Top 10 Websites về Machine Learning và Data Science trong năm 2020

Khoa học dữ liệu đang bùng nổ theo cấp số nhân ở hầu hết các nơi trên thế giới. Các nhà khoa học dữ liệu được săn đón rất nhiều bởi vì họ dường như có khả năng ma thuật tạo ra giá trị từ dữ liệu cho các công ty và tổ chức điều khiển dữ liệu.

Ngày nay, bất cứ ai cũng có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu nhờ vào internet. Bạn không cần bằng đại học về Khoa học Máy tính hoặc bằng Tiến sĩ về Deep Learning để có đủ điều kiện là một nhà khoa học dữ liệu. Miễn là bạn có thể làm những gì các công ty muốn bạn làm - thu được cái nhìn sâu sắc có giá trị từ dữ liệu và giúp họ phát triển kinh doanh và đưa ra quyết định - bạn là một nhà khoa học dữ liệu.

Trong bài viết này, tôi sẽ giúp bạn với thành phần có được lượng kiến thức tiên quyết khổng lồ cho Khoa học dữ liệu.

Cuộc bùng nổ khoa học dữ liệu vẫn còn ở giai đoạn đầu và đây là thời điểm tinh túy để tham gia vào lĩnh vực này. Nếu bạn là người mới bắt đầu tìm kiếm tài nguyên miễn phí phù hợp để tìm hiểu khoa học dữ liệu hoặc chỉ để cập nhật cho mình tin tức về khoa học dữ liệu, thì bạn đã đến đúng nơi. Rất quan trọng để biết lĩnh vực này đang thay đổi nhanh chóng và được cập nhật là điều bắt buộc để bạn giành chiến thắng và không bị bỏ lại phía sau trong làn sóng dữ liệu khổng lồ.

Danh sách này không được xếp theo thứ tự nào và tất cả chúng đều có những phẩm chất tốt.

Mẫu sử dụng để xem xét các trang web

Giới thiệu:

Cấp độ: Người mới bắt đầu / trung cấp / chuyên gia / tất cả

Loại: blog / hướng dẫn / video / ý kiến / tin tức / tài liệu nghiên cứu / vv

Chức năng:

Phẩm chất tốt nhất:

Bài viết tốt nhất: liên kết đến bài viết / liên kết đến trang web

---------------------------------------------------

1. Machine Learning Mastery

Giới thiệu: Jason Brownlee, chủ sở hữu của trang web này đã có bằng tiến sĩ về Trí tuệ nhân tạo và ông đã làm việc trên các hệ thống máy học để phòng thủ, khởi nghiệp và dự báo thời tiết khắc nghiệt.

Cấp độ: tất cả

Loại: blog, hướng dẫn

Chức năng: Cách tiếp cận từ trên xuống tập trung vào làm việc thông qua bộ dữ liệu từ đầu đến cuối và nhận được kết quả với các nền tảng phổ biến như Scikit-learn, R và Keras.

Phẩm chất tốt nhất: Trang web này rất tốt cho người mới bắt đầu vì nó giúp bạn bắt đầu sử dụng lập trình để làm ML thay vì đọc hàng đống khái niệm và lý thuyết.

Bài viết tốt nhất: Getting started guide

2. Elite data science

Giới thiệu: Elite Data Science dành cho các chuyên gia và người mới bắt đầu hạn chế về thời gian, những người đang tìm kiếm một con đường đơn giản đến khoa học dữ liệu và chỉ tìm hiểu các công cụ phù hợp nhất, có khả năng thương mại và các thực tiễn tốt nhất. Họ bỏ qua lý thuyết và toán học không thiết yếu và thay vào đó sẽ đưa bạn qua con đường trực tiếp nhất để áp dụng DS và ML ở cấp độ chuyên nghiệp.

Cấp độ: Tất cả

Loại: Hướng dẫn, Giải thích khái niệm, Hướng dẫn mã, Trợ giúp nghề nghiệp, Công cụ & Tài nguyên

Chức năng: Như đã thấy ở trên, trang web này rất tốt để giải thích các khái niệm, học mã, nhận trợ giúp về nghề nghiệp và tìm các công cụ và tài nguyên cần thiết cho DS và ML

Phẩm chất tốt nhất: EDS có tính năng mồi Khoa học dữ liệu, đây là khóa học nhỏ cung cấp giới thiệu ngắn gọn về khoa học dữ liệu và học máy ứng dụng. Theo họ, nếu bạn là nhà phát triển, nhà phân tích, nhà quản lý hoặc nhà khoa học dữ liệu khao khát muốn tìm hiểu thêm về khoa học dữ liệu, thì bạn đã đến đúng nơi.

