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

Курс по Data Science от экспертов из области https://pymagic.ru// 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 https://stepik.org/course/125145/promo Новая группа про Data Science ВКонтакте https://vk.com/pymagic 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 https://pymagic.ru Курс по Python c нуля https://pymagic-courses.ru/ 1. Канал Тимофея Хирьянова https://www.youtube.com/c/%D0%A2%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%84%D0%B5%D0%B9%D0%A5%D0%B8%D1%80%D1%8C%D1%8F%D0%BD%D0%BE%D0%B2 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.facebook.com/unsupportedbrowser Группы в ВКонтакте https://vk.com/pymagic Telegram https://t.me/pymagic *Компания Meta - организация, деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации