25+ лучших онлайн-ресурсов для бесплатного изучения науки о данных (Data Science)

Бесплатное изучение науки о данных (Data Science)

Интернет — это большой склад для всех видов информации, ожидающий своего использования. Итак, если вы хотите изучать науку о данных (Data Science), куда бы вы обратились в первую очередь?

Правильно — в Интернете!

Все, что касается науки о данных, можно найти в Интернете, и значительное количество ресурсов и платформ посвящено предоставлению бесплатной информации в этой области, чтобы помочь энтузиастам науки о данных изучить технологию.

Сегодня давайте рассмотрим 25 ресурсов для бесплатного изучения науки о данных онлайн. Эта статья разделена на разделы для удобства учащихся, которые ищут что-то конкретное.

Ресурсы иностранные, поэтому для тех кто не знает английский необходимо установить Яндекс браузер, который умеет переводить видео и страницы в интернете. Работает на ПК, планшетах и смартфонах.

Платное обучение с трудоустройством и дипломом:

1. Data Scientist с нуля до Junior
2. Data Scientist с нуля до middle

Необходимые навыки в области науки о данных

Наука о данных — это не отдельная дисциплина, а скорее объединение различных дисциплин, работающих вместе для достижения единой цели, то есть преобразования данных в актив. Достичь полного мастерства во всех дисциплинах будет слишком сложно. Таким образом, в зависимости от индивидуальных сильных сторон, вы можете приобрести набор навыков по вашему выбору, чтобы внести свой вклад в область Data Science.

Ниже приведены наборы навыков, которые необходимы специалисту в области науки о данных:

• Основы науки о данных: Прежде чем приступить к работе, важно ознакомиться с основополагающими концепциями и идеями, чтобы по-настоящему понять суть науки о данных.
• Статистика и вероятность: Статистика — это вековая незаменимая концепция и мощный инструмент в области науки о данных, который выполняет технический анализ данных для выработки конкретных выводов.
• Программирование: Единственный способ общения с машинами — это программирование, поэтому это необходимый навык. Вы можете выбрать любой из них: Python, R, Julia и др.
• Манипулирование данными: оно включает в себя очистку данных и преобразование их в лучший формат для анализа.
• Анализ данных: Анализ данных — это процесс окончательного понимания всех данных, и обычно для этого требуются навыки работы с Excel, SQL, Pandas на Python и т.д.
• Визуализация данных: Вы должны быть знакомы с различными графиками и диаграммами, включая круговые диаграммы, гистограммы, столбчатые диаграммы, диаграммы водопада и т.д. (Tableau — отличный инструмент для визуализации данных).
• Машинное обучение: Один из ключевых навыков, которым нужно обладать в науке о данных, машинное обучение используется для построения прогнозных моделей с высокой точностью и низкими ошибками. Эксперты по машинному обучению хорошо разбираются в моделировании данных, алгоритмах машинного обучения для науки о данных, распределенных вычислениях и т.д.
• Глубокое обучение: для работы с глубоким обучением требуется хорошее владение программированием (предпочтительно Python), линейной алгеброй и математикой. Кроме того, вы должны знать, как обращаться с такими библиотеками, как TensorFlow, PyTorch и Keras.
• Большие данные: Организации пытаются обрабатывать данные, внедряя аналитику больших данных, и в этой области Hadoop, Hive, Spark, Apache Storm и Flink — вот некоторые из необходимых фреймворков и инструментов.
• Разработка программного обеспечения: Вам не нужно быть инженером-программистом, но знание основ разработки программного обеспечения, таких как жизненный цикл проектов разработки программного обеспечения, компиляторы, пространственно-временная сложность, типы данных и т.д., имеет большое значение.

Если вы ищете ресурсы по науке о данных, вы можете найти те, которые включают в себя все хорошие ресурсы или которые лучше всего объясняют отдельные ее части. В любом случае, существует бесчисленное множество способов освоить Data Science.

