С чего начать обучение Data Science? / Как учить DS с нуля в 2022?

66 Просмотры

Спасибо! Поделитесь с друзьями!

Вам не понравилось видео. Спасибо за то что поделились своим мнением!

Издатель Nov 25, 2021

Как изучить Data Science в 2022 году? С чего стоит начинать и в какой последовательности необходимо изучать материал? В видео разобраны основные темы, которые являются базисными, а также полезные ресурсы, где вы можете найти материал.

Таймкоды:
00:00 С чего начать обучение Data Science?
00:33 Python, основные темы, курсы и полезные каналы
00:58 Нужно ли сильно погружаться в Python?
01:12 Полезные ресурсы по Python
01:27 Математический анализ
01:38 Линейная алгебра
01:55 Методы оптимизации
02:03 Теория вероятности
02:05 Статистика + классная книга по этому предмету
02:32 Методы машинного обучения
03:39 Полезная библиотека scikit-learn + их сайт с туториалами
03:48 Чужой код на Github
04:15 Практика на Kaggle / Pet-project
05:05 Github подробнее
05:25 Сколько в день нужно учиться?
05:49 Полная программа обучения на сайте PyMagic
06:04 Как понять, когда закончится обучение Data Science?
06:10 Полезные видео по матану, статистике и линалу

1. Канал Тимофея Хирьянова https://www.youtube.com/c/ТимофейХирьянов
2. Курс по Python от Google https://www.coursera.org/learn/python-crash-course
3. Канал 3Blue1Brown https://www.youtube.com/channel/UC6hAYNOWMmuqOBvFOuAFKwA/playlists
4. Гайд по линейной алгебре https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/comprehensive-guide-to-linear-algebra/
5. Программа обучения на моем сайте, по которой вы можете ориентироваться, какие темы необходимо изучать https://pymagic.ru/#programma
6. Книга по Data Science – «Data Science наука данных с нуля» Джоэла Граса
7. Курс на Coursera от Яндекса и МФТИ https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python
8. Вводные примеры ноутбука от одного из разработчиков Scikit-learn https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python
9. Библиотека scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/
10. Курс на Coursera от Высшей школы экономики https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie#syllabus
11. Kaggle www.kaggle.com

Instagram https://www.instagram.com/miracl6_
Facebook https://www.facebook.com/miracl1e6

Группы:
Telegram https://t.me/pymagic.ru
Facebook https://www.facebook.com/pymagic.ru/

#DataScience #python #ityoutubersru