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有哪些好的数据分析、大数据、数据挖掘的网站或数据学习网站?

如题,学习方面最好涵盖各种软件比如EXCEL、R、SPSS等。

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简道云​

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之前推荐过40家数据来源平台,今天特来补充一波。

推荐较长,可以先保存这个[推荐汇总]数据分析、数据挖掘、大数据交流学习网站

推荐目录:

综合性网站:(课程学习、论坛博客、行业资讯)

针对性网站:(excel、R语言、SPSS、可视化、大数据/AI智能、数据来源)

一、综合性网站:

课程学习W3Cschool https://www.w3cschool.cn/r/ 菜鸟教程 http://www.runoob.com/

(以上两个都是计算机领域专业型学习网站,W3Cschool有APP,学习资源基本免费。)

中国大学MOOC https://www.icourse163.org/category/computer 慕课网 https://www.imooc.com/网易云课堂 https://study.163.com/category/excel?utm_source=baidu&utm_medium=cpc&utm_campaign=affiliate&utm_term=zyexcel_023&utm_content=SEM

(以上三个很多人在用,课程更新快,学习体系完整,适合新手入门,但好的课程需要付费。)

论坛/博客CSDN https://www.csdn.net/ 做数据的都知道这个博客。功能非常全面的社区型网站,论坛只是其一部分功能帆软社区 http://bbs.fanruan.com/ 也是专业数据论坛,主要研究讨论数据分析、数据可视化人大经济论坛 http://bbs.pinggu.org/jg/ruanjianpeixun_spssruanjianpeixun_1386588_1.html 很火的论坛经管之家 http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=6332696&pid=50550063&page=1 新版的人大经济论坛小蚊子数据分析 http://blog.sina.com.cn/xiaowenzi22《谁说菜鸟不会数据分析》作者,内容比较系统化,且通俗易懂Aboutyun http://www.aboutyun.com/portal.php天善智能 https://blog.hellobi.com/hot/weekly博客园 https://www.cnblogs.com/stackoverflow https://stackoverflow.com/

行业资讯数据分析网 www.afenxi.com 有大数据相关的最新的资讯、业内人物的点评文章、数据分析相关的技术文章、大量的数据分析的相关免费的学习资源以及相关的线下线上活动。数据熊猫 www.datapanda.net 数据分析相关的资源非常多,从基础到进阶到商业分析应有尽有,内容质量也相对较高。中国统计网 www.itongji.cn主要内容包括:数据运营、数据平台、大数据技术、数据分析、数据挖掘、数据百科、干货分享。有一个问答专区,如果有问题可以提问。中文互联网数据中心 www.199it.com如果你想了解数据分析在每个行业中的应用,用数据解读各种行业,学习前辈们的经验,这个网站再适合不过了。炼数成金 http://bi.dataguru.cn/开源中国 https://www.oschina.net/p/wabit

二、针对性网站

excelexcel home http://club.excelhome.net/forum.phpexcel学习网 http://www.excelcn.com/office教程学习网 http://www.office68.com/excel/office达人http://www.officedoyen.com/exceldaren/excel技巧网 http://www.exceltip.net/

(学好了excel才算是勉强入门数据领域,也够应付一些数据分析问题~但是学习只是一方面,实战更重要)

SPSS

统计之都 https://cosx.org/tags/spss/

(针对SPSS的学习网站不多,学习资源大都集中在论坛)

R语言R语言入门中文论坛 http://www.crug.org/R http://r.789695.n4.nabble.com/CSI Math https://www.math.csi.cuny.edu/Statistics/R/simpleR/index.htmlIDRE https://stats.idre.ucla.edu/用R统计 http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/all.htmlPrograming R http://www.programmingr.com/R note http://www.math.ncu.edu.tw/~chenwc/R_note/index.php?item=batchCRAN https://cran.r-project.org/web/views/ DataCamp https://www.datacamp.com/

可视化seeing theory https://seeing-theory.brown.edu/?vt=4 美国布朗大学概率和统计的可视化导论,一个非常棒的可视化概率及统计的学习网站flowingdata https://flowingdata.com/ 一套数据,25种可视化Lena Groeger个人网站 https://lenagroeger.com/ 不止数据可视化Robert Allison个人网站http://robslink.com/SAS/Home.htm 用SAS也可以做出很漂亮的图形,这个网站有非常全面的SAS图例和相应的实现代码

大数据/AI智能autonlab https://www.autonlab.org/tutorials 学习数据挖掘、机器学习的好网站,写的很全面很系统,适合各个级别的高手analyticsvidhya https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/top-28-cheat-sheets-for-machine-learning-data-science-probability-sql-big-data/里面蕴含编程语言、机器算法、大数据等,内容巨丰富learn cord the hard way https://learncodethehardway.org/python/ 学习Python语言的网站,内容详实SAS https://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/ 机器学习网站Analytics Vidhya https://www.analyticsvidhya.com/中国商业智能网 http://www.chinabi.net/大数据中国 http://www.bigdatas.cn/forum.php雷锋网 https://www.leiphone.com/

数据来源

之前回答过相关问题,整理了40+数据来源网站,地址:有哪些好的数据来源或者大数据平台?(980+赞)

本文回答内容由灵活易用的应用搭建平台-简道云(http://www.jiandaoyun.com)原创,转载请注明来源。

日常信息/数据录入、数据分析、报表制作,欢迎使用——简道云:

编辑于 2019-07-19

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markcorn

策略运营、足球迷、山地车速降爱好者

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2018年1/30再次更新,删除了一些失效链接,补充了一些链接。

没想到收到了这么多赞,我就更新下吧,重新整理了下网站,还给出了一张图。 2016/3/5

好多人可能都是新手,都是想求个入门方法,这里有张前辈们做的图可能对入门很有帮助,另外还可以加入讨论群和朋友一起讨论,当然最终的就是去实践,现在市场上也出了数据分析入门课程,入门是不错的,但是要提升一定还是要到工作中去实践。

____________________________

大数据时代,优秀的数据分析网站推荐 新人自学必看!

随着数据的数量级增长,促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台,今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。大数据时代已经来临,我们一起感受数据的力量吧!

1、数据分析精选: 数据分析精选-数据分析师的网址大全

数据分析行业的”hao123”有了它一个就够了,按类别整理搜集所有相关数据行业的网站,非常实用!

