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データサイエンスの新しいキャリアを開始する場合でも、現在のスキルセットを強化する場合でも、これらのコースは必要な経験を積むのに役立ちます。
有名な有名ブランドのデータサイエンス認定プログラムに参加する主な利点は、同プログラムに携わる尊敬される組織の評判です。ハイテクの学生や新人にその会社（Microsoftなど）でエントリーレベルの仕事を見つけるためのより良い機会を提供する以外に、それはより経験豊富な専門家にとっても素晴らしいバッジです。
ただし、IBM、Microsoft、MIT、UC San Diego、HarvardのedXを介したコースなど、いくつかの高レベルのコースが利用可能です。それぞれが異なり、さまざまなレベルのさまざまな専門家のニーズに合わせて調整されています。この記事では、これらのさまざまなプログラムを見て、最も重要な特性、習得するスキル（およびコースを受講する前に必要なスキル）、およびそれらのいずれかを選択する理由を要約します。別の。
- MITの統計およびデータサイエンスMicroMastersプログラム
- UCサンディエゴのデータサイエンスMicroMastersプログラム
- ハーバード大学のデータサイエンス専門資格
- IBMのPython Data Science Professional証明書
- データサイエンスのマイクロソフトプロフェッショナルプログラム
MITの統計およびデータサイエンスMicroMastersプログラム
このプログラムは、機械学習、データサイエンス、統計の基礎を学ぶために、合計5つの修士レベルのコースで構成されています。生徒は、確率論的モデリングと統計的推論を使用してビッグデータを分析し、データ駆動型の予測を行う方法を学びます。実践的なスキルを教えるために構築されているため、学生は意思決定に使用できるデータから意味のある情報を抽出する方法を理解します。これは、多くの組織が求めているスキルの1つです。 （ビッグデータの詳細については、オンラインで受講できる5つの役立つビッグデータコースを参照してください。）
それに加えて、機械学習アルゴリズム、ディープニューラルネットワーク、およびその他の監視された方法をしっかりと理解することで、初心者のデータ科学者は構造化されていないように見えるデータを理解できます。分析するには大きすぎるデータセットはありません。 Pythonの習熟度は前提条件です。コースでは、PythonをRと組み合わせて使用して、最も複雑なデータセットを理解する方法を学習するためです。
このMITプログラムは「インストラクターペース」です。つまり、コースは常に利用できるのではなく、特定の時期にインストラクターによって指導されます。このプログラムは、13〜16週間の4つのコース（各週に10〜14時間を費やす必要があります）、および2週間の絶頂試験で構成されています。
- Python for Data Science
- Pythonを使用したデータサイエンスの確率と統計
- 機械学習の基礎
- Sparkを使用したビッグデータ分析
ハーバード大学のデータサイエンス専門資格
プログラミングのバックグラウンドを持っていない人にとって、ハーバード大学のプログラムはデータサイエンスを学ぶ絶好の機会です。このコースでは、Pythonの代わりに、実際のケーススタディを使用して、Rプログラミング言語で基礎を構築し、データを圧縮、分析、視覚化する方法を学習します。確率、推論、モデリングなどの基本的な統計概念の学習から、tidyverseの使用方法、データの視覚化のためのggplot2、dplyrまで、すべての基盤がカバーされます。コースを通じて、学生は、Unix / Linux、GitおよびGitHub、RStudioなどのデータサイエンティストの実践に使用される不可欠なツール、および多くの機械学習アルゴリズムに精通します。 （コンピューターサイエンスについて学びたい場合は、オンラインで受講できる10の必須コンピューターサイエンスコースをご覧ください。）
ハーバードプログラムは、キャップストーン試験を含む9つのコースで構成されていますが、以前のコースよりもペースが速いです。実際、すべてのコースは8週間、週に1〜2時間しか必要ありませんが、自習型なので（インストラクターは必要ありません）、好きなだけ早く進むことができます。最後のキャップストーン試験は、シリーズ全体で得たRデータ分析の知識とスキルを適用する機会であり、2週間で1週間に15〜20時間かかります。
- データサイエンスのPythonの基本
- Pythonでデータを分析する
- Pythonでデータを視覚化する
- Pythonによる機械学習：実用的な紹介
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データサイエンスのマイクロソフトプロフェッショナルプログラム
マイクロソフトのプログラムは、柔軟性に優れているため、あらゆるニーズに適した堅実なプロフェッショナルプログラムです。 Transact-SQL、Excel、Azureなどの幅広いMicrosoft製品を使用して、データクエリ、データ分析、データの視覚化、統計がデータサイエンスの実践にどのように役立つかなどのトピックを調べる方法を学びます。理論と実践の両方に重点を置いているため、データサイエンスの特定のサブフィールドを深く掘り下げたい技術者や、データサイエンスの研究方法と機械学習の強固な基盤を構築したいルーキーにとって理想的なコースです。
マイクロソフトのこのプロフェッショナルプログラムは柔軟性が高くモジュール式であるため、プログラム全体を受講するか、コースごとにわずか16〜32時間の10の個別ペースのコースのいずれかを選択できます。たとえば、各プログラミング言語の知識に応じて、RまたはPythonのいずれかのコースを修了するかどうかを選択することもできます。このプログラムには、キャップストーン試験が含まれており、基礎、コアデータサイエンス、応用データサイエンスの3つのモジュールに分かれています。
あなたが学ぶこと：
- 基礎—データサイエンスの基礎を学びます。
- Core Data Science —データを操作し、機械学習の基礎を発見するために不可欠なプログラミング言語を学びます。
- Applied Data Science —データサイエンスプログラミング言語をさらに深く掘り下げ、データを活用してインテリジェントソリューションを開発し始めます。
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結論
すべてのedXコースは、講義が短く理解しやすく、非常に重要なので、非常に簡単に受講できます。スキルを磨くため、または新しいテクニックを習得するために必要なすべての情報を取得し、新しい役割に慣れるために必要なすべての経験を得ます。
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