Leo Yeh's Blog

資料科學 Linkedin Learning (1)

教學目標

初步了解如何透過 Linkedin Learning 網站有系統學習資料科學的基本概念。

重點概念

首先 Linkedin 履歷網站提供線上影片學習網站「Linkedin Learning」,其中有個主題為「Become a Data Scientist」主要是一系列有關如何成為資料科學家的教學影片課程,總共有七大類型的課程,分別為:

  1. 資料科學和分析職涯路徑和證照
  2. 資料科學基礎概念
  3. 統計基礎概念
  4. 學習資料治理
  5. 資料探勘
  6. 管理和分析資料
  7. 資料視覺化

接著資料科學的關鍵技能主要有五個,分別為:

  1. 資料探勘
  2. 機器學習
  3. 自然語言
  4. 統計分析
  5. 視覺化

再來學習資料科學的職涯角色主要有五個,分別為:

  1. 資料科學家和工程師
  2. 商業智慧架構師
  3. 機器學習科學家
  4. 商業分析專家
  5. 資料視覺化開發者

最後「Linkedin Learning」所提供教學影片皆僅有短短的幾分鐘,透過高質感的動畫由淺入深的教學,同時每個單元皆有測驗習題,並且再完成所有單元的課程與測驗習題之後就能夠取得證書,以及加入至 Linkedin 網站中的個人頁面中。若初學者想要透過手機隨時學習資料科學,則「Linkedin Learning」就非常適合,因為影片皆僅有短短的幾分鐘,具備高質感的動畫,最重要的是由淺入深的教學,讓我們更有效學習資料科學的基本概念。

總結若對資料科學有興趣的初學者,則建議先申請免費試用一個月的「Linkedin Learning」線上影片學習網站,只要花費三天的時間,總共 16 小時 20 分,就能夠大致了解資料科學的基本概念。

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