2、人大经济论坛-计量经济学与统计区 http://www.pinggu.org/bbs/index.php?gid=148

业内人士都应该去过的门户,主要涉及计量经济学、统计学、数据挖掘、统计软件、数据等经济学相关问题交流统计软件交流

3、中国统计论坛 http://bbs.itongji.cn

属于中国统计网的交流论坛,中国统计论坛-BBS.iTongji.CN 提供统计软件,统计教程,统计年鉴,统计论文,统计资料下载,统计认证,培训就业资讯,技术文章学习等的专业数据分析技术论坛。

4、数据圈:数据圈论坛-国内第一家数据资源现金交易平台,淘数据,数据换钱,来数据圈吧!

数据圈论坛内容包含统计年鉴、统计公报、行业报告等数据资源的共享交流,SAS、EVEIWS、SPSS、STATA等数据软件的使用探讨、经济与管理相关学科的知识应用

5、EXCEL学习网:Excel学习网-Excel表格-Excel教程-Excel表格的基本操作 Excel学习网-公益型的EXCEL在线学习网站,助您轻松办公!

6、36大数据 36大数据
专注大数据技术与商业应用 报道大数据,数据分析方面比较专业的资讯网站

个人知乎专栏:(关键词:产品运营、数据分析)

运营推广札记​

zhuanlan.zhihu.com

数据分析交流,微信:markfred123(欢迎交流,备注知乎)

corn整理 个人微博:@Corn老米

http://weixin.qq.com/r/E0zYwMnE5pSZrY2j9xkB (二维码自动识别)

编辑于 2020-03-15

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这个问题可以分为两个部分回答,第一个是数据分析工具的学习网站;第二个是数据源获取网站。数据分析如同庖丁解牛,数据分析工具(Excel、Python、Tableau)就是解剖刀,没有了解剖刀就无从谈起解牛了;而数据源就是那头牛,连牛都没有,那就是巧妇难为无米之炊了。下面我就从数据分析工具和数据源两个方面给大家推荐数据分析学习网站。

数据分析工具网站

Excel

Excel 学习网:http://www.excelcn.com/

Excel Home:http://www.excelhome.net/

Excel Home 技术论坛:http://club.excelhome.net/forum.php

我要自学网:http://www.51zxw.net/list.aspx?cid=528

Excel 技巧网:http://www.exceltip.net/forum.php

Excel 达人网: http://www.officedoyen.com/exceldaren/

Office 教程学习网: http://www.office68.com/

Python、Java等编程类数据工具

CSDN社区:http://www.csdn.net/

菜鸟教程:http://www.runoob.com/

易百教程:http://www.yiibai.com/

慕课网:http://www.imooc.com/

Tableau、Echart等数据可视化

Tableau 官网:https://www.tableau.com/zh-cn

Echarts 官网:http://echarts.baidu.com/index.html

阿里云:https://www.aliyun.com/?spm=5176.8142029.388261.1.MWM8PU

网易大数据:https://bigdata.163yun.com/

综合类学习网站

中国大学MOOC学院:http://www.icourse163.org/

网易云课堂:http://study.163.com/

腾讯课堂:https://ke.qq.com/

学堂在线:http://www.xuetangx.com/

tips:这些网站实在是太多了,容易患上选择恐惧症。选择一两个综合类网站就可以了,我就比较偏好网易云课堂和中国大学MOOC。

数据源网站

知道如何使用数据分析工具,下面就该介绍一下数据源的获取网站

城市地图数据源

OSM:http://www.openstreetmap.org/

CADmapper:https://cadmapper.com/

OSGEO中国中心:http://www.osgeo.cn/

ESRI Open Data:http://opendata.arcgis.com/

遥感地图数据源

EARTH EXPLOER:http://earthexplorer.usgs.gov/

Natural Earth:http://www.naturalearthdata.com/downloads/

数据导航网站

大数据导航:http://hao.199it.com/

大数据123:http://dashuju123.com/#fenlei_1

地产人数据导航导航:http://tool.rdaily.cn/

统计数据源

中国统计网:http://www.stats.gov.cn/

国家数据:http://data.stats.gov.cn/

中国民政部:http://www.mca.gov.cn/article/sj/

综合数据源

启信宝:http://www.qixin.com/

巨潮咨询:http://www.cninfo.com.cn/cninfo-new/index

CNNIC:http://www.cnnic.net.cn

站长工具:http://tool.chinaz.com/

基础学术数据源

figshare:https://figshare.com/

数据展示网站

ESRI PRODUCT:http://www.arcgis.com/home/gallery.html#c=esri&t=maps&o=modified

ESRI GALLARY:http://www.esri.com/products/maps-we-love#relatedmaps_section

CARTO GALLARY:https://carto.com/gallery/

D3 GALLARY:https://github.com/d3/d3/wiki/Gallery

国双数据报告:http://www.gridsum.com/datacenter/

小编码字花了3个小时,手都酸了。大家都要记得点赞哦,只收藏不点赞的都是耍流氓。

编辑于 2017-10-28

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优达学城(Udacity)​

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1 Data Science Weekly

这是一个免费周刊,主要提供与数据科学有关的新闻策划、文章和工作。

2 Data Tau

一个简单实用的刊物,提供了一些外部资源的链接。

3 The Yha

有关机器学习、数据科学和工程的博客。

4 The Data Science Handbook

手册提供了25名经验丰富的数据科学家的建议与见解。

分享来源:Udacity 官方 Career Resource Center

编辑于 2017-02-16

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DataCastle数据城堡​

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1.公开的数据集

做数据分析和数据挖掘,最基础的就是数据集了,这里分享一些科研机构、企业、政府会开放的一些数据集。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。给大家推荐一些常用的可以获取数据集的网站:

