面向初学者学习数据科学和机器学习的 11 个最佳资源

披露：本篇文章包含附属链接；如果您通过本文提供的不同链接购买产品或服务，我可能会收到报酬。

图片来源——成为机器学习工程师（作者：Educative）

许多程序员正转向数据科学和机器学习，希望获得更好的薪酬和职业发展机会——这是有原因的。过去几年，数据科学家在 Glassdoor 上一直排名第一，而根据 Indeed 的数据，在美国，数据科学家的平均年薪超过** 120,000 美元**。

数据科学不仅在金钱方面是一项回报丰厚的职业，而且还为您提供了解决世界上一些最有趣问题的机会。恕我直言，这是许多优秀程序员转向数据科学，机器学习和人工智能的主要动机。

如果您也遇到同样的情况，并考虑成为一名数据科学家或开始从事数据科学和机器学习的职业生涯，那么您来对地方了。

在本文中，我将分享一些最好的在线课程，您可以通过学习数据科学、机器学习和人工智能成为一名数据科学家。

说到编程语言和库，Python和R无疑是机器学习、数据分析和人工智能领域的两大领先编程语言。这些语言正在发生许多令人兴奋的发展，并且它们已经拥有一些有用的库。

如果您有一些编程或脚本编写经验，这些课程将教您技术行业中真正的数据科学家和机器学习从业者所使用的技术，并为您进入这个热门且利润丰厚的职业道路做好准备。

从零开始学习数据科学和机器学习的 11 本最佳书籍和课程

以下是我列出的五门最佳在线课程，您可以学习数据科学和机器学习并成为数据科学家。

这些课程将为您提供宝贵的见解、建议、技巧和推荐，以将您的数据科学事业提升到新的水平。

它恰好包含了Python和R的课程，这是数据科学家最流行的两种编程语言。

1. Data Science AZ™：包含实际数据科学练习

如果您对数据分析和机器学习感兴趣，并且想知道如何成为顶级数据科学家，那么这门课程适合您。

在本课程中，您不仅将学习成为数据科学家的基本步骤，还将学习现实世界的技巧和窍门，以将您的数据科学职业提升到一个新的水平。

这可不是那种轻松愉快的课程，让你觉得一切都按部就班，训练一帆风顺。这门课程会让你深入其中。

它极其实用...难以置信地实用...难以置信地真实！

这是加入课程的链接——Kiril Eremenko 的数据科学

2. Python 用于数据分析

这是第一本关于数据分析和数据科学的 Python 专书。本书将涵盖数据科学家或数据工程师应该掌握的所有基础知识，例如数据聚合和时间序列。

同时，它还会讲解一些基本的 Python 练习，教你如何将 Pandas 应用于实际问题。这也是我经常在书籍和在线课程中学习的内容之一，因为我们可以学习如何解决实际问题并运用我们的技能。

这可能是使用 Python 操作、处理、清理和分析数据以及学习 Pandas 用于实际工作的最佳书籍。

这是购买本书的链接 - Python for Data Analysis

[3.] Python 在数据科学和机器学习中的应用

我很多从事数据科学的朋友和同事都选择 Python 作为他们的编程语言。原因之一是 Python 可能是最流行的语言，并且提供了所有功能。

他们已经在使用Python进行脚本编写和面向对象编程，如果你已经了解该语言，那么学习数据科学就很容易，而不需要学习像 R 这样的新语言。

这是掌握数据科学和机器学习 Python 库的最佳课程之一。

这是加入本课程的链接 - Python for Data Science Bootcamp

您将学习如何使用大多数流行的 Python 机器学习和深度学习库，如NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib、Plotly、Scikit-learn、Meeshkan、TensorFlow、Keras等！

本课程专为具有一定编程经验的初学者和希望进入数据科学领域的经验丰富的开发人员而设计！

它与其他通常花费数千美元的数据科学训练营相当，但现在，您只需花费一小部分费用即可了解所有信息 - 如果您有幸在 Udemy 的闪购期间获得它，只需 **9.99 美元**。

