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不交学费也能成为数据科学家,这里有一条免费学习路径2019-10-21 09:42:33 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

我在成为数据科学家之前没有经历过任何正式的专业教育。本文将分享我的个人课程表,无需支付数千美元也能学习数据科学。

译文:魔王 来源:机器之心

如何通过免费方式学习数据科学?数据科学家 Rebecca Vickery 从技术能力、理论和实践经验三个方面入手介绍了自己的经验。

在传统教育机构中读硕士学位的平均成本差不多在 3 万到 12 万美元之间。在线数据科学学位课程也不便宜,最低成本为 9000 美元。如果你想学数据科学,但支付不起这笔费用,应该怎么办呢?

我在成为数据科学家之前没有经历过任何正式的专业教育。本文将分享我的个人课程表,无需支付数千美元也能学习数据科学。

该课程包含 3 个主要部分:技术能力、理论和实践经验。文中包含该学习路径中每个元素的免费资源链接,以及一些「低成本」资源的链接。如果你想花一点钱加速学习过程,你可以把这些资源添加到课程中。本文会说明每项资源的预计成本。

技术能力

本课程的第一部分为技术能力。推荐大家先学习这部分内容,这样你就可以采取实践优先的学习方式,而不是以数学理论为先。目前,Python 是数据科学领域使用最广泛的编程语言。根据 Kaggle 2018 机器学习及数据科学调查报告,83% 的受访者在日常工作中使用 Python。因此,我推荐大家学习 Python 语言,同时也推荐大家花一点时间学习其他语言,比如 R 语言。

Python 基础

使用 Python 执行数据科学任务之前,你需要先掌握 Python 背后的基础知识。你需要一门 Python 入门课程。网上有很多免费教程,我最喜欢的是 Codeacademy 的教程,因为它们允许在浏览器内进行动手编程实践。

我推荐大家学习这个 Python 入门课程,该课程涵盖 Python 基础语法、函数、控制流、循环、模块和类。

课程地址:https://www.codecademy.com/learn/learn-python

使用 Python 做数据分析

接下来,你需要充分了解如何使用 Python 做数据分析,这方面有很多不错的资源。

首先,我推荐大家至少学完 dataquest.io 上数据分析师学习路径的免费部分。Dataquest 提供完整的数据分析师、数据科学家和数据工程师学习路径。其中大量内容,尤其是数据分析师学习路径的内容可以免费获取。如果你资金充足,我强烈建议你付费订阅并学习这些内容。我学了这个课程,从中了解到数据科学的基础知识。数据科学家路径课程花费了我 6 个月时间。每个月的价格从 24.5 美元到 49 美元不等,这取决于你是否购买年费会员。资金充足的话,购买年费会员更划算(https://www.dataquest.io/subscribe/)。

 

 

Dataquest 平台(https://app.dataquest.io/dashboard)

使用 Python 做机器学习

如果你已经学完了 Dataquest 上的数据科学课程,那么你应该对使用 Python 执行机器学习的基础知识有了充分了解。如果还没有,这方面也有很多免费资源。我推荐首先从 scikit-learn 开始学起,因为 scikit-learn 是目前最常用的机器学习 Python 库。

我很幸运,在学习过程中参加了 scikit-learn 核心开发者之一 Andreas Mueller 举办的为期两天的 workshop。他发布了该课程的所有材料,包含幻灯片、课程笔记和 notebook。推荐大家先学习这份资料。

课程资料地址:https://github.com/amueller

接下来,我推荐大家学习 scikit-learn 官方文档中的一些教程。之后,大家就可以构建一些实际机器学习应用,学习模型运行背后的理论了。

scikit-learn 文档地址:https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html

SQL

想成为数据科学家,SQL 是必不可少的一项技能,因为抽取数据是数据建模的基础流程之一。这通常需要对数据库运行 SQL query。如果你没有学完上述 Dataquest 数据科学课程,那么这里有一些免费资源可供选择。

Codeacamdemy 有一门 SQL 入门课程,这门课实践性很强,学习过程中你可以在浏览器内进行编程。

课程地址:https://www.codecademy.com/learn/learn-sql

如果你还想了解基于云的数据库查询,那么 Google Cloud BigQuery 是不错的选择。它有免费试用方案,你可以免费尝试 query、大量公共数据集,以及阅读官方文档(https://cloud.google.com/bigquery/docs/tutorials)。

 

 

Codeacademy SQL 课程

R 语言

要想成为全面的数据科学家,只学 Python 还不够。我推荐大家学习一门 R 语言入门课程。Codeacademy 就有一门免费入门课程。

课程地址:https://www.codecademy.com/learn/learn-r。

值得注意的是,Codeacademy 的 pro 版本也提供完整的数据科学学习计划(升级 pro 账户需要每月支付 31.99 到 15.99 美元不等,具体费用取决于预先支付多少个月)。我个人觉得 Dataquest 的课程更加全面,但 Codeacademy 的这门课程要便宜一些。

软件工程

掌握软件工程技能和最佳实践是明智的做法,这会使代码更具可读性和可扩展性。此外,当你开始将模型投入生产过程时,你需要写出高质量、测试良好的代码,并熟练使用版本控制等工具。

