介绍
数据科学是技术世界中的未来趋势。作为一个充满活力的领域，数据科学将信息转化为可操作的数据，并在算法帮助推动成功的领域中越来越受欢迎。最重要的是学习技能和知识，使个人能够获得未来的职业。动手实践和面对现实问题有助于学习者发展职业技能，提升自己的职业生涯，并提升自己的技术知识基础。在美国在线数据科学课程是在舒适的家里学习数据科学技能的最佳选择。
美国的数据科学职业发展
美国的数据科学职业经历了一次成功的突破。每家组织都必须处理各种类型的数据，这就需要各个领域的数据科学专家。
专业的数据科学家的需求在增加，公司愿意提供高薪酬，正如以下图像所示。
随着组织从数据中提取有价值的信息，这些信息用于根据派生的结果做出明智的决策。整个过程需要一个专业的专家来处理现场。在美国的在线数据科学课程是一种重要的工具，可以帮助个人有效地学习数据科学，以满足对在美国的数据科学家的不断增长的需求。
为什么要在线学习数据科学？
学习在线数据科学课程的好处多多，使得这门课程成为期待在其中投资时间的人们的热门选择。
一些关键的好处包括：
- 获取权限：在线课程提供了大量的知识和有价值的信息，学习者只需在互联网上点击即可提升自己的技能。这为时间紧迫的人们提供了灵活性，他们想在这一领域提高效率。
- 自学：自学课程不会限制一个人的学习速度。这种灵活性允许学习者个性化他们的学习体验。
- 价钱合理：在线学习课程比课堂学习费用更低，并且还有许多其他费用要添加到费用中。
- 行业相关内容：在线数据科学课程提供行业相关的见解和内容，展示最新的趋势和技术。
- 学习风格：在线课程可以基于测验、论坛和多媒体内容提供多样化的学习风格。这使得学习者能够有效地参与其中。
在一门好的数据科学课程中，你应该期望学到哪些概念？
在线数据科学课程的课程设置因平台和课程提供商而异。然而，在美国最好的在线数据科学课程中提供的主要课程包括：
- 数据科学简介
- 数学和统计技巧
- 机器学习
- 编码
- 机器学习中使用的算法
- 数据科学的统计基础
- 数据结构与算法
- 科学计算
- 优化技术
- 数据可视化
- 矩阵计算
- 学术模型
- 实验、评估和项目部署工具
- 使用聚类进行预测分析和分割
- 应用数学和信息学
- 探索性数据分析
- 商业敏锐和人工智能
美国前十大数据科学课程
下面是在美国提供在线数据科学课程的最佳数据科学课程列表。
1. 人工智能与机器学习黑带+
这是美国流行的在线数据科学课程。人工智能和机器学习黑带课程提供：
- 指导项目的辅导
- 每周电话协助
- 在工业项目上进行实践，获得现实世界的经验。
- 提供个性化建议。
- 全面个性化的学习路径
- 出色的教学大纲和课程
- 在现实世界的项目上工作
- 根据你的未来目标进行个性化学习。
- 通往人工智能和机器学习职位的道路
- 提供主要行业趋势的专业技能。
- 简历和面试准备。
2. 应用机器学习-初学者到专家
机器学习是未来职业领域中最具发展潜力的技能。机器学习旨在自动化整个业务流程和周期。课程的重点内容包括：
- 了解机器学习和数据科学是当今和未来行业中必要的组成部分。
- 评估线性回归、逻辑回归和决策树在现实生活中的应用。
- 掌握解决回归问题的方法。
- 掌握支持向量机、装袋法、提升法和核技巧等现代技术。
- 提升机器学习模型的潜力。
3. 数据科学专业人员的结构化思维与沟通
数据科学专业人员的结构化思维与沟通是美国最高级的在线数据科学课程，旨在提升个人的技术和解决问题的能力。以下是该课程的重点内容：
- 解决复杂业务问题并将其转化为结构化的数据科学问题的方法。
- 有效呈现您的分析和业务见解的方法。
- 与技术人员用技术术语进行交流的程序。
