数据科学最好的Python认证

引言

在本教程中，我们将学习关于最佳的数据科学 Python 认证。市场研究表明，由于技术的快速变化，数据科学的工作岗位正在增加。这里有超过 70,000 个开放的数据科学家/分析师职位，如果你想成为一名数据科学家，你将有很好的发展前景。2012年，当《哈佛商业评论》(HBR) 将数据科学家誉为 21 世纪最具吸引力的工作时，几乎没有相关的学位、在线课程，甚至训练营。但现在情况已经迅速改变。现在，你可以通过参加热门课程来提升自己的不同技能，这些课程也会教你 Python 和数据科学。

Python 在数据科学中有哪些用途？

Python 是数据科学中一种流行的编程语言，因为它功能多样且易于使用。它拥有庞大的用户和开发者社区。这意味着数据科学家可以获得许多资源和库。

在数据科学中使用 Python 编程语言的主要优势之一是其对数学和科学的强大支持。这使其成为处理数据的最佳语言，无论是结构化数据还是非结构化文本。Python 还拥有强大的库，如 NumPy 和 Pandas，它们为数据操作、分析和可视化提供了各种工具。

此外，Python 是一种高级编程语言。这意味着它易于读写，使得许多用户都能轻松上手。根据 Statista 的数据，Python 将是 2022 年雇主需求第三大的语言。Toptal 的 Python 招聘指南解释了如何找到一份拥有优秀 Python 开发人员的工作。此外，作为编程语言官方排名的最流行编程语言指数 (PYPL) 已经巩固了 Python 作为最受欢迎编程语言的地位。

总的来说，可以说学习 Python 和数据科学在当今是一项有价值的投资。对于那些希望在职业生涯中取得进步的人来说。Python 是商业世界和就业市场中备受追捧的技能。掌握 Python 知识可以为数据科学、数据分析和许多其他领域的职业机会打开大门。

一些最佳数据科学 Python 认证课程列表

在这里，我们列出了一些最佳的数据科学 Python 认证课程名称 -

来自 Coursera 的 IBM 数据科学专业证书

如果你正在学习数据科学并且想用 Python 编程，那么你可以查看 Coursera 上的 IBM 数据科学专业认证课程。该项目将向你介绍最新的技术和技能，例如开源工具和库、Python、数据库、SQL、数据可视化、数据分析、统计分析、预测建模和机器学习。你将通过在 IBM Cloud 上使用真实的数据科学工具和真实世界的数据进行动手实践来学习数据科学。完成本课程后，你将拥有数据科学背景，这将给你信心去追求数据科学领域中有趣的职业。

你将从 Coursera 的 IBM 数据科学专业认证课程中学到什么？

1. 通过本课程，你可以了解数据科学、数据科学工作的各项任务，以及如何像数据科学家一样思考和工作。
2. 你可以利用数据科学家使用的工具、语言和库来培养实践技能。
3. 使用 Python 导入、分析和使用数据集以实现数据可视化，并开发和评估机器学习模型。利用各种数据科学技能、技术和工具完成任务，并使用真实数据向利益相关者报告数据。

这门课程的先决条件是什么？

本课程不需要数据科学的基础知识或任何编程语言技能。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 11 个月。每周需要学习 4 小时。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

级别为初级到中级。

这门课程是付费还是免费的？

这是一门付费课程。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以获得 IBM 颁发的结业证书和数字徽章。

应用数据科学与 Python - 密歇根大学（在 Coursera）

通过密歇根大学在 Coursera 上提供的 Python 应用数据科学课程，学习 Python 数据科学。这门以技能为基础的课程将向你介绍数据科学的基础知识。你需要具备基本的 Python 知识才能开始学习。通过这个项目，你可以使用流行的 Python 工具（如 pandas、matplotlib、scikit-learn 等）来运用统计数据、机器学习、数据可视化、文本分析和社交分析技术。

你将从 Coursera 的“应用数据科学与 Python”课程中学到什么？

1. 通过本课程，你可以了解 Python 编程环境的基础知识，包括基本的 Python 技术，如 Lambdas、读写和操作 CSV 文件，以及 NumPy 库。
2. 我们还将培养对如何利用机器学习技术来制定数据分析策略的理解。
3. 在这里，我们学习 Python 如何借助 Nltk 框架帮助进行文本搜索和文本操作。
4. 在这里，我们还学习如何在 Python 中绘制、制图和表示数据。
5. 学习如何使用 Networkx 库进行网络分析和发现网络连接。

