Хотите сделать карьеру в сфере AI / ML / Data Science?

Вот ресурсы, с которых можно начать!

Статистика и вероятность

Новичок:

• Академия Хана - Статистика: https://www.youtube.com/playlist?list=PL1328115D3D8A2566
• Академия Хана - Вероятность: https://www.youtube.com/playlist?list=PLC58778F28211FA19
• StatQuest - Статистика: https://www.youtube.com/watch?v=qBigTkBLU6g&list=PLblh5JKOoLUK0FLuzwntyYI10UQFUhsY9

Передовой:

• Введение в вероятность и статистику MIT 18.05: https://ocw.mit.edu/courses/mat Mathematics/18-05-introduction-to-probability-and-statistics-spring-2014/

SQL

Новичок:

• Datacamp: https://www.datacamp.com/tracks/sql-fundamentals
• Режим: https://mode.com/sql-tutorial/

Упражняться:

• Hackerrank: https://www.hackerrank.com/domains/sql
• Leetcode: https://leetcode.com/problemset/database/

Машинное обучение

Новичок:

• Машинное обучение Эндрю Нг: https://www.coursera.org/learn/machine-learning
• Бесплатная версия курса Эндрю есть на YouTube, но в ней нет практических упражнений: https://www.youtube.com/watch?v=jGwO_UgTS7I&list=PLoROMvodv4rMiGQp3WXShtMGgzqpfVfbU

Передовой:

• Математика для машинного обучения: https://www.coursera.org/specializations/mat Mathematics-machine-learning

Упражняться:

• Блокноты и соревнования Kaggle: https://www.kaggle.com/docs/competitions

Python

Новичок:

• Datacamp: https://www.datacamp.com/tracks/python-fundamentals

Упражняться:

• Блокноты и соревнования Kaggle: https://www.kaggle.com/docs/competitions
• Проекты Datacamp: https://www.datacamp.com/projects

Глубокое обучение

• Python (Tensorflow, PyTorch, Keras или другие библиотеки): https://www.datacamp.com/tracks/deep-learning-in-python
• CS6910 IIT Madras: https://www.cse.iitm.ac.in/~miteshk/CS6910.html
• CS231n Stanford (CNN для визуального распознавания): http://cs231n.stanford.edu/
• CS224n Stanford (НЛП с глубоким обучением): http://web.stanford.edu/class/cs224n/