Привет всем!
Я изучаю науку и машину и машину учить некоторое время, и я хотел поделиться этим: есть кривая, которая должна сопровождаться во время изучения науки о данных. Я видел, как много людей учится через онлайн-ресурсы, и это здорово! Мой опыт работы с онлайн-ресурсами был таким, что я не смог найти структурированный метод для изучения науки о данных и изучения машины в потоке. По этой причине я решил создать заметки, для тех, кто хотел учиться/пересмотреть то, что они работали, или планируют работать, и я загрузил эти заметки в день-мудрый формат, на мой репозиторий Github.
Я выбрал день-мудрый формат, так что люди, которые хотят изучать/пересмотреть алгоритмы Python, Eda и ML, могут легко потратить около дня на конкретную загрузку ноутбука и могут понять знания в день-мудрее, так что все остается свежим, а обучение находится в шагах.
Мой репозиторий основан на следующем:
- Базовый питон
- Продвинутый Python.
- Исследовательский анализ данных
- Алгоритмы обучения машины (контролируемые и без присмотра)
Вот ссылка: https://github.com/shauryaa117/learn-python-based-data-science.
Счастливое обучение! Оставайся в безопасности!
Оригинал: “https://dev.to/shauryaa117/learn-python-based-data-science-2nk1”