95 sonrası veri bilimcileri, size sıfırdan kendi kendinize makine öğrenimi öğretmeyi öğretiyor. Başlamanız için mutlaka okunması gereken 3 kitap
İçbükey tapınaktan Xiaocha Qubit derlemesi | genel hesap QbitAI
Şu anki işimden yoruldum ve veri bilimine geçmek istiyorum, ancak bilgisayar bilimlerinde ilgili bir derecem yok. Nasıl başlayabilirim?
Bu tür birçok öğretici var. Son zamanlarda, 22 yaşındaki bir veri bilimcisi olan Dario, kendi kendine çalışma deneyiminde kullandığı kaynaklarla veri bilimini sıfırdan nasıl öğreneceğinizi anlattı.
Sıfırdan kendi kendine çalışma denilen şey, çevrimiçi kursları öğrenebilen ve kendi başına kitap okuyabilen, ancak işten sonra sınıf eğitimi almayanlar içindir.
Öğrenmeden önce, doğrusal cebir, hesap, olasılık ve istatistik ve programlamaya aşina değilseniz, Dario önce bu matematik derslerini çalışmanızı ve ardından Python öğrenmenizi önerir.
Yukarıdaki içeriği öğrendikten sonra aşağıdaki öğrenmeye girebilirsiniz.
Bir kitap okuyun veya bir video izleyin
Veri bilimi alanına girmek istiyorsanız, günde bir veya iki saat çalışma şarttır.Kitap okumalı veya video izlemeyi seçmeli misiniz?
Çoğu insan günde 8 saat çalıştıktan sonra kitap okumak istemez, bu nedenle video eğitimleri iyi bir seçimdir ve işe gidip gelirken izlenebilir.
Dario ilk olarak, Udemy'nin veri bilimiyle ilk temasa geçtiğinde öğrendiği kurs olan "Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Python Eğitim Kampı" nı tavsiye etti.
Kursta veri analizi için Pandalar ve Numpy, bazı veri görselleştirmeleri için ise Matplotlib ve Seaborn kullanılıyor. İçerik çok fazla veya derinlemesine olmasa da, veri bilimine başlamak için yeterlidir.
Dario ayrıca Coursera'yı tavsiye etti. Wu Enda Onun tarafından öğretilen "Makine Öğrenimi" kursu yaklaşık on hafta sürüyor. Kurs İngilizcedir, ancak Çince altyazılar sağlanmaktadır.
Bu kursun kalitesi kesinlikle garantilidir.Yaklaşık 120.000 kullanıcının ortalama puanı 4,9 (5 üzerinden) ve popülaritesi de çok yüksektir 2.6 milyondan fazla kullanıcı kaydolmuştur.
Okunması gereken üç mükemmel giriş kitabı
Kitap okumayı tercih ediyorsanız, Dario ayrıca veri bilimine giriş için 3 mükemmel ders kitabı önerir.
İlk kitap "Python Veri Bilimi El Kitabı" . Bu kitap Jupyter Notebook ile başlar ve Numpy, Pandas, Matplotlib ve Scikit-Learn gibi veri biliminin en önemli kısımlarını kapsar.
Kitabın Çince versiyonu geçen yıl 9,3 çevrimiçi derecelendirme ile yayınlandı.Netizenler bunun giriş seviyesi ders kitabı olduğunu ve bilgisayar dışı ana dallar için çok uygun olduğunu söylüyorlar.
İkinci kitap "İstatistiksel Öğrenmeye Giriş" , İçeriği biraz matematik olacak, ancak okunması da kolay.
Makine öğrenimi gibi geniş bir alan için, bu kitabın yaklaşık 400 sayfa ile sınırlandırılması kolay değil. Tek dezavantajı, kodun Python yerine R dilinde yazılmış olmasıdır.
Bu kitabın İngilizce versiyonu mevcut Ücretsiz indirin (Makalenin sonundaki adrese bakınız), puan 9,5 ve Çince versiyonu 8.3 puandır.
Üçüncüsü "Scikit-Learn ve TensorFlow Makine Öğrenimi Uygulama Kılavuzu" , Bu kitap, makine öğreniminin kavramlarını ve algoritmalarını derinlemesine anlamanıza yardımcı olabilir. Şu anda kitabın hem İngilizce hem de Çince versiyonu yayınlandı.
Sonraki adım
Tüm kursları bitirdikten sonra Dario, yeni başlayanlara bir GitHub arşivi oluşturmalarını ve pratik yapmak için 5 veri seti bulmalarını ve bu süreçte kendi sonuçlarını ve düşünce süreçlerini yazmalarını önerdi.
Gelecekte teslimat yapacağınız şirketin işinizi görmelerine izin vermesi önemlidir. Alakalı bir dereceniz olmadığı için çalışmanızı bir şekilde veri biliminde sergilemeniz gerekir ve GitHub iyi bir seçimdir.
Portal
Orijinal bağlantı: https://towardsdatascience.com/becoming-a-self-taught-data-scientist-5563f546bb7b
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Python Eğitim Kampı: https://www.udemy.com/course/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/
Wu Enda "Makine Öğrenimi" kursu: https://www.coursera.org/learn/machine-learning
"İstatistiksel Öğrenmeye Giriş" indirme bağlantısı:
- Bitiş -
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalı
Bize dikkat edin ve en son teknolojideki en son gelişmeleri alın
