2019資料科學網路資源大推薦!線上課程&博客

文 | 軟妹 2019-08-07 18:02:54

無論你是剛開始從事資料科學,還是準備獲得資料科學或商業分析的學位,都需要學習更多內容。我們為學習者收集了2018年網路上的頂級資料科學資源。希望能夠幫助到你!

線上課程

1、Dataquest:

https://www.dataquest.io/home

對資料科學家,資料分析師或資料工程師的感興趣的人可以在互動式編碼挑戰中學習,在真實的問題和資料科學項目中獲得成長。

2、Udemy:

https://www.udemy.com

被稱為世界上最大的線上學習平台,目前擁有8000多個線上課程。他們的資料科學涵蓋從機器學習到資料可視化再到Python編程的所有內容。

3、Coursera:

https://www.coursera.org/browse/data-science?languages=en

Coursera與世界各地的大學和機構合作,提供線上課程。註冊人可以訪問錄製的視頻講座,自動評分和同行評審作業以及社區討論論壇,並且可以獲取一張電子課程證書。

4、DataCamp:

https://www.datacamp.com

對於希望提高技能的初學者和經驗豐富的專家來說,這個網站是一個很好的資源。 DataCamp擁有與資料科學,統計學和機器學習相關的互動式R和Python課程。

5、Udacity:

https://www.udacity.com/course/data-analyst-nanodegree–nd002

使用Python,SQL和統計數據來發深入洞察真相,傳達重要發現並創建數據驅動的解決方案,成為真正的資料分析師。

6、EdX:

https://www.edx.org/learn/data-science

該網站提供免費的在線資料科學課程,以培養資料分析技能、提升知識水平。通過edX上的頂尖大學和全球合作夥伴的課程學習資料科學,統計和商業智慧。

7、Cognitive Class:

https://cognitiveclass.ai

學習資料科學,人工智慧,大數據和區塊鏈的技能。Cognitive Class還為國際用戶提供日語,西班牙語和俄語課程。免費學習。

8、Springboard:

https://www.springboard.com/workshops/data-science-career-track?afmc=2h

掌握資料科學的基礎並選擇您的重點領域:高級機器學習,自然語言處理或深度學習。提供真實項目練習來向僱主展示技能,提供個性化的職業指導和獨家招聘網站。

9、Data School(YouTube):

https://www.youtube.com/user/dataschool/featured

此YouTube頻道屬於Kevin Markham,一位位於華盛頓特區的全職資料科學教育工作者。他的視頻涵蓋了一系列資料科學主題,如使用開源工具,Python和R等等。目前有6萬多訂閱者,免費觀看。

10、Siraj Raval(YouTube):

https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A/featured

Siraj Raval的YouTube頻道提供視頻,鼓勵和教育開發人員構建人工智慧。他創建了引人入勝的視頻,教導觀眾如何使用AI製作遊戲,音樂,聊天機器人,藝術等。目前有40多萬訂閱者,免費觀看。

11、IntelliPaat:

https://intellipaat.com/tutorials/

IntelliPaat教程涵蓋大數據,商業智慧和資料庫等主題。您可以向行業專家學習,並在成功完成課程後獲得認證。

12、Lynda:

https://www.lynda.com/search?q=data+science

可以按照基礎、進階、高階水平選擇課程,內容涵蓋大數據、商業智慧、資料分析、資料庫、程式語言等。

13、Kaggle:

https://www.kaggle.com/learn/overview

Kaggle非常適合初學者。您可以選擇Python、機器學習、Pandas、數據可視化、R、SQL或深度學習這些課程。

資料科學博客

資料科學的博客內容多是英文,不熟悉使用的可以應用chrome瀏覽器的google翻譯外掛程式,一鍵翻譯閱讀。長期來看還是要掌握好英文這門技能。

1、Edwin Chen的博客:

http://blog.echen.me

Edwin曾在麻省理工學院學習數學與語言學,從業背景包括MRS的語音識別,Clarium的量化交易,Twitter廣告,Dropbox分析,Google資料科學。他的博客中提供有關AI人工智慧,人工計算和數據的相關文章。

2、DataScience.com:

https://www.datascience.com/blog

DataScience.com博客的文章適合資料科學家、業務分析人員與IT團隊。專家們還有機會與成千上萬的網站讀者分享他們的見解。

3、資料科學101:

http://101.datascience.community

Ryan Swanstrom擁有計算科學和統計學博士學位,自2012年以來一直在他的博客上發表文章,分享資料科學資源,新聞和研究。

4、The Shape of Data

https://shapeofdata.wordpress.com/about/

Jesse Johnson是一名前數學教授,擁有低維幾何/拓撲學的研究背景,現在是市谷歌的軟體工程師。他的博客探索並解釋了現代數據分析的基本思想。

5、Planet Big Data:

http://planetbigdata.com

Planet Big Data匯集了有關大數據,Hadoop和相關主題的博客,涵蓋全球博主的帖子。

6、大數據博客:

http://blog.bigdataweek.com

大數據周會議上的一些採訪和觀點。如果無法參會可以從這個博客上獲取最新的資訊。

7、Chris Ablon的博客:

https://chrisalbon.com/

Chris Ablon是一位資料科學家和政治學家,在統計,人工智慧和軟體工程方面擁有超過10年的經驗。他擅長政治,社會和人道主義工作,並就這些主題分享了數百個筆記。

