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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代通往全棧數(shù)據(jù)科學(xué)的道路
通往全棧數(shù)據(jù)科學(xué)的道路
2022-02-28
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全棧數(shù)據(jù)科學(xué)已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域最熱門的行業(yè)之一。從傳統(tǒng)數(shù)學(xué)發(fā)展到數(shù)據(jù)工程等概念，這個(gè)行業(yè)需要廣泛的知識(shí)和專業(yè)知識(shí)。它的在線資源、書籍和教程的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。對(duì)初學(xué)者來說，至少可以說，這是壓倒性的。大多數(shù)時(shí)候，初學(xué)者要么從python課程開始，要么從機(jī)器學(xué)習(xí)課程開始，或者從一些基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程開始。但很多時(shí)候，他們中的很大一部分人不知道從何下手。有這么多的資源可以去，他們中的許多人一直在資源中掙扎。在Udemy、edX、Coursera和YouTube之間移動(dòng)，浪費(fèi)了很多時(shí)間。

本文的目標(biāo)不是列出所需的教學(xué)大綱，而是列出端到端數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中每個(gè)主題領(lǐng)域的一些突出的在線資源。它將幫助初學(xué)者在不浪費(fèi)寶貴時(shí)間的情況下開始他們的數(shù)據(jù)科學(xué)之旅。我已經(jīng)試著把資源按盡可能多的順序放下。但根據(jù)個(gè)人的專業(yè)知識(shí)和要求，它可能會(huì)在很大程度上有所不同。本文的重點(diǎn)只是列出了一些完整和深入的在線課程和教程，這些課程和教程適用于包含全堆棧數(shù)據(jù)科學(xué)的領(lǐng)域。我試著讓列表盡可能短，這樣它就可以幫助初學(xué)者在沒有太多選擇的情況下開始他們的學(xué)習(xí)。

下列領(lǐng)域的資源

數(shù)學(xué)

線性代數(shù)

  1. Instructor: Grant Sanderson / Channel: 3Blue1Brown
    Course:Essence of 線性代數(shù)
  2. Instructor: Prof. Gilbert Strang / MIT OpenCourseWare
    Course:線性代數(shù)/Youtube
  3. Instructor: Kaare Brandt Petersen & Michael Syskind Pedersen
    Book:Matrix Algebra

微積分

  1. Instructor: Grant Sanderson / Channel: 3Blue1Brown
    Course:Essence of 微積分
  2. Instructor: Prof. David Jerison / MIT OpenCourseWare
    Course:Single Variable 微積分/YouTube
  3. Instructor: Prof. Denis Auroux / MIT OpenCourseWare
    Course:Multi-Variable 微積分/ YouTube

概率統(tǒng)計(jì)

  1. Instructor: Khan Academy
    課程：概率
  2. 講師：可汗學(xué)院
    課程：統(tǒng)計(jì)學(xué)
  3. 講師：約書亞·斯塔莫
    課程：統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
  4. 講師：John Tsitsiklis教授/麻省理工學(xué)院開放式課程
    課程：概率方法
  5. 講師：艾倫·B·唐尼
    書：思考統(tǒng)計(jì)

注意：在完成python和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)后使用本書

凸優(yōu)化（高級(jí)概念）

  1. Instructor: Prof. Stephen Boyd / Stanford
    Course:Introduction to Convex Optimization

Python編程

Python基本原理

  1. Python適合每個(gè)人：課程/書籍/網(wǎng)站
  2. 學(xué)習(xí)Python的艱難途徑：書
  3. 想想Python：書
  4. Python編程 by 克里什·奈克:Course
  5. 完整的Python訓(xùn)練營：課程

算法與Python的OOP

  1. 用Python解決問題和面向?qū)ο缶幊蹋赫n程
  2. Grokking算法：書籍
  3. 用Python自動(dòng)化無聊的東西：當(dāng)然
  4. 創(chuàng)業(yè)公司（高級(jí)）社交網(wǎng)絡(luò)分析

用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)

