作者：東哥起飛
Python數據科學
大家好，我是東哥。
前方高能，準備開啓收藏夾喫灰模式。
本篇東哥分享幾個數據科學入門的學習網站，全部免費資源，且內容優質，是小白入門的不二選擇。東哥當年從機械轉行也從這些學習網站收穫很多。
下面開始進入正題。
一、Kaggle
什麼是Kaggle？
kaggle是全球最先也是目前規模最大的數據科學競賽組織了。之所以這麼受歡迎，是因爲很多大的公司奉獻出自家真實的數據給kaggle，提出真實業務場景面臨的痛點，需要數據科學上的解決方案。
我個人覺得是非常有意思的，因爲很多人苦學理論，正愁着沒有真實數據去實踐，有了這個機會，不論方案是否可以排上名次，都是寶貴的實踐經驗啊。
當然，作爲方案最優的前三名可以得到一筆豐厚的報酬，幾千美元到幾萬美元不等，這更加刺激廣大數據愛好者了。競賽已經有上百場了，各種場景和需求，並且隨着需求增多，競賽也在不斷增加。
Kaggle上有什麼？
原來的kaggle只有單一的競賽，現在的kaggle已經不只是競賽這麼簡單了。它還有豐富的社區、免費的學習課程、在線實操的環境。
下面是一在線操作提交模型的環境，非常奈斯。
各路神仙在社區共享自己的kernels和源代碼，是個非常好的交流學習機會，有興趣可以自己去看。這裏主要說下免費的學習課程，下面是地址。
https://www.kaggle.com/learn/overview
學習列表中有python、機器學習、深度學習、可視化、pandas數據處理、SqL入門和進階等等。打開每個學習項目，內容非常豐富，雖是英文我相信對於有心的人都不是問題了。
二、Coursera
Coursera很多朋友應該熟悉，吳恩達的機器學習課程最早就是從這裏開始分享的。裏面有各個名校大學的公開課，很多都是免費公開的課程，聽課是免費的，但學完後認證證書需要付費。
這裏分享幾個東哥收藏的寶藏課程，每一個都很經典，好評無數。
1.機器學習 (Andrew Ng / 斯坦福大學)
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
2.專業數據科學(10門課/JHU)
https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science
3.數據科學實戰(5門課/JHU)
https://www.coursera.org/specializations/executive-data-science
4.專業數據挖掘(6門課/伊利諾伊大學)
https://www.coursera.org/specializations/data-mining
5.數據科學碩士(8門課/伊利諾伊大學聖巴巴拉分校)
https://www.coursera.org/degrees/master-of-computer-science-illinois/data-science
6.數據科學應用碩士(密歇根大學)
https://www.coursera.org/degrees/master-of-applied-data-science-umich
三、Udacity
Udacity（優達學成）是個美國的付費類培訓機構，內容涉及所有編程和計算機類的課程，是歪果仁拍的視頻課程，質量很高，但收費很貴。
仔細觀察，其實也有很多免費的課程供學習的，東哥把收藏的存貨也拿出來分享下。
1.數據科學導論
總共10個章節，以titanic和NewYork Subway data項目爲例介紹數據分析、可視化、數據處理、Mapreduce大數據。
https://www.udacity.com/course/intro-to-data-science–ud359
2.數據分析導論
https://www.udacity.com/course/intro-to-data-analysis–ud170
3.數據可視化分析
這個課程是基於R語言的，介紹了R語言基礎、邏輯迴歸、線性迴歸、正則化等內容。
https://www.udacity.com/course/data-analysis-and-visualization–ud404
4.使用SQL做數據分析
https://www.udacity.com/course/sql-for-data-analysis–ud198
5. 統計推理入門
主要介紹推斷性統計的知識，比如各種檢驗，假設檢驗、t檢驗、卡方檢驗、ANOVA方差分析、迴歸等等。
https://www.udacity.com/course/intro-to-inferential-statistics–ud201
當然，除了這些還有很多付費的，感興趣可自行查找，本篇只談免費。
四、其它社區和博客
下面是幾個很好的國外數據科學社區和個人博客，內容不如前面三個學習網站有組織和條條理，但是有很多優秀的文章分享也可以作爲參考學習。
1. 面向數據科學
https://towardsdatascience.com/
這裏着重說下這個社區，專門的數據科學學習平臺，裏面都是一些國外愛好者的分享，涵蓋了data science、machine learning、deep learning、visualization、programming等。
2. 方差解釋
http://varianceexplained.org/
3. 成爲一名數據科學家
https://www.becomingadatascientist.com
4. Mark Meloon
https://www.markmeloon.com/
5. Julia Silge
https://juliasilge.com/blog/
以上就是東哥分享的一些免費課程資源，資源多少不是關鍵，關鍵的是邁開第一步，深入進去開始學習。
先分享這些，如果覺得有幫助，還請多分享和點個贊。
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