摘要：数据科学是一门不断发展的技术，是近年来技术和信息产业中被谈论最多的术语。数据科学是IT专业人士最常见的职业选择之一。

数据科学是一门不断发展的技术，是近年来技术和信息产业中被谈论最多的术语。数据科学是IT专业人士最常见的职业选择之一。
　　
　　目前，越来越多的企业（无论是小企业还是大公司）认识到数据科学的价值，并将其能力有效地扩展到前所未有的水平。
　　
　　学习数据科学有什么好处？
　　
　　随着大量数据的产生和分析领域的进步，数据科学已经成为企业的一项需求。包括金融、营销、零售、信息技术和银行业在内的所有行业的公司都在努力充分利用他们的数据。他们每个人都在寻找数据科学家。因此，全世界对数据科学家的需求都很高。对许多人来说，这是一个有利可图的职业，因为一家公司能提供的报酬，而IBM已经宣布，这是21世纪最热门的工作。任何领域的人都可以在这个领域从事数据科学家的职业。
　　
　　因此，以下是2021年需要注意的6大在线数据科学课程：
　　
　　哈佛大学数据科学课程
　　
　　哈佛大学所有的数据科学课程材料和课程都可以在网上免费获取，自学者以自己的速度进行学习。本课程是数据科学学位课程的一部分，专为那些有编程、数学和统计学等关键领域知识或正在学习这些知识的学习者而设计。即便如此，如果有足够的雄心壮志，有足够的免费工具在这些科目，使这是一个有效的选择以外的学术界。
　　
　　数据科学-微硕士课程
　　
　　加州大学圣地亚哥分校的数据科学微硕士课程结合了数据科学教育的数学和实践方面。它旨在提供对支撑数据科学的数学和分析方法的透彻理解，以及如何应用这些方法来提出数据驱动的业务建议。该校称，该课程由四门研究生水平的课程组成，大约需要10个月才能完成。
　　
　　使用Python介绍数据科学（Udemy）
　　
　　这是Udemy最流行的关于数据科学和Python编码的入门课程之一。它不需要任何先前的经验或知识，因为它从最基本的层面开始。然而，与其他一些非常基础的课程不同的是，它将继续使用Python进行一些真实的教学，并且通常是其Sci工具包学习平台，这是一种广泛用于学术和企业级数据探索和挖掘的方法。
　　
　　微软数据科学专业计划（edX）
　　
　　微软公司与顶尖大学和雇主合作创建了微软数据科学专业课程，该课程可在edX在线学习平台上获得。本课程将向传授数据科学的基础知识，以及行业专业人士提供的主要方法和编程语言。
　　
　　统计与数据科学——微硕士课程
　　
　　在四门研究生水平的课程和一次实际的监考中，麻省理工学院的微硕士们反思了数据科学、统计学和机器学习的基础知识。完成课程后，学生将为数据科学家、数据分析员、商业智能分析员、系统分析员和数据工程师等职位做好准备。学校估计需要一年零三个月才能完成。
　　
　　IBM数据科学专业证书（Coursera）
　　
　　这个IBM数据科学认证计划是通过Coursera提供的，旨在帮助学生和从业者为数据科学的职业生涯做好准备。通过广泛的实践学习，您可以掌握数据科学和机器学习原理。
　　
　　编辑：Harris