За добро или лошо може да разполагате с много повече време в наши дни. И така, за да ви помогна, събрах списък с разнообразни ресурси, които можете да използвате, за да подобрите уменията си, без да разбиете банката.

Безплатно казваш?

За съжаление не съвсем. Като цяло, много курсове попадат под старата мантра „няма такова нещо като безплатна вечеря“ или „ноктите на тигъра не са създадени, за да си бръкнат в носа“. Добре, може би не последният, но основното тук е, че получавате това, за което плащате, а някои от най-добрите курсове и обучение струват пари.

Това обаче не винаги е вярно и ако се разровите, можете да намерите набор от източници, които могат да бъдат наистина полезни и или предлагат раздели безплатно, предлагат изпробвания с използваеми дължини или всъщност са напълно безплатни (например, някои се управляват благотворително или използване на приходите от реклама).

И така, кое е най-доброто?

Е, това е трудно да се каже, тъй като вкусовете на всеки са различни, но събрах полезни ресурси, които да помогнат за задоволяване на всяко желание за изучаване на наука за данни. Записал съм и дали са платени или безплатни и т.н. и собственото си мнение за тях. Моля, имайте предвид, че това не е изчерпателно, но трябва да предостави някои добри ресурси за игра.

Изучаване на облака

Очевидното е да погледнете какви са ресурсите за облачни услуги. Съществуват няколко полезни безплатни сайта (тъй като всеки иска да ги изберете пред останалите, така че са принудени да предоставят малко обучение безплатно) за тях:

Кодиране, математика, вероятности, бази данни и статистика

Донякъде глътка тази, но е малко по-уловителна. За да бъдете ефективни като учен по данни, ще трябва да знаете нещо във всички тези области. Повечето данни са в бази данни и знанието как да кодирате ще ви позволи достъп до тях. Тогава математиката, вероятността и статистиката ви помагат да разберете това, но също така и да прецените дали вашият окончателен алгоритъм за машинно обучение всъщност е добър.

DataCamp (Платено, някои курсове можете да започнете безплатно)

  • Понастоящем това е един от най-популярните сайтове за машинно обучение и обучение на python (други са edX и Coursera)
  • Има различни курсове по Python, машинно обучение, R и др.
  • Въпреки че се заплаща, някои курсове могат да бъдат стартирани безплатно и един или два бяха напълно безплатни (като въведенията), когато ги пробвах миналата година. Всъщност харесвам достатъчно DataCamp, за да имам абонамент
  • Всички курсове се провеждат онлайн в браузъра и не са необходими инсталации
  • Освен това има оживена общност, която пише много уроци и ръководства с инструкции, които можете да прочетете безплатно

Khan Academy (безплатни и широкообхватни теми)

  • Това е напълно безплатен уебсайт за образователни материали за всяка възраст
  • Има много обхванати до гимназиално и ранно университетско ниво, но всичко се прави интерактивно в рамките на браузъра, така че не са необходими инсталации
  • Мога да препоръчам курсовете „Вероятно и статистика“ и „SQL“, но ако се интересувате, те също имат цял ​​раздел от „Pixar“ за това как правят анимация и разказване на истории (което е хубаво настрана)

Учебници на Springer (безплатни учебници във формати epub и pdf)

  • По време на кризата с COVID-19 Springer издаде 407 учебника, обхващащи широк спектър от теми
  • ТЕ СА НАПЪЛНО БЕЗПЛАТНИ и включват книги за програмиране в Python и машинно обучение
  • Ако сте нещо като мен, вероятно просто ще напишете скрипт, за да ги изтеглите автоматично, за да ги прочетете в свободното си време по-късно.

Kaggle (безплатно)

  • Известни главно с големите си предизвикателства за сътрудничество, те предоставят някои микрокурсове по набор от курсове по програмиране и машинно обучение (включително геопространствени).
  • Както всички останали, които изброих досега, всички те могат да бъдат направени в браузър, без да са необходими инсталации

Програма за разработчици на Intel AI (безплатно)

  • Насочен към работа с хардуер на Intel, този сайт въпреки това ви дава достъп до набор от курсове за начинаещи до напреднали по изкуствен интелект и машинно обучение безплатно
  • Въпреки това ще трябва да изтеглите и инсталирате някои неща, така че освен ако не сте доволни да инсталирате неща на компютъра си по избор, ще трябва да помислите дали искате да вземете този

Pluralsight (Не е безплатно, но има пробен период)

