原文：
www.kdnuggets.com/2021/08/11-best-data-science-education-platforms.html
评论
由Zulie Rane，自由撰稿人和编程爱好者。
现在是 2021 年，数据科学仍然是你可以从事的最激动人心且最有前景的职业之一。此外，你完全可以在闲暇时通过一些最好的在线数据科学教育平台来学习你所需的所有技能。
如果你梦想成为数据科学家，这对你来说是个好消息，难道你不想吗？你能获得六位数的平均薪资，工作满意度高，而且这是一个稳定的职业并且有很多晋升机会。这一切都在你的掌握之中。你只需确保你在寻找教育平台的正确特性。
根据你在最佳数据科学教育平台中寻找的内容，你可能希望找到一个针对初学者的平台，涵盖基础知识，提供特定语言如 Python，或帮助你获得特定的职位面试。
这些是根据你在职业生涯中最重要的方面，为你挑选的十一大全球最佳数据科学教育平台。
许多即将成为数据科学家的人从零开始。这意味着，适合你的最佳数据科学教育平台是那些针对没有编程经验的人、可能不知道自己想做什么的职业新人，以及不熟悉众多潜在语言的人。
我真的很喜欢Mode作为初学者的数据科学教育平台。它的优势在于它不会试图做所有事情。它有一系列直接的 Python 和 SQL 教程，这两种语言都是刚刚涉足数据科学的人首选的语言。
对于那些希望在非常基础的层面上学习编程语言和分析的初学者数据科学家来说，这是最佳的数据科学教育平台。这个平台将帮助你掌握这两种语言的入门技能。通过他们的 Python 教程，重点是商业数据。对于 SQL，你将经历回答基于数据的问题的过程。你无需任何编程语言就可以开始。
它也是完全免费的。他们的商业模式面向企业客户，他们希望通过教授你基础知识，也许当你成为数据科学家时，你会记住这些知识。
一旦你充分利用了 Mode Analytics，你可以进一步寻找新的平台来提升和加深你的data science skills。
如果你已经了解一些数据科学知识，知道自己想要什么样的工作，甚至知道自己想要在哪家公司工作，StrataScratch 是最适合你的数据科学教育平台。该平台提供了实际的data science interview questions，涵盖了从简单到困难的不同层次，来自特定公司，使用特定语言。你可以找到各种难度的问题，比如使用 Python 的困难 Amazon 面试问题（见这里），Uber 的中等难度业务案例问题（如this one），以及介于两者之间的任何问题。
这个庞大的问题库使其成为一个更好的数据科学教育平台，适合那些已经了解数据科学领域的人。如果你是新手，可能会感到不知所措。经验丰富的数据科学求职者可以通过有针对性的方法从中获取更多的价值。
StrataScratch 采用了增值模式。一些问题是免费的，但大多数优质问题需要付费。这个数据科学教育平台的终身订阅费用为 199 美元，月费 29 美元，年费 99 美元。
也许你对数据科学有基本了解，或者你已经掌握了像 Python 这样的数据科学语言的基础。如果你想学习特定语言，最适合你的数据科学教育平台是Udemy。
Udemy 是一个在线学习平台，提供各种技能的课程，但他们有很多非常受欢迎的语言课程。超过 500 万名学习者参加了他们的数据科学courses，你肯定能找到适合你的课程。
我推荐 Udemy 作为特定语言的最佳数据科学教育平台的原因是 Udemy 的强项在于专业化。虽然他们确实提供涵盖更广泛主题的课程，如“数据科学 101”和“可视化”，但他们拥有特定领域的专家讲师，并且教授你该语言的非常具体的技能。Udemy 为你能想象的几乎所有语言提供了有才华的个别教师。例如，你可以上像“用 Python 进行机器学习、数据科学和深度学习”这样具体的课程，由专家 Frank Kane 教授。
Udemy 课程不是免费的，但如果你知道你想学习的语言，价格点是合理的。只需搜索你想学习的语言，看看有什么选择。
与语言类似，一些有志于成为数据科学家的人不需要基础知识——他们希望找到一个可以教他们特定工作的技能的平台。如果你有一个公司或职位在心中，最适合你的数据科学教育平台是 HackerRank。
HackerRank 是一个非常以社区为导向的数据科学教育平台。它最初是为了帮助公司进行面试而建立的，后来扩展成了一个程序员平台。HackerRank 提供了计算机科学各个领域的问题，比如算法、机器学习或人工智能。
由于它是为公司而非面试官而建造的，这使其成为一个极好的数据科学教育平台，可以找到并申请工作，同时练习在你寻找的工作中高度重视的技能。
由于其盈利方式是通过企业客户，它对像你我这样的程序员是免费的。
你会发现这个列表中已经有两个免费的选项，所以你可能会想知道为什么这个特定的数据科学教育平台作为免费选项如此出色。
事实是，市场上有很多“免费”的数据科学教育平台，这些平台实际上只是便宜的方式来收集电子邮件用于追加销售，或者是为公司而非程序员建设的，偶然间提供了数据科学教育平台。
Exercism 不属于这些。这个数据科学教育平台提供了 50 多个语言轨迹，大量的问题，专门为数据科学家设计，并且永久免费。Exercism 并非营利机构——他们的使命是提高经济和社会流动性，所以你知道它会高质量且永远免费。
