🌟 🤘 🙅 डेटा साइंस में एक शुरुआत के लिए क्या पढ़ना और देखना है: किताबें, शब्दकोश और पाठ्यक्रम 🖖🏻 🆒 👩🏽‍🤝‍👨🏻

शुरुआती तिथि वैज्ञानिकों के लिए गणित, सांख्यिकी और प्रोग्रामिंग में संसाधनों का चयन। यदि आप ऑनलाइन पाठ्यक्रमों का अध्ययन करने की योजना बनाते हैं, तो सामग्री देखें। तो आप सहपाठियों से आगे निकलते हैं, और एक ही समय में एक उपयोगी कौशल पंप करते हैं - अपने आप को अतिरिक्त सामग्री का अध्ययन करने के लिए।

तकनीकी अंग्रेजी

संग्रह की अधिकांश सामग्रियां अंग्रेजी में हैं। इसलिए, सबसे पहले, आपको तकनीकी शब्दावली को समझने और जटिल शब्दों को समझने की आवश्यकता है। ये संसाधन तकनीकी साहित्य को नेविगेट करने में आपकी मदद करेंगे यदि आपका अंग्रेजी स्तर औसत या उससे कम है।

कैम्ब्रिज डिक्शनरी एक व्याख्यात्मक शब्दकोश है जो आपको शब्दों और वाक्यांशों के अर्थ को समझने में मदद करेगा।
संक्षिप्तीकरण के साथ डेटा विज्ञान में अक्सर उपयोग किए जाने वाले संक्षिप्त चयन ।
डाटा साइंस और मशीन लर्निंग की शब्दावली ।

कैम्ब्रिज शब्दकोश

गणित

सबसे पहले, किसी भी गणितीय अवधारणाओं को जल्दी से मास्टर करना सीखें। गणित फास्ट सीखने के लिए कैसे इस के साथ मदद मिलेगी।
गणित की सोच को बढ़ावा दें और सीखें:

केट डिवालिन द्वारा गणितीय सोच का परिचय ;
गणित और सीखने के लिए एक मानसिकता विकसित करने के लिए कैसे: गणित अमूर्त गाइड;
Quora thread गणित की प्रतिभाएँ बहुत कठिन गणित अवधारणाओं को इतनी जल्दी कैसे समझ लेती हैं? ;
डेविलिन का कोण प्रकाशन वैचारिक समझ क्या है?

गणित की बहुमुखी प्रतिभा को देखने के लिए, कार्यशालाओं की एडवर्ड फ्रेनकेल श्रृंखला की जाँच करें गणित: प्रकृति की भाषा ।

गणित में अतिरिक्त सिद्धांत और अभ्यास

निम्नलिखित संसाधन गणित की मूल अवधारणाओं को ताज़ा करने में मदद करेंगे:

व्युत्पन्न - खान अकादमी से डेरिवेटिव परिचय पाठ ;
वेक्टर बीजगणित में - कौरसेरा (सातवें सप्ताह) द्वारा हायर स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स के रैखिक बीजगणित पर एक कोर्स , खान अकादमी में वैक्टर पाठ ;
मैट्रिक्स बीजगणित में - कोर्सेरा (छठे सप्ताह) से हायर स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स के रैखिक बीजगणित पर एक कोर्स , खान अकादमी में मेट्रिक्स अनुभाग से सबक ;
त्रिकोणमिति पर - खान अकादमी में त्रिकोणमिति अनुभाग से कार्य ;
संभाव्यता सिद्धांत में - मॉस्को इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी एट कौरसेरा से शुरुआती के लिए संभाव्यता सिद्धांत में एक कोर्स , खान अकादमी की संभावना अनुभाग से असाइनमेंट ।

कोर्टेरा में संभाव्यता सिद्धांत पाठ्यक्रम

तारांकन चिह्न के साथ कार्य करें। मैट्रिक्स बीजगणित के अपने ज्ञान को आगे बढ़ाने के लिए, एमआईटी रैखिक बीजगणित पाठ्यक्रम लें।

