컴퓨터 공학은 온라인 학습자가 가장 많이 공부하는 과목 중 하나이며, 데이터 과학 또한 예외가 아닙니다. 일부 학습자는 전통적인 오프라인 캠퍼스 학위 프로그램이나 집중 '부트캠프' 수업을 통해 또는 학교를 다니며 데이터 과학을 공부하기를 희망하지만, 이러한 방법을 선택하면 수업료와 교재료, 교통비로 많은 비용이 소요되며, 경우에 따라서는 주거비까지 부담해야 할 수도 있습니다.

이에 대한 대안으로 온라인에서 데이터 과학을 학습하는 유연하고 저렴한 방법을 선택할 수 있습니다. Python 프로그래밍과 같은 기초 과목부터 고급 심화 학습 및 인공 지능 응용까지 다양한 인기 강좌를 온라인에서 만나볼 수 있습니다. 수강자는 온라인에서 개별 강좌나 전문 분야 강좌 또는 전체 컴퓨터 공학/데이터 과학 학위 프로그램을 이수하여 수료증을 취득할 수 있습니다.

무엇보다도 이러한 온라인 강좌에는 강의 동영상, 업무 시간 중에 진행되는 실시간 세션 및 전 세계의 동료 학습자와 협업할 수 있는 기회가 포함되어 있어, 마치 오프라인 캠퍼스에서 학습하는 것처럼 질문도 하고 팀워크 역량도 개발할 수 있습니다.

오늘날과 같은 '빅 데이터' 시대에서는 데이터 과학이 거의 모든 업계에서 중요하게 활용됩니다. 따라서 데이터 과학을 학습한 학생들은 일반적인 직무부터 고도로 전문화된 직무까지 폭넓게 경력을 선택할 수 있습니다. 일부 기업은 데이터 수명 주기 전반을 담당하는 데이터 과학자를 채용하며, 대기업의 경우 데이터 과학자로 이루어진 팀을 구성하여 데이터 인프라를 구축하는 데이터 엔지니어, 이러한 데이터를 해석하고 활용하는 데이터 분석가, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 의사결정 과학자 등 보다 전문화된 직위를 부여할 수 있습니다.

일부 기술 기업의 경우 훨씬 더 전문화된 데이터 과학자를 채용하기도 합니다. 예를 들어, 음성 인식을 사용하는 사물인터넷(IoT) 기기를 만드는 기업은 자연어 처리 엔지니어를 필요로 합니다. 공공보건기관은 전염병 확산을 예측하기 위해 예측적 유행병 모델을 구축할 질병 지도 작성자를 필요로 하고, 인공 지능(AI) 애플리케이션을 개발하는 기업은 머신러닝 엔지니어를 필요로 할 수 있습니다.

Coursera는 존스 홉킨스 대학교와 펜실베이니아 대학교 등의 명문 대학교 및 IBM과 같은 기업의 데이터 과학 관련 전문가 수료증 강좌, MasterTrack 수료증 강좌, 전문 분야 강좌 및 개별 강좌를 제공합니다. 인기 있는 온라인 데이터 과학 강좌에는 데이터 과학 입문, R 언어와 데이터 과학, Python, SQL 및 기타 프로그래밍 언어, 기초적인 데이터 마이닝 기법 및 머신러닝 애플리케이션에서의 데이터 과학 사용 등이 있습니다.

온라인 데이터 과학 학위 프로그램을 수료하려는 학생이 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 현상이 발생하는 이유 중 하나는 비용입니다. Coursera의 학위 프로그램을 선택하면 저렴한 비용으로 오프라인 캠퍼스에서 공부하는 학생들과 동일한 품질의 교육과 똑같은 학위를 받을 수 있습니다. 또 다른 이유는 유연성입니다. 직장인의 경우 휴직이나 퇴사를 하지 않고도 데이터 과학 교육을 받을 수 있다는 점은 매우 큰 이점으로 작용합니다.

오프라인 캠퍼스에서 데이터 과학 강좌의 인기가 높아지면서 온라인 강좌의 인기도 함께 높아지고 있습니다. 캠퍼스에서 수강하고 싶어도 인원이 다 차서 수강할 수 없거나 수강자가 너무 많아서 수업을 따라가거나 교수 및 강사진과 소통할 수 없는 경우가 많습니다. 하지만 온라인 강좌를 수강하는 학생들은 동영상 강의 덕분에 편한 시간에 집중할 수 있는 환경에서 강의를 시청할 수 있으며, 가상 업무 시간에 교수 및 강사진에게 문의할 수도 있습니다. 따라서 온라인 강좌는 데이터 과학자를 지망하는 학생들에게 더욱 접근성 좋은 학습을 제공합니다.

또한 온라인에서 학습하더라도 오프라인 캠퍼스와 동일한 수준의 학위를 취득할 수 있습니다. 현재 Coursera는 일리노이 대학교, 임페리얼 칼리지 런던, 미시건 대학교, 콜로라도 볼더 대학교와 러시아 국립 고등경제학연구 대학교 등 명문 대학교의 데이터 과학 학위를 취득할 수 있는 프로그램을 제공합니다.