Ниже приведены некоторые из свободно доступных ресурсов и платформ по науке о данных, которые направлены на то, чтобы в равной степени помогать новичкам и профессионалам.

Платное обучение с трудоустройством и дипломом:

1. Data Scientist с нуля до Junior
2. Data Scientist с нуля до middle

Изучайте науку о данных на бесплатных курсах

Отличный способ изучить основы науки о данных — пройти все краткие курсы, доступные в свободном доступе. Хотя они не обязательно сопровождаются бесплатными сертификациями, эти уроки могут оказаться весьма полезными при изучении концепций Data Science.

Бесплатный курс Intellipaat по Python для Data Science Foundation

Intellipaat представляет всеобъемлющий курс «Python для Data Science Foundation», который дает людям необходимые знания и навыки для достижения успеха в области науки о данных с использованием программирования на Python. Этот курс в первую очередь предназначен для начинающих, которые как минимум или вообще не знакомы с Python или Data Science.

Курс Python for Data Science Foundation посвящен незаменимым концепциям, инструментам и техникам, широко используемым в индустрии науки о данных. Участники получат знания в фундаментальных аспектах программирования на Python, охватывающих типы данных, управляющие структуры, функции и обработку файлов.

Кроме того, они получат глубокое представление о ключевых библиотеках и фреймворках, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn, которые играют ключевую роль в обработке данных, анализе, визуализации и задачах машинного обучения.

edX

Американский поставщик онлайн-курсов edX предлагает вводный курс по науке о данных для начинающих, который в основном охватывает:

• Определение науки о данных и что такое специалисты по обработке данных
• Навыки, необходимые для того, чтобы стать успешным специалистом в области науки о данных
• Полезные инструменты и алгоритмы в данной области
• Как собрать сильную команду, посвященную науке о данных
• Роль науки о данных в бизнесе

Хотя этот курс полностью бесплатный, вы можете выбрать получение подтвержденного сертификата, заплатив за него.

Google Cloud

Google Cloud предлагает учащимся бесплатный ускоренный курс машинного обучения с видеолекциями, практическими упражнениями и тематическими исследованиями. Обучение с помощью Google AI позволяет настраивать процесс обучения с помощью сводных видеороликов, руководств, примеров кодов, курсов, документации, лабораторных работ и интерактивных сессий.

Академия Хана

В Академии Хана есть ряд бесплатных уроков, на которых объясняются различные концепции науки о данных, такие как введение в SQL, анализ данных, поиск закономерностей в наборах данных, статистика, вероятность и т.д. К этим мини-курсам также прилагаются практические наборы для проверки ваших знаний.

freeCodeCamp

Онлайн-обучающая платформа freeCodeCamp — еще одно лучшее место для бесплатного изучения науки о данных. Они предлагают бесплатные уроки по статистике для науки о данных, концепциям информатики, основам Python, Pandas, Python Matplotlib и даже руководство по созданию хорошего портфолио по науке о данных. Просмотрите их список из более чем 6000 статей и посмотрите, найдете ли вы что-нибудь интересное.

Kaggle

Kaggle, дочерняя компания Google LLC, представляет собой онлайн-сообщество, посвященное науке о данных и машинному обучению. Он предлагает сжатую форму сложных тем, связанных с наукой о данных, и бесплатные курсы, которые помогают учащимся приобрести необходимые навыки в области Data Science за короткий промежуток времени благодаря ключевым практическим компонентам.

Магистры науки о данных с открытым исходным кодом

Этот веб-сайт предлагает широкий спектр полезных ресурсов для освоения науки о данных. Эти ресурсы включают учебные пособия, книги и т.д. У них также есть учебные группы по множеству предметов, от проектирования данных до вычислительной техники и математики.

Платное обучение с трудоустройством и дипломом:

1. Data Scientist с нуля до Junior
2. Data Scientist с нуля до middle

Учебные пособия по науке о данных

Если вы серьезно хотите приступить к этому, учебные пособия — это лучшие ресурсы, которые вы можете найти для изучения науки о данных. Вот некоторые из информативных учебных пособий, найденных в Интернете.

