Github首选数据科学入门指南
最近,在Github上发现了一份数据科学的“入门套路”。无论你是从未尝试过编写代码,还是你需要深入复习相关数学知识,都可以在这份开源项目里找到你想要的。
比如你是一位刚刚接触数据科学的新手,那么,你就可以看相对应的Python基础知识,数学基础、高级Python、高级数学以及数据科学等知识。
如果你是一名专业的机器学习工程师,也有完整的学习路径,比如在这个阶段你可能更注重的应该是数据可视化、数据预处理、数据采集以及沟通陈述、决策等能力。
还有工具推荐,要熟练的使用 Jupyter Notebooks、latex、Wolfram Alpha 等等。
简而言之,本指南打包了几种类型的指南:
- 职业:完整的学习路径,指导你从头开始掌握新技能。
- 主题:由子领域组织的特定主题、方法和现实应用的综合指南。
- 专业化:个人技能的垂直指南。
- 工具:单一工具或技术的深入指南。
- 研究:对***论文和技术文件的***审查和解释。
- 元(Meta):这些主要是关于如何学习和接近新概念的指南。
这份指南一开始是由一位名为“Vigilio”的开发者整理的他还创建了一个Facebook群组,并且不断更新,如今,这一份资料已经有了中文版。
目前,这个项目已经在Github上获得 11174 个Star,2173 个Fork,想入门数据科学的伙伴们这一次不要再错过了(Github地址:https://github.com/virgili0/Virgilio/tree/master/zh-CN)
更多信息来自:东方联盟网 vm888.com
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