在家從零自學沒問題!22 歲數據工程師大推3 本必看的機器 ...
文章推薦指數: 80 %
(本文經AI 新媒體量子位授權轉載,並同意TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為〈95后数据科学家教你从零自学机器学习,这有3本入门必看书籍〉,首 ...
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【為什麼我們要挑選這篇文章】對一個不時需要加班的上班族來說,實在沒時間上課取得機器學習相關經歷。
這些人通常在家自學、看書、看影片,但卻不一定有效。
一位22歲數據科學家從零開始自學,他最推薦哪些學習資源?新手趕快存起來!(責任編輯:陳伯安)
本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯繫出處
作者:量子位/曉查
厭倦了現在的工作,想轉行做數據科學,但是卻沒有電腦專業的相關學歷,應該怎樣才能入門?
這類的教程已經有很多。
最近一位22歲的數據科學家Dario,以自學經歷中用到的資源告訴你,如何從零開始學習數據科學。
所謂從零開始自學,是針對那些可以自主學習在線課程和閱讀書籍,卻沒有上班之餘接受課堂教育的人士。
在學習之前,如果你對線性代數、微積分、概率論與統計學、程式設計都不太熟悉,Dario建議先去學習一下這幾門數學課程,然後再學習Python。
在學完以上內容後可以進入下面的學習。
你該看書還是看影片?
如果想進入數據科學領域,每天一兩個小時的學習是必不可少的,是看書還是選擇看影片?
很多人都不想在每天工作8小時後還看書,因此影片教程是個不錯的選擇,而且可以在通勤路上觀看。
Dario首先推薦的是Udemy的《數據科學與機器學習Python訓練營》,這是他第一次接觸數據科學的時候學習的課程。
課程中用Pandas和Numpy進行數據分析,並用Matplotlib和Seaborn進行一些數據可視化。
雖然內容不多也不深入,但已經足夠入門數據科學了。
Dario還推薦了Coursera上由吳恩達主講的《機器學習》課程,學習時長大概十多個星期。
課程以英文講述,但是提供中文字幕。
這門課程的質量絕對有保障,大約12萬名用戶平均評分為4.9(滿分5),人氣也超高,共有260多萬用戶註冊。
推薦三本機器學習入門必看書
如果你更喜歡讀書,Dario還推薦了3本入門數據科學的優秀教材。
第一本是《Python數據科學手冊》。
這本書從JupyterNotebook入手,內容涵蓋了Numpy、Pandas,、Matplotlib和Scikit-Learn等數據科學中最重要的部分。
該書的中文版去年已經出版,網上評分9.3,網友都說這是本優秀的入門級教材,非常適合非電腦專業的學生。
第二本是《統計學習導論》,它的內容會有點數學,但是也很容易閱讀。
對於機器學習這樣一個廣泛的領域,這本書能將篇幅控制在400頁左右很不容易。
唯一的缺點是程式碼是用R語言而不是Python編寫的。
這本書的英文版提供免費下載,評分為9.5分,中文版8.3分。
第三本是《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南》,這本書能幫助你深入瞭解機器學習的概念和演算法。
目前,該書的英文影印版和中文版都已經出版。
課程結束後,去GitHub找個數據集練練吧
學完所有課程後,Dario建議初學者建立一個GitHub存檔,並尋找5個數據集來練手,在這個過程中寫出自己的結論和思考過程。
對於你未來要投遞的公司來說,讓他們看到你的工作很重要。
因為你沒有相關學位,因此需要以某種方式展示自己在數據科學中的工作,而GitHub是一個不錯的選擇。
好資源傳送門
數據科學與機器學習Python訓練營
吳恩達《機器學習》課程
下載《AnIntroductiontoStatisticalLearning》
作者文章親身破解
(本文經AI新媒體量子位授權轉載,並同意TechOrange編寫導讀與修訂標題,原文標題為〈95后数据科学家教你从零自学机器学习,这有3本入门必看书籍〉,首圖來源:Pixabay,CCLicensed。
)
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