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Das Erlernen einer neuen Fähigkeit kann entmutigend sein, insbesondere wenn Sie viel Zeit damit verbracht haben, den richtigen Kurs, Universitätsabschluss oder das richtige Bootcamp zu finden. Bevor Sie überhaupt einen Cent ausgeben, nutzen Sie zunächst die verfügbaren kostenlosen Ressourcen. Probieren Sie es aus, sehen Sie, ob es Ihnen gefällt, und lernen Sie die meisten Inhalte online kostenlos kennen, bevor Sie sich auf den Weg zur Zertifizierung machen.
In diesem Artikel gehe ich die Top-X-YouTube-Serien durch, die jeder Anfänger, der Data Science erlernen möchte, als Lesezeichen speichern muss!
Link: freeCodeCamp
Wenn viele Leute darüber nachdenken, in die Datenwissenschaft einzusteigen und welche Programmiersprache sie lernen sollten, greifen viele natürlich zu Python. Und dafür gibt es einen Grund. Sie gilt als eine der am besten zu erlernenden Programmiersprachen und ist schon seit einiger Zeit die Nummer eins. Es enthält eine Vielzahl von Bibliotheken und Frameworks und verwendet lesbaren Code.
Die von freeCodeCamp verlinkte YouTube-Serie ist ein 4.5-stündiges Video, das alles durchgeht, damit Sie ein Python-Programmierer werden können. Das Video ist auch auf Spanisch, Arabisch, Portugiesisch oder Hindi verfügbar.
Link: StatQuest
In vielen Bootcamps werden bestimmte Elemente, die für die Welt der Datenwissenschaft sehr wichtig sind, nicht behandelt – Statistiken sind eines davon. Aus persönlicher Erfahrung bin ich in die Welt der Datenwissenschaft eingestiegen, ohne dass ich etwas über die Statistik verstand, da sie in meinem Kurs nie angeboten wurde. Ich habe mich dabei ertappt, dass ich vieles neu lernen musste – und zwar auf die richtige Art und Weise!
Und auf dieser Reise war Josh Starmer von StatQuest dabei, der dafür gesorgt hat, dass Statistiken Spaß machen und leicht zu erlernen sind. Statistiken sind wichtig für die Datenwissenschaft und wichtig für den Fortschritt Ihrer Karriere. Es ermöglicht Ihnen ein besseres Verständnis davon, was Data Science ist und warum es in Ihrem gesamten Data Science-Workflow bei der Erstellung von Lösungen wichtig ist.
Link: 3Blau1Braun
Es schadet nicht, etwas tiefer einzutauchen, wenn es darum geht, die statistische/mathematische Seite der Datenwissenschaft zu erlernen. Ich sage das, weil es Ihnen bei Ihrem datenwissenschaftlichen Lernen und Ihrer Karriere nur zugute kommen wird. 3Blue1Brown ist ein YouTube-Kanal, der Mathematik in animierter Form behandelt.
Es gibt eine Reihe im Kanal, die sich mit linearer Algebra, neuronalen Netzen und dem zentralen Grenzwertsatz befasst und für Ihr datenwissenschaftliches Lernen von großem Nutzen sein wird.
Link: DataCamp
Als Datenwissenschaftler werden Sie mit vielen Daten arbeiten (offensichtlich, oder?). Wenn Sie jedoch mit Daten arbeiten, müssen Sie bedenken, dass viele der bereitgestellten Daten unübersichtlich sind und Sie Zeit für die Bereinigung der Daten aufwenden müssen. Dies ist einer der ersten Schritte im Data-Science-Workflow und ein wichtiger Schritt.
In diesem YouTube-Video mit Data Camp erfahren Sie, wie wichtig und verschiedene Techniken sind, um saubere und konsistente Daten zu erhalten. Die Live-Schulung gibt Ihnen Einblick in die Art der Datenbereinigungsherausforderungen, auf die Sie stoßen werden.
Link: Krish Naik
Maschinelles Lernen ist derzeit groß und wird immer größer. Als Teil Ihrer datenwissenschaftlichen Lernreise ist es wichtig, die Feinheiten des maschinellen Lernens zu verstehen – deshalb werde ich Krish Naik empfehlen.
Das verlinkte Video ist ein 6-stündiger Durchlauf des maschinellen Lernens. Ich erwarte nicht, dass Sie es in einer Sitzung verstehen, aber in diesem 6-stündigen Video lernen Sie die verschiedenen Aspekte des maschinellen Lernens kennen, vom linearen Regressionsalgorithmus bis hin zu Clustering-Algorithmen. Wenn Sie diese erlernen, werden Sie beginnen zu verstehen, warum das Verständnis von Statistiken in der Datenwissenschaft wichtig ist – die Dinge werden anfangen, einen Sinn zu ergeben.
Link: Simplilearn
Wenn Sie mit Daten arbeiten, besteht Ihre einzige Aufgabe nicht darin, zu lernen, wie man Daten bereinigt und Ergebnisse für den Entscheidungsprozess erstellt. Im Rahmen Ihrer Rolle als Datenwissenschaftler sind Sie dafür verantwortlich, Ihre Ergebnisse in Datenvisualisierungen umzuwandeln. Dies dient dazu, Ihre Daten in anderen Formen darzustellen und auch Stakeholder anzusprechen, die nicht besonders technisch versiert sind.
In dieser YouTube-Serie von Simplilearn erfahren Sie, wie Sie Datenvisualisierungen mit Matplotlib, Seaborn und Bokeh erstellen. Am Ende der Serie werden Sie ein Profi in der Datenvisualisierung, indem Sie Ihre Daten analysieren und Muster visuell erkennen.
Sobald Sie diese 6 Aspekte der Datenwissenschaft beherrschen, verfügen Sie über umfangreiche Kenntnisse und Fähigkeiten, um Ihr Lernen in einzigartigeren Bereichen wie Deep Learning oder Verarbeitung natürlicher Sprache fortzusetzen.
Beginnen Sie Ihre Data-Science-Reise kostenlos mit diesen YouTube-Serien!
Nisha Arya ist Data Scientist und freiberuflicher technischer Redakteur. Sie ist besonders daran interessiert, Data Science Karriereberatung oder Tutorials und theoriebasiertes Wissen rund um Data Science anzubieten. Sie möchte auch die verschiedenen Möglichkeiten untersuchen, wie künstliche Intelligenz der Langlebigkeit des menschlichen Lebens zugute kommt/kann. Eine begeisterte Lernende, die ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern möchte, während sie anderen hilft, sie zu führen.
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- PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
- Quelle: https://www.kdnuggets.com/top-6-youtube-series-for-data-science-beginners?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-6-youtube-series-for-data-science-beginners
