Наука данных называется самой сексуальной работой 21-го века. По словам ZipRecruiter , заработная плата на уровне начального уровня для ученого данных оценивается в 69 000 долларов США, а средняя зарплата для ученого данных среднего уровня составляет около 89 000 долларов. С таким огромным объемом в отрасли спрос на данные ученых увеличился на складки. В этом посте мы собираемся исследовать 15 каналов YouTube, где вы можете начать работу и изучать науку информацию бесплатно.
1. FreeCodeCamp.
FreeCodeCamp не нуждается в введении. Это мой канал, чтобы получить знания о любой концепции компьютерной науки. Плейлист данных WreeCodeCamp. Имеет видео о науке данных, визуализации данных, анализа данных и многое другое.
2. Наука данных Dojo.
Data Science Dojo – это удивительный канал с более чем 3М + представлениями на их видео и 70,3 тыс. Абонентах. Они принимают 5-дневные науки на науке Data Bootcamp по всему миру, в котором приняли участие 4 000 профессионалов из более чем 1500+ компаний по всему миру. Вы можете проверить их расписание на 2021 здесь Отказ Science Data Dojo является одним из каналов, которые выступают в видеоролики по наукам на науках Data на языке программирования R и Python. Вы можете исследовать свои плейлисты, нажав здесь Отказ
3. 365 науки о данных
С 6 миллионами + просмотров и 172 тыс. Абонентов на их канале, 365 наук данных содержит видео на Основы вероятности , Распределение вероятностей , Дорожные карты для различных позиций в науке данных и все между ними. Они также предлагают курсы на Python, предварительно обработке данных, SQL, визуализацию данных, глубокое обучение и многое другое на их веб-сайте на 365datascuita.com
4. Статуст с Джошем Стармер
Этот ресурс является Goldmine для людей, желающих изучать статистику и машинное обучение. Statquest разбивает сложные статистические данные и методы обучения машины на мелкие кусочки размером с укус, которые легко понять. Статуст не тушить материал, вместо этого он строит вас, чтобы вы были умнее и лучше понимать статистику и обучение машины.
Этот канал имеет 22 м + представления и 466 к + абонентам. Вы можете получить доступ к спискам воспроизведения статусов из здесь Отказ
5. Алекс аналитик
Для людей, которые хотят конкретно сосредоточиться на стороне анализа данных науки, Алекс – ваш парень. Его шоу Алекс аналитик шоу является одним из моих любимых ресурсов в Интернете. Для людей, которые хотят посоветовать реальные совет, а не учебные пособия, проверь его.
6. Ken jee.
KEN Jee работает в области науки о данных, занимающихся спортивной аналитикой за последние 5 лет. Он провел данные науки о науках в компаниях, начиная от стартапов на организации Fortune 100. Его канал YouTube имеет более 3 м + представления и абоненты 132K. У него есть удивительный плейлист на Наука данных Джобс , Научные науки Основы и Научные проекты Data и более.
7. Datacamp.
Канал YouTube Datacamp составляет более 14 м + представления и абоненты 112K. Datacamp образовал 6 миллионов человек по всему миру через свои курсы по адресу DataCamp.com . Они плейлист для R Учебники для науки о данных и Python для науки о данных Отказ Для обзора его курсов я бы порекомендовал Алекс видео на Datacamp Отказ
8. Профессор данных
Chanin Nantasenamat AKA Data Professor – профессор биоинформатики в исследовательском университете, где он ведет исследовательскую лабораторию, которая использует науку данной информации о распущении скрытых знаний о больших данных в медицине. Chanin насчитывает более чем 15-летний опыт работы в науке данных и опубликовал более 100 исследовательских статей, рассмотреть статьи и книжные главы.
Его плейлисты – Наука данных 101 , Наука данных Toolbox , Python Data Science Projects а также R Технические науки проекты просто феноменальные.
9. 3BLUE1Brown
3BLUE1Brown имеет анимированные учебники по концепциям математики и развлечения. Это отличный ресурс для понимания любых математических концепций, таких как исчисление , дифференциальные уравнения , нейронные сети и более.