4.使用Python进行数据科学，深度学习和机器学习：

这是雇主所寻求的学习神经网络、人工智能和机器学习技术的少数实践课程之一。

本课程是通过分析来自最大科技雇主的数据科学家职位列表中的实际要求而设计的，这意味着它涵盖了真正的雇主正在寻找的机器学习和数据挖掘技术。

这是加入本课程的链接 ---使用 Python 进行数据科学

5. 吴恩达的机器学习

这可能是斯坦福大学和Coursera提供的最受欢迎的机器学习课程，并且还提供认证。

您将接受本课程所学每个主题的测试，并且根据您完成的情况和获得的最终分数，您还将获得证书。

本课程免费，但如果您想获得证书，则需要付费。不过，它确实为开发人员提供了价值，并让您很好地理解了所有机器学习算法背后的数学原理。

我个人非常喜欢这个。[Andrew Ng] 会用 Octave 指导你完成整个课程，Octave 是一个很好的工具，可以在你的算法上线之前进行测试。

6. 《Python机器学习指南》

这是另一本专注于数据科学、机器学习和深度学习的 Python 书籍。它从线性回归和 KNN 等一些常见主题开始，然后深入探讨神经网络等更深入的深度学习概念。

此外，与许多其他 O'Reilly 编程书籍一样，它有很多很好的实际例子，解释得很好，可以帮助您巩固学习。

如果您愿意，您可以结合Udemy 上 Jose Portilla 的《数据科学与机器学习训练营 Python》等在线课程，该课程还通过解决实际问题来教授 Python，以达到两全其美的效果。

7. Tableau 10 AZ：数据科学实践 Tableau 培训！

Tableau 是数据科学家中流行的工具之一，这是因为对了解 Tableau 的数据科学家的需求很大。

本课程将逐步讲解如何使用 Tableau 10 进行数据科学开发。课程包含实际的数据分析练习和测验，让您亲身体验 Tableau 的使用方法。

您将学习Tableau中的所有功能，这些功能可让您轻松、快速、美观地探索、试验、修复、准备和呈现数据。

8. R 编程 AZ：通过真实练习学习 R 数据科学！

R 是另一种流行的数据科学编程语言，本课程从数据科学的角度对 R 进行了很好的概述。市面上有很多R 课程和讲座。

然而，R 的学习曲线非常陡峭，学生常常会感到不知所措。

本课程真正做到了循序渐进。在每一个新的教程中，我们都会在已有知识的基础上，进一步推进。

9. Pluralsight 的R数据科学

数据科学是将数据转化为知识的实践，而R是数据科学家使用的最流行的编程语言之一。

在本课程中，您将首先了解数据科学的实践、R 编程语言以及如何使用它们将数据转化为可操作的见解。

接下来，您将学习如何转换和清理数据，创建和解释描述性统计数据、数据可视化和统计模型。

最后，您将学习如何处理大数据、使用机器学习算法进行预测以及将 R 部署到生产中。

10.使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习

如果您想了解 Tensorflow，那么这是目前市场上最好的 Python 书籍之一。

尽管本书对机器学习的介绍略少，但其后半部分完全致力于神经网络。

它还涵盖了卷积神经网络、自动编码器、drop-out 等主题以及使用Tensorflow进行深度学习的其他重要问题。

11. 深入数据科学

这是一门由 Samia Khalid 在 The Educative上发布的学习数据科学的优秀课程。我非常喜欢 The Educative 那些互动性强、结构合理的课程，比如《深入理解系统设计面试》和《深入理解编码面试》，而这门课程也堪称一流。

本课程由微软人工智能专家Samia Khalid授课，将教您成为数据科学家所需的一切。

本课程是您成为数据科学家的全面指南。课程简单易学，注重实践，并以趣味盎然的方式讲解所有重要主题，让您能够快速高效地学习成为数据科学家所需的知识。

以上就是关于学习数据科学和机器学习的一些最佳资源、书籍和课程。正如我在第一段中所说，数据科学是一个非常有利可图的职业，有很多令人兴奋的机会来解决世界上一些最有趣的问题。

如果您对数据分析和解决问题充满热情，并希望在您的职业生涯和世界上有所作为，那么现在是采取行动的最佳时机。

随着我在这些领域的知识不断增长，我将为Python和Java开发人员撰写更多有关数据科学和机器学习的文章。

很多读者问我关于机器学习的 Java 和 Python库、框架和书籍的问题，这些都在我的今年计划清单上。这些在线课程是一个很好的起点。

顺便说一句，以下是您可能想探索的一些其他编程和开发课程：

结束语

谢谢，您终于读完了这篇文章……祝您在数据科学和机器学习之旅中一切顺利！这当然不会一帆风顺，但遵循这份路线图和指南，您离成为数据科学家就更近了一步。

如果您喜欢这些数据科学和机器学习课程，请与您的朋友和同事分享，并且不要忘记在 Twitter 上关注javinpaul！

PS --- 如果您需要一些免费资源，您可以查看深度学习先决条件：Python 中的 Numpy Stack来开始您的旅程。

文章来源：https://dev.to/javinpaul/11-best-resources-to-learn-data-science-and-machine-learning-in-2020-2od