Вот несколько бесплатных ресурсов, которые вы можете использовать при подготовке к науке о данных:

  1. Ваш первый язык программирования: Python-

Изучите свой первый язык программирования — Новый плейлист Boston Python

Вот шпаргалка, предоставленная Эриком Маттесом, я также рекомендую ознакомиться с его книгой — Python Cheat Sheet

На сайте Programiz есть хорошие курсы, блоги по концепциям Python, вопросы для интервью — https://programiz.pro/learn/master-python?utm_source=landing-nav=programiz&utm_medium=referral

2. Python для науки о данных —

Необходимо ознакомиться с несколькими другими пакетами Python, которые помогают в обработке данных и процессах науки о данных, для чего вы можете обратиться к этой бесплатной книге — O'Rielly's Python for Data Science . Эта книга всеобъемлющая, и я всегда обращаюсь к ней, когда забываю о каком-то конкретном понятии.

3. Статистика для науки о данных-

Еще одна публикация O'Reilly, на которую я ссылаюсь, — Practical Statistics for Data Science. Содержит почти все фундаментальные концепции, необходимые в науке о данных. Наряду с этой книгой я настоятельно рекомендую StatQuest Youtube Channel для получения интуитивного объяснения концепций в очень веселой и игровой форме.

Также можно посмотреть Курс Google Developers по машинному обучению.

Он содержит все основы, необходимые для начала работы с Python и машинным обучением для науки о данных.

Вы также можете просмотреть канал YouTube Брэндона Фольца https://www.youtube.com/@BrandonFoltz/playlists для более продвинутых материалов, таких как анализ временных рядов.

4. Базовая классификация Проект по классификации раковых опухолей. Вы можете продолжить и попробовать поиграть на Python с этим базовым проектом, охватывающим множество важных концепций. В блоге также объясняется, как следует подходить к проекту, и объясняется это в интервью.

5. SQL

Обязательный к просмотру актуальный канал Youtube посвящен SQL на сервере Microsoft SQL в 3 плейлистах -

Базовый SQL

SQL Intermediate

Расширенный SQL

6. Изучение Dashboarding-

Чтобы еще больше расширить свой набор навыков, необходимо изучить Tableau/Power BI. Снова рекомендую канал Алекса на Youtube —

Таблица для начинающих

Power BI для начинающих

7. Если вы хотите получить еще более глубокие знания фундаментальных концепций, вам следует ознакомиться с Введением в статистическое обучение.

Удачи!

Свяжитесь со мной в LinkedIn по адресу — Рагху Мадхав Тивари — если вы хотите обсудить это дальше! Поддержите блог, похлопав в ладоши и оставив комментарий! Подпишитесь, чтобы узнать больше.

PS: проведите со мной сеанс один на один (руководство для первокурсников или пробные интервью здесь — topmate.io/raghu_tiwari?utm_source=topmate&utm_medium=popup&utm_campaign=SocialProfile)

РЕДАКТИРОВАТЬ: Предлагаемый блог, где вы можете найти бесплатные сертификаты: https://www.freecodecamp.org/news/free-certificates/