8、紐約數據學院博客:

https://nycdatascience.com/blog/

紐約資料科學學院是一個教育,培訓和職業發展組織。 有關於R,網路抓取,機器學習的文章,另外還憑藉在資料科學的所有領域積累的豐富經驗,為個人和企業提供嚴格的技術和戰略培訓。

9、DBMS2:

http://www.dbms2.com/

此博客面向對數據庫和分析技術感興趣的人,並提供行業專業人士的評論。其作者Curt Monash已經關注該行業超過30年。

10、Data36:

https://data36.com/

Tomi Mester的博客是深入了解了線上數據分析師的最佳實踐。可以找到有關數據分析,AB測試,調查研究和資料科學的文章、在線課程與視頻。

11、操作數據庫管理系統:

http://www.odbms.org/

該站點是大數據,新數據管理技術和資料科學的資源門戶。該編輯是法蘭克福大學數據庫和資訊系統教授。

12、Yanir Seroussi的博客:

https://yanirseroussi.com/

Yanir Seoussi是一位經驗豐富的資料科學家和軟體工程師,在編程,計算機科學,機器學習和統計方面擁有豐富的背景。他的博客包括從孤立數據問題到構建生產系統等主題的想法。

13、簡單統計:

https://simplystatistics.org/

本博客由三位生物統計學教授撰寫:Jeff Leek,Roger Peng和Rafa Irizarry。他們對有趣的、有助於科學討論的文章作品發表意見,並與嶄露頭角的統計學家分享建議。

14、什麼是大數據?:

https://whatsthebigdata.com/

Gil Press經營自己的諮詢業務gPress,提供寫作,研究和行銷服務。他的博客探討了大數據對資訊技術,商業世界,政府機構和我們生活的影響。

15、走向資料科學:

https://towardsdatascience.com/

這個博客是成千上萬人交流思想和擴展我們對資料科學的理解的平台。您可以從不同專業的資料科學家那裡閱讀各種各樣的想法。

16、Alexis Perrier的博客:

https://alexisperrier.com/

Alexis Perrier是一名資料科學顧問,幫助大大小小的公司從機器學習中獲益。作為一名資料科學講師,他在博客上分享了他對線性回歸等重點知識的深入學習。

17、Algobeans:

https://algobeans.com/

Algobeans由資料科學愛好者,劍橋大學的Annalyn和斯坦福大學的Kenneth創建。他們創建了該網站,以簡化的方式讓每個人都能訪問資料科學。

18、Ben Frederickson的博客:

http://www.benfrederickson.com/blog/

Ben Frederickson是一位位於加拿大溫哥華的軟體開發人員。他在博客上分享了有關軟體開發和資料科學的項目和發現。

19、Daniel Nee的博客:

http://danielnee.com/

Daniel Nee擁有機器學習和計算機科學的背景,並擔任資料科學家。他的博客上有關於他的經驗,有用的工具和技術的帖子。

20、數據博客:

https://www.data-blogger.com/category/data-science/

這個博客整齊地按類別組織其帖子,如技術,資料科學,軟體科學,數學等。

21、資料探勘研究:

http://www.dataminingblog.com/

Sandro Saitta從2016年開始就研究資料探勘,這個博客最開始也是探討資料探勘的問題,現在它涵蓋了資料探勘的研究和應用。

22、數據雙重確認:

https://projectosyo.wixsite.com/datadoubleconfirm

Hui Xiang Chua畢業於統計學碩士(榮譽)和理學碩士。 分別於2012年和2016年在新加坡國立大學進行商業分析,目前是新加坡的研究分析師。 在工作中使用的工具包括R,Python,Tableau,SAS和SPSS。 在2017年獲得社會良好獎學金資料科學獎。 Data Double Confirm記錄了她在資料科學中的學習歷程,是數據收集,數據準備,數據可視化和基本統計的絕佳資源。

23、Data Meets Media :

http://datameetsmedia.com/

Pio Calderon目前是位於馬尼拉的金融科技創業公司的資料科學家。這個獨特的博客融合了電視,電影和資料科學。 帖子分別涵蓋了資料科學與媒體兩個主題。

24、DataAspirant:

https://dataaspirant.com/

Saimadhu Polamuri是一位自學成才的資料科學家,資料科學教育家,也是DataAspirant的創始人。 此博客是初學者的資料科學資源。他在各種資料科學相關創業公司擔任資料科學家近3年的工作經驗,他還擁有5年的Python經驗,他也對Hadoop,Pig和Spark等大數據技術感興趣。 他也很熟悉R編程語言。在Quora上被認證為到有監督和無監督學習演算法主題的頂級作家。

資料來源與網路,經整理翻譯而成。

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