Подборка бесплатных курсов для Data Scientist'ов.

Если не знаешь с чего начать изучение Data Science, не знаешь в какую сторону двигаться или как улучшить свои навыки и нет желания отдавать большие деньги за курсы, которые непонятно что дадут — эта подборка для тебя.

Курсы упорядочены по степени необходимости, начиная с базовых знаний, без которых будет тяжело даваться дальнейшее изучение (линейная алгебра, статистика, базовое знание python и т.д.), переходя к более сложным.

Оставил только самые ценные, на мой взгляд, курсы.

Структура курсов:

• Линейная алгебра и дискретная математика.
• Статистика и теория вероятностей.
• Python, SQL, R.
• Машинное обучение.
• Алгоритмы и структуры данных.
• Нейронные сети и Deep learning.

Дисклеймер: Необязательно проходить всё, что я указал ниже, достаточно начать изучение темы. и далее будет понятно, куда двигаться дальше.

Рекомендую начать с «Введение в Data Science и машинное обучение» и далее уже двигаться по указанному в этой статье плану. Так изучение предметов будет более практичным.

Линейная алгебра и дискретная математика

• «Линейная алгебра» курс CS центр.
• «Линейная алгебра и геометрия. Часть 2: векторная алгебра» курс ПГТУ.
• «Линейная алгебра и аналитическая геометрия» курс СПбПУ.
• «Линейная алгебра: матрицы и отображения» курс НГУ.
• «Основы дискретной математики» курс CS центр.
• «Ликбез по дискретной математике» курс CS центр.
• «Дискретные структуры» курс Alex Dainiak.
• «Основы теории графов» курс CS центр.
• «Теория графов» курс Андрея Райгородского.
• «Введение в математический анализ» курс CS центр.

Статистика и теория вероятностей

• «Математическая статистика» курс CS центр.
• «Основы статистики» курс Bioinformatics Institute.
• «Основы статистики. Часть 2» курс Bioinformatics Institute.
• «Основы статистики. Часть 3» курс Bioinformatics Institute.
• «Комбинаторика для начинающих» курс МФТИ.
• «Современная комбинаторика» курс МФТИ.
• «Теория вероятностей для начинающих» курс МФТИ.
• «Теория вероятностей» курс CS центр.
• «Теория вероятностей - II (дискретные случайные процессы)» курс CS центр.
• «Теория вероятностей – наука о случайности» курс ТГУ.
• «Дискретный анализ и теория вероятностей» курс А.М.Райгородского в Академии Яндекса.

Телаграм каналы.

сссс

• https://t.me/bigdatai - здесь собранны датасеты, лучшие инструменты по работе с данными
• @ai_machinelearning_big_data– все о машинном обучении 
• @data_analysis_ml – все о анализе данных.
• @machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала.
• @machinelearning_interview – подготовка к собеседования Data Science
• @datascienceiot – бесплатные книги Machine learning
• @ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте
• @neural – все о нейронных сетях
• @machinee_learning – чат о машинном обучении
• @datascienceml_jobs - работа ds, ml
• @Machinelearning_Jobs - чат работы мл

Python, SQL, R

• «Программирование на Python» курс Bioinformatics Institute.
• «Python: основы и применение» курс Bioinformatics Institute.
• «Поколение Python: курс для начинающих» курс BEEGEEK.
• «Поколение Python: курс для продвинутых» курс BEEGEEK.
• «SQL Tutorial» от Mode.
• «Интерактивный тренажер по SQL» от ДВФУ.
• «Анализ данных в R» курс Bioinformatics Institute.
• «Анализ данных в R. Часть 2» курс Bioinformatics Institute.

Машинное обучение

• «Введение в машинное обучение» курс НИУ ВШЭ (Воронцов К.В).
• «Введение в Data Science и машинное обучение» курс Bioinformatics Institute.
• «Машинное обучение» курс Академии Яндекс (Воронцов К.В)..
• «Машинное обучение» курс ОмГТУ.

Алгоритмы и структуры данных.

• «Алгоритмы: теория и практика. Методы» курс Александра Куликова.
• «Алгоритмы: теория и практика. Структуры данных» курс Александра Куликова.
• «Алгоритмы и структуры данных, часть 1» курс CS центр.
• «Алгоритмы и структуры данных, часть 2» курс CS центр.
• «Дополнительные главы алгоритмов, часть 1» курс CS центр.
• «Дополнительные главы алгоритмов, часть 2» курс CS центр.
• «Тренировки по алгоритмам» курс от Яндекс.
• «Методы и системы обработки больших данных» курс Ивана Пузыревского.

Нейронные сети и Deep Learning

• «Deep Learning (семестр 1): базовый поток» курс МФТИ.
• «Deep Learning (семестр 2): базовый поток» курс МФТИ.
• «Deep Learning (семестр 1): продвинутый поток» курс МФТИ.
• «Введение в искусственные нейронные сети» курс ОмГТУ.
• «Нейронные сети» курс Bioinformatics Institute.
• «Нейронные сети и компьютерное зрение» курс Samsung AI Center.
• «Нейронные сети и обработка текста» курс Samsung AI Center.

Заключение

Не забудьте поделится статьей с теми, кому она может быть важной.

источник