这是由密歇根大学开设的零基础Python入门专项课程，我先后在coursera学习了里面的三门课程，分别是《Python入门》，《Python数据结构》，《使用Python访问网络数据》。...课程安排合理只是推荐理由之一；还有推荐的理由包括，课后作业设计精美，老师助教非常负责！...在每周的课程之后，老师都会留课后作业，除了一二十道选择题用来巩固知识之外，还会有一个小应用，非常有趣味性；我记得第二门课的第一周作业就是当年刚火起来的游戏2048；而且数据处理的题目中，就会有非常实际的处理案例...哭着献上南京大学的《用Python玩转数据》以下是推荐理由： 1、全中文。虽然大部分coursera课程是英文，这下放心了。 2、请用Firefox英文版打开coursera！...4、课程已完成，比X酷上po主发视频发了一两集然后不知跑哪儿去的让人舒心多了。请按照节奏一步步【完整地】把python【数据分析】拿下。
我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据科学家所需的技能。因此我着手创建了一份指南，推荐了数据科学每个学科中的最佳课程。...地址：goo.gl/CD1yWt 使用 R，Python 以及 Microsoft Azure 机器学习；该课程是微软数据科学专业课程计划的一部分。每周需要三至四小时，六周以上。可购买认证证书。...有免费和付费的项目。平均分 1.86 星 / 14 个评论。 实用预测分析：模型与方法，华盛顿大学/ Coursera）。地址：https://goo.gl/PvM1gP 机器学习核心概念的简介。...一位评论者指出，该课程缺乏测验且作业没有挑战性。UW 的大规模数据科学（Data Science at Scale）专项课程的一部分。每周 6 至 8 小时，总计4 周。有免费和付费的项目。...小结 此篇是 6 个系列中的第五章，涵盖了助你迈入数据科学领域的最好的在线课程。
机器学习根植于统计学，正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中，使其更加高效和智能。...与涉及探索性数据分析、统计学、通信和可视化技术的数据科学课程不同，机器学习课程主要讲授机器学习算法、数学原理，以及如何使用某种编程语言写算法。...如何在数据科学竞赛中获胜：向顶尖 kaggler 学习 介绍和回顾 模型的特征处理和生成 最终项目说明 探索性数据分析 验证 数据泄露 度量优化 高级特征工程 1 超参数优化 高级特征工程 2 集成 竞赛介绍...用机器学习应对大型强子对撞机的挑战 面向数据科学家的粒子物理学导论 粒子鉴别 在稀有衰变中探索新物理学 在新 CERN 实验中用机器学习寻找暗物质暗示 检测器优化 完成该系列课程大概需要 8-10 个月的时间...机器学习是数据科学的一个重要组成部分，如果你对统计、可视化、数据分析等方面感兴趣的话，可以参考关于顶级数据科学课程推荐的文章：https://www.learndatasci.com / best-data-science-online-courses
每节讲座约 1 小时 30 分左右 授课知识详解笔记共 16 份 课程作业 3 次 课程项目 1 个 拓展阅读若干 如果你想了解计算机视觉，CS231n 是非常好的入门材料，也是计算机视觉和深度学习领域最经典的课程之一...10、《How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers(Coursera 跟顶级 Kagglers 学习如何赢取数据科学竞赛...)》 课程地址：https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science/home/welcome 如果你想开始学习数据科学，那么这门课程就是为你准备的.../CS188.1x-4/1T2015/course/ 课程简介： 该课程历时 11 周，从最基本的 AI 概念讲起，再过渡到搜索规划、博弈论、强化学习等等内容。...学习该课程需要的知识储备： 程序设计：面向对象编程、递归、Python 或快速学习 Python 的能力 数据结构：列表与集合（数组，哈希表）、队列（堆栈，队列，优先级队列）、树与图（遍历，背景）
