<iframe src="https://www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-KVGHS6G" height="0" width="0" style="display:none;visibility:hidden"></iframe>
北美求职 | 2023年学习数据科学的25个最佳在线资源(下)
北美求职 | 2023年学习数据科学的25个最佳在线资源(下)
篱笆资讯
北美求职 | 2023年学习数据科学的25个最佳在线资源(下)
二、数据科学社区或论坛
 
有什么比一群有共同兴趣的人聚在一起探索他们热衷的东西更好呢?社区或论坛是数据科学的最佳学习平台,因为它将充满来自世界各地的人们分享的想法、观点、信息、讨论和经验。
 
(1)Reddit
 
Reddit上的数据科学社区拥有350000多名成员。该平台为数据科学爱好者和从业者提供了一个与志同道合的人联系并相互分享各种数据科学资源的空间。
 
(2)Quora
 
Quora是另一个很好的问答平台,可以找到特定数据科学问题的答案。答案由行业专业人士或对提出的具体问题有经验的任何人提供。
 
(3)     Codementor
 
Codementor社区为数据科学初学者和专业人士提供了有用的指南和教程。从如何执行数据分析到选择正确的数据分析软件的提示,您可以找到任何内容。
 
(4)Kaggle
 
Kaggle为数据科学从业者和爱好者提供了一个空间,让他们发现内容,并就广泛的数据科学相关主题进行讨论。学员还可以在论坛上获得与课程相关的帮助和信息。
 
(5)Intellipaat
 
Intellipaat社区拥有74000多名成员,是解答所有数据科学问题的最佳场所。你可以免费注册并放弃所有问题。您将得到顶级开发人员解答的所有技术问题。
 
(6)IBM数据科学社区
 
有志者可以加入IBM数据科学社区的各种讨论,阅读与数据科学、人工智能、机器学习等相关的无数主题。根据学习者的兴趣,网站上有不同的小组可以加入。
 
三、数据科学期刊和活动
 
各种出版物和活动确保数据科学界的人们了解最新的发展、成就、范围和技术。以下是出版物和期刊列表:
 
(1)Analytics Insight Magazine
 
这个有影响力的平台面向大数据和分析行业的专业人士、领导者和创新者。它以新鲜的信息为特色,展示了高质量的科技商业文章、采访以及评论。该杂志致力于聚焦世界各地关于数据驱动技术的各种趋势、见解和观点。
 
(1)     Data Science Journal
 
《数据科学期刊》是一份经过同行评审的开放获取电子期刊,它发表了关于科学、技术和许多其他领域研究数据和数据库的管理、使用和传播的论文。
 
(2)     MIT Technology Review
 
该杂志由麻省理工学院拥有,广泛关注权威、有影响力和值得信赖的新闻报道。尽管这本杂志是以订阅为基础的,但它每月提供三篇免费文章。话虽如此,它绝对物超所值,你还不如订阅。
 
(4)Datafloq
 
Datafloq提供大数据、数据科学、人工智能和其他新兴技术领域的信息、见解和机遇。这是另一本关注高质量文章、技术供应商、职位发布、人才联系、重要技术事件新闻等的伟大出版物。人们也可以注册参加在线培训。
 
(5)International Conference on Machine Learning
 
这个全球会议由国际机器学习学会(IMLS)举办。该活动旨在支持机器学习爱好者,涵盖广泛的主题。还有许多研讨会和教程可作为数据科学从业者的资源。
 
四、数据科学博客
 
博客可以是非常广泛的、有洞察力的、信息丰富的,同时阅读起来很有趣。博客也是一个很好的媒介,可以了解对一个主题的不同意见,并通过他人的经历获得一些你不知道的知识。
 
(1)KDnuggets
 
除了有用的教程和其他免费资源外,KD掘金还有专门的博客/新闻部分,涵盖了经验丰富的专家准备的所有最新信息。
 
(2)Data Science Central
 
数据科学中心是数据科学及其相关技术的在线资源中心,为数据科学工具、分析、数据可视化、技术、代码以及行业就业机会等关键主题做出贡献。该网站还包括一个社区论坛,鼓励进行有益的讨论或提出问题。
 
 
(3)     Towards Data Science
 
该博客致力于全球5000多名数据科学领域的专家和专业人士撰写的大量文章、新闻、趋势以及独特的观点和贡献。它的一些作者分享了平台上的最新代码和教程。
 
(4)     Simply Statistics
 
如果统计是你的使命,这里是一个完美的博客,让你探索世界各地科学家在数据科学和大数据中使用的统计方法的主题。本博客的作者是生物统计专家,他们与未来的统计学家分享他们的知识、经验和资源。
 
五、结论
 
有了合适的资源和指导,您将很快学习数据科学这一多学科领域。在线浏览所有免费提供的数据科学资源,并与数据科学社区的人们一起参加有趣的讨论。篱笆教育也可以为您提供更系统、更具有针对性的数据科学课程培训,如果感兴趣的话,可以随时联系篱笆老师咨询哦。

coffee 直连行业大牛导师,1v1模拟面试与求职指导
mentors
airplay 实战与求职精品课程
数据科学
软件工程
人工智能
金融商科
产品经理
产品设计
bookmark 2000+名企面试真题
amazon google tiktok microsoft meta
chat_button

微信扫码, 与客服沟通

qr-code-img

在线咨询

chat_button

立即沟通