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首頁(yè)精彩閱讀想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)？我們整理了一份優(yōu)質(zhì)編程入門課程清單
想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)？我們整理了一份優(yōu)質(zhì)編程入門課程清單
2017-05-02
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一年以前，我還只是一個(gè)沒有任何編程經(jīng)驗(yàn)的電腦愛好者。在試著上了一些在線課程之后，我深受啟發(fā)，接著決定開始學(xué)習(xí)加拿大最好的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程之一。

兩周后，我意識(shí)到我可以通過 edX ，Coursera 和 Udacity 來(lái)學(xué)習(xí)我需要的一切知識(shí)，并且更快、更有效、成本更低。所以我退學(xué)了。

在不久之后，我開始通過使用在線課程創(chuàng)建自己專屬的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位。并且制定了一份數(shù)據(jù)科學(xué)編程方向的課程清單，其中很多課程我已經(jīng)上過，其他課程均根據(jù)網(wǎng)站評(píng)分和評(píng)論等進(jìn)行了篩選。

對(duì)于本課程指南，我花了 20 多個(gè)小時(shí)查找截至 2016年 8 月前所有在線編程課程的簡(jiǎn)介，并從其大綱和評(píng)論中提取關(guān)鍵信息，對(duì)其進(jìn)行評(píng)分。除了開源的 Class Central  社區(qū)和它數(shù)以千計(jì)的課程評(píng)分及評(píng)論的數(shù)據(jù)庫(kù)，我沒有借助其他任何幫助。
自 2011 年以來(lái)， Class Central 的創(chuàng)始人 Dhawal Shah 一直密切的關(guān)注著在線課程。  在 Dhawal 的幫助下，我列出了這份課程清單。

如何選擇課程

每個(gè)課程必須符合以下四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：

· 介紹了編程課程，并選擇性的涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)內(nèi)容。 稍后會(huì)做出解釋。
· 教學(xué)語(yǔ)言使用 Python 或 R 。這是迄今為止在數(shù)據(jù)科學(xué)中使用的兩種最流行的編程語(yǔ)言。
· 必須是可互動(dòng)的在線課程，沒有書本或文本教程。 關(guān)于后者， Codecademy 的沒有視頻、基于文本教程的課程包含在內(nèi)，但是 R 語(yǔ)言課程中的文本教程則不符合這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。雖然書籍是學(xué)習(xí) Python 和 R 的可行方法，但本指南著重介紹在線課程。
· 必須有一定的教學(xué)時(shí)長(zhǎng)：完成課程至少需要十個(gè)小時(shí)。

Python 和 R 語(yǔ)言是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最主流的兩種編程語(yǔ)言

如何評(píng)估課程


我們涵蓋了幾乎所有的符合以上標(biāo)準(zhǔn)的在線課程。由于 Udemy 上關(guān)于 Python 和 R 的課程總共有幾百個(gè)，所以在此僅考慮評(píng)論最多和綜合評(píng)分最高的課程。如果我們錯(cuò)過了一些課程，請(qǐng)給我們留言。


我們從 Class Central 以及其他評(píng)論網(wǎng)站整合了課程的平均評(píng)分和評(píng)論數(shù)量。然后計(jì)算每個(gè)課程的綜合評(píng)分。如果一系列課程有多個(gè)課程（如萊斯大學(xué)課程的 Part 1 和 Part 2 ），我們就計(jì)算所有課程的平均評(píng)分。同時(shí)還根據(jù)評(píng)論內(nèi)容補(bǔ)充評(píng)分。

我們根據(jù)以下三點(diǎn)對(duì)課程做出推薦：

1.課程對(duì)編程基礎(chǔ)的覆蓋面。
2.對(duì)編程中更先進(jìn)但實(shí)用課題的覆蓋面。 （例如：有些課程沒有包括面向?qū)ο缶幊?。這是一個(gè)關(guān)鍵的課題，雖然不是那么不可或缺，但是這些課程不排除在考慮之外。）
3.教學(xué)大綱與數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)度。


編程 VS 計(jì)算機(jī)科學(xué)