这门课程的先决条件是什么？

本课程需要具备 Python 或任何编程语言技能的基础知识。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 5 个月。每周需要学习 7 小时。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

本课程的级别是中级。

这门课程是付费还是免费的？

这是一门付费课程。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以获得结业证书。

精通 Python 数据科学 - 来自 LinkedIn Learning

LinkedIn Learning 的“精通 Python 数据科学”课程将帮助你掌握 Python，成为一名熟练的数据科学家。这 5 门课程包括 Python 基础课程，将帮助你学习如何使用 Python 来完成数据科学任务。从清理和管理数据到构建和评估机器学习模型，你将拥有在职场取得成功所需的技能。课程讲师将通过互动课程和实践练习指导你，确保你能够将新知识应用于现实世界。此外，完成课程后你将获得结业证书，可以向雇主展示你的技能并推动你的职业发展。

你将从 LinkedIn Learning 的“精通 Python 数据科学”课程中学到什么？

1. 学习使用 Python 工具和技术解决现实世界的问题。
2. 使用机器学习进行预测并优化常规任务。
3. 学习如何使用 NumPy 和 Pandas 等 Python 库来分析数据。
4. 学习使用 Python 3 创建脚本、模块和集成数据库。
5. 学习如何清理、修改、分析和展示数据。
6. 学习如何使用 Python 搜索、操作和展示数据。
7. 学习创建精确的数据并查看数据可视化仪表板。

这门课程的先决条件是什么？

你需要具备 Python 的基础知识。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 10 小时。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

本课程的级别是中级。

这门课程是付费还是免费的？

这是一门付费课程。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以获得结业证书。

使用 Python 成为数据科学家 - 来自 DataCamp

Datacamp 的“使用 Python 成为数据科学家”课程是我们列表中的第二佳 Python 数据科学课程。本课程教你如何使用 Python 导入、清理、管理和可视化数据，这些都是任何对数据科学或研究感兴趣的人的基本技能。

本课程从数据科学的 Python 基础开始，并包括互动活动来测试你的知识。你将学习使用流行的 Python 数据分析工具，如 Pandas、NumPy、Seaborn、Matplotlib 等。你将使用真实世界的数据来学习统计和机器学习技术，例如假设检验和构建预测模型。你还将学习如何使用 scikit-learn 来跟踪学习。你可以在各种项目中使用这些知识。完成本课程后，你将拥有成为一名合格 Python 开发人员所需的知识和技能。这个 DataCamp 课程包含 25 门课。

DataCamp 的创始人和数据科学家 Hugo Bowne 创建了这门课程，旨在帮助你理解数据科学并在 IT 业务中取得更好的成果。本课程将帮助你掌握 Python，这是一个因其交互式文本分析而成为数据科学流行工具的语言。它将教你如何分析数据和掌握基本的 Python 技术。

你将从 DataCamp 的“使用 Python 成为数据科学家”课程中学到什么？

1. 通过本课程，你可以学习如何在 Python 程序中使用数据类型和变量。
2. 在这里，你将学习使用函数、循环、包和库来提高代码效率。
3. 你还将学习使用列表来存储、清理和通过切片等操作来操作数据。
4. 学习 Python 开发人员如何减少解决问题所需的代码量。
5. 学习如何有效处理大量数据。

这门课程的先决条件是什么？

你需要具备 Python 和 SQL 的基础知识。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 96 小时。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

本课程的级别为初级到中级。

这门课程是付费还是免费的？

这是一门付费课程。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以获得结业证书。

Python 数据科学 - 由加州大学圣地亚哥分校提供（edX）

如果你曾想知道有多少工具被用来解决复杂的科学问题，这门课程可以回答你所有的问题。加州大学圣地亚哥分校通过 edX 提供 Python 数据科学课程。这门课程将向你介绍数据分析和数据科学所需的强大开源工具。具体来说，你将学习如何使用 Python、Jupyter Notebooks、Pandas、NumPy、Matplotlib 以及许多其他工具。所有这些方法都将在解决数据科学问题的背景下进行教学。

你将从 edX 上的加州大学圣地亚哥分校的“Python 数据科学”课程中学到什么？

1. 通过本课程，你可以学习使用 Python 导入数据，以便在大型数据集中寻找答案。
2. 你还将学习使用 Python 和 Jupyter Notebooks。
3. 学习管理和分析未整理的数据集。
4. 在这里，你将学习一些数值分析和机器学习技术的基本概念。
5. 你还将学习如何有效地发现和可视化结果。