UCI:加州大学欧文分校开放的经典数据集,真的很经典,被很多机器学习实验室采用。

Awesome Public Datasets :这是github一大神整理的一个丰富的数据集资源获取渠道合集。

国家数据:数据来源于中国国家统计局,包含了我国经济民生等多个方面的数据。

CEIC:超过128个国家的经济数据,能够精确查找GDP, CPI, 进口,出口,外资直接投资,零售,销售,以及国际利率等深度数据。

中国统计信息网:国家统计局的官方网站,汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息。

几个政务数据开放做的比较好的地区:上海市政务数据服务网 北京市政务数据资源网 广州市政府数据统一开放平台 贵州省政府数据开放平台

其他可以参考:有哪些一般人不知道的数据获取方式

2.博客资源

CSDN大数据 :各种干货博客每日更新,经常会有惊喜。

开源中国大数据:数据方向各种干货博客。

爱可可-爱生活:数据挖掘领域知名微博,优质机器学习资源分享,由北邮的老师创建。

Mind Hacks:刘未鹏的博客,虽然更新很慢,但文章都很深刻。

我爱机器学习:超多机器学习干货,质量都非常高。

3.知乎专栏

一个数据分析师的自我修养:分享数据分析经验和看法为主,时不时扯点关于游戏的事。

数据冰山:各种业务数据分析,经常聊到汽车。

数据分析侠:专注数据分析,很多技术干货。

董老师在硅谷:董老师的专栏,分享技术与职业发展。

智能单元:关于人工智能和深度学习,还有cs231n的笔记。

无痛的机器学习:介绍机器学习的算法原理与应用。

混沌巡洋舰:包含数据科学的诸多领域知识。

4.免费学习网站

菜鸟教程 :各种编程语言、数据库等学习资源,知识梳理非常清晰。

DataCamp:Python、R、数据分析、数据挖掘学习。

edx-数据科学:edx的所有数据科学方向的课程。

Data Science Courses
Coursera:Coursera上所有的数据科学课程。

MOOC学院:MOOC学院所有数据科学课程。

硬创公开课:雷锋网推出的人工智能方向的公开课。

5.行业网站

Analytics Vidhya:超多实用的数据分析、数据挖掘干货文章,也包含行业资讯。

36大数据:大数据方向行业资讯,也有一些干货的文章。

数据分析网 :大数据行业资讯。

数据科学:大数据资讯、观点、数据分析技术研习中心。

雷锋网:雷锋网之前做科技媒体,现在转型数据科学和人工智能方向,做的也不错。

199IT大数据导航:比较全的大数据相关网站导航,应有尽有。

数据分析网导航:数据分析网推出的大数据方向网站的导航。

6.数据科学竞赛

DataCastle:国内专业的数据挖掘竞赛平台,由周涛教授发起。

Kaggle:国外覆盖人数最多的数据科学竞赛平台。

天池:阿里旗下数据竞赛平台。

7.学术论文

Best paper awards:包含AAAI KDD IJCAI CVPR等十多个顶级会议从1996年以来的所有顶级论文,做数据科学研究的顶级资源。

arXiv.org:强大的论文库,可以寻找你需要的德众论文资源。

SIGKDD:数据挖掘领域的顶级会议,KDD每年的论文和KDD CUP都有很多可学习的东西。

Google学术:站在巨人的肩上,不解释。

最后推荐我们官方的数据科学课程:DC学院

感谢大家,不嫌麻烦可以点个赞嘛!此回答持续更新……

——————————

关注公众号(datacastle2016),获取更多数据分析干货。

编辑于 2018-08-08

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量子数据

数据分析←公共关系←韩语

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墙裂推荐Coursera!对于初级小白来说,看到大神们的回答,看到各种论坛,各种数据分析软件,很容易产生overwhelming的感觉。。。感觉学的东西太多!又紧张又迷茫。。。

放松下来,上上Coursera… 数据分析课一门一门啃。。。一切慢慢来~我推荐的课真的都!不!难!(我读了6年的文科才转数据分析。。。)

我的Coursera课程list上目前有:

1. 阿姆斯特丹大学的统计基础(已上完,慢悠悠花了两三个星期。。。各种动画教学,很有意思学起来并不难~统计是数据分析的母亲。。。)

2. 杜克大学的MySQL(已上完,花了两周学习,对于数据库有了一定的了解,课程里有大量的写代码练习,真的要坚持。。。很多代码刚开始没太明白怎么写,学到后来越写越精神,对于小白来说,中途可能会遇到瓶颈,不过忍一忍,再写完两三个代码作业就觉得思路清晰多了)

3. 杜克大学的Tableau (已上完,用的是美国劳工部的外国人就业数据,挺有意义的)

4. Johns Hopkins University 的R Programming (目前在上,上了一半。这个课程是很多人的R 启蒙教材,课程的配套作业来自于一位Johns Hopkins的大神学生编写的教学程序,在R里面运行,轻松有趣~我是一边做练习,一边会把有用的代码记在word 文档里,以后好回顾。太多代码堆脑子里真的会变成一团浆糊,至少对我这种低智商的人来说。。。)

5. Python(这是我四月底之前准备完成的课程。。。没有写过python,就不瞎说了。。。 )

另外,我是美国Business Analytics 专业在读。我们的教学软件主要是Minitab. 这个软件简直friendly 得不要不要的。。。基本可以秒杀Excel,像做回归模型,预测模型什么的.. 不过我们也学过Management science 这门课,学Excel modeling… 用excel 建project management model 和优化模型什么的~ Excel 就当餐后甜点学学吧~比起博大精深的R 和Python,Excel 好学多了~

我的建议是,先至少学完统计,R, MySQL, Tableau… 实际应用比较多。。。对于初级数据分析师,很多公司也不要求使用python…

编辑于 2017-06-28

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张宏伦​

上海交通大学 工学博士

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自我介绍一下,上海交通大学直博在读,爱好数据,混迹于各类数据比赛。

安利一下我呕心沥血制作的一门视频教程:全栈数据工程师养成攻略 – 网易云课堂 ,有兴趣可以关注~

发布于 2017-01-02

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擅长用数据驱动运营,提高工作效率!

18 人赞同了该回答

数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂,从数据录入员到行业分析师科学家都可以认为是数据分析,甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里,但是这些工作所做的事情却相差甚远,当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称,重要的是看看清岗位职责和要求。言归正传,咱们谈谈如何学习数据分析。

1、学科知识:从数据分析涉及到的专业知识点上看,主要是这些:

(1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析等

(2)数学:线性代数、微积分等

(3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社会学的知识,这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

(4)经济金融:如果是从事这个行业的数据分析人员,经济金融知识是必须的,这里就不多说了

(5)计算机:从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的,要了解数据库的结构和基本原理,同时如果条件充足的话,你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据(比如使用SQL进行查询),这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外,如果要想走的更远,还要能掌握一些编程能力,从而借住一些专业的数据分析工具,帮助你完成工作。

好好学习,虽然累,但是要坚持!

