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admin 7个月前 ( 05-24 21:51 ) 0条评论
摘要: 目录为什么要学习数据科学为什么用 MOOC入门数据科学网站推荐更多的学习网站结语先做一个简单的自我介绍:某 985 大学自动化在读,即将本科毕业去美国就读金融科技硕士。...

目录

  1. 为什么要学习数据科学
  2. 为什么用 MOOC
  3. 入门数据科学网站引荐
  4. 更多的学习网站
  5. 结语

先做一个简略的毛遂自荐:某 985 大学自动化在读,行将本科毕业去美国就读金融科技硕士。一年曾经我仍是一个连机器学习是什么都不知道的小白,只上过 C 言语和数据结构两门编程根底课,通过下面的网站一步步自学 Python、SQL 以及机器学习的各种办法,成功入门数据科学。下面是我在学习进程中运用的和了解的有关数据科学的网站,每个网站都配有自己的阅历或许相应的介绍,每个网站也给出了相应的价格,期望能够帮你快速入门数据科学,从容应对这波数据浪潮。

为什么要学习数据科学

在今日,只需你身处互联网,就必定能频频听到大数据、机器学习、人工智能等字眼。数据科学现已深化产业界,银行、稳妥、零售工作等都在运用机器学习办法为自己的商业运作赋能,机器学习等数据科学办法代替人的新闻也层出不穷,即便咱们应该坚持镇定、抑制焦虑,但科技的大趋势咱们也不能视若无睹。

从工作开展来说,学习数据科学或许能够让你在往后的开展中占得先机,在这波科技浪潮中获得优势;从个人视点来说,未来数据剖析是必不可少的,将来理解怎样运用数据或许就和今日理解怎样运用电脑相同稀松往常,把握数据剖析的一些技能或许能够让你日子地更有功率。

What is Data Science?

为什么用 MOOC

尽管数据科学炒的炽热,想要入门一门学科绝非一件容易事。纵使有些网站有着体系的训练班,动辄 1000 大洋以上的报班费真的伤不起;而对着网上的免费材料自学,从各种大众号免费获取到 10 北黑森运用技能大学个 G 的材料,但大多材料杂乱且没有体系,永远都是放在硬盘里「吃灰」;对着各种东西书学,尽管体系但不免概念的堆砌,有时候看完一切根底操作也做不完一个完好的项目。

我个人觉得学习数据科忌讳游戏之迷藏学这类需求实际操作的学科,最好的办法是lear彭慧中ning by doing,即在学完了一个办法后要立马实际操作并感触,哪怕不报错地完结一个最简略的项目也会有极大地自信心。所以我以为,网站和 MOOC 类学习是学习数据科学最好的办法。在看完或许阅读完教程后,这些课程也会留有相对的作业,通过一个一个章节的学习,会不断稳固根底,也完结一个一个的项目。

入门数据科学网站引荐

下面这些 MOOC 类网站都是英文网站,按引荐次序排序。我通过比照之后,发现比较于国内的学习网站,这些英文网站课程质量会更好,有些彻底免费,有些需求付费但价格着实不贵,性价比都比较高。

别忧虑,这些课程的英文难度都不会太高,许多都配有字幕,有些网站甚至有中文翻译。运用英文网站学习,一方面能够学到质量更高卖身公主的课程,另一方面还能耳濡目染地训练英语,何乐而不为呢。(但有些或许科学上网速度会更快。)

DataCamp.com

DataCamp 是一个互动性的 MOOC 网站,视频类的解说偏少,更多的是文字直接辅导你进入实战项目。一起 DataCam色皇宫p 也是我最引荐的数据科学入门网站,从 Python 与 R 的根底解说到数据处理流程,从机器学习到深度学习,它郭俊辰,编号搜索器网页版,中文-竞技宝iOS_竞技宝ios_竞技宝ios下载都有触及。假如没有时刻测验不同的 MOOC,仔细刷完它的一个 Career Track 就够用了。

DataCamp

DataCamp 有以下三个特征:

  • 直接开端上手做:不像一般的 MOOC 是视频解说后课下留作业,DataCamp 的确做到了让你在做的进程中学习,如下图:左面是辅导性文字,右边是你需求填写的 code。这样做能够说把 learning by doing 做到了极致

