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新しいスキルを学ぶことは、特に適切なコース、大学の学位、またはブートキャンプを見つけるのに多くの時間を費やしてきた場合には、気が遠くなることがあります。一銭も出費する前に、まず利用可能な無料リソースを使用してください。認定取得に向けて飛躍する準備が整う前に、実際に触ってみて気に入るかどうかを確認し、コンテンツのほとんどをオンラインで無料で学習してください。
この記事では、データ サイエンスを学びたいすべての初心者がブックマークする必要がある、トップ X の YouTube シリーズを紹介します。
リンク： フリーコードキャンプ
多くの人がデータ サイエンスに参入し、どのプログラミング言語を学ぶべきかを考えるとき、自然に Python に目を向けます。これには理由があります。これは学ぶのに最適なプログラミング言語の 1 つと考えられており、しばらくの間第 1 位の座を維持しています。さまざまなライブラリとフレームワークが含まれており、読み取り可能なコードが使用されています。
freeCodeCamp によってリンクされている YouTube シリーズは、Python プログラマーになるためのすべてを説明する 4.5 時間のビデオです。このビデオは、スペイン語、アラビア語、ポルトガル語、またはヒンディー語でも利用できます。
リンク： スタットクエスト
多くのブートキャンプでは、データ サイエンスの世界にとって非常に重要な特定の要素について触れていないことがあります。統計もその 1 つです。個人的な経験から言えば、私はコースで統計学の側面が提供されていなかったため、統計学の側面をほとんどまたはまったく理解していない状態でデータ サイエンスの世界に入りました。私は、正しい方法で多くのことを学び直すために戻って勉強しなければならないことに気づきました。
そして、その旅には、統計を楽しく簡単に学べるStatQuestのJosh Starmerが参加しました。統計はデータサイエンスにとって重要であり、キャリアの進歩にとっても重要です。これにより、データ サイエンスとは何か、そしてソリューションを作成する際のデータ サイエンス ワークフロー全体においてデータ サイエンスが重要である理由をより深く理解できるようになります。
リンク： 3ブルー1ブラウン
データ サイエンスの統計/数学的側面を学ぶ場合は、もう少し深く掘り下げても問題はありません。私がこれを言ったのは、それがデータサイエンスの学習とキャリアにおいてのみ有益だからです。 3Blue1Brown は、アニメーション形式で数学を取り上げる YouTube チャンネルです。
このチャンネルには、線形代数、ニューラル ネットワーク、中心極限定理を詳しく解説するシリーズがあり、データ サイエンスの学習に非常に役立ちます。
リンク： データキャンプ
データ サイエンティストは、大量のデータを扱うことになります (当然ですよね?)。ただし、データを扱うときは、与えられたデータの多くが乱雑であり、データのクリーニングに時間がかかることを覚えておく必要があります。これはデータ サイエンス ワークフローの最初のステップの 1 つであり、重要なステップです。
Data Camp に関するこの YouTube ビデオでは、クリーンで一貫性のあるデータを取得する方法の重要性とさまざまなテクニックを学びます。ライブ トレーニングでは、遭遇するデータ クリーニングの課題の種類について洞察を得ることができます。
リンク： クリッシュ・ナイク
機械学習は現在大きな分野であり、今後もさらに大きくなるでしょう。データ サイエンスの学習の一環として、機械学習の複雑さを理解することが重要です。これが、私が Krish Naik をお勧めする理由です。
リンクされているビデオは、機械学習の 6 時間のランスルーです。一度で理解できるとは期待していませんが、この 6 時間のビデオでは、線形回帰アルゴリズムからクラスタリング アルゴリズムまで、機械学習のさまざまな側面について学びます。これらを学ぶと、データ サイエンスにおいて統計を理解することがなぜ重要であるのかが理解できるようになり、理解が深まります。
リンク： 単純な
データを扱うとき、唯一の仕事はデータをクリーンアップして意思決定プロセスのための出力を生成する方法を学ぶことではありません。データ サイエンティストとしての役割の一環として、出力をデータの視覚化に変換する責任があります。これは、データを他の形式で提示するとともに、技術的にあまり関心のない関係者に対応するためです。
Simplilearn のこの YouTube シリーズでは、Matplotlib、Seaborn、Bokeh を使用してデータ視覚化を作成する方法を学びます。このシリーズが終わるまでに、データを分析してパターンを視覚的に見つけることで、データ視覚化のプロになれるでしょう。
データ サイエンスのこれら 6 つの側面を習得すると、ディープ ラーニングや自然言語処理などのよりユニークな分野で学習を続けるための大量の知識とスキルが得られます。
これらの YouTube シリーズでデータ サイエンスへの取り組みを無料で始めましょう!
ニシャ・アリア データサイエンティスト兼フリーランステクニカルライターです。 彼女は特に、データサイエンスのキャリアに関するアドバイスやチュートリアル、およびデータサイエンスに関する理論に基づく知識の提供に関心を持っています。 彼女はまた、人工知能が人間の寿命の長寿に役立つ/できるさまざまな方法を探求したいと考えています。 他の人を導くのを助けながら、彼女の技術知識とライティングスキルを広げることを求めている熱心な学習者。
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- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： 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