Intellipaat

Intellipaat предлагает как учебное пособие по науке о данныхl на своем веб-сайте, так и несколько видеоуроков, которые доступны на их канале YouTube. Учебные пособия очень обширны и подробно охватывают широкий круг тем. Для всех, кто хочет полностью систематически изучать науку о данных, Intellipaat включил почти все концепции, а также практические проекты для практического использования.

KDnuggets

KDnuggets — отмеченный наградами сайт для изучения науки о данных, искусственного интеллекта, больших данных, анализа данных, машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Он известен своими ежемесячными руководствами и обзорами по различным темам науки о данных. Они также перенаправляют пользователей на другие бесплатные ресурсы и учебные материалы.

Topcoder

Этот веб-сайт предлагает учебные пособия, посвященные обсуждению концепций науки о данных, и включает платформу, предлагающую консультации отраслевых экспертов по множеству тем. Кроме того, они предоставляют практическую информацию и руководства по запуску для новых посетителей.

Изучайте науку о данных с Нитин Борванкар

Этот веб-сайт содержит открытый контент по науке о данных для повышения осведомленности и сосредоточения внимания на основах науки о данных. По ит доступна хорошая коллекция материалов, охватывающих многие важные темы, включая линейную регрессию, алгоритмы случайного леса, исследования данных и т.д., А также практические рабочие листы с разделами кода для изучения учащимися.

Сообщества и форумы по Data Science

Что может быть лучше, чем группа людей с общими интересами, собирающихся вместе, чтобы исследовать то, чем они увлечены?

Сообщество или форум — лучшая платформа для обучения науке о данных, поскольку они будут до краев наполнены идеями, мнениями, информацией, дискуссиями и опытом, которыми делятся люди со всего мира.

Reddit

Сообщество по науке о данных на Reddit насчитывает более 350 000 участников. Платформа предоставляет энтузиастам и практикам науки о данных пространство для общения с единомышленниками и обмена друг с другом всеми видами ресурсов по науке о данных.

Квора

Quora — еще одна отличная платформа вопросов и ответов для поиска ответов на конкретные вопросы в области науки о данных. Ответы предоставляются профессионалами отрасли или кем-либо, кто имеет опыт работы с конкретным поднятым вопросом.

Codementor

Сообщество Codementor предоставляет доступ к полезным руководствам и руководствам для начинающих и профессионалов в области науки о данных. Вы можете найти все, что угодно, от того, как выполнять анализ данных, до советов по выбору правильного программного обеспечения для анализа данных.

Kaggle

Kaggle предлагает практикам и энтузиастам науки о данных ознакомиться с контентом и принять участие в дискуссиях по широкому кругу тем, связанных с наукой о данных. Учащиеся также могут получить помощь и информацию по курсу на форуме.

Intellipaat

Сообщество Intellipaat насчитывает более 74 000 участников и является лучшим местом для получения ответов на все ваши запросы в области науки о данных. Вы можете бесплатно зарегистрироваться и оставить все свои вопросы. Лучшие разработчики ответят на все ваши технические вопросы.

Сообщество IBM Data Science Community

Кандидаты могут присоединиться к различным дискуссиям в сообществе IBM Data Science и прочитать о множестве тем, связанных с наукой о данных, искусственным интеллектом, машинным обучением и многим другим. На веб-сайте есть различные группы, к которым можно присоединиться в соответствии с интересами учащихся.

Платное обучение с трудоустройством и дипломом:

1. Data Scientist с нуля до Junior
2. Data Scientist с нуля до middle

Журналы по науке о данных, информационные бюллетени и мероприятия

Различные публикации и мероприятия гарантируют, что люди в мире науки о данных будут в курсе последних разработок, достижений, сферы применения и технологий.

