11174 Star!Github首选数据科学入门指南

原创 社长  2019-07-18 11:35:07  阅读 81 次 评论 0 条
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摘要:

最近,在Github上发现了一份数据科学的“入门套路”。无论你是从未尝试过编写代码,还是你需要深入复习相关数学知识,都可以在这份开源项目里找到你想要的。比如你是一位刚刚接触数据科学的新手,那么,你就可以看相对应的Python基础知识,数学基础、高级Python、高级数学以及数据科学等知识。如果你是一名专业的机器学习工程师,也有完整的学习路径,比如在这个阶段你可能更注重的应该是数据可视化、数据预处理、数据采集以及沟通陈述、决策等能力。还有工具推荐,要熟练的使用 Jupyter Notebooks、

最近,在Github上发现了一份数据科学的“入门套路”。无论你是从未尝试过编写代码,还是你需要深入复习相关数学知识,都可以在这份开源项目里找到你想要的。


比如你是一位刚刚接触数据科学的新手,那么,你就可以看相对应的Python基础知识,数学基础、高级Python、高级数学以及数据科学等知识。

11174 Star!Github首选数据科学入门指南

如果你是一名专业的机器学习工程师,也有完整的学习路径,比如在这个阶段你可能更注重的应该是数据可视化、数据预处理、数据采集以及沟通陈述、决策等能力。

11174 Star!Github首选数据科学入门指南

还有工具推荐,要熟练的使用 Jupyter Notebooks、latex、Wolfram Alpha 等等。

11174 Star!Github首选数据科学入门指南

简而言之,本指南打包了几种类型的指南:


职业:完整的学习路径,指导你从头开始掌握新技能。


主题:由子领域组织的特定主题、方法和现实应用的综合指南。


专业化:个人技能的垂直指南。


工具:单一工具或技术的深入指南。


研究:对最新论文和技术文件的最新审查和解释。


元(Meta):这些主要是关于如何学习和接近新概念的指南。


这份指南一开始是由一位名为“Vigilio”的开发者整理的他还创建了一个Facebook群组,并且不断更新,如今,这一份资料已经有了中文版。

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