10 Существенных коллекций ресурсов данных для использования с Python

10 Важных коллекций ресурсов данных для использования с Python - манекенами

На самом деле существует масса информации, доступной для ученых-исследователей, использующих Python. Эта информация знакомит вас с богатыми коллекциями ресурсов данных, которые вам действительно нужно знать.

Получите доступ к данным Science Science Weekly

The Data Science Weekly - это бесплатный информационный бюллетень, в котором вы можете подписаться на получение последней информации об изменениях в науке о данных. Ресурсы охватывают широкий спектр тем:

  • Книги по наукам о науке

  • Сбор данных по науке

  • Научные исследования данных Массивные открытые онлайн-курсы (MOOC)

  • Наборы данных Science Science

  • Наука о данных Наиболее читаемые статьи

  • Обсуждение данных ученых

  • Ученые данных в Twitter

  • Data Science Blogs

Получить список ресурсов в U Climb Higher

Даже при правильных подключениях в сети и хорошей поисковой системе попытка найти нужный ресурс может быть сложной. U Climb Higher опубликовала список из 24 источников данных, которые, как гарантируют, помогут держать вас на пульсе новых стратегий и технологий. Этот ресурс затрагивает следующие темы: тенденции и события; места, чтобы узнать больше о науке о данных; присоединение к сообществу; новости науки о данных; люди, которые действительно хорошо знают науку о данных; все последние исследования

Хорошо начать с KDnuggets

Изучение интеллектуального анализа данных и данных - это процесс. KDnuggets разбивает процесс обучения на несколько этапов. Каждый шаг дает вам обзор того, что вы должны делать и почему. Вы также можете найти ссылки на различные ресурсы в Интернете, чтобы облегчить процесс обучения. Несмотря на то, что сайт подчеркивает использование R, Python и SQL (в этом порядке) для выполнения задач по научным исследованиям, этапы действительно будут работать для любого из нескольких подходов, которые вы можете предпринять.

Доступ к огромному списку ресурсов по Data Science Central

Многие из ресурсов, которые вы найдете в Интернете, охватывают основные темы. Data Science Central предоставляет доступ к относительно большому числу экспертов в области науки о данных, которые расскажут вам о самых неясных фактах науки о данных. Проверьте один из наиболее интересных сообщений в блоге.

Этот ресурс указывает вам на список Trello некоторых действительно потрясающих ресурсов. Категории включают следующее:

  • Новости данных

  • Data business people track

  • След журналиста данных

  • Data padawan track

  • Следник данных

  • Статистика

  • R

  • Python > Большие данные и другие инструменты

  • Данные

  • Другие

  • Получить факты из Open Source Data Science from Masters

В настоящее время многие организации сосредоточены на открытом источнике решений для научных исследований.Акцент стал настолько распространенным, что теперь вы можете получить образование с открытым исходным кодом Data Science Masters (OSDSM). Акцент делается на предоставлении вам материалов, которые обычно не имеют чисто академического образования. Другими словами, сайт предоставляет указатели на курсы, которые заполняют пробелы в вашем образовании, чтобы вы стали более доступными в сегодняшней вычислительной среде.

Найдите свободные учебные ресурсы с помощью Quora

. Очень сложно противостоять слову

бесплатно , особенно когда речь идет о образовании, которое обычно стоит много тысяч долларов. Сайт Quora предоставляет список лучших неоплачиваемых учебных ресурсов для науки о данных. Большая часть ссылок принимает формат вопроса, например: «Как я могу стать ученым-информатором? «Форма вопроса и ответа полезна, потому что вы можете задавать вопросы, на которые отвечает сайт. Полученный список сайтов, курсов и ресурсов - это хороший способ начать работу в области научных исследований.

Получить справочную информацию по расширенным темам в разделе «Проводники»

Сайт «Проводники» в целом посвящен продаже продуктов, которые помогают выполнять различные задачи в области научных исследований. Тем не менее, сайт включает блог, который содержит несколько полезных сообщений в блоге, которые отвечают на самые сложные вопросы, которые могут оказаться трудными ответить в другом месте.

Автор сообщений в блоге, Мэтт Гершофф, дает понять, что списки являются результатом ответа на вопросы людей в прошлом. Список огромен, поэтому он появляется в двух сообщениях, а не в одном, поэтому Мэтт должен ответить на многие вопросы. В этом списке основное внимание уделяется компьютерному обучению, а не аппаратным или конкретным вопросам кодирования.

Изучите новые трюки у научного аспиранта.

На сайте блога «Аспирирующие данные» вы найдете удивительное множество эссе по различным темам в области науки. Автор разделяет должности в этих областях: комментарий к науке о данных; онлайн-обзоры курсов; становясь ученым данных.

Наука о данных привлекает практиков из всех видов существующих полей. Сайт, по-видимому, в основном посвящен служению потребностей социологов, движущихся в области науки о данных. Фактически, самая интересная статья, которая появляется, содержит список ресурсов, которые помогут социальному ученому перейти в область данных ученых. Список ресурсов организован автором, поэтому вы можете найти имена, которые вы уже признали потенциальными информационными ресурсами.

Найти ресурсы разведки и аналитики данных в AnalyticBridge

Сайт AnanlyticBridge содержит удивительный массив полезных ресурсов для ученых-данных. Одним из наиболее полезных ресурсов является список ресурсов данных и аналитических ресурсов. Эта страница содержит множество ресурсов, которые вы больше нигде не найдете, которые организованы в следующие категории: общие ресурсы; большие данные; визуализация; лучшая и наихудшая наука о данных; новые идеи запуска аналитики; размышления о здравоохранении, образовании и других темах; исследования карьеры, обучения и окладов; Разное.

Нулевая стоимость ресурсов разработчика с помощью Джонатана Бауэра

На GitHub, сайте, посвящённом совместной работе, обзору кода и управлению кодом, появилось более нескольких интересных ресурсов. Одним из сайтов, которые вам нужно проверить, является список ресурсов научных исследований Джонатана Бауэра. Большинство этих ресурсов понравится разработчику, но практически каждый может воспользоваться ими. Вы найдете ресурсы, разделенные по следующим темам:

Науки о науке, начало работы

  • Конвейер данных и инструменты

  • Продукт

  • Карьерные ресурсы

  • Научные ресурсы с открытым исходным кодом