Вот список публикаций и журналов, за которыми следует следить:

Журнал Analytics Insight

Эта влиятельная платформа ориентирована на профессионалов индустрии больших данных и аналитики, лидеров и новаторов. Она содержит свежую информацию и демонстрирует качественные статьи о технологическом бизнесе, интервью, а также комментарии. Журнал посвящен освещению различных тенденций, идей и мнений о технологиях, основанных на данных, со всего мира.

Журнал по науке о данных

Журнал Data Science — это рецензируемый электронный журнал с открытым доступом, в котором публикуются статьи об управлении, использовании и распространении исследовательских данных и баз данных в различных областях исследований в области науки, техники и многих других.

Обзор технологий MIT

Журнал принадлежит Массачусетскому технологическому институту и в целом фокусируется на авторитетной и заслуживающей доверия журналистике. Хотя журнал основан на подписке, он предлагает три бесплатные статьи в месяц. Тем не менее, это более чем оправдывает свою цену, и вы также можете приобрести подписку.

Datafloq

Datafloq предоставляет информацию, аналитические данные и возможности в мире больших данных, науки о данных, искусственного интеллекта и других новых технологий. Это еще одно замечательное издание, посвященное высококачественным статьям, поставщикам технологий, объявлениям о вакансиях, контактам с талантами, новостям о важных технологических событиях и т.д. Также можно зарегистрироваться на их онлайн-обучение.

Международная конференция по машинному обучению

Эта глобальная конференция проводится Международным обществом машинного обучения (IMLS). Мероприятие направлено на поддержку энтузиастов машинного обучения и охватывает широкий круг тем. Существует множество семинаров и руководств, доступных также для использования в качестве ресурсов практикующими специалистами в области науки о данных.

Блоги по науке о данных

Блоги могут быть действительно обширными, содержательными и, что не менее важно, увлекательными для чтения. Блоги также являются хорошим средством для понимания различных мнений по одной теме и получения знаний о чем-то, чего вы не знали, на опыте других.

Intellipaat

Раздел блога Intellipaat содержит много информации о науке о данных, искусственном интеллекте, больших данных, машинном обучении и всех новейших технологиях. Цель блогов — предоставить читателям всю последнюю информацию и обновления по различным актуальным технологиям, а также поделиться информацией по конкретным темам.

KDnuggets

Помимо полезных руководств и других бесплатных ресурсов, в KDnuggets также есть специальный раздел для блогов / новостей, который охватывает всю последнюю информацию, подготовленную опытными экспертами.

Центр науки о данных

Data Science Central — это онлайн-ресурс, посвященный всему, что связано с наукой о данных и связанными с ней технологиями, который освещает такие ключевые темы, как инструменты науки о данных, аналитика, визуализация данных, технологии, код, а также возможности трудоустройства в отрасли. На веб-сайте также есть форум сообщества, который поощряет полезные обсуждения или вопросы.

На пути к науке о данных

Этот блог посвящен широкому спектру хорошо написанных статей, новостей, тенденций, а также уникальным мнениям и вкладам более 5000 экспертов и профессионалов в области науки о данных со всего мира. Некоторые из его авторов делятся последними кодами и руководствами по платформе.

Просто статистика

Если статистика — ваше призвание, вот идеальный блог для изучения тем о статистических методах, используемых в науке о данных и больших данных учеными всего мира. Авторы этого блога — эксперты в области биостата, делящиеся своими знаниями, опытом и ресурсами с перспективными статистиками.

Карьера в области науки о данных

Карьера в области науки о данных сегодня действительно многообещающая. При наличии правильных ресурсов и руководства вы быстро освоите Data Science, эту междисциплинарную область.

Изучите все свободно доступные онлайн-ресурсы по науке о данных и присоединяйтесь к интересным дискуссиям с представителями сообществ по Data Science. Вы можете начать обучение из любого места.

Платное обучение с трудоустройством и дипломом:

1. Data Scientist с нуля до Junior
2. Data Scientist с нуля до middle

Реклама. Информация о рекламодателях по ссылкам в статье.