編程不等同于計(jì)算機(jī)科學(xué)，反之亦然。 初學(xué)者可能不會(huì)敏銳地意識(shí)到這一點(diǎn)。 Programmers Stack Exchange 中這樣解釋道：


丨計(jì)算機(jī)科學(xué)是研究電腦 [可以] 做什么的學(xué)問; 編程則是使計(jì)算機(jī)做事情的實(shí)踐。

我們?cè)谡夷切┙榻B編程，并且選擇性的涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)相內(nèi)容的課程。 許多被考慮的課程包含了部分計(jì)算機(jī)科學(xué)的內(nèi)容。

然而，這些課程都不算嚴(yán)格意義上的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程，這就是 edX 上  Harvard’s CS50x 之類的課程被排除在外的原因。

我們認(rèn)為最適合數(shù)據(jù)科學(xué)家的編程課程是…

Coursera 上多倫多大學(xué)的“學(xué)習(xí)編程”( Learn to Program )系列。 LTP1 ：基本原理( The Fundamentals )和 LTP2 ：制作質(zhì)量代碼( Crafting Quality Code )獲得了近乎完美的綜合評(píng)分4.81。 這些課程對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家初學(xué)者來(lái)說(shuō)，在內(nèi)容難度和范圍上有很好的的融合。且此課程免費(fèi)。

多倫多大學(xué)“學(xué)習(xí)計(jì)劃”系列課程的 Part 2

多倫多大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)系在世界上首屈一指，其中的兩位副教授 Jennifer Campbell 和 Paul Gries 教授這一系列課程。 此課程內(nèi)容大部分來(lái)自他們的書“實(shí)踐編程：使用Python 3的計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論”（“Practical Programming: An Introduction to Computer Science Using Python 3.）。 LTP1 占本書內(nèi)容的  40-50％ ， LTP2 占書內(nèi)容的 40％ 。其中書中未覆蓋的 10-20％ 的內(nèi)容對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)不是特別實(shí)用，但也是這些內(nèi)容使這一課程入選我們的推薦課程清單。

以下是詳細(xì)的課程大綱。

學(xué)習(xí)編程：基礎(chǔ)（LTP1）
學(xué)習(xí)時(shí)間： 7 周

估計(jì)投入時(shí)間：每周 6-8 小時(shí)

這是針對(duì)沒有編程經(jīng)驗(yàn)人群的計(jì)算機(jī)編程入門課程。 涵蓋 Python 中編程基礎(chǔ)知識(shí)，包括基本數(shù)據(jù)類型（數(shù)字類型，字符串，列表，字典和文件），控制流程，函數(shù)，對(duì)象，方法，字段和可變性。

模塊
1.安裝 Python ， IDLE ，數(shù)學(xué)表達(dá)式，變量，賦值語(yǔ)句，調(diào)用和定義函數(shù)，語(yǔ)法和語(yǔ)義錯(cuò)誤。
2.字符串，輸入/輸出，功能重用，功能設(shè)計(jì)配方和文檔。
3.布爾值，導(dǎo)入，命名空間和 if 語(yǔ)句。
4.用于循環(huán)和花式字符串操作。
5.循環(huán)，列表和可變性。
6.用于循環(huán)索引，并行列表和字符串以及文件。
7.元組和字典。

學(xué)習(xí)編程：制作質(zhì)量代碼（LTP2）
學(xué)習(xí)時(shí)間： 5 周

估計(jì)投入時(shí)間：每周 6-8 小時(shí)

學(xué)習(xí)此課程所需的 Python 編程基礎(chǔ)知識(shí)：基本數(shù)據(jù)類型（數(shù)字類型，字符串，列表，字典和文件），控制流程，函數(shù)，對(duì)象，方法，字段和可變性。

LTP. 制作質(zhì)量代碼課程包括以下內(nèi)容：設(shè)計(jì)更大的程序，測(cè)試代碼，以便知道它的工作原理，閱讀代碼以了解它的效率以及創(chuàng)建自己的代碼。

