收藏丨學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)不可錯(cuò)過(guò)的優(yōu)質(zhì)資源

大約兩個(gè)月前，我開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)。我并沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、工程學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的學(xué)位。說(shuō)實(shí)話，在學(xué)生時(shí)代，數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)并不是我的強(qiáng)項(xiàng)，我更擅長(zhǎng)語(yǔ)言方面。

我擁有管理學(xué)的學(xué)士和碩士學(xué)位。我論文更偏向于文獻(xiàn)綜述，而不是運(yùn)用定量研究方法。我的工作是時(shí)尚領(lǐng)域的買手。因此我的教育背景和工作中都很少與數(shù)學(xué)以及統(tǒng)計(jì)打交道。

那我是怎么開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的呢？我對(duì)“從數(shù)據(jù)中獲得分析見解”這個(gè)觀點(diǎn)非常感興趣。因此，我下定決心去克服對(duì)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)的恐懼感。

數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度非?？欤覀兛梢栽?天內(nèi)生產(chǎn)出2003年以前的所有數(shù)據(jù)。如今可能更快只需要10分鐘。并且這些數(shù)據(jù)中只有1％進(jìn)行了分析，該領(lǐng)域充滿了可能性。因此我認(rèn)為我有必要投生數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，這就是我的初衷。

以下我將從線上課程、Youtube頻道、TED演講、博客、博客等方面列出數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可錯(cuò)過(guò)的優(yōu)質(zhì)資源。

1. 線上課程 MOOC

Coursera創(chuàng)始人吳恩達(dá)和Daphne Koller

統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)(Basic Statistics)

https://www.coursera.org/learn/basic-statistics

掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)于理解社會(huì)和行為科學(xué)的研究至關(guān)重要。在該課程中，你將學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

吳恩達(dá)熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，學(xué)習(xí)時(shí)需要提前掌握一定的編程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)方面的基礎(chǔ)知識(shí)。

Python for Everybody

https://www.coursera.org/specializations/python

我強(qiáng)烈推薦這門。如果你像我一樣，之前沒有相關(guān)技術(shù)背景，那么通過(guò)這堂課能夠很好的學(xué)習(xí)如何用Python進(jìn)行編程。

2. Youtube頻道

Youtube上有很多不錯(cuò)的頻道，下面按類別區(qū)分。分為教程、會(huì)議演講、訓(xùn)練營(yíng)三個(gè)類型。

教程類型

機(jī)器學(xué)習(xí)

Siraj Raval

https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A

人們對(duì)其意見不一，但我仍認(rèn)為對(duì)于初學(xué)者而言這個(gè)頻道是不錯(cuò)的開端。

Harrison Kinsley 

https://www.youtube.com/user/sentdex

總體來(lái)說(shuō)，對(duì)初學(xué)者而言這是不錯(cuò)的開端。這類YouTube教程主要偏向于如何解決某個(gè)問(wèn)題。

Welch Labs 

https://www.youtube.com/user/Taylorns34

當(dāng)中不錯(cuò)的系列教程有：

Learning to see

https://www.youtube.com/watch?v=i8D90DkCLhI&list=PLiaHhY2iBX9ihLasvE8BKnS2Xg8AhY6iV

Neural Networks Demystified

https://www.youtube.com/watch?v=bxe2T-V8XRs&list=PLiaHhY2iBX9hdHaRr6b7XevZtgZRa1PoU

這兩個(gè)課程主要針對(duì)初學(xué)者的，有助于掌握概念，絕對(duì)值得一看。

統(tǒng)計(jì)

Brandon Foltz’s Statistics 101

https://www.youtube.com/channel/UCFrjdcImgcQVyFbK04MBEhA

可汗學(xué)院的統(tǒng)計(jì)學(xué)系列(Khan Academy’s Statistics playlist)

https://www.youtube.com/watch?v=uhxtUt_-GyM&list=PL1328115D3D8A2566

數(shù)學(xué)

mathbff

https://www.youtube.com/channel/UCy5ev9EE-u5Iwbt2NHrcayw

當(dāng)你遇到不熟悉的數(shù)學(xué)術(shù)語(yǔ)以及數(shù)學(xué)規(guī)則時(shí)，該頻道是不錯(cuò)的選擇。

Python

Chuck Severance’s Python for Everybody

https://www.youtube.com/user/csev

會(huì)議演講類型

該類型中有些對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)可能不容易理解，但是可以從中把握數(shù)據(jù)科學(xué)的前沿動(dòng)態(tài)。

