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干貨 數(shù)據(jù)科學入門指南

人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù) ? 來源:LONG ? 2019-07-19 14:09 ? 次閱讀
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來自:開源最前線(ID:OpenSourceTop)

最近,在Github上發(fā)現(xiàn)了一份數(shù)據(jù)科學的“入門套路”。無論你是從未嘗試過編寫代碼,還是你需要深入復習相關(guān)數(shù)學知識,都可以在這份開源項目里找到你想要的

比如你是一位剛剛接觸數(shù)據(jù)科學的新手,那么,你就可以看相對應的Python基礎(chǔ)知識,數(shù)學基礎(chǔ)、高級Python、高級數(shù)學以及數(shù)據(jù)科學等知識

干貨 數(shù)據(jù)科學入門指南

如果你是一名專業(yè)的機器學習工程師,也有完整的學習路徑,比如在這個階段你可能更注重的應該是數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)采集以及溝通陳述、決策等能力

干貨 數(shù)據(jù)科學入門指南

還有工具推薦,要熟練的使用 Jupyter Notebooks、latex、Wolfram Alpha 等等。

干貨 數(shù)據(jù)科學入門指南

簡而言之,本指南打包了幾種類型的指南:

職業(yè):完整的學習路徑,指導你從頭開始掌握新技能。

主題:由子領(lǐng)域組織的特定主題、方法和現(xiàn)實應用的綜合指南。

專業(yè)化:個人技能的垂直指南。

工具:單一工具或技術(shù)的深入指南。

研究:對最新論文和技術(shù)文件的最新審查和解釋。

元(Meta):這些主要是關(guān)于如何學習和接近新概念的指南。

這份指南一開始是由一位名為“Vigilio”的開發(fā)者整理的他還創(chuàng)建了一個Facebook群組,并且不斷更新,如今,這一份資料已經(jīng)有了中文版

干貨 數(shù)據(jù)科學入門指南

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原文標題:11174 Star!Github首選數(shù)據(jù)科學入門指南

文章出處:【微信號:TheBigData1024,微信公眾號:人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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