模塊
1.設(shè)計(jì)算法：如何決定在函數(shù)體中做什么？如何要弄清楚首先要寫哪些功能？
2.自動(dòng)測(cè)試：doctest 和 unittest 。
3.分析速度代碼 - 搜索和排序的細(xì)節(jié)。
4.創(chuàng)建新類型：Python 中的類。
5.函數(shù)作為參數(shù)，默認(rèn)參數(shù)值和異常。

Gries 副教授還對(duì)課程結(jié)構(gòu)做出了以下評(píng)論：“每個(gè)模塊的視頻長(zhǎng)度約為 45 分鐘到一個(gè)多小時(shí)。在視頻中有測(cè)驗(yàn)問題，這使學(xué)習(xí)視頻的總時(shí)間可達(dá) 2 小時(shí)?！?

每個(gè)視頻時(shí)間通常短于十分鐘。

他繼續(xù)說(shuō)道：“另外，我們每個(gè)模塊有一個(gè)練習(xí)（十幾個(gè)選項(xiàng)為兩個(gè)左右的多選題和簡(jiǎn)答題），這應(yīng)該需要一兩個(gè)小時(shí)。在 LTP1 中有三個(gè)編程作業(yè)，每個(gè)作業(yè)可能需要4到8個(gè)小時(shí)。在 LTP2 中有兩個(gè)類似的編程作業(yè)?！?

他強(qiáng)調(diào)，每周 6-8 小時(shí)是一個(gè)粗略的估計(jì)：“課程所需時(shí)間是因人而異的。例如，一個(gè)有少量編程基礎(chǔ)，或者會(huì)另一種編程語(yǔ)言的學(xué)員，可能只需編程新手一半的時(shí)間。有時(shí)，有的人因?yàn)橐粋€(gè)概念停滯不前長(zhǎng)達(dá)幾個(gè)小時(shí)，而有的人則可能進(jìn)展神速…這也是自學(xué)課程模式吸引人之處。“

總而言之，多倫多大學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)劃系列課程每周學(xué)習(xí)時(shí)間預(yù)計(jì) 6-8 小時(shí)，預(yù)計(jì)可達(dá) 12 周，這是大學(xué)創(chuàng)建的大多數(shù)在線課程的標(biāo)準(zhǔn)。如果你特別喜歡利用 MOOC 學(xué)習(xí)的話，那就是 72-96 小時(shí)，如果你有一點(diǎn)編程經(jīng)驗(yàn)的話，這可以在兩到三個(gè)星期內(nèi)完成。

專注于 Python 的精品課程

如果你已經(jīng)熟悉編程，并且不介意教學(xué)大綱中包括一些游戲和互動(dòng)應(yīng)用程序的話，在此我推薦 Coursera 上萊斯大學(xué)關(guān)于的 Python（第1部分和第2部分）的交互式編程入門課程。

該課程有近 3000 條評(píng)論，最高的綜合評(píng)分 4.99 。該課程以吸引人的視頻，挑戰(zhàn)性的測(cè)驗(yàn)和有趣的小項(xiàng)目而備受歡迎。 比起我們的推薦課程 #1，這一系列課程稍微更難，而且對(duì)于基礎(chǔ)知識(shí)的比重更少，包含更多關(guān)于不適用于數(shù)據(jù)科學(xué)的課題。

這些課程也是 Coursera 中計(jì)算機(jī)專業(yè)的原則（Principles in Computing Specialization ）的 7 門課程的一部分。

CodeSkulptor：萊斯大學(xué) MOOC 課程使用的基于瀏覽器的Python編程環(huán)境。

課程免費(fèi)，且自定進(jìn)度，并且有付費(fèi)證書。分級(jí)教材需以 79 美元購(gòu)買。

課程描述和全面教學(xué)大綱如下：

“這個(gè)共兩部分課程旨在幫助有一點(diǎn)或沒有計(jì)算背景的學(xué)生學(xué)習(xí)構(gòu)建簡(jiǎn)單交互式應(yīng)用程序的基礎(chǔ)知識(shí)…為了使學(xué)習(xí) Python 更為簡(jiǎn)單，我們開發(fā)了一種基于瀏覽器的編程環(huán)境，從而可以在 Python 中簡(jiǎn)單開發(fā)交互式應(yīng)用程序。 這些應(yīng)用程序?qū)⑸婕皟?nèi)容為圖形、響應(yīng)按鈕的窗口，以及鍵盤和鼠標(biāo)。