  1. Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)
  2. Python for Data Science：FreecodeCamp課程
  3. 計(jì)算思維與數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論：課程
  4. Applied 用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué):Course

R程序設(shè)計(jì)

  1. 數(shù)據(jù)科學(xué)研究：書籍
  2. Hands-on 機(jī)器學(xué)習(xí) with R:Book
  3. 使用R Shiny的交互式Web應(yīng)用程序：教程

數(shù)據(jù)庫編程

  1. 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)基礎(chǔ)
  2. SQL vs NoSQL、MySQL vs MongoDB：教程/教程
  3. 完整的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)課程：教程
  4. 使用MySQL的SQL：課程
  5. PostgreSQL：課程
  6. 面向每個(gè)人的PostgreSQL：課程
  7. SQLite與Python：課程
  8. 流行數(shù)據(jù)庫：教程

數(shù)據(jù)可視化

  1. Edureka Power BI完整課程：課程
  2. Power BI完整課程by Simpilearn：課程
  3. Edureka的Tableau完整課程：課程
  4. 按Simpilearn列出的完整課程表：課程
  5. freecodeCamp.組織的Tableau速成班：課程

機(jī)器學(xué)習(xí)

初學(xué)者課程

  1. 指導(dǎo)老師：吳恩達(dá)
  2. 指導(dǎo)老師：Abu Yaser Mustafa
  3. 指導(dǎo)老師：克里什·奈克
  4. AI簡(jiǎn)介：AI/Edureka
  5. 麻省理工學(xué)院的人工智能：課程

Applied 機(jī)器學(xué)習(xí) Course with Python

  1. 機(jī)器學(xué)習(xí) A-Z:Course
  2. Practical 機(jī)器學(xué)習(xí) with Python:Course

書籍 for Hands-on 機(jī)器學(xué)習(xí)

  1. Hands-on 機(jī)器學(xué)習(xí) with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow:Book
  2. 100頁ML的書：書
  3. 從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)：書籍

深度學(xué)習(xí)

專業(yè)課程

  1. 指導(dǎo)老師：吳恩達(dá)/YouTube
  2. 指導(dǎo)老師：克里什·奈克
  3. 指導(dǎo)老師：Yann Le'Cunn
  4. 指導(dǎo)教師：麻省理工學(xué)院

Applied 深度學(xué)習(xí) with Python & TensorFlow

  1. 深度學(xué)習(xí) A-Z: Hands-On Artificial Neural Networks:Course
  2. TensorFlow完整課程freecodeCamp.組織：課程
  3. AI TensorFlow開發(fā)者專業(yè)證書：課程
  4. TensorFlow數(shù)據(jù)與部署：課程

書籍 for Hands-on 深度學(xué)習(xí)

  1. 深度學(xué)習(xí) Book:Book
  2. Fundamentals of 深度學(xué)習(xí):Book

自然語言處理

  1. Deeplearning.ai的NLP專業(yè)化：課程
  2. NLP with 深度學(xué)習(xí) by Stanford:Course/YouTube
  3. 克里什·奈克的完整NLP：課程

計(jì)算機(jī)視覺

  1. 用于視覺識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程
  2. 克里什·奈克的完整簡(jiǎn)歷：課程
  3. FreecodeCamp.組織的完整OpenCV：課程

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

  1. 強(qiáng)化學(xué)習(xí) by DeepMind:Course
  2. 強(qiáng)化學(xué)習(xí) by Stanford:Course
  3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí) by University of Alberta:Course

Web開發(fā)

  1. 科里·謝弗的《姜戈教程：課程》
  2. 每個(gè)人的Django：當(dāng)然
  3. 科里·沙費(fèi)爾的燒瓶教程：課程
  4. Web開發(fā) by 特拉維亞特媒體:Web Link/YouTube
  5. Full Stack Web開發(fā) Guide:Tutorial
  6. 面向每個(gè)人的網(wǎng)頁設(shè)計(jì)：課程
  7. 面向每個(gè)人的Web應(yīng)用程序：課程