4. 深度学习基础
深度学习算法正在提升数据科学的未来。该美国在线数据科学课程强调使用神经网络和自然语言处理（NLP），深入了解以下内容：
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN）
- 先进的序列模型，包括LSTM和GRU
- 迁移学习
5. 入门自然语言处理
对于具有编码技能的普通人来说，理解计算机的编程语言比较容易。同时，计算机不理解人类语言。因此产生了一种被称为自然语言处理（NLP）的模型。该技术从人类和编程语言中提取有价值的信息，进一步提升行业的决策标准。美国最佳的数据科学课程的关键特点包括以下内容：
- 介绍NLP及其应用
- 处理文本数据（清洁和预处理）
- 从文本中提取和检索信息
- 语言建模
- 从文本数据中进行特征工程
- 文本分类
- 主题建模
6. 应用深度学习的计算机视觉
应用计算机视觉在需要专业计算机视觉知识的领域非常重要。计算机视觉系统处理大量数据，并需要多个模型进行处理。PyTorch提供的这个在线应用计算机视觉的课程的关键特点包括学习和掌握以下模块：
- 图像分类
- 目标检测
- 人脸检测
- 图像分割
- 图像生成
7. 使用深度学习的自然语言处理（NLP）
自然语言处理是当前学习者必备的最有价值的未来技能。美国的在线数据科学课程提供以下技术培训：
- 语言建模
- 序列到序列建模
- 注意力机制
- Transformer架构
- NLP中的迁移学习
8. 使用PowerBI进行故事讲述
Microsoft Power BI是一个重要的商业智能平台。Power BI与其他微软产品无缝集成，可以轻松访问各种数据源并发布交互式仪表板。美国最佳的在线数据科学课程提供以下学习成果：
- 了解Power BI的特性，并探索如何将其整合到当前的商业智能框架中
- 了解与Power BI特定的一些关键概念（度量和计算列），以完成您的任务
- 使用Power BI创建您的第一个交互式商业智能仪表板
- 使用Power BI进行故事叙述和数据安全
- 了解如何使用Power Query在Power BI中转换数据
AWS的基础知识
云计算技能是当下的需求。没有其他平台比亚马逊网络服务更能教你如何使用云计算。这是美国最好的在线数据科学课程之一。课程的主要特点包括：
- 了解云计算的需求
- 探索与AWS全球基础设施相关的概念
- 了解在AWS上启动任何资源之前的关键因素
- 了解AWS上不同类型的云存储，如EBS、EFS和S3
- 在AWS上创建您的虚拟专用网络
- 在AWS上创建自定义安全策略
- 学习如何使用AWS RDS启动数据库
- 探索DynamoDB的基础知识及其在AWS中的作用
- 了解如何建立Amazon Redshift集群
- 理解自动横向扩展和负载均衡的基础知识
高级Python编程和软件工程基础
提升编程语言技能非常重要。Python是最简单和最常用的编程语言之一。它将继续成为未来最常用的编程语言。高级Python编程和软件工程基础的在线课程旨在提供以下有价值的因素：
- 理解良好的编程实践
- 处理异常和断言
- 测试和调试
- 熟悉Python的标准库
- 函数式编程和面向对象编程
- 类和继承的概念
- 软件工程的基础知识
- 版本控制、Git和GitHub
- 与数据库连接
结论
数据科学是最发展的领域，肯定会在有价值的未来技能和方法的图表中迎来急剧上升，以在职业生涯中取得卓越。在舒适和灵活的工作模式下使用这些最佳在线数据科学工具进行实践，可以增强您未来的简历，并提升整体就业竞争力。讨论的课程是帮助个人为即将到来的技术趋势和模式做好准备的最佳课程。