这里有两个不错的免费资源。「Python Like You Mean It」涵盖 PEP8 风格指南、文档,以及面向对象的编程。

地址:https://www.pythonlikeyoumeanit.com/intro.html(有中文版)

scikit-learn 贡献指南旨在促进开发者对 scikit-learn 库的贡献,但它实际上也涉及最佳实践。它包括 GitHub、单元测试、debug 等话题,而且其写作背景是数据科学应用。

scikit-learn 贡献指南地址:https://scikit-learn.org/stable/developers/contributing.html

深度学习

要想对深度学习有一个全面的了解,我觉得 fast.ai 是最好的选择,它完全免费且没有广告。该课程包含机器学习导论、深度学习实践、计算线性代数和自然语言处理导论(代码优先)。所有课程都以实践为先,强烈推荐大家学习这些课。

课程地址:https://www.fast.ai/

 

 

fast.ai 平台

理论

你在学习技术能力部分时,一定会遇到一些代码背后的理论知识。我推荐大家在学习实践能力的同时学习理论知识。我自己采取的方式是:学习能够实现某项技术的代码(比如 KMeans),在代码运行后深入了解其概念,如惯性(inertia)。scikit-learn 文档包含 KMeans 算法背后的所有数学概念,地址:https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means。

这部分将介绍重要的基础理论知识。

可汗学院几乎涵盖以下列举的所有概念,且可免费学习。你可以在注册可汗学院时选择想要学习的主题,这样就可以得到量身定做的理论学习路径了。查看下图中的所有复选框,提前了解下文将要列举的大部分理论元素。

 

 

可汗学院

数学

♦ 微积分

微积分的维基百科定义是「一门研究变化的学问」。换句话说,微积分能够找出函数之间的模式,比如导数可以帮助你理解函数随着时间的变化。

很多机器学习算法利用微积分优化模型性能。如果你稍微了解机器学习,就一定听说过梯度下降。梯度下降就是:迭代地调整模型参数值,以找出能够最小化成本函数的局部极小值。梯度下降是微积分在机器学习中的应用的绝佳案例。

你需要了解以下知识:

♦ 导数

几何定义
计算函数的导数
非线性函数

♦ 链式法则

复合函数
复合函数的导数
多个函数

♦ 梯度

偏导数
方向导数
积分(Integrals)

♦ 线性代数

很多流行的机器学习方法(包括 XGBoost)使用矩阵来存储输入和处理数据。矩阵和向量空间、线性方程构成了线性代数。要想了解机器学习方法的工作原理,你需要首先掌握线性代数知识。

你需要学习:

♦ 向量和空间

向量
线性组合
线性相关和线性无关

向量点积和叉积

♦ 矩阵变换

函数和线性变换
矩阵相乘
反函数
转置矩阵

统计学

以下是你需要了解的重要概念:

♦ 描述性统计

如何总结数据样本
不同分布类型
偏斜度、峭度和集中趋势(如均值、中位数、众数)
依赖性度量,以及变量之间的关系(如相关性和协方差)

♦ 实验设计

假设检验
采样
显著性检验
随机性
概率
置信区间和双总体推断(two-sample inference)

♦ 机器学习

坡度推断
线性和非线性回归
分类

实践经验

第三部分是实践。要想真正掌握上述概念,你需要在类似现实应用的项目中使用这些技能。实践过程中,你会遇到一些问题,如数据丢失、数据出错,并逐渐发展出该领域的深层专业能力。这部分将列举一些可供免费获取实践经验的地方。

「实践目的不仅是实现潜能,还在于开发潜能,使之前不可能的事变为可能。这要求你勇于挑战:走出舒适区,强制大脑或身体不停适应。」Anders Ericsson,《Peak: Secrets from the New Science of Expertise》

Kaggle 等竞赛

机器学习竞赛是获取构建机器学习模型实践经验的好去处。它们提供大量数据集、待解决问题和排行榜。排行榜是衡量现有知识能否开发出优秀模型的重要方式,还能帮助你发现哪些地方需要改进。

除了 Kaggle,还有很多机器学习竞赛平台,如 Analytics Vidhya 和 DrivenData。

 

 

DrivenData 竞赛页

UCI 机器学习库

UCI 机器学习库包含大量公共数据集。你可以使用这些数据集创建自己的数据项目,包括数据分析和机器学习模型。你甚至可以尝试使用 web 前端构建一个部署模型。将自己的项目存储在公共平台是个好办法,比如 GitHub,这可以帮你创建作品集,展示个人技能,为未来的求职打下基础。

 

 

UCI 机器学习库

开源贡献

另一个选择是为开源项目做贡献。很多 Python 库依赖社区进行维护,黑客马拉松活动常常会在社区聚会和会议时举办,新手也可以参加这类聚会。参加这些活动可以帮你积攒实践经验,并提供一个向他人学习同时反馈他人的环境。Numfocus 就是一个例子。

本文介绍了数据科学学习路径和免费学习在线课程与教程。在个人作品集中展示技能是未来求职的重要工具。我相信教育应该惠及每一个人,至少互联网为数据科学学习者提供了这样的机会。除了以上列举的资源,我之前还写过一份数据科学推荐阅读清单,包含 10 本在线免费书籍,可以作为本文的补充。

阅读清单地址:https://medium.com/vickdata/10-free-data-science-books-you-must-read-in-2019-2d4f32793a51

原文:https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-10-20

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