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北美求职 | 2023年学习数据科学的25个最佳在线资源(上)
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让我们在开始学习之前先来看看数据科学领域所需的技能。
 
数据科学不是一个单一的学科,而是多个学科的融合,共同实现一个目标,即将数据转化为资产。因此,根据个人的优势,您可以选择一套技能,为数据科学领域做出贡献。以下是数据科学专业人员所需的技能集:
 
(1)数据科学基础:在正式开始之前,必须了解基本概念和想法,以真正理解数据科学的本质。
 
(2)统计和概率:统计是一个古老的不可或缺的概念,也是数据科学领域的一个强大工具,它执行技术数据分析以提供具体结论。
 
(3)编程:与机器沟通的唯一途径是编程,因此编程是一项必不可少的技能。您可以从以下选项中选择任何选项:Python、R、Julia等。
 
(4)数据处理:它包括清理数据并将其转换为更好的分析格式。
 
(5)数据分析:数据分析是最终理解所有数据的过程,通常需要Excel、SQL、Python中的Pandas等技能。
 
(6)数据可视化:您必须熟悉各种绘图和图表,包括饼图、直方图、条形图、瀑布图等。Tableau是数据可视化的优秀工具。
 
(7)机器学习:数据科学的核心技能之一,机器学习用于建立高精度和低误差的预测模型。机器学习专家对数据建模、数据科学的机器学习算法、分布式计算等有很好的理解。
 
(8)深度学习:深入学习需要精通编程(最好是Python)、线性代数和数学。此外,您必须知道如何处理TensorFlow、PyTorch和Keras等库。
 
(9)大数据:组织正试图通过采用大数据分析来处理数据,在这个领域,Hadoop、Hive、Spark、Apache Storm和Flink是所需的一些框架和工具。
 
(10)软件工程:你不需要成为一名软件工程师,但需要了解软件工程的基本知识,如软件开发项目的生命周期、编译器、时空复杂性、数据类型等,会有很大的帮助。
 
如果你正在寻找数据科学的资源,你可能会找到包含所有内容的资源,或者你会找到最擅长解释数据科学各个部分的好资源。无论哪种方式,你都有无数种方法可以掌握数据科学。以下是一些免费提供的数据科学资源和平台,旨在平等地帮助学习者和专业人员。
 
一、免费短期课程
 
学习数据科学基础知识的一个好方法是通过免费提供的短期课程。虽然这些课程不一定附带免费认证,但在学习数据科学概念时,这些课程会非常有用。
 
(1)edX
 
美国在线课程提供商edX为初学者提供了一门关于数据科学的入门课程,主要内容包括:
 
l  数据科学的定义和数据科学家的工作
 
l  成为成功的数据科学专业人士所需的技能
 
l  该领域的有用工具和算法
 
l  如何组建一支致力于数据科学的强大团队
 
l  数据科学在商业中的作用
 
虽然这门课程是完全免费的,但你可以选择通过付费获得认证。
 
(2)Google Cloud
 
谷歌云为学习者提供免费的机器学习速成课程,包括视频讲座、练习练习和案例研究。使用Google AI学习可以通过整合视频、教程、样例代码、课程、文档、实验室和交互式会话定制学习体验。
 
(3)     Khan Academy
 
Khan Academy有许多免费课程,可以解释各种数据科学概念,如SQL入门、数据分析、数据集中的模式、统计和概率等。这些迷你课程还附带练习集,以测试您的知识。
 
(4)     freeCodeCamp
 
作为一个在线学习平台,freeCodeCamp是另一个免费学习数据科学的最佳场所。他们提供了关于数据科学统计、计算机科学概念、Python基础知识、Pandas、Python Matplotlib的免费课程,甚至还提供了构建良好数据科学组合的指南。
 
(7)Kaggle
 
Kaggle是Google LLC的子公司,是一个致力于数据科学和机器学习的在线社区。它提供了一系列复杂的数据科学相关主题和免费课程,帮助学习者在短时间内通过关键实用组件获得所需的数据科学技能。
 
(8)     The Open Source Data Science Masters
 
该网站为掌握数据科学提供了广泛的有用资源。这些可下载的资源包括教程、书籍等。他们还为从数据设计到计算和数学等多个科目设立了学习小组。

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