PyData

https://www.youtube.com/user/PyDataTV

Open Data Science

https://www.youtube.com/channel/UCDS20hpBFiv_Kdp5Ibh0vew

Data Science Festival

https://www.youtube.com/channel/UCB02fDSj9GR4rhb1APMNclw/feed

Scipy: Scientific Computing with Python

https://www.youtube.com/user/EnthoughtMedia/playlists

O’Reilly

https://www.youtube.com/user/OreillyMedia

Goto

https://www.youtube.com/user/GotoConferences

Google Developers

https://www.youtube.com/channel/UC_x5XG1OV2P6uZZ5FSM9Ttw

KDD 2016

https://www.youtube.com/channel/UCPsUUDUlcTJuP-fRa7z85aQ

KDD 2017 

https://www.youtube.com/channel/UC_sfvZvvPUbOQhDs_cqlx_A

訓(xùn)練營(yíng)類型

General Assembly

https://www.youtube.com/user/gnrlassembly

Data Science Dojo

https://www.youtube.com/user/DataScienceDojo

3. TED演講

我特別喜歡TED演講。通過(guò)各種話題的演講者，我總能發(fā)現(xiàn)新的事物，獲得靈感。

值得注意的是TED演講分為: TED Talks 和 Tedx Talks。

TED Talks 和 Tedx Talks的區(qū)別在于，前者偏向于從全球的角度把握，而后者主要是由當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)舉辦。

TED Talks

https://www.youtube.com/user/TEDtalksDirector

TEDx Talks

https://www.youtube.com/user/TEDxTalks

下面列出一些熱門的數(shù)據(jù)科學(xué)TED演講:

我們都是數(shù)據(jù)科學(xué)家

(We’re All Data Scientists | Rebecca Nugent)

https://youtu.be/YMnqPTLoj7o

數(shù)據(jù)科學(xué)家最重要的技能

(The most important skills of data scientists | Jose Miguel Cansado)

https://www.youtube.com/watch?v=qrhRfPY4F4w&feature=youtu.be

給我看數(shù)據(jù)—成為你自己的專家

(Show me the data?—?becoming an expert in yourself | Talithia Williams )

https://www.youtube.com/watch?v=TDCYJ3_gx2w&feature=youtu.be

通過(guò)講故事，讓數(shù)據(jù)更有意義

(Making data mean more through storytelling | Ben Wellington) 

https://www.youtube.com/watch?v=6xsvGYIxJok&feature=youtu.be

數(shù)據(jù)的權(quán)重

(The Weight of Data | Jer Thorp)

https://www.youtube.com/watch?v=Q9wcvFkWpsM&feature=youtu.be

播客

當(dāng)然，短短幾十分鐘的播客不會(huì)讓你成為專家，但你會(huì)聽到專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家如何談?wù)撓嚓P(guān)主題，并將其應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題。

Data Skeptic

https://dataskeptic.com/

主持人Kyle Polich和Linh Da用通俗易懂的語(yǔ)言解釋各種數(shù)據(jù)科學(xué)概念，當(dāng)中不會(huì)涉及到數(shù)學(xué)或計(jì)算。

Partially Derivative 

http://partiallyderivative.com/

很遺憾，該播客在2017年9月5日最后一期之后就停播了。通過(guò)該播客，我學(xué)習(xí)到了如何在特定情況下應(yīng)用相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

Partially Derivative的主持人：左起Jonathon Morgan、Vidya Spandana、Chris Albon

Linear Digressions 

http://lineardigressions.com/

主持人是數(shù)據(jù)科學(xué)家Katie Malone和UI工程師Ben Jaffe。他們從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行了闡述。

