足够的数学和编程技能是必不可少的任何崭露头角的数据科学家,分析师、顾问,或工程师。如果你没有经验,编程或需要一个进修的主题如微积分、线性代数、自学可能是之前应用中受益。

幸运的是,一些低成本的认证选项可以通过开源课程等Coursera,Pluralsight,edX。可汗学院,Codeacademy,Datacamp也广泛使用优秀的免费资源。因为申请者来自各种各样的学术,个人和专业背景,我们列出了预备课程资源,可以非常有应用或寻找补救。

数学

• 线性代数(卡恩学院)
• 对机器学习数学:线性代数(Coursera)
• 数据科学:线性回归(edX)
• 数据科学数学技能(Coursera)
• 介绍离散数学(Coursera)
• 微积分1(汗学院)
• 微积分应用!(edX)
• 介绍R统计(Datacamp)

编程

• 学习Python 3(Codeacademy)
• Python对每个人都(Coursera)
• R编程(Coursera)
• 计算机科学概论和编程使用Python(edX)
• R编程(Pluralsight)
• Python数据分析师(Pluralsight)
• 学习R(Codeacademy)
• 介绍了Python(Datacamp)

补充的概念

• 机器学习速成班(谷歌)
• 算法工具箱(Coursera)
• 数据分析基础(edX)
• 数据库管理的必需品(Coursera)

我们的项目还提供了一种基于文本的,叫做 自导的包数据科学本质 对那些可能已经有一个基本的了解这些概念。这个包包括概述基本线性代数和微积分,Java、Python、c++, R,介绍SQL和MongoDB。包 150美元的成本,和您将保留访问材料至少有一个日历年。

以上只是建议,不是绝对的。我们的目标是建立基本的技能;不要被收入在每一个个人专业化或认证。它预计不会也没有必要的。然而,一定要披露等成就在简历上职业发展。