Коллекция шпаргалок, которые помогут вам подготовиться к техническому собеседованию, тестам, презентациям по ds и помогут вам изучить основные концепции науки о данных.
Данные шпаргалки помогут вам изучить концепции статистики, синтаксиса языков программирования, инструменты анализа данных и алгоритмы машинного обучения. Они также могут помочь вам пройти технические собеседования и решить мл тесты . Я использую эти шпаргалки для подготовки к техническим собеседованиям, поскольку рекрутеры хотят оценить знания предмета и понимание плгоритмов. Поиск подходящих шпаргалок может занять несколько часов, так как большинство из них сложны для понимания. Шпаргалки разделены на две части, которые включают в себя простые в использовании алгоритмы и формулы чтобы изучить все аспекты наук о данных. Шпаргалки делится на подкатегории; SQL, парсинг , статистика, анализ данных, бизнес-аналитика, большие данные, структуры данных и алгоритмы, машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, инженерия данных, веб-фреймворки.
Первая часть состоит из шести подкатегорий:
- SQL
- Web Scraping
- Statistics, Probability, & Math
- Data Analytics
- Business Intelligence
- Big Data
- SQL
Большинство технических собеседований и тестов включают в себя те или иные вопросы по SQL, поэтому лучше подготовиться к собеседованию, используя сборник шпаргалок по SQL. Эти шпаргалки помогут вам правильно создавать базы данных и управлять ими. Они также помогут вам изучить сложные SQL-запросы.
Веб-скрейпинг
Веб-скрейпинг является неотъемлемой частью науки о данных, поскольку он используется для сбора данных, исследования данных и поддержания конвейеров данных. Beautiful Soup — популярная библиотека для анализа HTML кода преобразования их в строки , с которыми удобно работать.
Статистика, вероятность и математика
Искусственный интеллект, анализ данных и машинное обучение основаны на статистике. Статистика это основа основ в машинного обучения .
Python
Список содержит наиболее часто используемые библиотеки Python для чтения, обработки и визуализации данных. Numpy и Pandas — самые популярные инструменты среди дата сайентистов для выполнения научных расчетов и работы с данными.
R
R довольно известен среди мл математиков и специалистов по анализу данных. Во всех курсах рекомендуется изучить синтаксис и функции известных пакетов, таких как Tidyverse. Tidyverse содержит полное решение для науки о данных, от чтения данных до визуализации.
Julia
Julia — развивающийся язык программирования , и, на мой взгляд, за ним будущее науки о данных. Список ниже содержит краткое введение в синтаксис Julia, обработку данных и визуализацию данных.
Бизнес-аналитика
Наиболее популярными инструментами Бизнес-аналитика являются MS Excel, Power BI и Tableau. Ниже шпаргалки по ним;
Big Data
По оценкам экспертов, к 2025 году во всем мире ежедневно будет создаваться 463 экзабайта данных (weforum.org). В связи с этим крупные компании, занимающиеся данными, ищут инженеров и специалистов по данным для работы над решениями для Big Data. Этот сборник шпаргалок может дать вам представление об основных инструментах работы с большими данными.
Продолжение следует )