Git&Github

  1. freecodeCamp.組織的速成班：課程
  2. Trawrade Media速成班：課程
  3. Edureka全程課程：課程
  4. Mosh為初學(xué)者提供的Git教程：課程
  5. Amigoscode提供的Git和Github教程：課程

AWS

  1. AWS認(rèn)證：教程
  2. AWS入門教程：課程
  3. AWS初學(xué)者基礎(chǔ)：課程
  4. AWS認(rèn)證云從業(yè)者培訓(xùn)：課程
  5. AWS認(rèn)證解決方案架構(gòu)師-助理培訓(xùn)：課程
  6. AWS認(rèn)證開發(fā)人員-助理培訓(xùn)：課程
  7. AWS SysOps管理員-助理培訓(xùn)：課程

模型部署

  1. 指導(dǎo)老師：克里什·奈克
  2. 指導(dǎo)老師：丹尼爾·伯克
  3. Live End-to-End 模型部署:Tutorial
  4. 模型部署 using Amazon Sagemaker:Tutorial
  5. 模型部署 using Azure:Tutorial

大數(shù)據(jù)

  1. Introduction to 大數(shù)據(jù) by CrashCourse:Tutorial
  2. Introduction to 大數(shù)據(jù) by Edureka:Tutorial
  3. 大數(shù)據(jù) Intro by Simplilearn:Tutorial
  4. 大數(shù)據(jù) & Hadoop by Edureka:Course
  5. Edureka的Apache Spark：課程

求解問題的C/C++程序設(shè)計(jì)

教程和課程

  1. 邁克的完整C教程：課程
  2. 凱勒·柯里完整C++教程：課程
  3. Suldina Nurak完整的C++教程：課程
  4. C++OOPS概念：課程
  5. 用C++解決問題與面向?qū)ο缶幊蹋赫n程
  6. C++中的指針：課程
  7. 使用C++的STL語言：課程
  8. C/C++數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教程

書籍

  1. Bjarne Stroustrup的C++編程語言
  2. Dennis Ritchie的C編程語言

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

  1. 麻省理工學(xué)院算法導(dǎo)論：課程
  2. 麻省理工學(xué)院算法設(shè)計(jì)與分析教程
  3. 麻省理工學(xué)院的高級(jí)算法：課程
  4. 極客的競(jìng)爭(zhēng)編程指南：Web鏈接
  5. Thomas H.Cormen算法導(dǎo)論

計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)

  1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)缺失學(xué)期：課程
  2. CMU的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)：課程
  3. 麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)課程
  4. Neso學(xué)院的操作系統(tǒng)：課程
  5. UC Berkely操作系統(tǒng)：課程
  6. 軟件工程基礎(chǔ)：課程

I tried to provide specific resources (courses/tutorials/books) that are in-depth, prominent on the web, and have proved to be quite beneficial to a large number of learners in the data science arena. I tried to be as specific as possible and listed those with which I have familiarity. It goes without saying that many great resources have also been left out. As such, this list should not be considered an expert guide by any means. Rather, it picks out some of the highlighted courses to make the learning journey easier for beginners. I will finish off by providing some of the topmost YouTube channels that have tons of learning materials and some pretty good guidance in regards to the subject matter.

數(shù)據(jù)科學(xué)的頂級(jí)YouTube頻道

  1. 克里什·奈克
  2. 森德克斯
  3. 3Blue1Brown
  4. 組織
  5. 約書亞·斯塔莫的StatQuest
  6. Python程序員
  7. 科里·沙費(fèi)爾
  8. 蒂姆的技術(shù)
  9. 兩分鐘文件
  10. 數(shù)據(jù)學(xué)派
  11. 凱勒·柯里
  12. 安德烈亞斯·克雷茨
  13. 特拉維亞特媒體
  14. 斯坦福在線
  15. 揚(yáng)尼奇·基爾徹
  16. 極客
  17. 編號(hào)PHILE
  18. AI
  19. 霉菌醇
  20. 形象化藝術(shù)

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