10. Криш Наик
Krish Naik – это ученый свинцовый ученый, новающую в машинном обучении, глубоко обучении и компьютерном видении, педагоге и наставнику, с более чем 8-летним опытом работы в отрасли. В своем канале Криш объясняет различные темы на машинном обучении, глубокому обучению и AI со многими сценариями реальной проблемы.
Лучшая часть об этом канале состоит в том, что Криш сделал видео, где он объясняет, как изучать науку Data через его канал, следуя различным плейлистам. Это идет как Python для машинного обучения -> [Статистика в мл] ( https://www.youtube.com/playlist?list=plzotaelrmxvmhvyr3ri9iq-t5qpbtxzjo -> Функция Техника -> Машинное обучение -> ML трубопроводы -> Глубокое обучение -> Проекты Отказ
11. Основы кода
Основы кода – это канал Dhaval Patel, и у кого более 15 лет опыта работы работают инженером программного обеспечения. У него более 16 м видов на его канал с абонентами 284K. У него есть Научный плейлист данных Из 111 видео, где он охватывает, Python, Jupyter ноутбук, Numpy, Pandas, MATPLOTLIB для визуализации данных, машинное обучение с использованием Sklearn & Deep Orusure с использованием Tensorflow 2.0.
12. Edureka.
Edureka – это другая платформа, которая не требует введения. Он имеет 207 м просмотров на его канале с абонентами 2,55 м. Он имеет 10-часовые научные науки, где все основные концепции подробно описаны. Он подходит для начинающих, так и для профессионалов. Вы можете получить доступ к 10-часовым наукам на науке Full By Edureka здесь Отказ
13. Intellipaat
Intellipaat – это канал с 44 м + представлениями и абонентами 919K. Он имеет 11-часовой курс по полной науке о данных, начиная с какой науки о данных к различным концепциям науки о данных, проекты по наукам данных и вопросы и ответы науки о науке данных. Это конец для окончания данных науки.
14. Simplilearn
Simplilearn – это канал с 69 м + представлениями и абонентами 983K. Подобно Edureka, он имеет 10-часовой курс, в котором он правильно дает учебный путь науки о данных. Он заполнен множеством практических примеров и является новичком. Вы можете получить доступ к 10-часовым курсам данных по науке Simplilearnn здесь Отказ
15. Великое обучение
Отличное обучение имеет курс данных Dr Abhinanda Sarkar. Доктор Саркар является академическим директором в большом изучении науки о науках и программах обучения на науке и машины. Он занимает среди топ-3 самых выдающихся академиков данных науки и науки и данных в Индии.
Он преподавал прикладную математику в Институте технологий Massachusetts (MIT), а также посетил факультет в Стэнфорде и Иси и продолжает преподавать в Индийском институте менеджмента (IIM-Bangalore) и Индийский институт науки (IISC). Вы также можете получить бесплатный сертификат от отличного изучения науки о данных, посетив здесь Отказ
Я надеюсь, что эта статья была полезна для вас. Мастеринг данных науки требует много тяжелой работы, терпения и знаний. Если вы только для получения денег, которые он предлагает, вы можете выбрать также стать инженером программного обеспечения. Он платит то же самое и в несколько раз даже больше. С тем, что сказано, наука данных имеет большой потенциал и уже меняет способ, которым мы смотрим на бизнес.
Мои статьи подпитываются кофе. Если вы найдете свой контент ценным и хотите поддержать свои усилия, подумайте о покупке мне один!
Бонусные идеи Insightful Coder:
Заинтересованы в строительстве Creative Projects Python на новичком Python?: Проверьте Python Projects для начинающих сериалов 😍.
Заинтересованы в создании ваших собственных проектов искусственного интеллекта с помощью Python?: Проверьте Python Ai Series 🧠.
Я также бросающую полезные ресурсы Dev, интерактивные викторины и подготовку к интервью на моем Instagram Страница. Обязательно следовать за мной 💯
Найти и загрузить все мои исходные коды проекта на мой Репозиторий GitHub 🎁.
Оригинал: “https://dev.to/theinsightfulcoder/15-youtube-channels-to-learn-data-science-for-free-487b”