1 设置你的计算机 既然你已经下定了决心，是时候设置你的计算机了。最简单的方法是直接从Continuum.io下载Anaconda，它含有你Python生涯中需要的绝大多数好东东 。 ?...这些作业应该能让你的大脑因Python而“燃烧”。 备用资源：如果交互式编程学习不适合你，你也可以看看这个Google上的Python课程。这个两天的课程，内容覆盖了随后会提到的一些内容。 ?...http://nbviewer.ipython.org/github/cs109/2014/blob/master/homework/HW1.ipynb 小编注：回复 可视化 查看【数据科学之5个最佳Python...Scikit-learn是在Python中对机器学习最有用的库。 学完来自哈佛大学2014年的CS109课程中第10讲到第18讲。...https://www.coursera.org/course/neuralnets 篇外话：假如你需要面向大数据的Python库，请试试Pydoop和PyMongo。
我们认为最适合数据科学家的编程课程是… Coursera 上多伦多大学的“学习编程”( Learn to Program )系列。...他继续说道：“另外，我们每个模块有一个练习（十几个选项为两个左右的多选题和简答题），这应该需要一两个小时。在 LTP1 中有三个编程作业，每个作业可能需要4到8个小时。...专注于 Python 的精品课程 如果你已经熟悉编程，并且不介意教学大纲中包括一些游戏和互动应用程序的话，在此我推荐 Coursera 上莱斯大学关于的 Python（第1部分和第2部分）的交互式编程入门课程...Python课程（根据综合评分由高到低排列） 人人都懂的编程课（从 Python 开始）和 Python 数据结构（密歇根大学/ Coursera 大学）也是不错的选择。...请注意，该课程的前半部分包括 Udacity 热门课程的“计算机科学简介”，这不符合我们的入选条件。
如果你想做一个数据科学家，或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库，那么，你来对地方了。 这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。...1、设置你的计算机 既然你已经下定了决心，是时候设置你的计算机了。最简单的方法是直接从Continuum.io下载Anaconda，它含有你Python生涯中需要的绝大多数好东东 。 ?...这些作业应该能让你的大脑因Python而“燃烧”。 备用资源：如果交互式编程学习不适合你，你也可以看看这个Google上的Python课程。这个两天的课程，内容覆盖了随后会提到的一些内容。 ?...http://nbviewer.ipython.org/github/cs109/2014/blob/master/homework/HW1.ipynb 小编注：回复 可视化 查看【数据科学之5个最佳Python...Scikit-learn是在Python中对机器学习最有用的库。 学完来自哈佛大学2014年的CS109课程中第10讲到第18讲。
大数据文摘出品 来源：medium 编译：徐玲、马莉、武帅 疫情在家太无聊，网课自然是打发时间又能自我提升的不二之选。在众多学科中，数据科学又可说是有趣又实用的典范了。...可是，光光coursera上能找到的数据科学课程就要数以百计。我们要如何选择合适的课程？又应该选择怎样的学习顺序呢？ 今天，文摘菌就为你带来了十大资源，更为你安排好了学习顺序。...即便你已有了一定的数据科学基础，也能找到合适的学习资源。 一起来看吧！ Python 3 编程专业课 和Python 2.7说再见！ 首先，你需要一门编程语言。...课程链接： https://www.coursera.org/specializations/learn-sql-basics-data-science 课程简介： 通过具有数据科学应用程序的四个难度递增的...没有其他任何一门在线算法课程可以为你提供如此丰富的编程实践，这些东西你可能会在下次面试中遇到。 学无止境 希望这些资源可以帮助大家在数据科学这条路上走得更远！
数据科学（八）- 资料探索与资料视觉化 Python数据科学（九）- 使用Pandas绘制统计图表 1.数据科学简介与应用 数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化以及（某一）领域知识为理论基础，其主要研究内容包括数据科学基础理论...1.资料科学所要具备的能力 统计(Statistic) 单变量分析、多变量分析、变异数分析 数据处理(Data Munging) 抓取数据、清理数据、转换数据 数据可视化(Data Visualization...2.Python与数据科学 1.python语言 Python是什么，请直接阅读链接第一部分。...World") 2.python具备完整的数据分析套件 如果需要做统计科学计算，python中具备Numpy、Scipy、statsmodels....list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。 序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
