你被数据迷住了。 您喜欢在数字中找到模式，预测未来结果，并利用这些知识来达到公司目标。
问题是，你是数据科学的初学者。 你听过这个词被抛出，也许你有一些在这个领域工作的朋友。 你也知道，目前这是一个非常需要的工作，即使你不热衷于闯入数据科学角色，也有一些数据科学技能值得你的口袋（和你的简历）。
在线课程可以快速（并在您自己的时间）了解好的东西，从Python或SQL等技术技能到基础数据分析和机器学习。 也就是说，您可能需要投资以获得真正的交易。
下面，我们概述了一些您可以在数据科学领域中获得的最高评价和最受欢迎的免费，简短和全面的课程 - 无论您是在寻找严肃的深度潜水还是仅仅是随意的概述。
术语的快速概述：在研究数据科学时，您可能会听到并看到“机器学习”这个术语。 虽然两者紧密相连，但并非所有数据科学（或数据科学角色）都由机器学习组成。 您可以在某些情况下使用它，尤其是在进行预测时，而对于可视化或拉取数据等内容则不需要。
另外需要注意的是：一般来说，了解SQL对于任何数据科学初学者来说都是必须的。 但是，从Python开始可以更容易地过渡到其他语言。
（想要在进入之前了解有关该领域的更多信息吗？了解数据科学家为何如此需求以及作为数据科学家需要取得成功的原因。）
通过…免费课程学习数据科学
免费总是更好！ 当然，大多数最好的东西并非一劳永逸 - 这些课程将是一个很好的基础，但如果你认真对待数据科学的职业，你可能想要将更多的钱投入到更广泛的课程中。
1.学习Python并学习SQL，Codecademy
想要深入了解Python或SQL（数据科学中广泛使用的两种重要语言）的概述？ Codecademy的免费课程是免费开始学习基础知识的好方法。
费用：免费！
长度： 25小时（Python）/ 7小时（SQL）
2.使用Python的数据科学简介，Udemy
如果你想从头开始，这是一个很好的入口点。 本课程涵盖了您需要了解的一般信息 - 数据科学和机器学习是什么，数据科学的工作在日常工作中是什么样的，以及Python如何适应这种情况。
费用：免费！
长度： 12个讲座（2小时30分钟）
通过……短课程学习数据科学
你不想在电脑前花 太多 时间，也许你现在还不太认真对待数据科学 - 但你想了解基础知识。 只看这些选项，这涉及更少的时间承诺！
3.线性代数初学者：打开门到伟大的职业，Skillshare
是的，线性代数实际上在数据科学中非常重要。 如果你不想一直回到学校，这个课程应该在一两天内完成。
费用：每月15美元
时长： 44视频（6小时，51分钟）
4. Udemy，数据科学机器学习简介
对于稍微陡峭的价格，您可以在短短三个小时内完成一个相当全面的初学者课程 - 涵盖人工智能，机器学习，计算机科学以及它们如何结合在一起的主题。
费用： 150美元
长度： 41个讲座（3个小时）
通过…综合课程学习数据科学
也许你正试图改变职业生涯或者增加你的简历以获得数据科学的作用。 无论哪种方式，你都会得到这些课程中的一个。
5.机器学习，Coursera
据Muse（也就是我们自己的数据科学团队）的专家介绍，这是以全面的形式学习数据科学的完美起点。 由Coursera的联合创始人（是的，真的）讲授，本课程将深入研究机器学习 - 它是什么，它是如何工作的，以及如何将它应用于数据科学工作。
费用：免费审核/ 79美元证书
长度：每周7小时，持续11周
6.数据科学路径，Codecademy
由于多种原因，Codecademy的路径非常棒。 其一，它们以结构化的方式深入到特定领域，为您提供所需的所有工具。 第二，它们非常实用，可以帮助您将所学到的一切应用到实际情况和动手实践项目中。 此外，它们由真正的工程师（在这种情况下，一个真正的数据科学家）开发，他们了解他们的东西。
费用：每月19.99美元
长度：自定进度
7.数据科学专业，Coursera
与机器学习类相似，但是更长的格式，这种专业化意味着涵盖整个范围。 它不仅关注数据分析，还关注数据科学家所需的软技能，如推理和提出正确的问题。
费用：每月49美元
长度： 3-6个月的10个疗程
8.数据科学，Udacity编程
除了涵盖所有技术基础 - 包括Python，SQL和Github-Udacity的“纳米级程序”之外，您还可以与专家和其他学生一起工作，以确保您走在正确的轨道上并回答您的问题。
费用：每月50美元
长度：每周10小时，持续3个月