Bài viết tốt nhất: How to Become a Data Scientist in 2019 (Hadouken!)

3. KDnuggets

Giới thiệu: KDnuggets ™ là trang web hàng đầu về AI, Analytics, Big Data, Data Mining, Data Science, Machine Learning và được chỉnh sửa bởi Gregory Piatetsky-Shapiro và Matthew Mayo.

Cấp độ: tất cả

Loại: Tin tức / Blog, Ý kiến, Hướng dẫn, CÔNG VIỆC, Công ty, Khóa học, Bộ dữ liệu

Chức năng: KDnuggets là một trang web tuyệt vời chứa nhiều tài nguyên hữu ích và nó cần được kiểm tra hàng ngày tại phần tin tức mới nhất và bạn có thể bắt đầu học hỏi tại các hướng dẫn.

Phẩm chất tốt nhất: Nó có một phần các câu chuyện hàng đầu trong 30 ngày qua trình bày 7 bài viết phổ biến nhất và được chia sẻ nhiều nhất.

Bài viết tốt nhất: The Future of Careers in Data Science & Analysis

4. Kaggle

Giới thiệu: Được thành lập bởi Anthony Goldbloom và Ben Hamner, Kaggle nổi tiếng với các cuộc thi và datasets. Tính năng mới, notebooks cũng là nền tảng tinh túy cho bất cứ ai bắt đầu với khoa học dữ liệu.

Cấp độ: tất cả

Loại: Cuộc thi, Datasets, Notebooks, Thảo luận, Khóa học

Chức năng: Kaggle được sử dụng tốt nhất cho việc học và tham gia các cuộc thi. Nó nhiều hơn một nền tảng học tập, nơi bạn có thể áp dụng các kỹ năng và tài năng của mình và cạnh tranh với những người đam mê dữ liệu khác. Bạn cũng có thể viết mã trong Kaggle bằng notebooks của chính trang web cung cấp là Notebook Jupyter không cần thiết lập, có thể tùy chỉnh và nó đi kèm với GPU miễn phí và kho lưu trữ dữ liệu & mã cộng đồng khổng lồ.

Phẩm chất tốt nhất: Đây là là một trong những nền tảng tốt nhất trong Machine Learning và Data Science. Hỏi bất kỳ người yêu dữ liệu nào và họ sẽ biết Kaggle là gì. Notebook cũng rất tuyệt vì nó giúp loại bỏ nhu cầu cài đặt bất kỳ phần mềm nào và bạn có thể nhảy vào viết mã dễ dàng.

Bài viết tốt nhất: Kaggle Blog

5. Reddit — r/datascience

Giới thiệu: r / datascience là nơi để nói về dữ liệu, chia sẻ kinh nghiệm khoa học dữ liệu, lời khuyên về việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu, munging dữ liệu và hơn thế nữa!

Cấp độ: tất cả

Loại: mọi thứ

Chức năng: Một nền tảng để đặt câu hỏi, chia sẻ tài nguyên, nói chuyện và nhiều hơn nữa.

Phẩm chất tốt nhất: Nền tảng này đặc biệt tuyệt vời khi các chuyên gia và nhà khoa học dữ liệu làm việc trong lĩnh vực này có thể nói về kinh nghiệm của họ và chia sẻ cuộc sống làm việc của họ với người mới bắt đầu và những người đam mê DS. Thỉnh thoảng, cộng đồng cũng chia sẻ những tài nguyên tuyệt vời để học và thành thạo một kỹ năng.

Bài viết tốt nhất:

6. Towards Data Science

Giới thiệu: Nhóm TDS là một nhóm quốc tế gồm 15 người làm việc về nội dung được phát hành trên Hướng tới Khoa học dữ liệu. Mỗi ngày họ xem xét các bài nộp từ các nhà văn trên khắp thế giới và đưa ra phản hồi cho vô số tác giả. Mục tiêu của họ là trình bày các bài viết được viết tốt, nhiều thông tin mà khán giả của chúng tôi rất hào hứng khi đọc.

Cấp độ: tất cả

Loại: Data Science, Machine Learning, Programming, Visualization, AI

Chức năng: TDS là một nền tảng đọc và học. Nếu bạn là một nhà văn ở mức trung bình, thì bạn có thể gửi bài viết đến ấn phẩm của họ và nếu bạn may mắn, bạn sẽ có cơ hội viết cho TDS. Tôi đọc TDS khi tôi đi lại trên tàu và các bài viết về nó luôn luôn là thông tin hàng đầu và nhiều thông tin.

