关于学习数据科学的新版路线图,包括深入学习Python编程语言,统计学,数据库,机器学习,深度学习,自然语言处理以及MLOPS(机器学习运维),提供了广泛的学习资源和实际项目实践,是学习数据科学的理想指南。

Perfect Roadmap To Learn Data Science In 2024 | #数据科学 #路线图
数据科学项目模板,重点是易复现和易维护

该模板允许你:

给你的项目创建一个可读的结构
提交代码时自动运行测试
在运行时强制执行类型提示
提交前检查代码中的问题
有效地管理项目中的依赖关系
为可重复的任务创建简短易读的命令
仅重新运行管道的修改组件
自动记录你的代码
观察并自动化你的代码

项目地址 | #模板 #数据科学
Learn Data Science For Free
免费学习 #数据科学 资源
这个存储库包含了一个人从头到尾学习数据科学所需的免费资源,分为四个主要部分。

第1部分:路线图。作者整理的数据科学路线图2021年版(见上图)

第2部分:免费在线课程

第3部分:500个数据科学项目

第4部分:100+本免费机器学习书籍

这个存储库是分散在互联网上的不同资源的组合。之所以要建立这样一个数据库,是为了把所有有价值的资源按顺序组合起来,从而帮助每一个初学者寻找免费的、结构化的数据科学学习资源,希望它能帮助许多负担不起高额学费的人。该存储库应根据新的免费资源的可用性不断更新
来自亚马逊的应用科学家 Eugene Yan 最近在 GitHub 上开源了一份 #数据科学#机器学习 相关的精选论文、技术文章与知名博客。里面覆盖了数据工程、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等 24 种技术方向,大多数文章均来自世界各大名校名企。

除此之外,项目中还收录了一些圈内比较经典的翻车事件,帮你从失败的经验中吸取教训
超全数据科学速查工具手册(附下载链接#数据科学 主要以统计学、机器学习、数据可视化以及(某一)领域知识为理论基础,其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理。整理这套完整的数据科学手册的作者是来自墨西哥的 Favio Vázquez。他是一名物理学家和计算工程师,热爱科学、哲学、编程,研究的是宇宙学和大数据。
 
 
Back to Top