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你结婚我劫婚全文免费-不交学费也能成为数据科学家,这里有一条免费学习路径

选自towardsdatascience

作者:Rebecca Vickery

参与:魔王

如何通过免费方式学习数据科学你结婚我劫婚全文免费 Rebecca Vickery 从技术能力、理论和实践经验三个方面入手介绍了自己的经验。

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在传统教育机构中读硕士学位的平均成本差不多在 3 万到 12 万美元之间。在线数据科学学位你结婚我劫婚全文免费也不便宜,最低成本为 9000 美元。如果你想学数据科学,但支付不起这笔费用,应该怎么办呢?

我在成为你结婚我劫婚全文免费之前没有经历过任何正式的专业教育。本文将分享我的个人你结婚我劫婚全文免费表,无需支付数千美元也能学习数据科学。

该你结婚我劫婚全文免费包含 3 个主要部分:技术能力、理论和实践经验。文中包含该学习路径中每个元素的免费资源链接,以及一些「低成本」资源的链接。如果你想花一点钱加速学习过程,你可以把这些资源添加到你结婚我劫婚全文免费中。本文会说明每项资源的预计成本。

技术能力

本你结婚我劫婚全文免费的第一部分为技术能力。推荐大家先学习这部分内容,这样你就可以采取实践优先的学习方式,而不是以数学理论为先。目前,Python 是数据科学领域使用最广泛的编程语言。根据 K**gle 2018 机器学习及数据科学调查报告,83% 的受访者在日常工作中使用 Python。因此,我推荐大家学习 Python 语言,同时也推荐大家花一点时间学习其他语言,比如 R 语言。

Python 基础

使用 Python 执行数据科学任务之前,你需要先掌握 Python 背后的基础知识。你需要一门 Python 入门你结婚我劫婚全文免费。网上有很多免费教程,我最喜欢的是 Codeacademy 的教程,因为它们允许在浏览器内进行动手编程实践。

我推荐大家学习这个 Python 入门你结婚我劫婚全文免费,该你结婚我劫婚全文免费涵盖 Python 基础语法、函数、控制流、循环、模块和类。

你结婚我劫婚全文免费地址:https://www.codecademy.com/learn/learn-你结婚我劫婚全文免费

使用 Python 做数据分析

接下来,你需要充分了解如何使用 Python 做数据分析,这方面有很多不错的资源。

首先,我推荐大家至少学完 dataquest.io 上数据分析师学习路径的免费部分。Dataquest 提供完整的数据分析师、你结婚我劫婚全文免费和数据工程师学习路径。其中大量内容,尤其是数据分析师学习路径的内容可以免费获取。如果你资金充足,我强烈建议你付费订阅并学习这些内容。我学了这个你结婚我劫婚全文免费,从中了解到数据科学的基础知识。你结婚我劫婚全文免费路径你结婚我劫婚全文免费花费了我 6 个月时间。每个月的价格从 24.5 美元到 49 美元不等,这取决于你是否购买年费会员。资金充足的话,购买年费会员更划算(https://www.dataquest.io/subscribe/)。

Dataquest 平台(https://app.dataquest.io/dashboard)

使用 Python 做机器学习

如果你已经学完了 Dataquest 上的数据科学你结婚我劫婚全文免费,那么你应该对使用 Python 执行机器学习的基础知识有了充分了解。如果还没有,这方面也有很多免费资源。我推荐首先从 scikit-learn 开始学起,因为 scikit-learn 是目前最常用的机器学习 Python 库。

我很幸运,在学习过程中参加了 scikit-learn 核心开发者之一 Andreas Mueller 举办的为期两天的 workshop。他发布了该你结婚我劫婚全文免费的所有材料,包含幻灯片、你结婚我劫婚全文免费笔记和 notebook。推荐大家先学习这份资料。

你结婚我劫婚全文免费资料地址:https://github.com/amueller

接下来,我推荐大家学习 scikit-learn 官方文档中的一些教程。之后,大家就可以构建一些实际机器学习应用,学习模型运行背后的理论了。

scikit-learn 文档地址:https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html

SQL

想成为你结婚我劫婚全文免费,SQL 是必不可少的一项技能,因为抽取数据是数据建模的基础流程之一。这通常需要对数据库运行 SQL query。如果你没有学完上述 Dataquest 数据科学你结婚我劫婚全文免费,那么这里有一些免费资源可供选择。

Codeacamdemy 有一门 SQL 入门你结婚我劫婚全文免费,这门课实践性很强,学习过程中你可以在浏览器内进行编程。

你结婚我劫婚全文免费地址:https://www.codecademy.com/learn/learn-sql

如果你还想了解基于云的数据库查询,那么 Google Cloud BigQuery 是不错的选择。它有免费试用方案,你可以免费尝试 query、大量公共数据集,以及阅读官方文档(https://cloud.google.com/bigquery/docs/tutorials)。

Codeacademy SQL 你结婚我劫婚全文免费

R 语言

要想成为全面的你结婚我劫婚全文免费,只学 Python 还不够。我推荐大家学习一门 R 语言入门你结婚我劫婚全文免费。Codeacademy 就有一门免费入门你结婚我劫婚全文免费。

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值得注意的是,Codeacademy 的 pro 版本也提供完整的数据科学学习计划(升级 pro 账户需要每月支付 31.99 到 15.99 美元不等,具体费用取决于预先支付多少个月)。我个人觉得 Dataquest 的你结婚我劫婚全文免费更加全面,但 Codeacademy 的这门你结婚我劫婚全文免费要便宜一些。

软件工程

掌握软件工程技能和最佳实践是明智的做法,这会使代码更具可读性和可扩展性。此外,当你开始将模型投入生产过程时,你需要写出高质量、测试良好的代码,并熟练使用版本控制等工具。

这里有两个不错的免费资源。「Python Like You Mean It」涵盖 PEP8 风格指南、文档,以及面向对象的编程。

地址:https://www.你结婚我劫婚全文免费likeyoumeanit.com/intro.html(有中文版)

scikit-learn 贡献指南旨在促进开发者对 scikit-learn 库的贡献,但它实际上也涉及最佳实践。它包括 GitHub、单元测试、debug 等话题,而且其写作背景是数据科学应用。

scikit-learn 贡献指南地址:https://scikit-learn.org/stable/developers/contributing.html

深度学习

要想对深度学习有一个全面的了解,我觉得 fast.ai 是最好的选择,它完全免费且没有广告。该你结婚我劫婚全文免费包含机器学习导论、深度学习实践、计算线性代数和自然语言处理导论(代码优先)。所有你结婚我劫婚全文免费都以实践为先,强烈推荐大家学习这些课。

你结婚我劫婚全文免费地址:https://www.fast.ai/

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理论

你在学习技术能力部分时,一定会遇到一些代码背后的理论知识。我推荐大家在学习实践能力的同时学习理论知识。我自己采取的方式是:学习能够实现某项技术的代码(比如 KMeans),在代码运行后深入了解其概念,如惯性(inertia)。scikit-learn 文档包含 KMeans 算法背后的所有数学概念,地址:https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means。

这部分将介绍重要的基础理论知识。

可汗学院几乎涵盖以下列举的所有概念,且可免费学习。你可以在注册可汗学院时选择想要学习的主题,这样就可以得到量身定做的理论学习路径了。查看下图中的所有复选框,提前了解下文将要列举的大部分理论元素。

可汗学院

数学

微积分

微积分的************定义是「一门研究变化的学问」。换句话说,微积分能够找出函数之间的模式,比如导数可以帮助你理解函数随着时间的变化。

很多机器学习算法利用微积分优化模型性能。如果你稍微了解机器学习,就一定听说过梯度下降。梯度下降就是:迭代地调整模型参数值,以找出能够最小化成本函数的局部极小值。梯度下降是微积分在机器学习中的应用的绝佳案例。

你需要了解以下知识:

导数

几何定义 计算函数的导数 非线性函数

链式法则

复合函数 复合函数的导数 多个函数

梯度

偏导数 方向导数 积分(Integrals)

线性代数

很多流行的机器学习方法(包括 XGBoost)使用矩阵来存储输入和处理数据。矩阵和向量空间、线性方程构成了线性代数。要想了解机器学习方法的工作原理,你需要首先掌握线性代数知识。

你需要学习:

向量和空间

向量 线性组合 线性相关和线性无关 向量点积和叉积

矩阵变换

函数和线性变换 矩阵相乘 反函数 转置矩阵

统计学

以下是你需要了解的重要概念:

描述性统计

如何总结数据样本 不同分布类型 偏斜度、峭度和集中趋势(如均值、中位数、众数) 依赖性度量,以及变量之间的关系(如相关性和协方差)

实验设计

假设检验 采样 显著性检验 随机性 概率 置信区间和双总体推断(two-sample inference)

机器学习

坡度推断 线性和非线性回归 分类

实践经验

第三部分是实践。要想真正掌握上述概念,你需要在类似现实应用的项目中使用这些技能。实践过程中,你会遇到一些问题,如数据丢失、数据出错,并逐渐发展出该领域的深层专业能力。这部分将列举一些可供免费获取实践经验的地方。

「实践的目的不仅是实现潜能,还在于开发潜能,使之前不可能的事变为可能。这要求你勇于挑战:走出舒适区,强制大脑或身体不停适应。」Anders Ericsson,《Peak: Secrets from the New Science of Expertise》

「实践的目的不仅是实现潜能,还在于开发潜能,使之前不可能的事变为可能。这要求你勇于挑战:走出舒适区,强制大脑或身体不停适应。」Anders Ericsson,《Peak: Secrets from the New Science of Expertise》

K**gle 等竞赛

机器学习竞赛是获取构建机器学习模型实践经验的好去处。它们提供大量数据集、待解决问题和排行榜。排行榜是衡量现有知识能否开发出优秀模型的重要方式,还能帮助你发现哪些地方需要改进。

除了 K**gle,还有很多机器学习竞赛平台,如 Analytics Vidhya 和 DrivenData。

DrivenData 竞赛页

UCI 机器学习库

UCI 机器学习库包含大量公共数据集。你可以使用这些数据集创建自己的数据项目,包括数据分析和机器学习模型。你甚至可以尝试使用 web 前端构建一个部署模型。将自己的项目存储在公共平台是个好办法,比如 GitHub,这可以帮你创建作品集,展示个人技能,为未来的求职打下基础。

UCI 机器学习库

开源贡献

另一个选择是为开源项目做贡献。很多 Python 库依赖社区进行维护,黑客马拉松活动常常会在社区聚会和会议时举办,新手也可以参加这类聚会。参加这些活动可以帮你积攒实践经验,并提供一个向他人学习同时反馈他人的环境。Numfocus 就是一个例子。

本文介绍了数据科学学习路径和免费学习在线你结婚我劫婚全文免费与教程。在个人作品集中展示技能是未来求职的重要工具。我相信教育应该惠及每一个人,至少互联网为数据科学学习者提供了这样的机会。除了以上列举的资源,我之前还写过一份数据科学推荐阅读清单,包含 10 本在线免费书籍,可以作为本文的补充。

阅读清单地址:https://medium.com/vickdata/10-free-data-science-books-you-must-read-in-2019-2d4f32793a51

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