學習大數據、分析和人工智能，也許是不需要花費大量金錢和好幾年時間的。
所謂“紙上的數據科學家”指的是那些沒有獲得正式資格、但在日常工作中可以分析數據的人）。
未來幾年，市場對這種人群的需求，將超過對傳統數據科學家的需求。
幸運的是，網上有大量資源可以幫助你做到這一點。
下面就讓我們來看看這些優秀的課程，其中一些可能在你完成課程需要獲得證書或者證明的時候需要收取一定費用。
當疫情如火如荼的時候，你也許可以利用這段時間，通過學習成為一名“業餘”的數據科學家。
Data Science Crash Course——John Hopkins University (Coursera)
該課程會告訴你什麼是數據科學、數據科學的原理是什麼、可以用來做什麼。
課程介紹了數據科學所涉及到的技術，目的是讓那些需要管理數據科學家或者數據科學人員的人，瞭解“全局”。
該課程相對較短，只有一個模塊，需要大約一週完成，對於想了解數據科學、又不必深入學習其中涉及的技術工具的人來說，是一個很好的入門級課程。
Introduction to Data Science (Revised) ——Alison
該課程是免費的，有三個模塊，每個模塊大約需要3個小時完成，最後會進行評估總結。完成以上這些，你就可以從其他幾個類似的教程中選擇，涵蓋了數據編程語言、可視化工具、聚類和迴歸模型等技術。
Data Science and Machine Learning Essentials——Microsoft (EdX)
該課程適合那些希望將實踐和理論結合起來提升職業技能的人。課程介紹了核心概念和術語，例如迴歸、聚類和分類等技術，以及構建和評估模型的步驟。
該課程是微軟提供的，課程模塊也是基於微軟Azure的，但是所講授的概念同樣適用於AWS等微軟競爭對手的雲框架。如果你對R或Python編程語言有基本的瞭解，那麼你可以先考慮選擇其中一門課程。
Learn Data Science——Dataquest
雖然Dataquest是一個提供專有內容的付費平臺，但為所有註冊用戶提供了免費的入門模塊，涵蓋使用數據、可視化數據、挖掘數據、在Python和R中編寫算法等基本主題。你也可以選擇每月訂閱的方式，但是免費版本就可以讓你獲得足夠多的信息。
Data Science——Harvard
哈佛大學提供的這個數據科學課程，所有材料和講座都是可以在線免費獲得的，這樣你就可以按照自己的進度來學習。該課程足夠詳細，又足夠技術，主要面向那些對編程、數學和統計學等核心領域具備一定知識的人或者正在學習的人。對於學術界以外的人來說，這是一個不錯的選擇。
Introduction to Data Science in Python——University of Michigan (Coursera)
學習編程的人都知道，Python是最常用的編程語言之一，因為Python的基礎知識相對容易學習，而且可以結合很多免費的開放源代碼庫使用，執行功能強大的數據科學操作。
該課程就是學習Python語言的第一步。課程介紹了操作大型數據集使用的Python函數，以及涉及到的成熟技術。課程預計需要4周時間完成，每週需要3~6個小時。
Learn Data Science with R——Ram Reddy (Coursera)
該課程是由一位經驗豐富的R和數據分析專家主導的，是R語言的入門基礎，與數據科學有關。
R也是一種免費的開源語言和環境，已經成為數據科學家的公認標準。本課程包含10個講座和8個小時的視頻，是免費提供的。
Introduction to Data Science Using Python——Rakesh Gopalakrishnan (Udemy)
這是Udemy上有關Python數據科學和編程入門課程中評價最高的課程之一，適合於零基礎的、不具備任何知課程提供了一些有關Python的實踐指導，其中Sci-Kit Learn框架特別有用，這是一種學術級和企業級數據探索和挖掘工具。
I Heart Stats: Learning to Love Statistics——University of Notre Dame (EdX)
統計學是數據科學和數據分析的基礎之一。如果你是個統計學的新手，那麼該課程將提供各種非技術的基礎知識，適合那些想要在數據科學領域站穩腳跟的人。
如果你想學習數據科學，那麼你一定會遇到統計和概率，這肯定會讓新手們抓狂，該課程介紹瞭如何使用統計方法利用我們周邊的一切信息。
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