这门课程的先决条件是什么？

你需要有任何编程语言的经验（如 Java、C、Pascal、Fortran、C++、Python、PHP 等）。这包括通过高中或其本科同等水平的计算机科学教学。学生应熟悉 if/else 循环和变量。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 96 小时。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

本课程的级别为高级。

这门课程是付费还是免费的？

如果你参加认证路径，这是一门付费课程；如果你参加无证书和截止日期的验证路径，则是免费的。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以通过认证路径选项获得结业证书。

来自 edX 的数据科学 Python 基础

对于初学者，edX 提供了一门名为“数据科学 Python 基础”的课程，由 IBM 提供。这门初级课程将在短短几小时内向你介绍 Python 语言，甚至帮助你编写你的第一个 Python 脚本。IBM 还允许你创建自己的数据科学项目，并使用 IBM Watson Studio 与其他数据科学家合作。当你注册这门课程时，你将免费获得 Watson Studio 的访问权限。在这门课程中，你可以学习编程、机器学习和数据可视化的基础知识。

你将从 edX 的“数据科学 Python 基础”课程中学到什么？

1. 通过本课程，我们可以了解 Python 是什么以及它的用处。
2. 你还将学习 Python 在数据科学中的应用。
3. 学习在 Python 中定义变量。
4. 学习 Python 的集合和条件语句。
5. 在 Python 中使用函数。
6. 你还将学习在 Python 中定义变量。
7. 学习使用 Pandas，这是任何尝试使用 Python 进行数据分析的人必备的包。

这门课程的先决条件是什么？

你需要具备基本的数学知识。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 3 周。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

本课程的级别为初级。

这门课程是付费还是免费的？

如果你参加认证路径，这是一门付费课程；如果你参加无证书和截止日期的验证路径，则是免费的。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以通过认证路径选项获得结业证书。

来自 Udemy 的 Python 数据科学与机器学习训练营

如果你像成千上万的学生一样，希望参加数据科学和机器学习训练营来提升自己的教育水平，但又找不到合适的资源，那么这个学习训练营就是为你准备的。通过 Udemy 的 Python 数据科学和机器学习训练营课程，迈向数据科学。互联网上还有许多其他训练营，但 Udemy 以非常低的价格提供。此外，本课程包括超过 100 个高清视频课程和每门课程的详细编码笔记。

你将从本课程中学到的主题包括：使用 Python 编码、使用 Python 的 NumPy、使用 pandas 数据框解决复杂任务、使用 pandas 处理 Excel 文件、使用 Python 进行网络爬虫、将 Python 连接到 SQL、使用 matplotlib 和 seaborn 处理可视化数据、使用 Plotly 进行交互式可视化，以及使用 SciKit Learn 进行机器学习，包括线性回归、K 最近邻、K 均值聚类、决策树、随机森林、自然语言处理、神经网络和深度学习、支持向量机等等。

你将从 Udemy 的 Python 数据科学与机器学习训练营课程中学到什么？

1. 通过本课程，我们可以学习使用 Python 进行数据科学和机器学习。
2. 在这里，我们还将学习使用 Pandas 进行数据分析。
3. 对于绘图，我们学习使用 Python Matplotlib。
4. 对于大数据分析，我们学习使用 Spark。
5. 学习应用机器学习算法。
6. 对于交互式动态可视化，我们学习使用 Plotly。
7. 学习使用 NumPy 处理数值数据。
8. 学习使用 Seaborn 进行统计绘图。

这门课程的先决条件是什么？

你需要具备基本的编程知识。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 25 小时。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

本课程的级别是中级。

这门课程是付费还是免费的？

这是一门付费课程。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以获得结业证书。

Python A-Z™：带真实练习的 Python 数据科学课程！来自 Udemy

这是学习用于数据科学和分析的 Python 编程的最佳课程。这门 Udemy Python 数据科学课程将教你统计分析、数据挖掘和数据可视化的基础知识。它还将向你介绍 Python 中更高层次的基本编程概念。你将学习如何创建列表以及如何使用函数和元组在 Python 中编写、存储和分析数据。这里将使用像 Numpy 和 Arrays 这样的 Python 包和模块。

你将从 Udemy 的“Python A-Z™：带真实练习的 Python 数据科学”课程中学到什么？

1. 良好的 Python 编程水平。
2. 学习在 Jupyter Notebooks 中编写代码。
3. 学习编程的基本原则。
4. 在这里，我们学习创建变量。
5. 在这里，我们还学习 Python 中的整数、浮点数、布尔值、字符串等。
6. 学习在 Python 中创建循环，例如 while() 循环和 for() 循环。
7. 学习在 Python 中安装一个包。
8. 关于大数定律的介绍。
9. 在这里，我们学习在 Seaborn 中可视化数据。