Learning Machines 101 

http://www.learningmachines101.com/

關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)的播客。建議你從頭開始聽，因?yàn)榭梢宰屇懔私庠擃I(lǐng)域的發(fā)展歷程，積累必要的理論知識(shí)。

Stats + Stories 

http://www.npr.org/podcasts/530134710/stats-stories

該播客主要關(guān)注統(tǒng)計(jì)和新聞方面。由于許多數(shù)據(jù)科學(xué)概念來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)，學(xué)習(xí)如何像統(tǒng)計(jì)學(xué)家一樣思考是非常有用的。

More or Less

http://www.bbc.co.uk/programmes/p02nrss1/episodes/downloads

BBC的播客，主要關(guān)注人們身邊的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)題。

博客

數(shù)據(jù)科學(xué)方面有許多優(yōu)質(zhì)的博客，這是可以利用RSS來(lái)訂閱相關(guān)內(nèi)容。

出版商博客

Data Blog——The Guardian 

https://www.theguardian.com/data

英國(guó)衛(wèi)報(bào)的博客，分享新聞背后的數(shù)據(jù)。

Data——O’Reilly Media

https://www.oreilly.com/topics/data

分享關(guān)于數(shù)據(jù)領(lǐng)域的高質(zhì)量文章

組織機(jī)構(gòu)博客

Facebook Research Blog 

https://research.fb.com/category/data-science/

關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的博客，當(dāng)中包括各種主題的研究論文; 自然語(yǔ)言處理，計(jì)算機(jī)視覺等。

AWS AI Blog 

https://aws.amazon.com/blogs/ai/

Tableau Blog

https://www.tableau.com/about/blog

Bloomberg——Graphics 

https://www.bloomberg.com/graphics

具有數(shù)據(jù)可視化的經(jīng)濟(jì)新聞報(bào)道。

Data at GDS Blog

https://gdsdata.blog.gov.uk/

英國(guó)政府的數(shù)字服務(wù)數(shù)據(jù)博客，從中能夠政府對(duì)數(shù)據(jù)的使用情況。

數(shù)據(jù)社區(qū)/門戶

FiveThirtyEight

http://fivethirtyeight.com/

美國(guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家Nate Silver的網(wǎng)站，主要關(guān)注政治和體育方面，有時(shí)會(huì)在Github中分享數(shù)據(jù)集。

Fiverthirtyeight風(fēng)格的圖形非常有名。

Analytics Vidhya 

https://www.analyticsvidhya.com/

專注數(shù)據(jù)科學(xué)的商業(yè)分析方面，包括相關(guān)教程、技巧等。

Dataconomy 

http://dataconomy.com/

側(cè)重于數(shù)據(jù)科學(xué)在現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用。

KDnuggets

http://www.kdnuggets.com/

著名的數(shù)據(jù)網(wǎng)站，包括各種主題、新聞、教程等。

Dataquest Blog

https://www.dataquest.io/blog/

包括在線數(shù)據(jù)科學(xué)課程，教程類型文章很有幫助。

個(gè)人博客

Jer Thorp: blprnt.blg

http://blog.blprnt.com/

數(shù)據(jù)可視化方面的專家。

西歐的酒店地圖，顯示巴黎、倫敦、馬德里和羅馬等首都城市的酒店密度。

(圖片來(lái)自Jer Thorp： flickr.com/photos/blprnt/)

Data Science 101

http://101.datascience.community/

Demystifying Data Science的主講人之一，Ryan Swanstrom。關(guān)于如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的不錯(cuò)資源。

Dr. Randal S. Olson 

http://www.randalolson.com/blog/

分享如何將數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題。

個(gè)人興趣(時(shí)尚和零售方面的數(shù)據(jù)科學(xué))

Net-A-Porter Technical Blog

http://techblog.net-a-porter.com/

Lyst’s Engineering Blog

https://making.lyst.com/

Etsy Technicla Blog: Code as Craft

https://codeascraft.com/

Stitch Fix Technical Blog

http://multithreaded.stitchfix.com/blog/