Mit ChatGPT erstelltes Bild
Das Erlernen von Knowledge Science durch Kurse oder YouTube-Movies kann eintönig werden, da es oft mit passivem Informationskonsum verbunden ist. Sie machen sich nicht die Hände schmutzig, experimentieren nicht und bauen auch nichts. Sie nehmen einfach Inhalte von einem Bildschirm auf. Aber was wäre, wenn ich Ihnen sagen würde, dass es einen spannenderen und effektiveren Weg gibt, sich Knowledge-Science-Instruments und -Konzepte anzueignen? Das ist richtig. Heute werden wir 10 GitHub-Repositories erkunden, die Ihnen helfen, Knowledge-Science-Konzepte durch interaktive Kurse, Bücher, Anleitungen, Codebeispiele, Projekte, kostenlose Kurse basierend auf den Lehrplänen der besten Universitäten, Interviewfragen und Greatest Practices zu meistern.
1. Virgilio: Ihr Knowledge Science-Mentor
Repository: virgili0/Virgilio
Virgilio ist ein umfassender Leitfaden und Mentor für E-Studying im Bereich Knowledge Science. Es bietet strukturierte Inhalte, Tutorials und Ressourcen, die Ihnen dabei helfen, sich im weitläufigen Feld der Knowledge Science zurechtzufinden, und ist somit ein hervorragender Ausgangspunkt für Anfänger.
Es enthält eine interaktive Web site, die Ihnen die Grundlagen der Statistik und von Python vermittelt. Sie lernen die verschiedenen Schritte eines richtigen Knowledge-Science-Projekts kennen. Sie lernen etwas über Modelle des maschinellen Lernens, Techniken zur Datenverarbeitung und -visualisierung, Automatisierung und mehr.
2. Python Knowledge Science Handbuch
Repository: jakevdp/PythonDataScienceHandbook
Dieses Repository enthält den vollständigen Textual content des „Python Knowledge Science Handbook“ in Jupyter Notebooks. Sie können das Buch kostenlos lesen und das Pocket book sogar in Google Colab ausführen, um verschiedene Knowledge-Science-Aufgaben in Echtzeit zu erleben. Es deckt wichtige Knowledge-Science-Bibliotheken in Python ab, wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Study und mehr. Es ist ein großartiger Ausgangspunkt.
3. Knowledge Science für Anfänger
Repository: Microsoft/Knowledge-Science-für-Anfänger
Dieses Repository von Microsoft bietet einen 10-wöchigen Lehrplan mit 20 Lektionen für Anfänger. Es bietet umfassende Lektionen und praktische Projekte, um eine solide Grundlage für Konzepte und Techniken der Datenwissenschaft zu schaffen.
Jede Lektion umfasst eine Skizzennotiz, ein ergänzendes Video, ein Aufwärmquiz vor der Lektion, eine schriftliche Lektion, Anleitungen, Wissenstests, Herausforderungen, zusätzliche Lektüre, Aufgaben und Quizze nach der Lektion.
4. Knowledge Science IPython-Notebooks
Repository: donnemartin/Datenwissenschaft-IPython-Notebooks
Dieses Repository enthält eine Sammlung von Jupyter-Notebooks zu verschiedenen Knowledge-Science-Themen, darunter Deep Studying, maschinelles Lernen, Datenanalyse und Python-Grundlagen. Es ist eine wertvolle Ressource für praktisches, praxisnahes Lernen. Der Inhalt ist nach Instruments wie scikit-learn, scipy, pandas, matplotlib, numpy, python-data, spark und mehr unterteilt.
5. Angewandtes maschinelles Lernen
Repository: eugeneyan/angewandte-ml
Das Repository konzentriert sich auf angewandtes maschinelles Lernen und bietet Artikel und Tech-Blogs von Unternehmen, die ihre reale Arbeit in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen teilen. Es ist eine hervorragende Ressource, um zu lernen, wie man ML in Produktionsumgebungen implementiert.
Die Liste ist nach Themen wie Datenqualität, Datentechnik, Function-Shops, Klassifizierung, Regression, Prognose, Empfehlung, Suche und Rating usw. unterteilt. Der Schwerpunkt liegt stark auf maschinellem Lernen und der Implementierung von Projekten zum maschinellen Lernen.