这门课程的先决条件是什么？

你不需要具备 Python 编程或机器学习（ML）的基础知识。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 11 小时。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

本课程的级别为初级到中级。

这门课程是付费还是免费的？

这是一门付费课程。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以获得结业证书。

Udemy 提供的完整数据科学训练与 Python 数据分析

本课程是 Udemy 提供的关于 Python 数据科学的完整指南。“使用 Python 进行完整数据科学数据分析”是一个完整的 12 小时 Python 数据科学训练营，将帮助你学习 Python 中的统计模型、数据可视化、机器学习和深度学习。它解释了如何使用 Python 及其包来存储、提取、清理和操作数据。基于 Python 的数据科学方法被应用于现实生活中的数据以解决现实生活中的问题。

在本课程中，你将学习先进的数据科学技术以及如何使用基于 Python 的 Jupyter Notebook。它将教你如何执行各种数据分析和数据可视化来生成数据。学生将更好地理解数据科学技术和解释数据的最佳方法。

你将从 Udemy 的“完整数据科学训练与 Python”课程中学到什么用于数据分析？

1. 通过本课程，我们可以学习使用 Anaconda 进行 Python 数据分析。你将在一个非常强大的数据科学 iPython 或 Jupyter 环境中工作。
2. 学习使用 Numpy、Pandas、Scikit 和 Matplotlib 等数据分析工具。
3. 可以使用数据分析方法从不同来源收集和清理数据。
4. 在这里，你将学习在 Python 中搜索数据并处理高级操作，例如制表、数据透视和数据收集。真实数据是从各种来源收集的，以及处理真实数据的能力。
5. 对数据进行排序和理解。如何使用方法来执行最常见的数据分析技术，例如 Python 中的 T 检验和线性回归。
6. 通过本课程，你还可以理解机器学习和统计分析之间的区别。
7. 将各种无监督学习方法应用于真实世界的数据。
8. 将监督学习技术（分类和增强）应用于真实世界的数据。
9. 检验准确且通用的机器学习模型。
10. 学习创建简单的神经网络和创建深度学习算法。
11. 使用 H2o 框架创建深度神经网络。

这门课程的先决条件是什么？

你不需要具备 Python 编程或机器学习（ML）的基础知识。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 13 小时。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

本课程的级别为初级到中级。

这门课程是付费还是免费的？

这是一门付费课程。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以获得结业证书。

来自 GeeksforGeeks 的完整数据科学套餐

GeeksForGeeks 提供的完整数据科学课程是最受推荐的数据科学课程之一，它为你提供 360 度的教育，并帮助你实现成为数据科学家的永恒梦想。GFG 专家选择了这个包含两门最受欢迎课程的组合套餐，它们是：

• Python 数据结构与算法 - 自定进度课程
• 完整数据科学项目

通过这两门课程，你可以开始为成为一名数据科学家做准备。这个组合课程从 DSA 和 Python 编程开始，将帮助你学习高级 DSA 概念，如列表、字符串、图以及所有其他在现实世界中被问及和使用的重要算法概念，并借助 Python 编程。它还在每个视频教程中包含 Python 代码支持，每个问题中都有新的问题和 Python 支持，新的练习等等。

一旦你熟悉了使用 Python 的 DSA，你将进入完整数据科学项目课程，该课程将向你介绍数据科学的世界，分析、存储和部署不同类型的数据。使用最新的研究数据进行设计和部署。

这门课程的先决条件是什么？

你需要具备 Python 编程的基础知识。

这门课程的持续时间是多久？

本课程的持续时间为 3 到 6 个月。

这门课程使用什么语言？

本课程使用英语。

这门课程的级别是什么？

本课程的级别为初级到中级。

这门课程是付费还是免费的？

这是一门付费课程。

什么时候可以获得证书？

完成课程后，你可以获得结业证书。

结论

在本教程中，我们学习了关于最佳数据科学 Python 认证。数据科学是当今一个快速发展的领域。这个领域在未来十年内将继续对专业人士有很高的需求，这使得数据科学家的工作很稳定。工作方式有很多种，而良好的工作条件对于这个预测很重要。如果你正在考虑成为一名拥有数据科学和 Python 知识的数据科学家，你可以选择以上任何一门课程来提升你的数据科学技能。