我们根据每个学科的各种特定因素制定了评估大纲。例如，编程导论课程的标准： 1.课程对编程基础的覆盖面。 2.对编程中更先进但实用课题的覆盖面。 3.教学大纲与数据科学的相关度。...主题＃1：编程入门 学习编程：基本原理（LPT1）和制作质量代码（LPT2） （多伦多大学，Coursera） 多伦多大学的该系列课程为初级数据科学家提供了难度和范围适宜的内容。...通过Python学习交互式编程入门（Part1）（Part2） （莱斯大学,Coursera） 莱斯大学的Python系列交互式编程包括两个最好的在线课程。...主题＃2：统计与概率 数据分析的基础-Part1:使用 R 语言进行统计和Part2:推理统计 （德克萨斯大学奥斯丁分校，edX） 在 UT Austin 的数据分析系统基础课程中，该课程是少数几个具有高评价...Python 和 R 语言教学，这在其他顶级课程中是罕见的。
于是，Venturi 综合 edX、Coursera、Udacity 等网站，自己设计课程组合，在家完成了数据科学家“硕士学位”。下面就让新智元来带你看看他的私人课表——他能做到，你同样也可以！...这门课程会教学生怎样使用 HTML 和 CSS 去编写自己的网站；Python基础语言；后端编程，数据库；一点点 JavaScript，APIs，recursion 和 parallel computing...Udacity 把它的课程分割成很多迷你短课，很多视频还不到5分钟，课后还会有一些习题。大作业，也就是projects，会得到老师的评分。...数据核心模块 以下的课程全部来自 Udacity 的 Data Analyst Nanodegree系列。全部课程+作业总时长是378小时。...Python都是数据科学最重要的编程语言。
我以为，要想做数据分析工作，需要掌握的技能不外乎是以下三个： 扎实的理论功底（统计，数据挖掘的基础知识、模型） 一门脚本编程语言（R/Python/Julia..）...我想Coursera与以往网络课程有所不同之处，一是在于资源变成了全球最好大学的教学资源，另外一个是Coursera会布置一些网络提交的作业，使得真正把教学视频变成了网络课程。....wiki Coursera上面，John Hopkins大学提供了一整套的数据科学的在线课程，一共九门课： 数据科学家的工具箱 Data scientist's tool-box R语言编程 R programming...Github是程序猿们的博客，简单的说，就是一个共享代码，或者管理项目代码的网站(博客)，在后续的大部分课程中，作业是需要用Git来上传到Github中的，而在现实的工作中，如果涉及到程序，代码的问题，...GLM(包括Logistic回归，Poission回归等) 课程包括3个quizzes，1个project 数据产品开发 developing data product https://www.coursera.org
「Hear Me Code」Python 课程 位于华盛顿特区的「Hear Me Code」是一个为女性提供免费且适合初学者课程的组织。...作者把课程大纲、幻灯片和讲义都放在了网站上，每周作业和示例放在代码仓库中。 关注 GitHubDaily 公众号，后台回复「406」获取课程地址 ? 2....Coursera 的深度学习专业 这个学生创建的存储库包括 Coursera 的深度学习专业化编程任务中的所有工作。...数据科学课程 数据科学 M.A. 学生 Michael Galarnyk 决定通过约翰霍普金斯大学的 Coursera 数据科学课程记录他的学习过程，作为他在加州大学圣地亚哥分校的课程的补充。...除了每个课程及其作业的目录外，还可以到外链的博客文章上去每周回顾每个课程。 ?
Fastai，不只是一个库 Fastai既是ML和DL算法的实现库，也是在旧金山大学数据研究所开始的课程的标题，现在可以在线获得（有关ML的1门课程和DL的2门课程）。...该指南分为4个步骤： 我看到在巴西利亚的课程中有太多参与者因为4个主要原因而停止或无法真正掌握课程的优势：python，Jupyter Notebook，GPU和作业。...1）Python Python是Fastai课程及其 Notebook中使用的编程语言。学习Fastai课程不需要是python专家并不是必不可少的，但需要进行最低限度的练习。...在线课程： 第一个Python Notebook（www.firstpythonnotebook.org） Python数据科学教程（github.com/ujjwalkarn/DataSciencePython...） Coursera上的Python课程（www.coursera.org/courses?
