Привет, дорогой читатель!
Сегодня твоему вниманию я представлю очень простую мысль — всё сложное разделяется на множество простых частей. Так информацию проще структурировать и понимать. И уже на этой основе приложу полезные ссылки по вводному плану обучения Data Science:
Базовый блок
1. Базовые понятия по математике и информатике — раз, два, три, четыре и видеолекции;
2. Гарвардский курс по основам программирования. Практика на языках C, Python и JavaScript, идёт построение алгоритмов, поиск наиболее эффективных методов решения проблемы;
3. Введение в программирование (Python, JavaScript).
Основной блок
1. Введение в инференциальную и описательную статистику;
2. Введение в базы данных;
3. Введение в аналитическую обработку данных с помощью Pandas и NumPy;
4. Базовые понятия первичной обработки данных;
5. SQL для анализа данных;
6. Визуализация данных;
7. Введение в Hadoop и MapReduce.
8. Большая лекция по методам обработки больших объёмов данных.
Эти статьи/лекции помогут вам начать строить хорошую базу для дальнейшего обучения.
Всем знаний!
Подпишись на канал "Нейрон" в Дзене и Телеграм (@neurondata), не пропускай интересных статей из мира науки о данных и Data Science.