  • Има набор от курсове, обхващащи няколко области, но трябва да платите, за да получите достъп до тях
  • Всъщност не съм преминал нито един от курсовете поради това, но направих няколко от техните тестове за IQ, поради което го сложих тук
  • Тестовете за IQ оценка са налични по редица предмети (python, машинно обучение и др.) и са начин да тествате знанията си и да видите как се класирате
  • Може да бъде много полезно, за да ви даде идея дали сте „готови“ да си намерите работа в областта на науката за данни или да видите кои са вашите слаби места, за да изберете курсове, които да вземете (тук или на някое от другите места в тази статия )

Среден (Практически безплатно, с разрешени платени статии 5/месец безплатно)

  • Също така не мога да пиша за учебни ресурси, без да включвам сайта, на който пиша често
  • Те имат огромна гама от статии за широка гама от неща
  • Има цял раздел, посветен на машинното обучение и няколко публикации (включително тази, която публикува тази), които предлагат набор от интересни статии и уроци
  • Статиите могат да бъдат написани от различни опитни до неопитни потребители, но това е голяма сила, тъй като можете да намерите статии стъпка по стъпка за някои от основните основи, за които много опитни специалисти по данни дори не биха си помислили, до много напреднали теоретични гмуркания в алгоритми
  • Повечето статии са безплатни, но можете да прочетете пет безплатни (към момента на писане) статии за платена стена на месец безплатно. Можете също така да се абонирате за цената на списание на месец, ако установите, че четете тук много.

Масови отворени онлайн курсове (MOOC)

Не бих могъл да изброя някои ресурси, без да изброя някои от най-големите доставчици. Има места като Udemy и няколко други, но моите лични предпочитания са:

edX (безплатен..ish)

  • Основан от членове на Харвард, edX има огромен каталог от курсове, покриващи огромен набор от теми
  • Курсовете са технически „безплатни“, но ако искате да направите някое от предизвикателствата, викторините или да получите признание, че сте взели курса, трябва да платите еднократна такса (трябва да върнете, ако не завършите курса навреме , въпреки това)
  • Има курсове, разработени от Microsoft, и някои курсове от университети, които са на университетско ниво на твърдост

Курсовете, които ми харесаха в edX, бяха:

Coursera (Безплатен...)

  • Основана от членове на Станфорд, Coursera има огромен каталог от курсове, покриващи огромен набор от теми
  • Курсовете са технически „безплатни“, но ако искате да направите някое от предизвикателствата, викторините или да получите признание, че сте взели курса, трябва да платите месечна такса (така че ако го завършите по-бързо, плащате по-малко)
  • В него има семенен изкуствен курс от Andrew Ng. Това често се цитира като „задължителен“ курс, който един ден ще взема и аз. 😉

Курсовете, които ми харесаха в Coursera, бяха:

  • „Mindware: Критично мислене за информационната ера“ — Университет на Мичиган
  • „Бизнес приложения на тестване на хипотези и оценка на доверителния интервал“ — Университет Райс

Безплатно поточно предаване

Също така не бих могъл да ви пусна, без да спомена, че има доста хора, които правят видеоклипове онлайн и ги пускат и в сайтове за стрийминг.

Проблемът тук е, че някои са от експерти в индустрията и опитни хора като цяло, докато има много от тях от хора, които не са и просто искат да се опитат да получат мнения (известни още като пари). Така че може да бъде наистина смесена чанта, но ако намерите някой, който е надежден и ви харесва да гледате, тогава давайте!

Моят любим сайт за стрийминг е YouTube и има два основни канала, които гледам на части, а именно:

  • „Кодиращият влак“
  • „компютърфил“

И двата канала са обитавани от университетски преподаватели/професори и някои от битовете, за които говорят, са доста завладяващи (за мен).



Влакът за кодиране
Всички на борда! Влакът за кодиране е на път с творчески уроци по кодиране по теми, вариращи от основите на...www.youtube.com



Прави редица видеоклипове, главно за обработка, java и т.н., но прави много интересни видеоклипове за обсъждане на алгоритми (теория, код и т.н.), което включва машинно обучение като „невронни мрежи“.



Компютърфил
Видеоклипове за компютри и компютърни неща. Дъщерен канал на Numberphile.www.youtube.com



Има редица видеоклипове за компютърни науки, които могат да обхващат неща като:

Резюме

Преведох ви през моите лични препоръки за ресурси, от които да се учите, ако имате време. Не е изчерпателно, но също не трябва да смятате, че трябва да се учите и развивате по време на тази пандемия.

Просто съществуването и грижата за себе си е ключово постижение по време на това и трябва да запомните, че ако сте разочаровани от липсата на напредък, докато работите у дома:

Вие не работите от вкъщи.

Вие сте вкъщи, по време на криза, опитвате се да работите.

Пазете се и ме уведомете, ако съм пропуснал нещо, което смятате, че ви е помогнало по пътя ви да станете специалист по данни!