我们认为最好的数据科学入门课程是—— 数据科学从A到Z：现实生活中的数据科学（含练习）（Kirill Eremenko/Udemy） 在我们评估的20多门数据科学课程中，Kirill Eremenko在...他通过生活中的案例向你解释一些常见问题，这样你就能对课程作业有更深的理解。他还提供了很多关于作为一个数据科学家意味着什么的洞见，从如何处理不充分的数据到向高级管理层汇报工作等。...最后的作业（在这个单独的免费课程中没有，但是会在Nanodegree中得到评分和评估）是一个很好的额外补充。...课程免费。 使用Python的数据科学入门(密歇根大学/Coursera)：仅涉及部分知识点。...密歇根大学在Coursera上教授 “专注Python的应用数据科学” 数据驱动决策 (普华永道/Coursera)：仅涉及与商业有关的部分知识（缺少建模部分）。
在本系列的第一篇文章中我推荐了一些优质的编程课程（想学习数据科学？我们整理了一份优质编程入门课程清单），作为本系列的第二篇文章，我将为数据科学初学者推荐一些统计类课程。...统计和概率 课程清单中很多课程我都上过，其他课程均根据网站评分和评论等进行了筛选。我知道成为一名数据分析师以及数据科学家的学习者需要掌握什么技能。...教学大纲与数据科学的相关度。大纲中是否包含一些生物统计学课程中所教授的基因组学内容。 大纲中是否涵盖数据科学中不常用的前沿概念。 ?...Python 和 R 语言是数据科学领域最主流的两种编程语言 为什么要针对编程？...该课程有 1 条评论，综合评分 2.5。 基因组数据科学统计（约翰霍普金斯大学/ Coursera）：着力于基因组。
并且我成功了，在3天内完成了3门课程。 关于指导老师： Andrew Ng是斯坦福大学教授，共同创办了Coursera，成立并领导了Google Brain的深度学习项目，并曾任百度首席科学家。...Andrew Ng在本门课中采用了自下而上的教学安排。在他早期的课程中，他选择octave进行编程作业，但这个课程他选择了python。 1....在课程1中，他详细地介绍了深度学习中许多概念所需的数学和直观认识。他小心地对课程内容进行平衡，并教授数学知识，这是了解深度学习的基础所必需的。指定会话对通过编程的方式实践数学知识非常有帮助。...这个课程的最好的部分就是使用python和numpy来实现所有的技术。 3. 在第3节课中，他介绍了他从多年的经验中学到的很多技巧和窍门。在第三部分课程结束时，他介绍了DL框架。...课程3的作业是学习怎样使用TensorFlow。作业设计的非常明确。 4. 课程4是关于CNN的。课程发布后，我将更新此部分。 5. 课程5是关于RNN或序列数据的。一旦课程发布，我将更新该部分。
本文对应脚本已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一、简介 进程是计算机系统中资源分配的最小单位，也是操作系统可以控制的最小单位...，在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销，而在Python中实现多进程有多种方式，本文就将针对其中较为易用的几种方式进行介绍。...图1 single_process.py运行结果 在上面的例子中，我们首先定义了函数job()，其连续执行一项运算任务100次，并在开始和结束的时刻打印该进程对应的pid，用来唯一识别一个独立的进程...图2 multi_processes.py运行结果 在上面的例子中，我们首先初始化用于存放多个线程的列表process_list，接着用循环的方式创建了CPU核心数-1个进程并添加到process_list...图3 Pool_demo.py运行结果 在上面的例子中，我们使用Pool这个类，将自编函数job利用.map()方法作用到后面传入序列每一个位置上，与Python自带的map()函数相似，不同的是map
完整中文笔记（pdf、word、markdown版本）、中英文字幕离线视频、复现的python作业： https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes...在线笔记： http://www.ai-start.com/ml2014/ 课后作业（Python 版本）： https://github.com/nsoojin/coursera-ml-py 课后作业...在这门课中，你将学习深度学习的基础，理解如何构建神经网络，并且学习如何领导一个成功的机器学习项目。课程配备的代码都可以使用 Python 和 TensorFlow 来实现。...主要介绍使用 Tensorflow.js、TensorFlow Lite、TensorFlow Hub 等工具进行数据分析的方法。 该专项课程总共包含四门课： (1)....你可以从这门课程中学到： 常见人工智能术语的含义，包括神经网络、机器学习、深度学习和数据科学。
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