推薦知識(shí)背景：需掌握高中數(shù)學(xué)知識(shí)。 雖然該課程是為之前沒有的編程經(jīng)驗(yàn)的人群設(shè)計(jì)的，但是一些初學(xué)者認(rèn)為此課程的節(jié)奏較快。 對(duì)于在課程開始之前希望有一些準(zhǔn)備學(xué)生，我們推薦類似 codecademy.com 的 Python 自學(xué)網(wǎng)站。“

Part 1

學(xué)習(xí)時(shí)間： 5 周

估計(jì)投入時(shí)間：每周 7-10 小時(shí)

第 0 周 - 語(yǔ)句，表達(dá)式，變量
了解課程結(jié)構(gòu)，如研究計(jì)算器一樣探究 Python 。

第 1 周 - 函數(shù)，邏輯，條件
了解 Python 的基本結(jié)構(gòu)，并創(chuàng)建運(yùn)行 Rock-Paper-Scissors 變體游戲的程序。

第 2 周 - 事件驅(qū)動(dòng)的編程，本地/全局變量
了解事件驅(qū)動(dòng)編程的基礎(chǔ)知識(shí)，了解本地和全局變量之間的區(qū)別，并創(chuàng)建一個(gè)猜測(cè)游戲的簡(jiǎn)單交互式程序。

第 3 周 - 畫布，繪圖，計(jì)時(shí)器
在 Python 中創(chuàng)建畫布，了解如何在畫布上繪制，并創(chuàng)建數(shù)字秒表。

第 4 周 - 列表，鍵盤輸入，建模運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)
了解 Python 中的列表的基礎(chǔ)知識(shí)，在 Python 中建模移動(dòng)對(duì)象，并重新創(chuàng)建經(jīng)典的街機(jī)游戲“乒乓”。

Part 2

第 5 周 - 鼠標(biāo)輸入，列表方法，字典
了解鼠標(biāo)輸入，了解列表方法和字典，并繪制圖像。

第 6 周 - 類和面向?qū)ο缶幊?
使用類學(xué)習(xí) Python 中面向?qū)ο缶幊痰幕A(chǔ)知識(shí)，并使用平鋪圖像。

第 7 周 - 基本的游戲物理，sprites
理解加速和摩擦的數(shù)學(xué)原理，利用 sprites ，并為游戲添加聲音。

第 8 周 - 集和動(dòng)畫
了解 Python 中的集合，sprites 和 animate sprites 之間的計(jì)算碰撞。

專注于 R 的精品課程

如果你想開始學(xué)習(xí) R 的編程入門課程的話，我們推薦 DataCamp 的 R 系列課程： R 語(yǔ)言入門 ，中級(jí) R 語(yǔ)言 ，中級(jí) R 語(yǔ)言- 實(shí)踐和 在 R 中編寫函數(shù)。盡管后三門課程價(jià)格為 25 美元 /月，但是 DataCamp 無(wú)疑是囊括編程基礎(chǔ)和 R 特定課題的最佳學(xué)習(xí)渠道，綜合評(píng)分 4.5 。

DataCamp R 系列課程的前三個(gè)課程。

我們認(rèn)為使用在線課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)編程是可以先學(xué)習(xí) Python 。 這是因?yàn)樵贛OOC 上，缺少使用 R 語(yǔ)言的教授核心編程原理的課程。 相比 22 個(gè) Python 的課程，我們只發(fā)現(xiàn) 6 個(gè)符合我們測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)的 R 課程。 大多數(shù)的 R 課程評(píng)價(jià)不是太好，且沒有達(dá)到我們的入選標(biāo)準(zhǔn)。

R 系列課程如下：

R 語(yǔ)言入門

預(yù)計(jì)學(xué)習(xí)時(shí)間：4小時(shí)