对于你来说，最佳的数据科学教育平台还取决于你的学习风格和时间安排。如果你喜欢动手操作的互动实践，那么Leetcode在这些选项中是最适合你的数据科学教育平台。
这个平台高度互动，提供了大量针对你选择的难度级别的不同问题和挑战。它们提供基础课程，例如数组 101，以及每月的challenges来测试你的技能。我选择它们作为最佳的实践学习平台，因为你需要实际输入代码并进行操作。这些挑战提供了社区元素（如果那种东西能激励你工作的压力也在其中！）。
这个数据科学教育平台采用了增值模式——有大量免费内容，但许多更好和更有价值的问题和指南需要付费才能访问。高级版的费用为每月$35 或每年$159。
人们在追求数据科学职业时最大的错误之一就是忽视基础知识。许多有志的数据科学家甚至不理解他们的硬件、计算理论和网页开发的基本知识，尽管这些元素都是数据科学的基础。你可能能在面试中回答一个data science coding question但因为你不理解数据科学和计算机科学的基本构建块而被卡住。
对于掌握这些关键基础知识的最佳数据科学教育平台是Qvault。它们提供 Go、JavaScript、大 O 算法、函数式编程和数据结构的课程。
该数据科学教育平台的定价相对较为实惠。免费的基础计划包括阅读访问课程材料和一些沙盒访问权限，而每月$8 的专业版提供即时代码验证和问题的完整解决方案。
现代公案：如果你参加了数据科学课程却没有获得证书，这一切发生了吗？证书可以是你简历中的有价值补充。当你申请数据科学领域的工作时，你需要知道公司不一定在寻找学位，但他们在寻找你知道自己在做什么的证明。证书将为你完成这一任务。
Coursera 是一个在线数据科学教育平台，提供来自各地的课程，因此很容易找到符合你需求的课程，无论是价格还是内容方面。Coursera 提供来自哈佛、约翰·霍普金斯以及其他知名数据科学机构的课程。
Coursera 是获得认证的最佳数据科学教育平台，因为它正是为此而建立的。Coursera 与大学及其他组织合作，提供在线课程和认证（甚至学位）。价格因你选择的认证机构而异，可能高达数千美元，但他们也提供一些免费课程，如果你预算有限，这些课程是一个很好的起点。
没有什么比一本书更能激发自我驱动了。虽然“数据科学教育平台”让人联想到在线资源，但探索实体世界也无妨。Databricks 向企业客户销售一个“开放统一的数据和 AI 平台”，但他们也提供一本完全免费的可下载教科书，名为《数据科学用例大全》。它包含了来自 Comcast、Regeneron 和 Nationwide 的代码示例、笔记本和用例。对于自我驱动的学习者来说，这是最适合自主学习的资源。
这本书自然与 Databricks 产品相关，但它仍然是一个非常有用的资源，帮助你学习具有实际应用的数据科学。
有些人喜欢在观看讲座时学习数据科学。讲座很棒——你可以做笔记，也可以在做其他事情时观看，比如做饭或刺绣。对于讲座爱好者来说，最好的数据科学教育平台是 Exponent。
Exponent 拥有大量视频和讲座，适合喜欢通过讲座内容消化学习的人。与 StrataScratch 一样，它们以面试为导向，提供对FAANG 公司等数据科学巨头面试问题的答疑视频。
它们最初作为产品管理指南，但也有一些对数据科学家有价值的信息。虽然这个库没有他们其他的职业路径那么全面，但你可以在这里查看，发现有大量的视频内容供有志的数据科学家学习。也许在此过程中，你会发现自己对产品管理、系统工程或其他完全不同的领域产生了兴趣。
他们提供的月度订阅价格为$79/月（如果年付则为$17/月）。虽然价格确实偏高，但如果你在 Facebook 找到数据科学工作，这笔花费绝对值得。
如果我上面评审的十个数据科学教育平台都没有引起你的兴趣，幸运的是，几乎有无限的数据科学学习潜力。你可以在图书馆、YouTube 或当地社区学院寻找免费的或便宜的学习方式。GitHub 上充满了你可以检查和学习的项目和开源代码。数据科学社区整体上是开放的，并且非常欢迎新成员的加入。
互联网在某种程度上是一个自我数据科学教育的平台。根据你的兴趣，你可以利用上述资源混合搭配，制定自己的数据科学课程。毕竟，如果你想成为数据科学家，我知道你已经有了动力、智慧，并且愿意付出努力来实现目标。希望这份数据科学教育平台的清单能为你指引正确的方向。
对数据科学家的需求只会增加——最近的Dice 报告表明，数据科学家的需求在多个行业中实际上增长了 50%——而合格的数据科学家供应仍然不足，因此你还有机会加入数据科学的行列。
这就是为什么许多公司接受不那么正式的教育。如果你想在有利时机进入数据科学领域，可以查看 2021 年 11 个最佳数据科学教育平台，看看哪个平台最适合你。
原文。经许可转载。
相关：
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯的捷径。
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织在 IT 领域