Освойте Python для науки о данных за 10 недель!

Освойте Python для науки о данных за 10 недель!

Бесплатный план изучения видеоресурсов

Вы хотите стать специалистом по данным, но не знаете, с чего начать? Что ж, вам повезло, потому что у меня есть учебный план, который поможет вам изучить Python для науки о данных всего за 10 часов в неделю!

Прежде всего, давайте поговорим о ресурсах. Если у вас ограниченный бюджет, не проблема! Мы будем использовать бесплатные видеоресурсы, чтобы помочь вам освоиться.

Прежде чем мы углубимся, я хочу отметить, что я не связан ни с одним из предложенных ресурсов. Рекомендации основаны исключительно на моем собственном опыте и опыте других учащихся в этой области.

Неделя 1–2: основы Python

Мы начнем с основ программирования на Python. Вы не можете построить небоскреб без прочного фундамента, и вы не можете стать специалистом по данным, не освоив основы Python. Вот несколько отличных ресурсов для начала:

• Python для всех от доктора Чака: эта серия руководств на YouTube охватывает все, что вам нужно знать о Python для начинающих. Преподаватель объясняет концепции в простой для понимания форме и приводит множество примеров, которые помогут вам начать работу. [Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=8DvywoWv6fI&list=PLlRFEj9H3Oj7Bp8-DfGpfAfDBiblRfl5p]
• Ускоренный курс Python от Кори Шафера. Эта серия учебных пособий на YouTube охватывает основы программирования на Python, включая типы данных, поток управления и функции. Преподаватель увлекается и дает понятные объяснения. [Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=1F_OgqRuSdI&list=PL-osiE80TeTt2d9bfVyTiXJA-UTHn6WwU]

Неделя 3–6: Анализ данных с помощью Python

Как только вы хорошо разберетесь с основами, пора переходить к анализу данных с помощью Python. На этом этапе вы узнаете, как использовать Python для работы с данными, включая манипулирование данными, очистку данных и визуализацию данных. Некоторые отличные ресурсы для этого этапа включают в себя:

• Учебное пособие по Pandas от Кори Шафера. Эта серия учебных пособий на YouTube охватывает все, что вам нужно знать о работе с данными в Python с использованием библиотеки Pandas. Преподаватель дает четкие объяснения и множество примеров, которые помогут вам начать работу. [Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg&list=PL-osiE80TeTsWlCv3ltqybIXRzMrvEvHE]
• Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn от Edureka. В этом учебном пособии на YouTube вы найдете все, что вам нужно знать о визуализации данных в Python с использованием Matplotlib и Seaborn. Преподаватель дает четкие объяснения и множество примеров, которые помогут вам начать работу. [Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=6guP1VeWz2w]

Неделя 7–8: Машинное обучение с помощью Python

Теперь, когда у вас есть хорошие знания Python и анализа данных, пришло время перейти к машинному обучению. Машинное обучение является ключевым компонентом науки о данных, и в Python есть множество библиотек, упрощающих создание моделей машинного обучения. Начните с изучения различных типов машинного обучения, таких как контролируемое и неконтролируемое обучение. Затем узнайте, как использовать Scikit-learn для создания моделей машинного обучения. Некоторые отличные ресурсы для этого этапа включают в себя:

• Машинное обучение с помощью Python от Sentdex: эта серия руководств на YouTube охватывает все, что вам нужно знать о машинном обучении с помощью Python с использованием Scikit-learn. Преподаватель дает четкие объяснения и множество примеров, которые помогут вам начать работу. [Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=OGxgnH8y2NM&list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v]
• Учебное пособие по Scikit-learn от Edureka. Эта серия руководств на YouTube охватывает все, что вам нужно знать о Scikit-learn, популярной библиотеке Python для машинного обучения. Преподаватель дает четкие объяснения и множество примеров, которые помогут вам начать работу. [Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=0Lt9w-BxKFQ&list=PL9ooVrP1hQOGtDdGMzQ6K8ew2Tc3A7GyL]

Неделя 9–10: Проект Capstone

Теперь, когда вы изучили основы программирования на Python, анализа данных и машинного обучения, пришло время проверить свои навыки! На этом этапе вы будете работать над завершающим проектом, который поможет вам применить то, что вы узнали, к реальной проблеме.

Некоторые отличные идеи для проектов Capstone включают в себя:

• Анализ данных о продажах для выявления тенденций и предоставления рекомендаций по улучшению
• Создание системы рекомендаций для фильмов или музыки
• Разработка прогностической модели для конкретной проблемы, например прогнозирование оттока клиентов для бизнеса.

Вот несколько ресурсов, которые помогут вам начать работу над проектом Capstone:

• Проекты по науке о данных от Кена Джи: в этом плейлисте на YouTube есть множество идей проектов по науке о данных, а также руководства по их созданию. [Ссылка: https://www.youtube.com/playlist?list=PL2zq7klxX5ASFejJj80ob9ZAnBHdz5O1t]
• Kaggle: Kaggle — это платформа для соревнований по науке о данных, а также отличный ресурс для поиска наборов данных для работы. Вы можете найти наборы данных по различным темам, от финансов до здравоохранения и социальных сетей. [Ссылка: https://www.kaggle.com/]

Вот и все! Следуя этому учебному плану, вы сможете стать специалистом по данным всего за 10 часов в неделю. Помните, что ключом к успеху является постоянство и целеустремленность. Продолжайте практиковаться, продолжайте учиться и не сдавайтесь!