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上線數(shù)天獲2400星,這個(gè)GitHub項(xiàng)目幫你從頭開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)

 zjshzq 2021-02-07

機(jī)器之心報(bào)道

作者:魔王、陳萍
從頭開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的免費(fèi)資源。

如何入門(mén)數(shù)據(jù)科學(xué)?

這個(gè) GitHub 項(xiàng)目提供了一份免費(fèi)學(xué)習(xí)資源,既包括超詳細(xì)的學(xué)習(xí)路線圖,又涵蓋多個(gè)免費(fèi)線上課程、大量數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目和 100 多本免費(fèi)機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍,項(xiàng)目上線數(shù)天即獲得 2.4k 星。


項(xiàng)目地址:https://github.com/therealsreehari/Learn-Datascience-for-Free#5_-expressions

該項(xiàng)目收集了散布在網(wǎng)絡(luò)上的不同資源,并按照一定的順序進(jìn)行組合,以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者解決如何搜索免費(fèi)和結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)資源的問(wèn)題。項(xiàng)目作者表示,該項(xiàng)目將基于新的免費(fèi)資源持續(xù)更新。

數(shù)據(jù)科學(xué)家學(xué)習(xí)路線圖


「磨刀不誤砍柴工?!乖擁?xiàng)目首先詳細(xì)介紹了一份數(shù)據(jù)科學(xué)路線圖,羅列了數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)者需要掌握的內(nèi)容:

  • 基礎(chǔ)知識(shí)(矩陣和代數(shù)基礎(chǔ)等);

  • 統(tǒng)計(jì)學(xué)(概率論、貝葉斯定理等);

  • 編程;

  • 機(jī)器學(xué)習(xí);

  • 文本挖掘 / 自然語(yǔ)言處理;

  • 數(shù)據(jù)可視化;

  • 大數(shù)據(jù);

  • 數(shù)據(jù)獲??;

  • 數(shù)據(jù)再加工(Data Munging);

  • 工具箱。


成為數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的基礎(chǔ)知識(shí)

在成為數(shù)據(jù)科學(xué)家之前,你需要掌握關(guān)于矩陣的理論知識(shí),了解其操作方式,熟悉矩陣的各種變換。項(xiàng)目作者還向我們介紹了多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括哈希函數(shù)、二叉樹(shù)等。

以二叉樹(shù)為例,項(xiàng)目作者解釋了什么是二叉樹(shù):「在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,二叉樹(shù)是一種樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多具有兩個(gè)子節(jié)點(diǎn),稱為左子節(jié)點(diǎn)和右子節(jié)點(diǎn)?!?/section>

二叉樹(shù)

除了矩陣知識(shí)以外,數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者還需掌握關(guān)系代數(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)、CAP 原理、ETL 等多達(dá)十多個(gè)知識(shí)點(diǎn)(有些部分還在更新中)。

統(tǒng)計(jì)學(xué)

該項(xiàng)目介紹了許多關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí),包括數(shù)據(jù)集的選擇、描述性統(tǒng)計(jì)、探索性數(shù)據(jù)分析、直方圖、概率論、貝葉斯定理等內(nèi)容。

以探索性數(shù)據(jù)分析為例,項(xiàng)目作者從數(shù)據(jù)的可視化和分析兩方面著手,向我們介紹了完成整個(gè)數(shù)據(jù)分析任務(wù)需要的開(kāi)發(fā)環(huán)境、依賴庫(kù)、安裝方式以及分析方式。

在數(shù)據(jù)可視化方面,項(xiàng)目作者介紹了三個(gè)數(shù)據(jù)可視化庫(kù) Matplotlib、Pandas、Seaborn,每個(gè)庫(kù)都有相應(yīng)的鏈接,點(diǎn)擊鏈接即可進(jìn)入相應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行查看。