2、软件相关:从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

(1)数据分析报告类:Microsoft Office软件等,如果连excel表格基本的处理操作都不会,连PPT报告都不会做,那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式,而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果,因为数据可视化软件就不能少,BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的,就看你自己怎么选了。

(2)专业数据分析软件:Office并不是全部,要从在数据分析方面做的比较好,你必须会用(至少要了解)一些比较常用的专业数据分析软件工具,比如SPSS、SAS、Matlab等等,这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析,还有高级的python、R等。

(3)数据库:hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习;

(3)辅助工具:比如思维导图软件(如MindManager、MindNode Pro等)也可以很好地帮助我们整理分析思路。

最重要的是:理论知识+软件工具=数据分析基础,最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中,好好理解业务逻辑,真正用数据分析驱动网站运营、业务管理,真正发挥数据的价值。

编辑于 2016-08-04

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房风暴烈酒

Eco本, Bocconi Eco, LMU Eco, 俄科院RA, 马普所RA, Bocconi RA

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Dataquest。 网址是http://dataquest.io 比我用过的任何一个学习data science/data analysis或者编程的平台都要好。而且你甚至不需要下载编程软件,这个网站自己就有一个编程平台。每个阶段的课程你都会完成一定数量的代码,这些代码网站会自动帮你生成一个压缩包,你就可以放到github上啦! 除了要钱,29刀一个月。然而比udacity和coursera强多了,起码干货多不做作。

顺便再推荐一下kaggle。kaggle也是神平台,上面提供各种分析竞赛,到处是大神。kaggle是快速成长/接触业界新鲜知识的桥头堡。如果你有能力,还有一些好队友,完全可以去上面做项目赚小钱钱花呀

发布于 2017-02-17

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留德华叫兽​

海德堡大学 交叉学科计算中心离散与组合优化实验室研究员

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有youtube常青藤名教授的免费上课视频,因此,强推Youtube。当然了,翻墙是楼主suppose你们需要拥有的基本生存技能。

先放链接再阐述我对数据科学进击之路的理解。(注:以下视频是楼主自己在学习的,因此多为graduate course,仅作演示目的)

1,Machine Learning by Prof. Nando de Freitas, 此视频是其在UBC时13年所录,后来跳槽去牛津计算机系了。

2,Deep learning at Oxford 2015 by Prof. Nando de Freitas, 跳槽到牛津所录。

3,Probabilistic Graphical Models by Daphne Koller, 斯坦福大学计算机系教授

简单的说,原理和基础都在数学这边。

线性代数(矩阵表示和运算)是基础中的基础,微积分(求导,极限);

数据处理当然需要编程了,因此C/C++/Python任选一门,数据结构可以学学,只是让你编程更顺手,但是编程不是数据处理的核心。

Mid-level的课程,概率论+统计(很多数据分析基于统计模型),线性规划+凸优化(统计到最后也还是求解一个优化问题,当然也有纯优化模型不用统计模型的)

再高阶的课程,就是些研究生的课程了,就比较specific了,可以看你做的项目再选择选修,比如:Probabilistic Graphical Models, Nolinear Programming, Integer Programming, Machine Learning(其实机器学习,学的都是一些统计和优化),图像处理,deep learning, 神经网络,等等等等。

学到Mid-level,然后做几个实际项目,就能上手咯。要读Phd搞科研,才上高阶的。

至于书,没有特别推荐的,但是建议看英文原版。或者,直接翻墙Youtube看视频课程,很多国际知名教授都很无私地把自己上课的视频放在youtube上免费学习。

比如,海德堡HCI 的Fred,图像处理课程:

然后,就可以着手做项目了,最经典的regression,clustering, outlier detection,看几篇paper学习几种不同的模型和算法,对一个现实问题,从拿到问题,分析问题,数学建模,编程实现,可视化,一套做下来,对项目整个流程有所了解。

完了你就有项目经验了,恭喜可以找工作了。有名校毕业证会是很好的敲门砖,没有的话,多积累项目经验。

更详细回答,参见:

想学数据分析需要学哪些课程? – Ruobing Shen 的回答

关于我对最优化理论在咨询行业的应用,参见

Data Science/Analytics 出身,可以在咨询行业做些什么?

最好按照惯例广告一波:

欧洲、北美、全球留学及数据科学深度私人定制咨询,从此DIY – 知乎专栏

编辑于 2020-12-23

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刘宝强​

深圳视界信息技术有限公司 CEO

28 人赞同了该回答

分析学习的网站大家推荐了很多,我推荐几个我常用免费的工具吧:

Tableau:国外著名的数据分析工具,可以免费用好长一段时间,功能非常强大,有些分析图表桌做出来比我想象的都复杂牛逼。

微图:这是一款免费的数据分析工具,现在好用的分析工具还免费的不多,最大的特色就是支持文本分析,自然语言处理,包括情感正负面分析,关键意见聚类提取,关键词提取等。

八爪鱼采集器:这是一款免费的数据采集工具,而且免费版本没有功能限制,几乎所有网站都能采集,最大的特点是上手非常容易,操作很简单,免费采集几万条数据没压力,当然也有付费增值服务可选,但是个人使用免费版已经绰绰有余。

另外推荐你一本书:大数据时代,这本书虽然不涉及很多具体技术,但是写的非常有战略高度,对于行业和趋势的分析很值得学习,也是大数据的开山之作,不管你现在段位高低,没读过的话都很值得一读。

大数据行业很热,也是朝阳产业,祝楼主早日融会贯通!