6. Weg zu einer kostenlosen autodidaktischen Ausbildung in Knowledge Science
Repository: ossu/Datenwissenschaft
Dieses Repository bietet einen umfassenden Lehrplan für eine autodidaktische Ausbildung in Datenwissenschaft. Es enthält Hyperlinks zu kostenlosen Kursen, Lehrbüchern und Ressourcen, die alles von der Grundlagenmathematik bis hin zu fortgeschrittenem maschinellem Lernen abdecken.
Du solltest meinen Weblog lesen, Melden Sie sich kostenlos für einen Bachelorstudiengang in Knowledge Science andas verschiedene Aspekte des Programms abdeckt und erklärt, wie Sie sich anmelden und mit dem Lernen beginnen können.
7. Die Open Supply Knowledge Science Grasp
Repository: datasciencemasters/go
Dieses Repository bietet einen umfassenden Open-Supply-Lehrplan, der Studierende auf Einstiegspositionen als Datenwissenschaftler vorbereiten soll. Ziel ist es, qualitativ hochwertige, kostenlose Bildungsressourcen bereitzustellen, die mit der Qualität der Materialien der renommiertesten kostenpflichtigen Programme mithalten können. Durch die Nutzung von Open-Supply-Materialien stellt dieser Lehrplan sicher, dass Anfänger ohne finanzielle Barrieren Zugriff auf die besten Lernressourcen haben.
8. Fantastische Datenwissenschaft
Repository: akademisch/großartige Datenwissenschaft
Dieses Repository ist eine kuratierte Liste hervorragender Knowledge-Science-Ressourcen, darunter Tutorials, Bücher, Software program und Instruments. Es ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die Knowledge Science lernen und auf reale Probleme anwenden möchten. Neben der Ressourcenliste wird auch erklärt, wie man eine Karriere in der Knowledge Science beginnt. Ich empfehle Ihnen, es als Lesezeichen zu speichern und es zu verwenden, wenn Sie neue Instruments entdecken oder neue Konzepte lernen möchten. Es wird von der Open-Supply-Neighborhood gepflegt, sodass Sie die neuesten und aktuellsten Informationen erhalten.
9. Fragen und Antworten zum Knowledge Science-Interview
Repository: Alexeygrigorev/Datenwissenschaftsinterviews
Bereiten Sie sich auf ein Vorstellungsgespräch für einen Knowledge-Science-Job vor? Dieses Repository bietet eine Sammlung von Fragen und Antworten für Vorstellungsgespräche im Bereich Knowledge Science. Es ist eine hervorragende Ressource, um die Arten von Fragen zu verstehen, die Ihnen gestellt werden könnten, und um Ihre Antworten vorzubereiten.
Das Repository ist in zwei Teile unterteilt: Theoretische und technische Fragen. Insgesamt deckt es Fragen zu SQL, Python, Klassifizierung, Regularisierung, Merkmalsauswahl, Entscheidungsbäumen und mehr ab.
10. Cookiecutter-Datenwissenschaft
Repository: drivendataorg/Cookiecutter-Datenwissenschaft
Dieses Repository bietet eine standardisierte Projektstruktur für Knowledge-Science-Projekte. Es trägt dazu bei, dass Ihre Projekte organisiert, reproduzierbar und gemeinsam nutzbar sind und den Greatest Practices für Knowledge-Science-Arbeiten entsprechen.
Eine intestine strukturierte Vorlage für ein Knowledge Science-Projekt kann viele Herausforderungen im Zusammenhang mit Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit erheblich erleichtern. Sie optimiert nicht nur die Teamarbeit, indem sie einen konsistenten Rahmen bietet, sondern verbessert auch Ihre Fähigkeit, Fehler zu beheben und Probleme effizienter zu lösen.
Abschließende Gedanken
Egal, ob Sie Anfänger sind und eine solide Grundlage aufbauen möchten, oder erfahrener Praktiker, der sein Wissen erweitern möchte, diese 10 Repositorien bieten wertvolle Inhalte, mit denen Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Fachwissen in der Datenwissenschaft verbessern können. Sie bestehen aus Tutorials, interaktiven Büchern, Kursen, Projektcodebeispielen, kostenlosen Ressourcen, Forschungsarbeiten, Projektvorlagen, Universitätslehrplänen und mehr. Setzen Sie einfach ein Lesezeichen und verwenden Sie sie, während Sie neue Instruments oder Konzepte erlernen.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu Technologien für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Abid hat einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, mithilfe eines Graph-Neural-Networks ein KI-Produkt für Studenten zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.