Afbeelding door redacteur
Een nieuwe vaardigheid leren kan lastig zijn, vooral als je een groot deel van je tijd hebt besteed aan het vinden van de juiste cursus, universitair diploma of bootcamp. Voordat u zelfs maar een cent gaat uitgeven, moet u eerst de gratis beschikbare bronnen gebruiken. Probeer het uit, kijk of het je bevalt en leer de meeste inhoud gratis online voordat je klaar bent om de sprong te wagen om je te laten certificeren.
In dit artikel zal ik de top X YouTube-series doornemen die elke beginner die datawetenschap wil leren, moet bookmarken!
Link: gratisCodeCamp
Wanneer veel mensen nadenken over datawetenschap en welke programmeertaal ze moeten leren, wenden veel mensen zich natuurlijk tot Python. En daar is een reden voor. Het wordt beschouwd als een van de beste programmeertalen om te leren en staat al een tijdje op nummer één. Het bevat een verscheidenheid aan bibliotheken en raamwerken en maakt gebruik van leesbare code.
De YouTube-serie gekoppeld door freeCodeCamp is een video van 4.5 uur waarin alles wordt doorgenomen, zodat je een Python-programmeur kunt worden. De video is ook beschikbaar in het Spaans, Arabisch, Portugees of Hindi.
Link: StatQuest
Veel bootcamps gaan soms niet in op bepaalde elementen die erg belangrijk zijn in de wereld van data science – statistiek is daar één van. Uit persoonlijke ervaring kwam ik in de datawetenschapswereld terecht met weinig tot geen begrip van de statistische kant, aangezien mijn cursus dat nooit bood. Ik betrapte mezelf erop dat ik terug moest gaan om veel dingen opnieuw te leren – op de juiste manier!
En op die reis was Josh Starmer van StatQuest aanwezig, die statistieken leuk en gemakkelijk te leren maakte. Statistieken zijn belangrijk voor datawetenschap en belangrijk voor de voortgang van je carrière. Hiermee krijgt u een beter inzicht in wat data science is en waarom dit van belang is in uw gehele data science-workflow bij het creëren van oplossingen.
Link: 3Blauw1Bruin
Het kan geen kwaad om er wat dieper in te duiken als het gaat om het leren van de statistische/wiskundige kant van datawetenschap. Ik zeg dit omdat het u alleen maar ten goede zal komen in uw data science-leren en carrière. 3Blue1Brown is een YouTube-kanaal dat wiskunde in geanimeerde vorm behandelt.
Er is een serie in het kanaal die duikt in lineaire algebra, neurale netwerken en centrale limietstelling, die zeer nuttig zal zijn voor uw datawetenschapsleren.
Link: DataCamp
Als datawetenschapper werk je met veel data (natuurlijk toch?). Maar als u met gegevens werkt, moet u er rekening mee houden dat veel van de gegeven gegevens rommelig zullen zijn en dat u tijd zult moeten besteden aan het opschonen van de gegevens. Dit is een van de eerste stappen in de data science-workflow en een belangrijke stap.
In deze YouTube-video met Data Camp leert u het belang en de verschillende technieken voor het verkrijgen van schone en consistente gegevens. De live training geeft u inzicht in het soort uitdagingen op het gebied van data-opschoning waarmee u te maken krijgt.
Link: Kris Naik
Machine learning is momenteel groot en zal alleen maar groter worden. Als onderdeel van uw leertraject op het gebied van datawetenschap is het belangrijk om de fijne kneepjes van machinaal leren te begrijpen – daarom zal ik Krish Naik aanbevelen.
De gekoppelde video is een zes uur durende doorloop van machine learning. Ik verwacht niet dat je het in één keer doorneemt, maar in deze zes uur durende video leer je over de verschillende aspecten van machinaal leren, van het lineaire regressie-algoritme tot clusteralgoritmen. Als je deze leert, begin je te begrijpen waarom het begrijpen van statistieken belangrijk is in data science – dingen zullen logisch worden.
Link: Eenvoudig leren
Wanneer u met gegevens werkt, is uw enige taak niet het leren hoe u deze kunt opschonen en hoe u resultaten kunt produceren voor het besluitvormingsproces. Als onderdeel van uw rol als datawetenschapper bent u verantwoordelijk voor het omzetten van uw output in datavisualisaties. Dit is bedoeld om uw gegevens in andere vormen te presenteren, maar ook om tegemoet te komen aan belanghebbenden die niet erg technisch onderlegd zijn.
In deze YouTube-serie van Simplilearn leer je hoe je datavisualisaties maakt met Matplotlib, Seaborn en Bokeh. Aan het einde van de serie wordt u een professional in datavisualisatie door uw gegevens te analyseren en visueel patronen te vinden.
Zodra u deze 6 aspecten van data science onder de knie heeft, beschikt u over een grote hoeveelheid kennis en vaardigheden om uw leerproces voort te zetten met meer unieke sectoren zoals deep learning of natuurlijke taalverwerking.
Begin je data science-reis gratis met deze YouTube-series!
Nisha Arja is een datawetenschapper en freelance technisch schrijver. Ze is vooral geïnteresseerd in het geven van loopbaanadvies op het gebied van Data Science of tutorials en op theorie gebaseerde kennis rond Data Science. Ze wil ook de verschillende manieren onderzoeken waarop kunstmatige intelligentie de levensduur van de mens ten goede komt. Een scherpe leerling, die haar technische kennis en schrijfvaardigheid wil verbreden, terwijl ze anderen helpt te begeleiden.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- Bron: 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