编辑于 2017-08-10

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实验楼在线教育​

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12 人赞同了该回答

我还是直接把资源给你搬过来吧……(唉….做舔狗习惯了)

先是R语言数据分析方面的一些练手项目:

入门练习项目:

R语言进行商业问卷分析

序列的数据挖掘

R语言绘制文字云

基于R的高级数据管理

进阶项目:

R语言实现金融数据的时间序列分析及建模

基于R语言的多元线性回归

使用R语言基于新浪股票数据分析金融数据的“统计常识”

对英国房屋价格建模并预测

R 语言实现股票数据的预处理及分析

然后还有一些不错的大数据练手:

Scala基础

1. Scala 开发教程

Scala 是一门多范式的编程语言,类似于 Java 。设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。

2. Scala 专题教程 – Case Class和模式匹配

本教程侧重介绍Scala的case class和pattern matching(模式匹配),这两个程序结构对于处理树结构的数据非常有帮助。你将可以学习到模式匹配中的常量模式、通配模式和变量模式等。

3. Scala 专题教程 – 隐式变换和隐式参数

主要介绍 Scala 中可以让函数库调用变得更加方便的隐式变换和隐式参数,以及如何通过它们来避免一些繁琐和显而易见的细节问题。

4. Scala 专题教程 – 抽象成员

主要介绍 Scala 中的抽象成员用法。在本教程中,你将可以学到如何使用 Type 成员,以及抽象 vals 变量的初始化方法等要点。

5. Scala 专题教程 – Extractor

本教程侧重讲解 Scala 中的 Extractor ,它可以将数据模型和视图逻辑分离,在 Scala 体系中充当类似于适配器的角色,是一种极具函数式的做法。你将可以在课程中学到如何定义和设定 Extractor 。

6. Scala 开发二十四点游戏

24 点是一种数学游戏,正如象棋、围棋一样是一种人们喜闻乐见的娱乐活动。 它始于何年何月已无从考究,但它以自己独具的数学魅力和丰富的内涵正逐渐被越来越多的人们所接受。

Hadoop技术模块

1. Hadoop部署及管理

Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架,本实验学习并实践Hadoop系统的不同模式的部署,以及基本的系统使用与管理。

2. Hadoop入门进阶课程

涵盖了大数据领域常见的组件,如Hadoop,Mapreduce,HBase,Mahout,Pig,Hive,Sqoop等。首先从理论上进行介绍,然后让您在实验环境中一步步搭建,及相应的案例学习。

3. HBASE 教程

HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),是Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务。

4. Hadoop 分布式文件系统——导入和导出数据

一个经典的数据架构中,Hadoop 是处理复杂数据流的核心。数据往往是从许多分散的系统中收集而来,并导入 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)中,通过 MapReduce 或者其他基于MapReduce 封装的语言进行处理,将这些已经过滤、转换和聚合过的结果导出到一个或多个外部系统中。

5. 使用 Flume 收集数据

Flume 可以从多个数据源获取数据,把这些数据传给远程主机(可能是一对多或流水线模型 中的多个目标),再把它们传给多个目的端。尽管 Flume 提供了开发自定义数据源和数据目的端的编程 API,但它原本就支持许多常见的场景。

6. Kafka快速上手教程

介绍 Kafka 及实现原理,然后讲解 Kafka 集成 Flume ,KafkaOffsetMonitor 安装及使用,案例演示,学习完本教程,你将对kafka有深入的了解,很快上手。

7. 基于 Hadoop 对武侠小说进行词频分析

利用实验楼提供的 Hadoop 环境,对一本武侠小说的文集进行简单的 WordCount 词频统计,从而得到该书中出现频次最高的人名。需要一定的 Hadoop 和 MapReduce 基础。

8. Hadoop 图处理–《hadoop应用框架》

对于图处理,hadoop的mapreduce提供一层合并,这表明我们不得不像剥洋葱一样来处理图数据,Giraph 是 Google Pregel 的一种开源实现。本教程将基于hadoop平台实现Giraph 分布式系统中的图处理。

Spark技术模块

1. Spark2.x 快速入门教程

Spark进入2.0时代,引入了很多优秀特性,性能上有较大提升,API更易用。在“编程统一”方面非常惊艳,实现了离线计算和流计算API的统一,实现了Spark sql和Hive Sql操作API的统一。真正做到了“更简单、更快速、更智能”!

2. Spark 大数据动手实验

9个实验带你亲身体验Spark大数据分析的魅力,最快的上手教程,最新的技术领域,最多的动手实践。

3.Spark 基础之 GraphX 图计算框架学习

GraphX通过RDD的扩展,在其中引入了一个新的图抽象,即顶点和边带有特性的有向多重图,提供了一些基本运算符和优化了的Pregel API,来支持图计算。

4. 流式实时日志分析系统——《Spark 最佳实践》

我们将基于 Spark Streaming 流式计算框架,简单地实现一个类似于百度分析的系统。本教程源自图灵教育的《Spark 最佳实践》第6章第3节,感谢图灵教育授权实验楼发布。

5. Spark 基础之 DataFrame 基本概念学习

针对飞行准点率数据集,通过一些简单的分析任务来学习 DataFrame 的由来、构建方式以及一些常用操作。在本教程中,你可以了解到 Spark 生态体系中,核心的 RDD 与 DataFrame 之间的区别和联系。

6. Spark 基础之 DataFrame 高阶应用技巧

通过更加深入的讲解,使用真实的 SFPD 数据集,结合实际问题的分析过程,带你学习 DataFrame 的创建方式、常用操作、UDF 自定义函数 和重分区相关知识。

7. Spark 基础之 Streaming 快速上手

Spark Streaming 是 Spark 引擎的一种扩展,适用于实时处理流式数据。本教程将带你学习 Spark Streaming 的工作机制,了解 Streaming 应用的基本结构,以及如何在 Streaming 应用中附加 SQL 查询。

8. Spark 基础之 SQL 快速上手

你将可以学习到 Spark SQL 的基础概念,了解如何利用 SQL Context 及相关的 API 进行统计分析。最后还将通过一个分析股票价格与石油价格关系的实例,进一步学习如何利用 Spark SQL 分析数据。

9. Spark 基础之使用机器学习库 MLlib

你将可以学习到 Spark 的机器学习库—— MLlib 的相关知识,了解 MLlib 与 ML 之间的区别和联系,掌握 MLlib 中的几个基本数据类型。同时,还将通过一个电影推荐的实例,讲解如何利用机器学习算法解决实际问题。

10. Spark 基础之 SparkR 快速上手

学习 Spark 平台中对于 R 语言的支持前端——SparkR。教程将会讲解到如何在 SparkR 中创建和操作 DataFrame、如何运行 SQL 查询,以及如何利用机器学习相关的 API。

11. 使用 Spark 和 D3.js 分析航班大数据

将通过一个航班数据分析实例来学习 Spark 综合技巧和数据可视化技术。在航班数据分析实验中,可以学习到如何使用 OpenRefine 进行简单的数据清洗,以及如何通过 Spark 提供的 DataFrame、 SQL 和机器学习框架等工具,对航班起降的记录数据进行分析,尝试找出造成航班延误的原因,以及对航班延误情况进行预测。