आंकड़े

नेट साइंटोलॉजी डेटा साइंटिस्ट कोर्स पर प्रशिक्षण के लिए, आंकड़ों का एक बुनियादी ज्ञान पर्याप्त है। उन्हें खान अकादमी के सांख्यिकी और संभाव्यता खंड से प्राप्त किया जा सकता है। प्रशिक्षण के दौरान हम जिन सांख्यिकी विषयों को कवर करेंगे, उनकी पूरी सूची के लिए, 10 सांख्यिकीय तकनीकों डेटा वैज्ञानिकों को मास्टर करने की आवश्यकता देखें । प्रवेश के लिए, उन्हें विस्तार से समझना आवश्यक नहीं है, लेकिन सामान्य विचार प्राप्त करना बेहतर है।

नेट साइंटोलॉजी डेटा साइंटिस्ट कोर्स

तारांकन चिह्न के साथ कार्य करें। इसके अतिरिक्त, यह एमआईटी से एप्लिकेशन कोर्स के लिए सांख्यिकी लेने के लायक है, लेकिन इसके लिए आपको समझने की आवश्यकता है:

नमूना और जनसंख्या क्या है;
केंद्रीय प्रवृत्ति और परिवर्तनशीलता के उपाय;
औसत की तुलना।

प्रोग्रामिंग

डेटा साइंटिस्ट में छात्र पायथन कोड लिखते हैं। प्रशिक्षण के दौरान कोड लिखने के लिए, यह भाषा की मूल अवधारणाओं में महारत हासिल करने के लिए पर्याप्त है: ऑपरेटर, डेटा प्रकार, चर, लूप, फ़ंक्शंस, कक्षाएं। निम्नलिखित संसाधन आपको मूल बातें समझने और अपने दम पर अभ्यास करने में मदद करेंगे:

उदमी पर शुरुआत पायथन 3 ट्यूटोरियल ट्यूटोरियल
लर्निंग पायथन बेसिक कॉन्सेप्ट्स गाइड : जीरो से हीरो तक फ्रीकोडकैंप;
Google के पायथन क्लास से Google का सिद्धांत और अभ्यास पाठ्यक्रम;
रूसी और अंग्रेजी में पायथनटूर से कार्यों का चयन;
पंडों के पुस्तकालय का अवलोकन , जिसका उपयोग हम कार्यक्रम में डेटा को संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के लिए करेंगे।

यदि आप पायथन को अधिक विस्तार से समझना चाहते हैं और एक संरक्षक के मार्गदर्शन में, आप समानांतर में डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रम के लिए पायथन ले सकते हैं।

डेटाबेस

डेटा के संदर्भ में सोचने के लिए, आपको यह समझने की आवश्यकता है कि कैसे रिलेशनल डेटा बेस संरचित हैं और काम करते हैं। ऐसा करने के लिए, यह बोल्डर में कोलोराडो विश्वविद्यालय से व्यापार के लिए डेटा विश्लेषण की मूल बातें पर पाठ्यक्रम के तीसरे सप्ताह लेने के लिए - एसक्यूएल की मूल बातें मास्टर करने के लिए पर्याप्त है। आप निम्नलिखित कार्यों में ज्ञान का अभ्यास कर सकते हैं:

डेटाबेस का गहन ज्ञान पाठ्यक्रम "एनालिटिक्स के लिए एसक्यूएल" पर प्राप्त किया जा सकता है।

हम सारांश देते हैं: प्रमुख सिफारिशें

यदि आप पाठ्यक्रमों में डेटा वैज्ञानिक पेशे को सीखने की योजना बनाते हैं, तो अपनी तकनीकी अंग्रेजी को अपग्रेड करें। इसके लिए अतिरिक्त सामग्री और प्रलेखन का अध्ययन करने की आवश्यकता होगी।
गणित, सांख्यिकी, पायथन और एसक्यूएल की मूल बातें जानें या ब्रश करें।
जानकारी को समेकित करने के लिए गाइड पढ़ें, प्रशिक्षण व्याख्यान देखें और व्यावहारिक कार्य पूरा करें।

डेटा साइंस में एक शुरुआत के लिए क्या पढ़ना और देखना है: किताबें, शब्दकोश और पाठ्यक्रम