» » Что почитать и посмотреть для старта в Data Science: книги, словари и курсы

 

Что почитать и посмотреть для старта в Data Science: книги, словари и курсы

Автор: admin от 11-09-2019, 14:25, посмотрело: 146

Подборка ресурсов по математике, статистике и программированию для начинающих Дата Сайентистов. Ознакомьтесь с материалами, если вы планируете учиться на онлайн-курсах. Так вы опередите одногруппников, а заодно прокачаете полезный навык — изучать дополнительные материалы самостоятельно.

Cambridge Dictionary — толковый словарь, который поможет понять смысл слов и выражений.


  • Подборка аббревиатур, которые часто используют в Data Science, с расшифровкой.


  • Словарь терминов Data Science и Machine Learning.




  • Что почитать и посмотреть для старта в Data Science: книги, словари и курсы
    Cambridge Dictionary



    Математика





    В первую очередь научитесь быстро осваивать любые математические концепции. В этом поможет обучающий ролик How to Learn Mathematics Fast

    Прокачайте математическое мышление и изучите:





    Чтобы осознать универсальность математики, посмотрите серию семинаров Эдварда Френкела Mathematics: the language of nature.



    Дополнительная теория и практика по математике



    Освежить в памяти базовые понятия математики помогут следующие ресурсы:





    Что почитать и посмотреть для старта в Data Science: книги, словари и курсы
    Курс «Теория вероятностей» на Coursera



    Задание со звездочкой. Чтобы еще больше прокачать знания по матричной алгебре, пройдите сложный курс Linear Algebra от MIT.



    Статистика



    Для обучения на курсе Нетологии Data Scientist, достаточно базовых знаний статистики. Их можно получить из раздела Statistics and probability в «Академии Хана». Ознакомиться с полным списком тем по статистике, которые будем рассматривать во время обучения, можно в подборке The 10 Statistical Techniques Data Scientists Need to Master. Для поступления разбираться в них детально не нужно, но лучше получить общее представление.

    Что почитать и посмотреть для старта в Data Science: книги, словари и курсы

    Курс Data Scientist в Нетологии



    Задание со звездочкой. Дополнительно стоит пройти курс Statistics for Applications
    от MIT, но для этого нужно понимать:




    • что такое выборка и генеральная совокупность;


    • меры центральной тенденции и изменчивости;


    • сравнение средних.




    Программирование



    Студенты курса Data Scientist пишут код на языке Python. Чтобы писать код во время обучения, достаточно освоить основные понятия языка: операторы, типы данных, переменные, циклы, функции, классы. Быстро разобраться в основах и попрактиковаться самостоятельно помогут следующие ресурсы:





    Если вы хотите разобраться в Python подробнее и под руководством наставника, можете параллельно проходить курс «Python для анализа данных».

    Что почитать и посмотреть для старта в Data Science: книги, словари и курсы



    Базы данных



    Чтобы мыслить в контексте данных, нужно разобраться, как устроены и работают базы реляционных данных. Для этого достаточно освоить основы SQL — пройти третью неделю курса по основам анализа данных для бизнеса
    от Колорадского университета в Боулдере. Отработать знания на практике можно в следующих заданиях:





    Углубленные знания по базам данных можно получить на курсе «SQL для аналитика».

    Что почитать и посмотреть для старта в Data Science: книги, словари и курсы

    Резюмируем: ключевые рекомендации




    • Если вы планируете освоить профессию Data Scientist на курсах, прокачайте технический английский. Это понадобится для изучения дополнительных материалов и документации.


    • Изучите или освежите в памяти основы математики, статистики, Python и SQL.


    • Читайте гайды, смотрите обучающие лекции и выполняйте практические задания для закрепления информации.




    Источник: Хабр / Интересные публикации

    Категория: Информационная безопасность

    Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
    Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

    Добавление комментария

    Имя:*
    E-Mail:
    Комментарий:
    Полужирный Наклонный текст Подчеркнутый текст Зачеркнутый текст | Выравнивание по левому краю По центру Выравнивание по правому краю | Вставка смайликов Выбор цвета | Скрытый текст Вставка цитаты Преобразовать выбранный текст из транслитерации в кириллицу Вставка спойлера
    Введите два слова, показанных на изображении: *