大数据进阶项目

1. Ebay 在线拍卖数据分析

介绍如何利用 eBay 上的拍卖数据进行数据分析,实现通过数据判断拍卖最终是否可以成功交易和预测最终成交的价格。

2. 流式实时日志分析系统——《Spark 最佳实践》

我们将基于 Spark Streaming 流式计算框架,简单地实现一个类似于百度分析的系统。本课教程源自图灵教育的《Spark 最佳实践》第6章第3节,感谢图灵教育授权实验楼发布。

3. Spark的模式挖掘—FPGrowth算法

模式挖掘也叫关联规则,其实就是从大量的数据中挖掘出比较有用的数据,挖掘频繁项。比如说超市有大量的购物数据,从而可以根据用户的购物数据找到哪些商品之间关联性比较大。进行关联推销产品。也可以进行用户推荐。

4. Twitter数据情感分析

使用Spark MLlib对Twitter上的流数据进行情感分析,并且利用Python的工具包basemap可视化美国不同的州对于曾经的总统候选人希拉里及川普的情感分析结果,通过地理信息可视化我们可直观的感受到这两位候选人的受欢迎程度。

5. Spark流式计算电商商品关注度

使用Scoket来模拟用户浏览商品产生实时数据,数据包括用户当前浏览的商品以及浏览商品的次数和停留时间和是否收藏该商品。使用Spark Streaming构建实时数据处理系统,来计算当前电商平台最受人们关注的商品是哪些。

6. 使用 Spark 进行流量日志分析

日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念,任何程序都有可能输出日志:操作系统内核、各种应用服务器等等。日志包含很多有用的信息,例如访问者的 IP、访问的时间、访问的目标网页、来源的地址以及访问者所使用的客户端的 UserAgent 信息等,分析日志能帮助企业营销做出决策

7. 大数据带你挖掘打车的秘籍

在哪些地方出租车更容易打到?在什么时候更容易打到出租车?本教程将基于某市的出租车行驶轨迹数据,带你学习如何应用Spark SQL和机器学习相关技巧,并且通过数据可视化手段展现分析结果。

好啦一次太多反而会让你感觉无从下手,其实还有很多,那就等着你自己去发现吧。

发布于 2019-01-14

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发现更大的世界

Fintech Analytics Director

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其实最好最快的方式还是去美国读一个一年制的硕士 现在很多不错的学校都开的Business Analytics专业就很好。有兴趣了解可以看下这个网站 http://www.analyticsguides.com 专门讲Business Analytics专业学习申请的

发布于 2016-12-30

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发现更大的世界

一米见方文化

智能观——每个关注前沿教育的人,都在寻找的成长平台。

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我们编译整理了数据分析、数据挖掘、机器学习等领域的96个在线教育资源,希望对你有所帮助。

学位类

2U数据科学资源MS(Master Science):包括有关领域和职业前景的信息,可用度的类型,以及常见的应用和课程要求。

链接:https://2u.com/online-graduate-programs/

美国大学商业分析MS:学习数据分析,利用数据解决组织和业务挑战。

链接:https://onlinebusiness.american.edu/analytics/

ASU商业数据分析BS(Bachelor Science):为商业学生提供必要的知识,技能和经验,以创建和管理大型数据计划。

链接:http://asuonline.asu.edu/online-degree-programs/undergraduate/bachelor-science-business-data-analytics

ASU商业分析MS:开发出您所需要的工具,用于日益发展的职业领域。

链接:http://asuonline.asu.edu/online-degree-programs/graduate/master-science-business-analytics

美国贝佩丝大学,应用数据科学在线MS:超越仪表板。

链接:http://www.baypath.edu/academics/graduate-programs/applied-data-science-ms/?utm_source=kduggets&utm_campaign=gradadskdnuggs

伯克利信息与数据科学硕士(MIDS):准备数据科学专业人士担任该领域的领导者。

链接:https://datascience.berkeley.edu/

BU计算机信息系统在线MS:已经集中在数据分析,数据库管理和商业智能。

链接:http://cisonline.bu.edu/

波士顿大学应用商业分析管理在线MS。

链接:http://msmonline.bu.edu/lpemail-msabam/?Access_Code=BU-MSABA-KDNUGGETSE&utm_medium=email&utm_source=Trimax_Direct&utm_campaign=BU-MSABA-KDNUGGETSE

美国卡佩拉大学分析MS:教授大数据,数据挖掘,统计和相关技能,提供虚拟实习,并获取SAS统计业务分析师证书。

链接:http://www.capella.edu/online-degrees/masters-analytics/?revkey=220526

中央康涅狄格州立大学(CCSU):探索尖端数据挖掘技术和应用,首个提供数据挖掘方面完整的在线科学硕士学位的大学。

链接:http://www.ccsu.edu/datamining/

数据科学Coursera MS:与美国伊利诺伊大学-香槟分校联合,32学时,$ 19,200学费。

链接:http://online.illinois.edu/mcs-ds

CUNY SPS数据分析在线MS:一个经济实惠的项目,帮助毕业生通过挖掘和可视化数据来了解现实现象和日常活动。

链接:http://sps.cuny.edu/programs/ms_dataanalytics?utm_source=kdnuggets&utm_medium=website+listing&utm_campaign=msda+kdnuggets+web+listing

数据科学技术研究所大数据工程IS和AI方向 MSC(高级科学硕士):全职3个月的课程,在线或在校园(巴黎或尼斯)。

链接:https://www.datasciencetech.institute/advanced-msc-information-systems-artificial-intelligence-big-data-engineering/