點(diǎn)擊 Seaborn 鏈接,可進(jìn)入 Seaborn 主頁(yè),該圖為鏈接到的主頁(yè)內(nèi)容。

在數(shù)據(jù)分析方面,項(xiàng)目作者介紹了 PCA 降維方法,幫助學(xué)習(xí)者了解什么是主成分分析,以及如何在 Python 中實(shí)現(xiàn)。

編程

成為數(shù)據(jù)科學(xué)家離不開(kāi)編程,該項(xiàng)目介紹了需要掌握的編程語(yǔ)言 Python、R setup/R studio 等內(nèi)容。以 R setup / R studio 為例,項(xiàng)目作者介紹了兩種安裝方式 Linux、Windows。但是本部分內(nèi)容還有許多待補(bǔ)充知識(shí)。

待補(bǔ)充內(nèi)容

機(jī)器學(xué)習(xí)

該項(xiàng)目還列舉了掌握數(shù)據(jù)科學(xué)需要了解的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí),包括數(shù)值變量、分類變量、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、訓(xùn)練集和測(cè)試集、分類器、過(guò)擬合、偏差和方差、支持向量機(jī)等 30 項(xiàng)內(nèi)容。

以支持向量機(jī)為例,項(xiàng)目作者首先介紹了支持向量機(jī)的作用——可用于分類和回歸任務(wù),接著用簡(jiǎn)單明了的語(yǔ)言解釋了支持向量機(jī)的原理。此外,項(xiàng)目作者還列舉了關(guān)于支持向量機(jī)的其他知識(shí),讀者可通過(guò)鏈接自行學(xué)習(xí)。

支持向量機(jī)

除了上述介紹的內(nèi)容外,項(xiàng)目作者還整理了文本挖掘、數(shù)據(jù)可視化等內(nèi)容,此處不再贅述。

免費(fèi)線上課程

該項(xiàng)目基于 GitHub 用戶 Developer-Y 的項(xiàng)目整理了大量線上免費(fèi)課程的資源,包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人學(xué)三個(gè)主要部分。其中機(jī)器學(xué)習(xí)部分又細(xì)分為機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學(xué)、概率圖模型、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)階版機(jī)器學(xué)習(xí)課程、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、時(shí)序分析、概率與統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)等。

該項(xiàng)目提供的免費(fèi)線上課程列表部分截圖。

從該項(xiàng)目列表中,我們可以看到熟悉的吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程,以及來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校、微軟等機(jī)構(gòu)的豐富課程資源。

人工智能開(kāi)源項(xiàng)目

此外,該項(xiàng)目還羅列了大量人工智能開(kāi)源項(xiàng)目,涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)這些領(lǐng)域。

這一資源來(lái)自 AI 研究者、數(shù)據(jù)科學(xué)家 Ashish Patel 創(chuàng)建的 GitHub 庫(kù),目前包含 71 個(gè)條目,點(diǎn)開(kāi)鏈接即可獲取相應(yīng)的項(xiàng)目和代碼資源。

項(xiàng)目列表部分截圖。

從目前的列表中,我們可以看到它包括目標(biāo)檢測(cè)、聊天機(jī)器人、GUI、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、回歸分析、情感分析、推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學(xué)、NLP、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等細(xì)分領(lǐng)域的相關(guān)項(xiàng)目資源。蓋列表將持續(xù)更新。

100+ 免費(fèi)機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍

項(xiàng)目作者整理了一份來(lái)自 Insane 的機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍列表文章。該列表在 2021 年 1 月份剛剛更新過(guò),包括我們熟悉的「花書(shū)」《深度學(xué)習(xí)》,以及主題為圖算法、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘、GAN、Python 等的書(shū)籍。

圖源:https://www./2020/12/download-free-machine-learning-books.html

項(xiàng)目作者表示,希望這些免費(fèi)資源能夠幫助到無(wú)法支付教育費(fèi)用的人們,從頭開(kāi)始掌握數(shù)據(jù)科學(xué)。

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