当您可以免费获得课程时，请不要付费。
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我们涵盖了实际上免费的课程：AI 和 ML 版本。我们将介绍的下一门是计算机科学。计算机科学是数据科学、机器学习、人工智能和深度学习的基础知识。
计算机科学是对计算机和算法过程的研究，包括其原理、硬件、软件设计和应用。如果您想进入科技世界并且您认为学习计算机科学是最好的途径。你是对的，但你可以通过这些实际上免费的免费课程免费学习它。
链接：CS50计算机科学导论
持续时间：12 周，每周 618 小时
如果您学习过一些计算机科学课程，那么您肯定遇到过哈佛 CS50 版本。CS50 的计算机科学入门课程在哈佛大学校园中拥有最高的入学率，并且是 edX 有史以来排名前 100 的课程之一。
在哈佛大学提供的计算机科学入门课程中，您将了解编程的艺术和计算机科学。本课程将让您通过算法思考来解决编程问题。您将深入了解抽象、算法、数据结构、软件工程、网络开发等概念。但这还不是全部，您还将熟悉流行的编程语言，例如 C、Python、SQL、JavaScript 和 HTML，这些都是计算机科学领域众所周知的编程语言。
链接：CS50 Python 编程简介
持续时间：10 周，每周 39 小时
CS50 的计算机科学入门课程更全面地关注计算机科学和不同语言。但是，如果您希望专注于一种编程语言，特别是 Python，那么以下课程可能适合您。由 Hadrvard 提供的《Python 编程简介》将让您学习通用编程、数据科学和 Web 编程中最流行的语言。
由于它易于阅读且与英语相似。，您将学习如何阅读和编写代码，以及如何查找和修复错误、提取数据和编写单元测试。这还不是全部，您还将了解函数、参数、变量、类型、条件、布尔表达式等等。本课程的优点在于，您无需具备任何编程经验即可参加本课程。
本课程中包含的练习是现实世界的编程问题，为您提供对世界的现实想法作为一名 Python 程序员。
链接：CS50的Python人工智能简介
持续时间：7 周，每周 1030 小时
或者您可能正在考虑使用 Python 编程语言深入了解人工智能的世界。在本课程中，您将探索现代人工智能基础的概念和算法，同时深入探讨将这些技术变为现实的想法，例如游戏引擎、手写识别和机器翻译。您将完成各种实践项目，这些项目将让您接触到图搜索算法、分类、机器学习、大型语言模型以及人工智能中其他相关主题背后的理论，因为他们将它们合并到自己的 Python 程序中.
课程结束时，您将获得机器学习库的经验以及人工智能原理的知识。
链接：CS50 使用 Python 和 JavaScript 进行 Web 编程
持续时间：12 周，每周 69 小时
如果您想进入科技行业，但对网络应用程序的设计和实现更感兴趣 - 这门入门级课程适合您。您将了解 Web 编程的不同方面，例如数据库设计、安全性和用户体验。科技界对网络程序员的需求正在不断增长——所以不要掉以轻心。凭借从本课程中学到的知识，您将能够轻松完成实践项目，并在其中测试您的知识。
链接：Python 数据科学简介
持续时间：8 周，每周 34 小时
使用 Python 进行数据科学怎么样？这是一个非常受欢迎的职业，但由于需求，许多人都放弃了。在本课程中，您将了解 Python 在数据科学领域的使用，其中您将了解回归模型和分类模型。您还将利用流行的库，例如 sklearn、Pandas、matplotlib 和 numPy。在本课程中，您将涵盖机器学习的关键概念，例如：选择正确的复杂性、防止过度拟合、正则化、模型评估等。
本课程不仅会增强您使用 Python 的信心，但它也将为您在未来的职业生涯中进行机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 方面的更高级学习做好准备。
为了学习本课程，学习者必须具备最低的编程基础知识（最好是 Python）和统计才能成功。
链接：CS50 的 SQL 数据库简介
持续时间：7 周，每周 612 小时
数据库在当今时代非常有价值，了解它们将使您成为高需求的专业人士。在哈佛大学提供的这门课程中，主要关注 SQL，它是一种流行的标准化编程语言，用于管理关系数据库。
它还用于对数据库中的数据执行操作，确保您了解如何操纵数据库并充分利用它。您将在本课程中涵盖的主题包括不同的文件类型、数据清理、关系数据库、SQL 及其功能、SQLite、主/外键等等。
链接：数据科学的 Python 基础知识
持续时间：3 周，每周 410 小时
另一门 Python 课程 - 只是因为编程语言很受欢迎。Python 成为初学者首选的编程语言是有原因的。在本课程中，您将在几个小时内从对 Python 一无所知到成为一名向导。您将体验使用 Python 语言处理数据的滋味。
在课程结束时，您将能够编写自己的 Python 脚本，并能够执行基本的操作使用我们基于 Jupyter 的实验室环境进行动手数据分析。如果您想从头开始学习 Python，本课程适合您。
链接：数据科学：R 基础
持续时间：8 周，每周 12 小时
也许您还没有选择 Python，也许您已决定选择 R 作为您的编程语言。无论您决定做什么 - 从基础开始总是好的。哈佛大学提供“数据科学：R 基础知识”课程，帮助您通过学习如何处理、分析和可视化数据，为 R 编程语言打下坚实的基础。
链接：Python 机器学习：实用介绍
持续时间：5 周，每周 46 小时
如果您正在使用 Python 语言探索机器学习的世界，本课程将深入探讨您提升职业生涯所需的基础知识。您将了解监督学习与无监督学习，研究统计建模与机器学习的关系，并对两者进行比较。
您将深入了解分类、回归、聚类等流行算法降维。但这还不是全部，您还将了解流行的模型，例如训练/测试分割、均方根误差 (RMSE) 和随机森林。在学习本课程时，您将遇到机器学习的现实示例，并了解它如何影响我们的日常生活。
链接：IBM：面向所有人的人工智能：掌握基础知识
持续时间：4 周，每周 1-2 小时。
人工智能现在一直在我们身边，你能为自己做的最好的事情之一就是了解它。您不想成为那个被抛在后面的人。
在本课程中，您将通过了解人工智能的应用程序和用例来了解人工智能如何改变我们的生活，从而掌握人工智能的基础知识。您还将学习基本的人工智能概念，例如机器学习、深度学习和神经网络，并了解它们的特定案例和人工智能应用。您不仅会了解很多理论，还将深入探讨有关人工智能的问题，包括道德、偏见、就业和对社会的影响。
通过本课程，您将能够获得一睹人工智能的未来，并获得有关开始人工智能相关职业的建议。
谁会想到您可以免费获得一年或两年的大学水平计算机科学课程？如果您可以从这些课程中建立扎实的基础知识和技能，那么您就可以继续学习更多中级课程并获得认证并为就业做好准备！
Nisha Arya 是一位数据科学家、自由技术作家以及 KDnuggets 的编辑和社区经理。她对提供数据科学职业建议或教程以及有关数据科学的基于理论的知识特别感兴趣。妮莎涵盖了广泛的主题，并希望探索人工智能如何以不同的方式造福于人类的寿命。Nisha 是一位热衷于学习的人，她致力于拓宽自己的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。
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