数据科学技术研究所应用数据科学与大数据MS:全职6个月课程,或校园(巴黎或尼斯)。

链接:https://www.datasciencetech.institute/msc-applied-data-science-and-big-data/

DePaul 预测分析MS:解决了数据科学家日益增长的需求,他们将技术和分析技能融合在一起,以应对大数据分析的挑战。

链接:http://www.cdm.depaul.edu/academics/Pages/MS-In-Predictive-Analytics.aspx

EIUBS(欧洲创新商学院):提供商业分析和数据分析在线课程。

链接:http://www.eiubs.eu/onlinecoursesmicrosite/data-analytics-course.php

美国埃尔姆赫斯特学院数据科学在职MS。

链接:http://www.elmhurst.edu/data_science

格鲁吉亚南方大学计算机科学在线MS:专注于数据挖掘和数据仓库。

链接:http://ceit.georgiasouthern.edu/cs/degrees/mscs/

佐治亚理工大学分析在线MS:与edX合作。

链接:https://pe.gatech.edu/online-masters-degrees/online-master-science-analytics

哈里斯堡大学分析在线MS:12课程旨在为需要平衡工作,家庭和学习需求的工作专业人士而设计。

链接:http://online.harrisburgu.edu/masters-analytics

伊利诺伊理工学院(IIT)数据科学硕士:从2015年秋季开始提供在线学习。

链接:http://science.iit.edu/programs/graduate/master-data-science

印第安纳大学数据科学MS(在线、脱产和混合):提供数据科学认证证书。

链接:http://www.soic.indiana.edu/graduate/programs/data-science/index.shtml

ITB爱尔兰商业智能和数据挖掘MSC:在线,业余时间可学习2年。

链接:http://www.dataminingmasters.com/

刘易斯大学数据科学36小时在线MS:提供两个集中课程,为计算机科学家而学习的数据科学和为生命科学家而学习的数据科学。

链接:http://online.lewisu.edu/msds

美国圣路易斯玛丽维尔大学商业数据分析在线MS:旨在帮助学生提升他们在数据分析、仓储、挖掘和可视化方面的技能,并为Microsoft SQL和AZURE认证考试做准备。

链接:http://online.maryville.edu/online-master-of-science-in-business-data-analytics/

莫瑞麦克学院数据科学和商业分析MS学位:提供个性化、方便和用人单位设计的课程,教授用人单位要求的技能。

链接:http://onlinedsa.merrimack.edu/

微软数据科学专业学位。

链接:https://academy.microsoft.com/en-US/professional-degree/data-science/

西北大学预测分析在线MS:为满足日益增长的数据驱动型领导力和解决问题的需求,帮助学生做好准备。

链接:http://www.predictive-analytics.northwestern.edu/

圣母大学数据科学在线MS-ACMS:帮助毕业生快速职业成长,帮助数据科学家获取长期成功。

链接:http://datascience.nd.edu/

俄克拉何马州立大学(OSU)商业分析MS:拥有3个SAS证书选项。

链接:http://analytics.okstate.edu/

渥太华数据科学与技术BS。

链接:http://www.ottawa.edu/Adult-Education/Degree-Programs/Business-and-Management/Undergraduate/Data-Science-and-Technology/Data-Science-and-Technology

牛津大学数据和系统分析高级文凭课程:为期9个月。

链接:http://www.conted.ox.ac.uk/pp1

Penn State提供在线数据分析硕士和商业数据分析硕士。

链接:http://www.worldcampus.psu.edu/degrees-and-certificates/business-analytics-certificate/overview

罗格斯在线信息硕士:帮助组织和企业保护、分析、组织和利用数字资源。

链接:http://online.rutgers.edu/master-library-info/

圣玛丽数学科学MS: 共36学分,提供严谨的数学课程。每年八月,校内和在线有一个周末会议。

链接:https://grad.saintmarys.edu/academic-programs/ms-data-science

SJU:圣约瑟夫大学在线MS商业智能与分析,SJU商学院参与;毕业生还从SAS获得商业智能证书。

链接:http://online.sju.edu/graduate/masters-business-intelligence

SMU数据科学MS:与2U合作,旨在培养和开发数据科学家,管理、分析、解释、制定决策,并从大型数据集中提取信息。

链接:http://datascience.smu.edu/

SNHU数据分析在线 BS:将商业、信息技术和数学方面与数据挖掘、仿真和优化相结合。

链接:http://www.snhu.edu/online-degrees/undergraduate-degrees/data-analytics-bs-online.asp

SNHU数据分析在线MS:这个36学分课程培养学生成为任何企业的战略资产。

链接:http://www.snhu.edu/online-degrees/masters/ms-in-data-analytics

德克萨斯A&M分析MS:这是一个为在职人员提供的为期五个学期的课程,可在线学习,或在美国德克萨斯州休斯敦的校内学习。

链接:http://analytics.stat.tamu.edu/

托马斯爱迪生州立大学(TESU)数据科学分析BS:与http://Statistics.com合作。

链接:http://www.statistics.com/tesu

UMUC:马里兰大学数据分析在线MS。

链接:http://www.umuc.edu/academic-programs/data-analytics/index.cfm

马里兰大学商业管理在线MS(信息系统专业和商业分析):在短短21个月内学习管理和分析数据,设计和实施信息系统。

链接:http://onlinemba.umd.edu/

美国密苏里州数据科学与数据分析MS: 34个学分,以在线和混合模式,提供多学科课程。

链接:https://dsa.missouri.edu/

美国威斯康星大学数据科学MS: 12个由不同的杰出教授提供的课程。

链接:http://datasciencedegree.wisconsin.edu/

美国威斯康星大学-麦迪逊分校应用计算在线MS和工程数据分析MS。

链接:https://epd.wisc.edu/online-degree/applied-computing-and-engineering-data-analytics/

维拉诺瓦大学分析在线MS:33小时课程,可在20个月内获得。

链接:http://taxandbusinessonline.villanova.edu/master-of-science-in-analytics

检查数据挖掘课程:由KDnuggets总裁Gregory Piatetsky-Shapiro博士开发。 和Gary Parker教授,提供了一个完整的一学期数据挖掘入门课程的教学模块,由W. M. Keck基金会和霍华德休斯医学研究所免费提供。

链接:http://www.kdnuggets.com/data_mining_course/index.html

证书类

ASU应用业务数据分析本科证书。

链接:http://asuonline.asu.edu/online-degree-programs/certificates/undergraduate-certificate-applied-business-data-analytics

来自Beye University的业务分析证书:由Sybase主办。

链接:http://www.beyeuniversity.com/topics/business-analytics

数据管理和分析平台供应商Cloudera认证专家(CCP):数据科学家。

链接:http://university.cloudera.com/certification/ccp.html

Coursera JHU数据科学专业。

链接:https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1?utm_medium=listingPage

