Есть много ресурсов, чтобы стать специалистом по данным. Как правило, для получения сертификата многие люди решают учиться на курсах или пакетах курсов на платформах MOOC, таких как Udemy, Coursera, Udacity и т. Д. Кроме того, некоторые люди решают изучать науку о данных на магистерских программах в университете. Многие из этих программ являются платными и имеют стандартный учебный план. Некоторые из этих программ также могут быть полезны.
Здесь я стараюсь систематически собирать несколько полных (и длинных учебных курсов) курсов с Youtube, чтобы построить всеобъемлющую программу по науке о данных. Все они бесплатны. Сертификатов нет, но я бы порекомендовал делать заметки, создавать проекты и загружать их в репозиторий на github. Это будет ваш настоящий сертификат для подтверждения.
Линейная алгебра
- Сущность линейной алгебры - 3Blue1Brown
- Сущность исчисления - 3Синий1Коричневый
- Дифференциальные уравнения - 3Синий1Коричневый
- Линейная алгебра - Полный курс колледжа - freecodecamp.org
- Линейная алгебра для начинающих | Линейная алгебра для машинного обучения - Урок компьютерщика
- Линейная алгебра - Академия Хана
- Математика для машинного обучения: линейная алгебра || Линейная алгебра для машинного обучения - Моя CS
- Вычислительная линейная алгебра - Рэйчел Томас
Статистика и вероятность
- Статистика - полный университетский курс по основам науки о данных - freecodecamp.org
- Статистический анализ данных | Статистическая наука о данных | Часть 1. Урок компьютерщика
- Статистический анализ данных | Статистическая наука о данных | Часть 2 - Урок CS
- Учебник по биостатистике Полный курс для начинающих - Академический урок
Информатика, алгоритмическое мышление и программирование
- Карта компьютерных наук
- Введение в вычислительное мышление и науку о данных - MIT (старая версия с Python)
- Введение в вычислительное мышление и науку о данных - Массачусетский технологический институт (новая версия с Юлией)
- Изучение Python - Полный курс для начинающих [Учебник] - freecodecamp.org
- Python для всех - Полный университетский курс Python - freecodecamp.org
- Полный курс программирования R за 7 часов | R Программирование для начинающих | Учебное пособие по R - Простое обучение
- Учебное пособие по программированию на R - изучение основ статистических вычислений - freecodecamp.org
- Нежное введение в Julia - язык программирования Julia
- Julia for Data Science, автор Huda Nassar - язык программирования Julia
Машинное обучение
- Машинное обучение - Эндрю Нг, Стэнфордский университет [ПОЛНЫЙ КУРС]
- Все модели машинного обучения объяснены за 5 минут | Типы моделей машинного обучения. Основы
- Учебник по машинному обучению Python в реальном мире с Scikit Learn (основы sklearn, НЛП, классификаторы и т. Д.)
- Машинное обучение с Python Полный курс за 9 часов | Учебник по машинному обучению - Упрощенное обучение
- Основы машинного обучения | Что такое машинное обучение? | Введение в машинное обучение | Упрощенное обучение
- Ускоренный курс Scikit-learn - библиотека машинного обучения для Python - freecodecamp.org
- CS224W: Машинное обучение с помощью графиков | 2021
Глубокое обучение
- Введение в глубокое обучение в Массачусетском технологическом институте | 6.S191
- MIT 6.S094: Глубокое обучение
- Как работают глубокие нейронные сети - Полный курс для начинающих - freecodecamp.org
- Ускоренный курс глубокого обучения для начинающих - freecodecamp.org
- Ускоренный курс TensorFlow 2.0 - freecodecamp.org
- Полный курс TensorFlow 2.0 - Учебное пособие по нейронным сетям Python для начинающих - freecodecamp.org
- Курс Keras с TensorFlow - Учебник по глубокому обучению Python и нейронным сетям для начинающих - freecodecamp.org
- Практическое глубокое обучение для кодеров - Полный курс от fast.ai и Джереми Ховарда - freecodecamp.org
- Учебное пособие по обработке естественного языка (NLP) с Python и NLTK - freecodecamp.org
- Курс OpenCV Python - Изучите компьютерное зрение и искусственный интеллект
- Прикладное глубокое обучение с PyTorch - Полный курс
- Stanford CS224N: НЛП с глубоким обучением | Зима 2020 | BERT и другие предварительно обученные языковые модели
- Stanford CS224N: НЛП с глубоким обучением | Зима 2019 |
- Глубокое обучение без учителя - Беркли, весна 2020
- Введение в графические нейронные сети: модели и приложения
Обучение с подкреплением
- Введение в обучение с подкреплением - Дэвид Сильвер - Deepmind
- Обучение с подкреплением - sentdex
- Курс обучения с подкреплением - Полное руководство по машинному обучению - freecodecamp.org
- Stanford CS234: Обучение с подкреплением | Зима 2019
- Stanford CS330: глубокое многозадачное и метаобучение
Развертывание модели
- Наука о данных 101: развертывание модели машинного обучения - профессор данных
- Беседа с Эндрю о MLOps: от ИИ, ориентированного на модель, к ИИ, ориентированного на данные
- Учебники по MLOps - DVCorg
- Развернуть Flask с моделью машинного обучения
Вывод
Все ресурсы, представленные в этой статье, бесплатны, и если кто-то хочет бесплатно построить план, чтобы стать исследователем данных полного цикла, эти ресурсы могут быть полезны. Также обратите внимание, что эта статья будет периодически обновляться. Наслаждайся этим!
