數據集構建、訓練和評估模型的實踐經驗。
真實世界資料集： 在整個項目中，你將使用真實數據集而不是人為編造的教科書示例。真實數據是混亂、不完整且充滿驚喜，與之一起工作建立了雇主關心的解決問題本能。
職業轉換者： 如果您目前在另一個領域工作並想轉入資料科學，此證書為您提供結構化路徑。自主進度格式意味著您可以在不辭去現有工作的情況下學習。
想要升級的分析師: 如果您已經在Excel或Google Sheets中使用數據但已達到這些工具可以做的上限，學習Python會打開一個完全不同的分析能力世界。
研究人員和學者： Python 越來越成為跨社會科學、生物學、經濟學和其他學科的數據分析的首選工具。
學生探索他們的選擇： 來自哈佛大學的資料科學憑證展示了主動性、技術能力和對高需求領域的真正興趣。
這 美國勞工統計局 預計數據科學家角色的增長速度比平均水平快得多,受組織需要分析的數據量不斷增加的強勁需求推動。數據科學角色也提供遠高於全國平均水平的競爭性薪資。
技能跨行業轉移。醫療保健組織需要數據科學家分析患者結果。金融公司需要他們進行風險建模。科技公司需要他們進行產品分析。零售公司需要他們進行需求預測。無論什麼行業讓你感興趣，其中幾乎肯定有數據科學角色。
Harvard大學 無需介紹。通過edX的 專業證書 課程,哈佛使其課程對全球學習者可訪問。您獲得與校內學生相同的教學質量,但具有從任何地方按自己的節奏學習的靈活性。
Harvard的Python證書與其他幾個程序配合良好。 Harvard計算機科學和AI專業證書 擴展到人工智能和更廣泛的計算機科學概念。有關統計和數學基礎的更深入研究、 MIT統計和數據科學MicroMasters 提供與您在此獲得的實用Python技能相補充的研究生級嚴謹性。
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