俄克拉荷马州立大学在线研究生数据挖掘证书课程。

链接:http://watson.okstate.edu/datamining/

NJIT(新泽西理工学院)数据挖掘研究生证书:提供数据挖掘介绍,重点介绍大型数据库。

链接:http://online.njit.edu/programs/certs/datamining-cert.php

诺瓦东南大学商业智能/分析研究生证书,可选择在线或脱产。

链接:http://www.scis.nova.edu/masters/certificate_bi.html

圣荷西州立大学(SJSU)在线大数据课程证书。

链接:http://ischool.sjsu.edu/programs/certificate-big-data

在线职业培训网站Simplilearn:提供大数据和分析培训和证书。

链接:http://www.simplilearn.com/big-data-and-analytics/?utm_source=KDNuggets&utm_medium=affiliate-cpm&utm_campaign=KDNuggets-CertListpg

斯坦福CPD数据挖掘和应用:研究生证书,包括3门课程。

链接:http://scpd.stanford.edu/public/category/courseCategoryCertificateProfile.do?method=load&certificateId=1209602

斯坦福CPD挖掘海量数据集提供研究生证书,包括4门课程。

链接:https://scpd.stanford.edu/public/category/courseCategoryCertificateProfile.do?method=load&certificateId=10555807

http://Statistics.com:提供分析与统计研究课程证书 (PASS)。

链接:https://www.statistics.com/certificate-programs/

UCI:加州大学-欧文分校预测分析证书课程,一项综合在线课程。

链接:http://www.extension.uci.edu/pa

路易斯维尔大学数据挖掘:提供研究生证书,要求在12个月内在线完成。

链接:http://louisville.edu/speed/computer/academics/programs/certificates/certificates.html

UW(华盛顿大学):提供数据科学证书,脱产或在线形式。

链接:http://www.pce.uw.edu/certificates/data-science.html

威斯康星大学-密尔沃基分校:商业分析在线毕业证书。

链接:http://www4.uwm.edu/business/programs/certificates/business-analytics.cfm

维拉诺瓦大学CPBI(商业智能认证专业):在线证书。

链接:https://lp.villanovau.com/business-intelligence/career/cert-mst_gainknowledge_t04_1110.aspx

其他资源

大数据大学:提供Hadoop和DB2在线课程。

链接:https://cognitiveclass.ai/jp/

博思艾伦咨询公司“探索数据科学”:一个在线课程,包括40小时的互动内容, 32个任务。

链接:https://exploredatascience.com/

加州大学数据学习:由亚历山大·阿布·莫斯塔法教授提供的免费课程,根据自己进度学习。

链接:http://work.caltech.edu/telecourse.html

来自斯坦福大学、省理工学院和哈佛等顶尖大学的中央数据科学和大数据课程。

链接:https://www.class-central.com/subject/data-science

CMU开放式学习计划:向任何想学习的人提供在线课程。

链接:http://oli.cmu.edu/

Course Buffet:提供大数据、数据科学、统计等MOOC课程。

链接:https://www.coursebuffet.com/search?q=Data+Science

Coursera:在线教育的领导者。

链接:https://www.coursera.org/

DataCamp:交互式R语言教程和有关R语言的编程、数据处理、可视化等数据科学课程。

链接:https://www.datacamp.com/

EMC数据科学和大数据分析:开放课程。

链接:https://education.emc.com/guest/campaign/data_science.aspx

Guru99:大数据、Web、SAP等免费视频教程。

链接:https://www.guru99.com/

Jigsaw Academy(印度大数据教学网站):分析培训,包括MBA分析和SAS。

链接:https://www.jigsawacademy.com/

LearnAnalytics India:在线和离线提供SAS和高级分析培训。

链接:http://www.learnanalytics.in/

Metis:在线提供数据科学教育,提供数据科学的现场培训。

链接:https://www.thisismetis.com/

麻省理工学院开放课程:数据挖掘,由导师Nitin Patel设计的XLMiner工具。同时提供麻省理工学院许多相关课程。

链接:https://ocw.mit.edu/courses/sloan-school-of-management/15-062-data-mining-spring-2003/index.htm

吴恩达的机器学习开发课程。

链接:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning

牛津机器学习和深度学习课程(幻灯片、视频、免费提供的问题):由Nando de Freitas在2014 – 2015年教授。

链接:https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/

预测分析应用:Predictive Analytics World(世界预测分析会议暨展览)

创始人Eric Siegel的简短介绍性在线课程。

链接:http://www.businessprediction.com/

Springboard:数据科学在线讲习班。

链接:https://www.springboard.com/workshops/data-science/?utm_source=KDnuggets&utm_medium=ResourceList&utm_campaign=DSWorkshop

Springboard:数据科学职业规划。

链接:https://www.springboard.com/workshops/data-science-career-track/

http://Statistics.com:提供许多统计、数据挖掘和数据科学的在线短期课程。

链接:http://www.statistics.com/

Statsoft:电子统计教科书,免费提供。

链接:http://www.statsoft.com/Textbook

Syracuse:应用数据科学在线开放课程。

链接:http://ischool.syr.edu/future/cas/applieddatasciencemooc.aspx

加州大学-圣地亚哥分校数据挖掘课程:数据分析研究领域的一部分。

链接:http://extension.ucsd.edu/online/index.cfm?vAction=onlineDetail&vStudyAreaID=14&CMP=KNC-0506DL

Udacity数据科学课程:跟Facebook、Cloudera、MongoDB、Georgia Tech的行业专家学习数据科学。

链接:https://www.udacity.com/courses

Udemy数据科学相关课程。

链接:https://www.udemy.com/courses/search/?q=data%20science

UH数据挖掘课程:数据挖掘课程的新模式,其中包括一个关于真实数据的重要项目,还会分析学生的学习风格。

链接:http://www2.cs.uh.edu/~rmverma/4335/html/resources.html

机器学习、数据和文本挖掘以及语义web领域的会议、研讨会、科学讲座的视频。

链接:http://videolectures.net/

U. Waikato在线课程:Weka数据挖掘,5周课程。

链接:http://weka.waikato.ac.nz/

Weka教程(视频):涵盖分类、预测、聚类和文本挖掘。

链接:http://sentimentmining.net/weka/

Zeolearn数据科学培训。

链接:https://www.zeolearn.com/data-science-training

Zipfian学院数据科学在线课程系列简介:6个在线课程。

链接:https://www.eventbrite.com/e/intro-to-data-science-online-course-tickets-7260479289

原文链接: http://www.kdnuggets.com/education/online.html

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