DataCamp 学习界面

  • 不必在自己电脑上装置 Python 或 R 的环境:网站上有云端的运转环境,写完代码后直接提交就能够看到成果了,能够说十分省心省力。作为阅历了小白阶段的我,能够说十分理解装环境的苦楚。代码还没写一行,装环境就费了半响劲。有例如 Anaconda 的集成包顺畅装置完还好说,要郭俊辰,编号搜索器网页版,中文-竞技宝iOS_竞技宝ios_竞技宝ios下载是出了什么问题网上一搜满是用指令行,许多写的又不具体,彻底不知道每个指令是干嘛的,还没入门就现已抛弃。但在这个网站学习彻底不必忧虑这海口dj阿良些事,先学习代码怎样写,完好地写一个项目入门,那些装环境的琐碎工作比及深化了解了再做也不迟。
  • 帮你预先组织好了课程列表:网站将一个个课程打包为 Skill Tracks 和 Career Tracks ,如下图。不管你是想学 Python 仍是 R,想成为数据剖析员仍是数郭俊辰,编号搜索器网页版,中文-竞技宝iOS_竞技宝ios_竞技宝ios下载据科学家,只用找到相应的 Track 点进去跟着学就好了,不必再纠结下一步学什么技能。当然,这些列表是灵敏的,你彻底能够越过某个 Track 的一些课程。

DataCamp 的 Career Track 界面

一起,DataCamp 还供给了一些言语(如 Python)、东西(如 Jupyter Notebook)以及各种包(如 NumPy、Pandas、Matplotlib)的 cheatsheet(小抄) ,简练而漂亮。

价格:一些课程免费,解锁悉数课程 $25 / 月。

Coursera | Machine Learning Specialization - University of Washington

Machine Learning Specialization - University of Washington 是入门机器学习的优质课程,由华盛顿大学两位教授主讲。此课程是一个系列,本来总共有 6 个 course,别离解说机器学习根底(Machine Learning Foundations)、回归(Regression)、分类(Classification)、聚类(Clustering)、矩阵分化(Matrix Factorization)、深度学顶蘑菇啥意思习(Deep Learning)。每个 Course 大约 6 个章节,每个章节学习时刻大约 3 小时。

Machine Learning Specialization河东勋暗里不太相同

此课程最有特征的当地,是用第一个 Course:Machine Learning Foundations 统领接下来 5 个 Course,每个章节对应着接下来 5 个 Course,用最简略的事例和现成的东西,运用上述的 5 种机器学习办法别离完结 5 个项目。也便是说,在第一课里你就完好地运用机器学习处理了一个个实际的问题,然后再在接下来的 5 个课中深化学习每一个机器学习的办法。我对这种自顶向下的学习办法的办法彻底附和,由于一开端我就微观了解了该用什么办法处理什么问题,而不是学了一堆指令却不知道处理问题的流程;并且通过第一个 Course 的学习,会有极大地成就感,由于每次都成功完结了一个项目,接下来会更想了解这个现成东西是怎样制造的,也就更想深化剖析机器学习的各种办法。

Course 的每周内容

可是为什么说是本来有 6 个 Course 呢,由于现在这个系列只要 4 个 Course 了…… 教授老爷子课程开发到一半跳票了,听说是由于他开发的 Trui 软件包被苹果收买今后忙得没时刻开发完课程了。不过别忧虑,即便只要前四个课程,回归、分类和聚类依旧是机器学习的重头,学完四个课程会把握绝大部分的机器学习技能。假如时刻有限想快速入门,主张学习第一个课程,相同会比较全面地了解机器学习的各种办法,一起也能运用软件包处理必定的问题。

比照大名鼎鼎的吴恩达的机器学习课程,这个机器学习或许更合适小白,一起课程内运用 Python 这一对新手愈加友爱的言语,而吴恩达的课程用的是 MATLAB,所以华盛顿大学的课程更合适入门机器学习。依托于 Coursera 这一大渠道,课程每个视频都配有英文文稿,部分视频有中文字幕,信任学习起来更易上手。

价格:免费旁听(挑选课程时点 Audit),上完课后拿证书要付费。

Ude小学生泳装my | Complete Py香闺杀thon Bootcamp

Complete Python Bootcamp: Go from zero to hero in Python 3 是入门 Python 比较引荐的课程,导师解说很详尽,边编程边讲,从 Python 最根底的数据结构、到函数和办法,再到模块和类,内容组织很合理,且每章都有作业能够检测自己的学爱情公寓之全职教师习。

Complete Python Bootcamp 主页

不过此课程是关于 Python 言语的课程,将 Python 作为开发言语彻底解说,实际上运用到数据科学的 Python,只用上到此课程的 Module & Package 就足够了,剩余的有爱好也能够继续学习,但别找巨星当媳妇儿在数据科学中或许运用不大。

价格:RMB 100 元左右。

课程内的视频

Kha泰介强x了桂言叶几回n Academy (可汗学院)

Khan Academy 主页

我在 Khan Academy 上学的 SQL 根底用法。同 DataCamp 相同,代码能够直接在这个网站上运转,无需本地装置环境。上课进程中互动性也很强,一起运用积分制让你每完结一个项目都会有成就感。郭俊辰,编号搜索器网页版,中文-竞技宝iOS_竞技宝ios_竞技宝ios下载

