Най-добрите ръководства за самообучение и най-бързият (и най-забавният) начин да станете специалист по данни или да подобрите текущите си умения.
Има някои много известни, но много стари курсове по наука за данни като Машинно обучение от Андрю Нг в Coursera, Извличане на данни от JHU и Приложна наука за данни от Университета на Мичиган в Coursera.
Защо казвам, че са стари? Тъй като машинното обучение и задълбоченото обучение се разрастват драстично, всяка година могат да се появяват нови техники и нови модели. Например, когато Андрю въвежда за първи път машинно обучение в Coursera, Python не е най-популярният език за DS, а Scikit-Learn, Tensorflow не съществува; Когато Университетът на Мичиган за първи път публикува курса си за извличане на текст в Coursera, вграждането на думи и BERT не съществуват...
Ето защо, нова година, позволете ми да ви представя някои най-нови учебни материали, които ви учат на най-модерните техники и умения в областта на науката за данни (задълбочено обучение, машинно обучение). Те са напълно безплатни, но саабсолютно най-добритересурси за обучение за наука за данни.
- „Интензивен курс на Google за машинно обучение.“ (GMLCC)
- „По-бързо образование в науката за данни“ на Kaggle
„Интензивен курс по машинно обучение на Google“
Бързото, практично въведение на Google в машинното обучение с API на TensorFlow.
Това е ръководство за самообучение за амбициозни практици в машинното обучение.
Интензивният курс по машинно обучение включва поредица от уроци с видео лекции, казуси от реалния свят и практически упражнения.
„Kaggle Learn“
Ние свеждаме сложните теми до техните ключови практически компоненти, така че да придобиете използваеми умения за няколко часа (вместо за седмици или месеци).
Практически умения за данни, които можете да приложите веднага: това ще научите в тези безплатни микрокурсове.
Тези микрокурсове са единственият най-бърз начин да придобиете уменията, от които се нуждаете, за да правите независими проекти за наука за данни.
Кое да изберете?
Отговорът е И ДВЕТЕ.
Google придоби Kaggle през 2017 г. и след това започнаха да публикуват серия от курсове по наука за данни.
За тези два курса, които споменах по-горе, GMLCC е комбинация от теория + принципи + практика. Можете да научите теории за машинно обучение и как да използвате Tensorflow от най-добрите експерти в света. Можете да направите GMLCC като ваш речник за Data Science.
В Kaggle Learn курсовете са по-скоро практически, защото, както всички знаем, kaggle е най-известната платформа за състезания по наука за данни. Можете да научите най-добрите умения с последното време в Kaggle learn. Можете да направите Kaggle Learn като свое хранилище на кодове за наука за данниако сте нов в DS.
