Pythonで使用する10個の必須データサイエンスリソースコレクション - ダミー

Pythonを使用しているデータ科学者には、本当にたくさんの情報があります。この情報は、あなたが本当に知る必要のある豊富なデータサイエンスリソースコレクションを紹介します。

Data Science Weeklyによる洞察を得る

Data Science Weeklyは無料のニュースレターで、データサイエンスの変化に関する最新情報を得るためにサインアップすることができます。リソースには、次のトピックが含まれます。

<！ - データサイエンス・ラーニング

データサイエンス・ミーティング
データサイエンス大規模なオープンオンラインコース（MOOCs）
データサイエンス・データセット
Twitter上のデータ科学者
データサイエンスブログ
U Climb Higherでリソースリストを取得するオンラインで適切な検索エンジンを使用していても、適切なリソースを見つけるのは難しい場合があります。 U Climb Higherは、24のデータサイエンスリソースのリストを公開しています。これにより、新しい戦略やテクノロジの脈打ちを守ることができます。このリソースは、以下のトピックを扱っています：傾向と出来事。データサイエンスについてもっと学ぶ場所。コミュニティに参加する。データサイエンスニュース;データ科学をよく知っている人。すべて最新の研究
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KDnuggetsを使い始めることができます。

データマイニングとデータサイエンスについて学ぶことは、ひとつのプロセスです。 KDnuggetsは学習プロセスを一連のステップに分けています。各ステップでは、何をすべきか、なぜそうするべきかの概要が示されます。学習プロセスをかなり簡単にするために、オンラインのさまざまなリソースへのリンクもあります。このサイトでは、R、Python、SQLを順に使用してデータサイエンスタスクを実行することを強調していますが、手順は実際にはさまざまなアプローチのいずれかで機能します。

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Data Science Centralの膨大なリソースにアクセスします。オンラインで見つかった多くのリソースが主流のトピックを網羅しています。データサイエンスセントラルは、データサイエンスの最も曖昧な事実について教えてくれる比較的多数のデータサイエンスエキスパートへのアクセスを提供します。より興味深いブログ記事の1つをチェックしてください。

このリソースは、本当に素晴らしいリソースのTrelloリストを示しています。カテゴリには以下が含まれます：

データニュース

データビジネスユーザーのトラック

データジャーナリストトラック

データパダントラック

データ科学者トラック
統計
R
Python >大きなデータと他のツール
データ
その他
マスターからオープンソースデータ科学の事実を取得する
多くの組織は現在、データサイエンスソリューションのオープンソースに焦点を当てています。焦点はとても普及しており、あなたは今オープンソースのデータサイエンスマスター（OSDSM）の教育を受けることができます。重点は、純粋に学問的な教育から欠けている教材を提供することです。言い換えれば、今日のコンピューティング環境で市場性が増すように、教育のギャップを補うコースへのポインタを提供しています。
Quoraで無料の学習リソースを探す
特に無料の
という言葉に抵抗することは難しく、教育には通常数千ドルもの費用がかかります。 Quoraサイトは、データサイエンスのための無償の無償学習リソースのリストを提供します。

ほとんどのリンクは、「データ科学者になるにはどうすればよいですか？「質疑応答の形式は、サイトが答える質問をしている可能性があるので役立ちます。結果として得られるサイト、コース、リソースの一覧は、データサイエンス分野での作業を開始するのに適しています。

Conductricsで高度なトピックに関するヘルプを受ける

Conductricsサイト全体では、さまざまなデータサイエンスタスクを実行するのに役立つ製品の販売に専念しています。しかし、このサイトには、高度な質問に答える有用なブログ記事がいくつか掲載されているブログが含まれています。

ブログ記事Matt Gershoffの著者は、リストが過去の人々の質問に答えた結果であることを明確にしています。リストは巨大なので、1つではなく2つの投稿に表示されるので、Mattは多くの質問に答える必要があります。このリストは、主にハードウェアや特定のコーディングの問題ではなく、機械学習に焦点を当てています。 Aspirational Data Scientistの新しいトリックを学ぶ Aspirational Data Scientistのブログサイトでは、さまざまなデータ科学のトピックに関するすばらしいエッセイを提供しています。著者は、これらの分野に投稿を分割する：データサイエンスの解説;オンラインコースのレビュー;データ科学者になる。

データ科学は、あらゆる分野の実務者を引き付けています。このサイトは主に、データ科学分野に進出する社会科学者のニーズに役立つことに専念しているようです。実際、最も興味深い記事は、社会科学者がデータ科学者の分野に進出するのを助けるためのリソースのリストを提供しています。リソースのリストは作者によって編成されているので、潜在的な情報リソースとしてすでに認識している名前を見つけることができます。

AnalyticBridgeでデータインテリジェンスと分析リソースを探す

AnanlyticBridgeサイトには、データ科学者にとって役立つリソースが豊富に用意されています。より有用なリソースの1つに、データインテリジェンスと分析リソースのリストがあります。このページには、以下のカテゴリに分類されている他の場所にはない豊富なリソースが含まれています。ビッグデータ;視覚化;データ科学の最高と最低。新しい分析スタートアップのアイデア。医療、教育、およびその他の話題について大声で叫ぶ。キャリアスタッフ、トレーニング、給料調査など。その他。

Jonathan Bowerとの開発者リソースの不足