可汗学院关于数据科学的课程较少。但其自身有着十分全面的课程,从计算机科学到人文社科都有。在计算机科学的类别中也有不少根底课,课程也比较通俗易懂,合适温习根底或拓宽知识面。

价格:彻底免费。

课程内学习进程:左面是代码,右边是成果

更多的学习网站

上述四个网站是我亲自体会过并用来入门数据科学的网站。在学习进程中也相同收集了他人引荐的网站,但还没来得及体会,以下列出来供感爱好的朋友们点击。

Dataquest

Dataquest 是以文字教程为主的网站,也是边看边学,与 DataCamp 很类似,有爱好的朋友能够探究一下。

价格:$29 / 每月。

Udacity (优达学城)

Udacity 内一切的课程都是和 IT 有关的,更 Geek 一点,不像 edX 或许 Coursera 还有人文社科类的课程。Udacity 长处是课程有体郭俊辰,编号搜索器网页版,中文-竞技宝iOS_竞技宝ios_竞技宝ios下载系化,有针对某个职位的专项课程,对工作开展比较友爱;但价格真的不廉价,一般一个纳米学位都要上千大洋。网站内也有免费的课程,一起大多数课程都有中文版。

价格:课程费用不等,都在几千左右。

Udacity 主页

edX

edX 由麻省理工学院和哈佛大学一起创立,与 Coursera、Udacity 并称为 MOOC 三巨子。其实光看 edX 开课的大学列表就挺震慑的了,能够说足不出户也能够享用尖端大学的课程。关于数据科学,依据网上的点评引荐下面的课程系列:

Complete Python Bootcamp 主页

Data Science - Harvard University

哈佛大学推出的数据科学系列课程 Data Science - Harvard University,共包含 9 个课程,首要运用的是 R 言语。趁便提一下,哈佛大学才新增了 Data Science 的硕士学位,2018 年秋季是第一批学生入学,从旁边面也可见数据科学的开展。

Harvard's Data Science Certificate

Microsoft Professional Program in Data Science

微软推出的数据科学课程 Microsoft Professional 稀土长效夜光粉Program in Data Science,课程内容比较全面,有 Python 和 R 言语两条支线,能够任选一条完结课程,当然也能够都把握。一起也郭俊辰,编号搜索器网页版,中文-竞技宝iOS_竞技宝ios_竞技宝ios下载将 Excel 以及自家云渠道 Azure 交融进课程,用微软系的朋友能够更多重视一下。

Microsoft Data Science Program

价格:edX 一切课程都是免费的,不过上完课程要获取证书需求付费。

Coursera

Applied Data Science with Python Specialization

密歇根大学的系列课程 Applied Data Science with Python Specialization,听说对新手比较友爱,共 5 个 Course,从根底到机器学习以及深度学习都有介绍,比较全面。

密歇根大学的数据科学课程

Machine Learning - Stanford University

这门课程 由大名鼎鼎的斯坦福教授吴恩达主讲,许多人便是冲着这个名号去学习这门课程的。此课程很全面的解说了机器学习的各个部分,也会有许多事例运用。可是课程全程用的是 Matlab,并不是用现在数据科学最干流的 Python 和 R,从这方面来讲对新手来说或许不是很友爱,主张有了必定机器学习根底后再用这门课补课。

大名鼎鼎的斯坦福机器学习课程

Deep Learning Specialization

相同是吴恩达领衔的深度学习课程 Deep Learning鲍长义 Specialization,共有 5 个 Course,包含神经网络和卷积神经网络。

在 Co苑子艺微博ursera 上的深度学习课程

价格:一切课程均可免费旁听(点 Audit),获取证书需付费。

Brilliant.org

Brilliant.org 是我偶然间从 Instagram 引荐的广告上发现的网站,网郭俊辰,编号搜索器网页版,中文-竞技宝iOS_竞技宝ios_竞技宝ios下载站制造精巧,多是数学与科学的主体。网站企图以最简略的办法出传达科学知识,肯定是稀少难得的好网站。一起也有人工智能与机器学习的主体,但应该更偏推推棒优酷空间重理论,有爱好的朋友能够了解一下。一起这个网站还有同名 app:Brilliant。

Birlliant 主打课程,多与数学及物理相关

价格:根底课程免费,蔡壁名其他需求付费

结语

以上便是我用来入门数据科学的网站以及在学习进程中收集到的感爱好的网站,分享出来供想要入门的朋友参阅。数据剖析是一个趋势,且不说忽视它会不会被筛选,但把握它绝不是一件坏事,究竟技多不压身。在入门数据科学时,看书或许有点烦闷,上线下的训练课或许又太花时刻,而这些 MOOC 课程既让你能够自在组织时刻学习,也更好地发挥了多媒体的优势,让你 Learning by doing。你只需求静下心来沉浸于英语的环境,并加上一点耐性,岔开挑出自己喜爱的课程系列并继续学下去,信任你会在未来具有更高的起点。

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