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資料科學 學習資源
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版主 Howard 兄精心整理了資料科學相關的學習資源。

包含付費課程及免費課程，針對各別領域編排。對學習資料科學感興趣的朋友，耐心爬文、定有收穫。

以下為 ChatGPT 產生之資料，原文照抄尚未編修，湊字數用，純屬參考。

資料科學是一個廣泛的領域，涵蓋數據分析、機器學習、人工智慧等多個方面。以下是一些學習資源的推薦：

課程：

  1. Coursera：提供了眾多知名大學的資料科學課程，如約翰霍普金斯大學的「Data Science Specialization」。

  2. edX：類似於Coursera，提供了來自世界各地大學的資料科學相關課程。

  3. Udacity：有針對資料科學師的「Data Scientist Nanodegree」，涵蓋機器學習、深度學習等主題。

書籍：

  1. 《Python資料科學手冊》（Python for Data Science Handbook）：作者Jake VanderPlas，深入介紹使用Python進行資料科學工作。

  2. 《統計學習方法》（The Elements of Statistical Learning）：作者Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman，詳細解釋機器學習和統計方法。

  3. 《深度學習》（Deep Learning）：作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville，涵蓋深度學習的基本概念。

網站與博客：

  1. Kaggle：提供數據競賽、教程和社群，適合實踐資料科學技能。

  2. Towards Data Science：在Medium上的博客平台，有各種資料科學和機器學習的文章。

  3. DataCamp：提供互動式的資料科學課程，涵蓋Python、R和機器學習等主題。

  4. GitHub：許多資料科學從業者將他們的項目和代碼分享在GitHub上，你可以從中學習實際的應用案例。

請注意，資料科學是一個不斷發展的領域，學習過程需要不斷地實踐和更新知識。根據你的興趣和需求，可以選擇適合自己的學習資源。

Here’s a brief explanation of learning resources for data science:

Courses:

  1. Coursera: Offers a variety of data science courses from well-known universities, such as the “Data Science Specialization” from Johns Hopkins University.

  2. edX: Similar to Coursera, provides data science-related courses from universities worldwide.

  3. Udacity: Offers the “Data Scientist Nanodegree,” covering topics like machine learning and deep learning.

Books:

  1. “Python for Data Science Handbook” by Jake VanderPlas: This book delves into using Python for data science tasks.

  2. “The Elements of Statistical Learning” by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman: Provides in-depth explanations of machine learning and statistical methods.

  3. “Deep Learning” by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville: Covers the fundamental concepts of deep learning.

Websites and Blogs:

  1. Kaggle: Offers data competitions, tutorials, and a community for practicing data science skills.

  2. Towards Data Science: A blog platform on Medium with various articles on data science and machine learning.

  3. DataCamp: Provides interactive data science courses covering Python, R, machine learning, and more.

  4. GitHub: Many data science practitioners share their projects and code on GitHub, offering practical application examples for learning.

Keep in mind that data science is an evolving field, and learning requires continuous practice and knowledge updates. Depending on your interests and needs, you can choose the learning resources that suit you best.