Курс по Data Science от экспертов из области [ Ссылка ]

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.

Курс по Data Science [ Ссылка ]
Новая группа про Data Science ВКонтакте [ Ссылка ]

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

Курс по Data Science с нуля [ Ссылка ]
Курс по Python c нуля [ Ссылка ]

1. Канал Тимофея Хирьянова [ Ссылка ]
2. Курс по Python от Google [ Ссылка ]
3. Канал 3Blue1Brown [ Ссылка ]
4. Гайд по линейной алгебре [ Ссылка ]
5. Программа обучения на моем сайте, по которой вы можете ориентироваться, какие темы необходимо изучать [ Ссылка ]
6. Книга по Data Science – «Data Science наука данных с нуля» Джоэла Граса
7. Курс на Coursera от Яндекса и МФТИ [ Ссылка ]
8. Вводные примеры ноутбука от одного из разработчиков Scikit-learn [ Ссылка ]
9. Библиотека scikit-learn [ Ссылка ]
10. Курс на Coursera от Высшей школы экономики [ Ссылка ]
11. Kaggle www.kaggle.com


Instagram* [ Ссылка ]_
Группы в ВКонтакте [ Ссылка ]
Telegram [ Ссылка ]

*Компания Meta - организация, деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации

#DataScience #python #ityoutubersru

свернуть