章節(jié)：
1.基礎(chǔ)介紹
2.載體
3.矩陣
4.因子
5.數(shù)據(jù)幀
6.列表

中級(jí) R 語(yǔ)言

預(yù)計(jì)學(xué)習(xí)時(shí)間：6小時(shí)

章節(jié)：
1.條件和控制流程
2.循環(huán)
3.函數(shù)
4.家庭應(yīng)用
5.公用事業(yè)

中級(jí) R 語(yǔ)言 — 實(shí)踐
預(yù)計(jì)學(xué)習(xí)時(shí)間：4小時(shí)

這個(gè)中級(jí) R 語(yǔ)言的后續(xù)課程不包括新的程序概念。相反，你將通過一系列有趣的練習(xí)來(lái)增強(qiáng)對(duì)中級(jí) R 語(yǔ)言中課題的了解。

在 R 中編寫函數(shù)
預(yù)計(jì)學(xué)習(xí)時(shí)間：4小時(shí)

章節(jié)：
1.快速回顧
2.何時(shí)、怎樣寫一個(gè)函數(shù)
3.功能編程
4.高級(jí)輸入和輸出
5.Robust Functions

學(xué)習(xí) R 的另一種方法是先學(xué)一個(gè)使用 Python 的編程入門課程，以此掌握編程的基礎(chǔ)知識(shí)，然后再通過 R 基礎(chǔ)課程來(lái)學(xué)習(xí) R 語(yǔ)法。我就是通過這一方法學(xué)習(xí)了 Udacity 的 Data Analysis with R，這對(duì)我來(lái)說(shuō)很有效。

你也可以通過我們推薦的最佳統(tǒng)計(jì)課程來(lái)學(xué)習(xí) R ，這些課程通過編程統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)問題來(lái)教授 R 的基礎(chǔ)知識(shí)。

其他課程

我們的推薦課程＃1 和＃2 選擇分別獲得 269 和 2,982 條評(píng)論，綜合評(píng)分為 4.81 和 4.99 。下面讓我們看看其他的課程。

Python課程（根據(jù)綜合評(píng)分由高到低排列）

· 人人都懂的編程課（從 Python 開始）和 Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（密歇根大學(xué)/  Coursera 大學(xué)）也是不錯(cuò)的選擇。這一系列課程有個(gè)很棒的老師（ Charles “Chuck” Severance 博士。這一系列幾乎要超過我們的推薦 #1，因?yàn)樗显u(píng)分標(biāo)準(zhǔn)和大多數(shù)主觀標(biāo)準(zhǔn)。然而，這個(gè)課程更簡(jiǎn)單，許多評(píng)論的人都注意到它可能無(wú)法和其他課程那樣學(xué)習(xí)的更深入。 Chuck 博士自己指出，這門課程通向更高級(jí)的編程課程的橋梁：“我建議，在學(xué)生完成我的 Python 課程后，如果他們對(duì)編程感興趣，可以試試萊斯大學(xué)的課程?！?我們也認(rèn)為對(duì)推薦#1課程的評(píng)論更加熱烈。該課程獲得 4,800+ 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.8 。


· Python 從 A 到 Z ：使用 Python 通過實(shí)際練習(xí)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)（Udemy）：付費(fèi)。該課程獲得52 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.7 。


· 使用 Python 使枯燥的東西自動(dòng)化（Udemy）：付費(fèi)。該課程獲得 2,000+ 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.6 。


· 初學(xué)者的 Python ：在22小時(shí)以內(nèi)從小白成為的專家（Udemy）：付費(fèi)。該課程有獲得240條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.6 。


· 使用Python 的計(jì)算機(jī)科學(xué)與編程入門（麻省理工學(xué)院 / edX）：另一個(gè)不錯(cuò)的選擇。該課程獲得240條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.5 。


· 完整的Python 訓(xùn)練營(yíng)（Udemy）：付費(fèi)。該課程獲得 4,700+條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.5 。


· Treehouse 的 Python 系列（ 9 門課程）：付費(fèi)。一個(gè)受歡迎的課程，但沒有足夠的評(píng)論來(lái)判斷其價(jià)值。該課程獲得 5 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.5 。


