从在线数据信息专业学习edX获得的最大Tech名称_网络技术沙龙活动分析，

参与一个知名品牌数据科学合理验证程序的一个重要优点是受尊重的机构可靠性。除了为专攻技术性技术的学生和初学者提供更好的机会，在该企业（例如微软）找到初学者入门级的工作之外，对于工作经验丰富的技术专家来说，这也是一个很好的勋章。

但是，你可以选择一些高端课程的内容，比如IBM、微软、麻省理工学院学校、加利福尼亚大学度假村阿戈分校、美国哈佛大学的edX课程内容。每一个都不同，都是根据不同技术专家的要求订购的。本文将详细介绍这些不同的程序流程，总结他们最重要的特点，你能获得的专业技能（以及参加课程内容前所需的专业技能），以及为什么你应该选择其中的一种和另一种。

麻省理工学院学校统计分析与数据信息科学合理的MicroMasters方案

加州大学胜地阿戈校区数据信息科学合理的MicroMasters方案

哈佛数据信息科学合理技术专业资格证书

IBM来源于Python数据信息科学合理技术专业资格证书

Microsoft数据信息科学合理专业课课程

麻省理工学院学校统计分析与数据信息科学合理的MicroMasters方案

该方案共包括五个研究生课程内容，学习训练设备的学习训练、数据信息科学的合理性和应用统计学的基本。学生们将训练学生如何应用概率建模和统计分析推理来分析绝大多数数据，并进行数据信息推进的预测分析。由于专家是为了教授实践性活动的专业技能而构建的，学生们将学会如何从可用于管理决策的数据信息中获得精心的信息。这是许多机构已经在寻找的最受欢迎的专业技能之一。（要了解有关绝大多数数据的详细信息，请参阅可在线部署的5个有效且绝大多数数据学科课程的内容。）

最重要的是，对设备学习训练的优化算法、深层神经网络和其他监管方式的深入理解使新手数据信息专家了解看似非结构化的数据信息。数据信息集太大，无法分析。掌握Python是一个先决条件的标准，本课程的内容是为了让专家告诉你如何与R一起应用以了解最繁琐的数据信息集。

该麻省理工学院学校的教学内容是“老师的节奏感”，这意味着教学内容将由老师一年中特别时长的专家教授，而不是频繁可用。此计划包含4个13至16周的课程体系（每周10至14小时的课程体系内容），并添加了2周的端点测试。

学习以下内容：。

概率-未知性和数据信息的科学合理性

人文科学中的数据信息解析-评价你的知识和认识

统计分析的基础

使用Python的设备学习训练：从线性实体模型到深层学习训练

该方案是加州大学的一个胜地--阿戈校区的数据信息科学合理的研究生学士学位课程内容的在线版本号，它告诉我们除了所有大学的专家教授都必须在线了解。对于需要深层次学习训练数据信息科学合理技术专家的人来说，这是一门高端课程内容，聪明地应用设备学习训练实体模型，学习训练如何去除最杂乱的实际全球数据信息。本课程内容用于全方位掌握可视化复杂数据信息所需的专用工具，例如Apache Spark，并分析适合一台计算机运行内存的数据信息。

麻省理工学院和学校的课程内容一样，加州大学度假村的课程内容是“老师的节奏感”课程内容，着眼于易用性学习如何根据实际的新项目和工作提高著作集的培训方法。但它需要更短、更佳的语言表达，如Java、C、Pascal、Fortran、C++、Python和PHP，以及对循环系统、if/else和参数的某些理解等级别的编程专业知识。此计划包含4个为期10周的课程（每周需要8到12小时的课程）

学习以下内容：。

Python for Data Science

利用Python进行数据信息科学合理化的概率和统计分析

设备学习训练的基本

使用Spark的绝大多数数据分析

对于没有编程环境的人来说，美国“哈佛大学”课程内容是学习数据信息科学合理培训的绝好机会。这门课程的内容是，专家教学生们如何应用真正的案例科研，为R编程语言表达建构基础，解析和可视化数据信息，而不是Python。从学习训练的基本统计分析定义（概率、逻辑推理、建模等），如何应用tidyverse，gggplot2展开数据信息可视化和dplyr，包括所有基本。根据本课程内容，学生将了解Unix/Linux、Git、GitHub、RStudio等培训数据信息专家，以及适用于多种设备学习培训优化算法的基本专用工具。（如果您想掌握计算机科学的合理性，请查阅可进行在线学习培训的10个基本计算机科学的合理课程内容。）

美国哈佛大学的课程内容包括9个课程内容，包括端点测试，但速度比以往的课程内容快得多。实际上，所有课程的内容每周只需要1-2个小时、8周，但这是自己进行的（不需要老师），所以可以按照自己的意愿工作。最终的端点测试是使用所有系列中获得的R数据信息分析知识和专业知识的机会，每周需要15到20小时，持续两周。

学习以下内容：。

基本专业知识

可视化

可能性高

逻辑推理和建模

主力专用工具的生产

踢球

线性递归

设备学习训练

另一个初学者入门级的过程，IBM数据信息科学合理的课程内容集中在Python上，这是业界最流行的语言表达。IBM课程内容是特别好用的课程内容，专注于工作准备，完全免费浏览IBMCloud的Jupyter笔记本电脑等专用工具，解决真正的数据信息集。使用最新的Python专用工具包和库，例如Pandas、NumPy、matplotlib、seaborn、Folium、SciPy和Scikit，学习数据信息的可视化和分析，同时快速掌握设备学习培训。

这四门课程的内容是自学，每门课程的内容都有不同层次的勤奋。一般每周需要2~5小时，1~6周。最终，您将申请并查看在新项目的顶级学习到的所有专业知识，包括真正的业务流程挑战。

学习以下内容：。

Python数据信息科学合理的基本专业知识

使用Python分析数据信息

应用Python可视化数据信息

Python设备学习培训：易于使用的详细信息

Microsoft程序流程是一个坚实的技术专业程序流程，由于其巨大的方便，适当地要求一切。您将培训如何来寻找各种各样的Microsoft商品（如transact-sql、Excel和Azure）来查看数据信息、分析数据信息，数据信息可视化和统计分析数据信息如何告知数据信息科学合理实践活动等主题风格。它非常重视基础理论和实践活动，以期在更深层次掌握数据信息科学合理特殊子行业技术性技术专家在数据信息科学合理科研方式和设备学习培训水平上创建坚实基本的初学者理想化课程内容。

Microsoft的技术专业方案非常方便模块化，可以选择参加详细的教学内容，也可以选择10个独立的教学内容。每节课只需要16-32个小时。您还可以选择是否参加R或Python课程，具体取决于您对每种编程语言的理解程度。该方案包括一个端点试验，它分为三个控制模块：基本、关键数据的信息科学合理以及应用数据的信息科学合理。

学什么

基本专业知识-学习训练数据信息科学的合理基本专业知识。

合理的关键数据信息科学-发现数据信息学习培训的基本专业知识，以控制学习培训的基本编程语言表达。

数据信息科学的合理运用-深层次科研数据信息科学的合理编程语言表达，并逐步运用数据信息开发和设计智能化处理方案。

edX的教学内容都非常简单，特别课简洁明了，通俗易懂，而且非常重要。你磨练专业技能或训练新技术所需的所有信息内容，并获得所有所需的工作经验，融入你的新人物角色。