Phẩm chất tốt nhất:

Lựa chọn của chúng tôi - bài viết tốt nhất được chọn bởi TDS.
Tìm hiểu - các khái niệm được phân loại thành DS, ML, lập trình và các khái niệm khác để dễ dàng tiếp cận việc học.
Tổng hợp và thu thập - Tổng hợp các bài viết tập hợp các quan điểm thú vị và đa dạng về các khía cạnh khác nhau của Khoa học dữ liệu

7. Analytics Vidhya

Giới thiệu: Analytics Vidhya được quản lý bởi Nhóm AV và cung cấp cổng thông tin kiến thức dựa trên cộng đồng cho các chuyên gia Phân tích và Dữ liệu Khoa học. Mục tiêu của họ là trở thành một cổng thông tin hoàn chỉnh phục vụ tất cả các kiến thức và nhu cầu nghề nghiệp của Chuyên gia Khoa học Dữ liệu.

Cấp độ: tất cả

Loại: Blog, Khóa học, Hackathons, Bootcamp (trả phí)

Chức năng: AV phù hợp với những người tìm kiếm một nền tảng để cạnh tranh trong hackathon và thực hành các kỹ năng DS của họ. Các blog và bài viết cũng là thông tin và thú vị để đọc.

Phẩm chất tốt nhất: AV có những lộ trình học tập cung cấp những định hướng rõ ràng cho một hành trình từ đầu đến cuối trên các công cụ và kỹ thuật và cuộc thi khác nhau. Thử nghiệm thích ứng DS rất riêng của DS, DSAT, hoàn hảo cho những người muốn kiểm tra kỹ năng và thực hành hàng ngày. Một số cuộc thi được tham gia miễn phí và chúng diễn ra khá thường xuyên.

Bài viết tốt nhất: 6 Challenging Open Source Data Science Projects to Make you a Better Data Scientist

8. Data Science Dojo

Giới thiệu: DSD được thành lập bởi Raja Iqbal và nó bắt đầu như một nhóm gặp gỡ tại Seattle. Với sứ mệnh làm cho khoa học dữ liệu có thể tiếp cận được với mọi người, Raja đã rời bỏ công việc hiện tại của mình tại Microsoft để bắt đầu Data Science Dojo với tư cách là một doanh nghiệp (DSDaaB) giảng dạy bootcamp khoa học dữ liệu trên toàn thế giới. Tóm lại, Data Science Dojo hoàn toàn hướng dẫn mọi người cách sử dụng dữ liệu để khám phá những hiểu biết mới và đưa ra quyết định sáng suốt.

Cấp độ: tất cả

Loại: blog, video hướng dẫn

Chức năng: Trang web này dành cho những người tìm kiếm hướng dẫn và bài viết nói về khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, phân tích dữ liệu lớn, AI và machine learning.

Phẩm chất tốt nhất: Trang web rất trực quan và dễ sử dụng. Các bài viết nổi bật được tô sáng rõ ràng ở đầu trang web và cuộn xuống bạn sẽ thấy các thẻ hàng đầu như #datascience và #Analytics, v.v.

Bài viết tốt nhất: 101 Data Science Interview Questions, Answers, and Key Concepts

9. Data Science 101

Giới thiệu: Người tạo ra blog này - Ryan Swanstrom, là một nhà lãnh đạo tư tưởng về dữ liệu lớn và được liệt kê là một trong những người có ảnh hưởng nhất trên internet về khoa học dữ liệu.

Cấp độ: tất cả

Loại: blog, tin tức

Chức năng: Đây hoàn toàn là một blog và nó là để đọc về các khái niệm hoặc tin tức mới nhất trong Khoa học dữ liệu.

Phẩm chất tốt nhất: Trang web đơn giản và sạch sẽ. Cũng không có quảng cáo, có nghĩa là bạn có thể đọc các bài viết một cách hòa bình và vui vẻ.

Bài viết tốt nhất: Top Companies to work for if you are a data scientist

10. Geeks for Geeks — Machine Learning

Giới thiệu: Geek for Geek là một blog khét tiếng khác dành cho những người đam mê khoa học máy tính. Có tất cả mọi thứ trên trang web này - từ thuật toán và cấu trúc dữ liệu đến các cuộc phỏng vấn và thực tập. Phần ML của họ là phi thường và nó cung cấp một lộ trình học tập cho người mới bắt đầu.

Cấp độ: tất cả

Loại: blog, hướng dẫn, bài viết

Chức năng: Đây là một bộ sưu tập lớn các bài báo được phân loại tốt và là nơi tuyệt vời cho người mới bắt đầu tìm kiếm tài nguyên miễn phí.

Phẩm chất tốt nhất: Nó có các vấn đề thực tiễn giúp mọi người thành thạo lập trình cần thiết trong ML và DS.

Bài viết tốt nhất: Getting Started with Machine Learning

Via:Medium