5 Супер шпаргалок для овладения наукой о данных

5 Лучших советов для освоения науки о данных

 

Наука о данных – это обширная область, объединяющая элементы статистики, машинного обучения и анализа данных. Для навигации по этому сложному пространству иметь набор полезных шпаргалок может быть чрезвычайно полезно.

Шпаргалки также могут служить ценным ресурсом для подготовки к техническим интервью, повторения основных концепций и предоставления обзора для новичков, начинающих свою карьеру в науке о данных.

Вот пять супершпаргалок, которыми должны обладать каждый профессионал и энтузиаст науки о данных:

• Повышение эффективности в тестировании программного обеспечения и анализе данных с помощью ChatGPT
• Исчерпывающее руководство по визуализации Power BI
• 8 лучших способов использования прогнозного анализа для мобильных приложений

 

1. Шпаргалка Data Science Max Pro

 

Ссылка: Data-Science-Cheatsheet/data-science-cheatsheet.pdf

  

Это краткое справочное руководство на 9 страниц, которое охватывает основы вероятности, статистики, статистического обучения, машинного обучения, фреймворков для работы с большими данными и SQL. Идеально подходит для тех, кто имеет базовое понимание статистики и линейной алгебры, это отличное отправной точкой для тех, кто начинает погружаться в науку о данных.

 

2. Шпаргалка по вероятности и статистике Стэнфордского университета

 

Ссылка: CME 106 (stanford.edu)

  

Эта шпаргалка является кратким обзором ключевых концепций вероятности и статистики. В ней рассматриваются такие темы, как случайные выборки, оценщики, центральная предельная теорема, доверительные интервалы, проверка гипотез, анализ регрессии, коэффициенты корреляции и многое другое. Она идеально подходит для понимания основных статистических концепций, которые являются важными в науке о данных.

 

3. Шпаргалка Data Science 2.0

 

Ссылка: aaronwangy/Data-Science-Cheatsheet

  

Эта шпаргалка является сокращенной версией знаний в области науки о данных и включает в себя более чем семестр вводного курса машинного обучения на основе курсов Массачусетского технологического института по машинному обучению 6.867 и 15.072. В ней рассматриваются такие темы, как линейная и логистическая регрессия, деревья принятия решений, SVM, K-ближайших соседей и многое другое. Эта шпаргалка является ценным ресурсом для повторения материала перед экзаменом, подготовки к собеседованию и быстрого освежения ключевых концепций машинного обучения.

 

4. Супершпаргалка по машинному обучению

 

Ссылка:  afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

  

Эта шпаргалка представляет собой краткое изложение ключевых концепций, рассмотренных в курсе Машинного обучения CS 229 Стэнфордского университета. Включена информация о связанных темах (вероятности и статистика, алгебра и математический анализ), подробные шпаргалки по каждому из направлений машинного обучения и итоговая компиляция важных концепций. Это необходимый ресурс для всех, кто интересуется более глубоким изучением машинного обучения. Она предназначена для экспертов и предоставляет быстрый справочный материал по основным концепциям.

 

5. Супершпаргалка по глубокому обучению

 

Ссылка: afshinea/stanford-cs-230-deep-learning

  

Если вас интересует глубокое обучение, то в курсе CS 230 от Стэнфорда есть отличная коллекция материалов, которые охватывают все, что вам нужно знать о сверточных нейронных сетях и рекуррентных нейронных сетях, а также предлагают советы по тренировке моделей глубокого обучения. Этот ресурс бесценен для всех, кто фокусируется на глубоком обучении в области науки о данных, и он бесплатный.

 

Заключение

 

Эти справочные материалы предлагают лаконичный и эффективный способ повторить и укрепить понимание в области науки о данных. От основ статистики до тонкостей машинного и глубокого обучения, эти ресурсы бесценны для студентов, специалистов и энтузиастов. Часто обращайтесь к ним, чтобы закрепить базовые концепции или освежить новейшие методологии. 

****[Абид Али Аван](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) является сертифицированным профессионалом в области науки о данных и любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он фокусируется на создании контента и написании технических блогов о машинном обучении и технологиях науки о данных. Абид имеет степень магистра по управлению технологиями и степень бакалавра по телекоммуникационной инженерии. Его целью является создание продукта искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, страдающих от психических расстройств.