· Python（Codecademy）：此課程無(wú)視頻，文本編輯器，互動(dòng)課程。該課程獲得 20 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.5 。


· 使用 Python 的數(shù)據(jù)科學(xué)入門（微軟 / edX）：該課程獲得 360 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.47 。


· 編程納米學(xué)位介紹（Udacity）：該課程專注于 Web 開發(fā)。對(duì)于沒有明確想做的編程類型的人來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)很好的選擇。該課程獲得 730 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.4 。請(qǐng)注意，該課程的前半部分包括 Udacity 熱門課程的“計(jì)算

機(jī)科學(xué)簡(jiǎn)介”，這不符合我們的入選條件。


· CS for All：計(jì)算機(jī)科學(xué)與Python 編程入門（Harvey Mudd College / edX）：給課程的評(píng)論很少，僅有 6 條，綜合評(píng)分 4.33 。


· 使用 Python 的編程基礎(chǔ)（Udacity）：不涵蓋基礎(chǔ)知識(shí)。該課程獲得 7 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4。


· 學(xué)習(xí)使用 Python 進(jìn)行編程（edX /德克薩斯大學(xué)阿靈頓分校）：該課程獲得 14 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4 。


· 學(xué)習(xí)代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（開放大學(xué)/FutureLearn）：該課程獲得 2 條評(píng)論，綜合評(píng)分 3.5 。


· DataCamp的 Python 系列（3門課程）：該課程在兩個(gè)主要課程網(wǎng)站沒有評(píng)論，但 DataCamp 是一個(gè)熱門的選擇。


· SoloLearn 的 Python  3 教程：該課程沒有評(píng)論，但有一個(gè)全面的課程體系和專門的粉絲群。


· Dataquest 的 Python 系列（3門課程）：該課程沒有評(píng)論，但有全面的課程體系和一個(gè)直言不諱的粉絲群。


R課程（根據(jù)綜合評(píng)分由高到低排列）


· R 語(yǔ)言從 A 到 Z ?：使用 R 通過實(shí)際練習(xí)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)！ （Udemy）：付費(fèi)。該課程不會(huì)像R 課程的推薦 #1 一樣那么有震撼感。考慮到樣本量，綜合評(píng)分是相似的。該課程獲得 785 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.7 。


· 數(shù)據(jù)科學(xué) R 語(yǔ)言入門（微軟 / edX）：沒有DataCamp 課程的深度。該課程獲得 500 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.48 。


· R 語(yǔ)言編程（約翰·霍普金斯大學(xué)/ Coursera）：沒有充分涵蓋編程的基礎(chǔ)內(nèi)容。評(píng)論者指出，課程較難。該課程獲得 900 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4.04 。，盡管在 Class Central 該課程獲得 212 條評(píng)論，綜合評(píng)分 2.5 。


· 試試 R 語(yǔ)言（CodeSchool）：課程時(shí)長(zhǎng)較短不符合選擇標(biāo)準(zhǔn)，并內(nèi)容不足以涵蓋編程基礎(chǔ)。該課程獲得 260 條評(píng)論，綜合評(píng)分 4 。


· 使用 R 語(yǔ)言學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)（微軟 / edX）：該課程更多的是關(guān)于 R 語(yǔ)言的入門而不是編程。課程網(wǎng)站評(píng)論道：“如果你有一些編程經(jīng)驗(yàn)，并想了解更多關(guān)于 R 的知識(shí)，那么你就選對(duì)課程。”該課程獲得 12 條評(píng)論，綜合評(píng)分 3 。


結(jié)語(yǔ)


本文是六部曲系列的第一篇文章，涵蓋了指引你進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的最好的在線課程。該系列的剩下部分將涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)的其他核心部分：統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)據(jù)科學(xué)過程（data science process），數(shù)據(jù)可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)。

最后一篇將會(huì)是對(duì)這些課程的總結(jié)，以及其他主題的最佳 MOOC 課程，如數(shù)據(jù)整理，數(shù)據(jù)庫(kù)以及軟件工程。


原作者   David Venturi
編譯 CDA 編譯團(tuán)隊(duì)
本文為  CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)


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