作者：东哥起飞
Python数据科学
大家好，我是东哥。
前方高能，准备开启收藏夹吃灰模式。
本篇东哥分享几个数据科学入门的学习网站，全部免费资源，且内容优质，是小白入门的不二选择。东哥当年从机械转行也从这些学习网站收获很多。
下面开始进入正题。
一、Kaggle
什么是Kaggle？
kaggle是全球最先也是目前规模最大的数据科学竞赛组织了。之所以这么受欢迎，是因为很多大的公司奉献出自家真实的数据给kaggle，提出真实业务场景面临的痛点，需要数据科学上的解决方案。
我个人觉得是非常有意思的，因为很多人苦学理论，正愁着没有真实数据去实践，有了这个机会，不论方案是否可以排上名次，都是宝贵的实践经验啊。
当然，作为方案最优的前三名可以得到一笔丰厚的报酬，几千美元到几万美元不等，这更加刺激广大数据爱好者了。竞赛已经有上百场了，各种场景和需求，并且随着需求增多，竞赛也在不断增加。
Kaggle上有什么？
原来的kaggle只有单一的竞赛，现在的kaggle已经不只是竞赛这么简单了。它还有丰富的社区、免费的学习课程、在线实操的环境。
下面是一在线操作提交模型的环境，非常奈斯。
各路神仙在社区共享自己的kernels和源代码，是个非常好的交流学习机会，有兴趣可以自己去看。这里主要说下免费的学习课程，下面是地址。
https://www.kaggle.com/learn/overview
学习列表中有python、机器学习、深度学习、可视化、pandas数据处理、SqL入门和进阶等等。打开每个学习项目，内容非常丰富，虽是英文我相信对于有心的人都不是问题了。
二、Coursera
Coursera很多朋友应该熟悉，吴恩达的机器学习课程最早就是从这里开始分享的。里面有各个名校大学的公开课，很多都是免费公开的课程，听课是免费的，但学完后认证证书需要付费。
这里分享几个东哥收藏的宝藏课程，每一个都很经典，好评无数。
1.机器学习 (Andrew Ng / 斯坦福大学)
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
2.专业数据科学(10门课/JHU)
https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science
3.数据科学实战(5门课/JHU)
https://www.coursera.org/specializations/executive-data-science
4.专业数据挖掘(6门课/伊利诺伊大学)
https://www.coursera.org/specializations/data-mining
5.数据科学硕士(8门课/伊利诺伊大学圣巴巴拉分校)
https://www.coursera.org/degrees/master-of-computer-science-illinois/data-science
6.数据科学应用硕士(密歇根大学)
https://www.coursera.org/degrees/master-of-applied-data-science-umich
三、Udacity
Udacity（优达学成）是个美国的付费类培训机构，内容涉及所有编程和计算机类的课程，是歪果仁拍的视频课程，质量很高，但收费很贵。
仔细观察，其实也有很多免费的课程供学习的，东哥把收藏的存货也拿出来分享下。
1.数据科学导论
总共10个章节，以titanic和NewYork Subway data项目为例介绍数据分析、可视化、数据处理、Mapreduce大数据。
https://www.udacity.com/course/intro-to-data-science–ud359
2.数据分析导论
https://www.udacity.com/course/intro-to-data-analysis–ud170
3.数据可视化分析
这个课程是基于R语言的，介绍了R语言基础、逻辑回归、线性回归、正则化等内容。
https://www.udacity.com/course/data-analysis-and-visualization–ud404
4.使用SQL做数据分析
https://www.udacity.com/course/sql-for-data-analysis–ud198
5. 统计推理入门
主要介绍推断性统计的知识，比如各种检验，假设检验、t检验、卡方检验、ANOVA方差分析、回归等等。
https://www.udacity.com/course/intro-to-inferential-statistics–ud201
当然，除了这些还有很多付费的，感兴趣可自行查找，本篇只谈免费。
四、其它社区和博客
下面是几个很好的国外数据科学社区和个人博客，内容不如前面三个学习网站有组织和条条理，但是有很多优秀的文章分享也可以作为参考学习。
1. 面向数据科学
https://towardsdatascience.com/
这里着重说下这个社区，专门的数据科学学习平台，里面都是一些国外爱好者的分享，涵盖了data science、machine learning、deep learning、visualization、programming等。
2. 方差解释
http://varianceexplained.org/
3. 成为一名数据科学家
https://www.becomingadatascientist.com
4. Mark Meloon
https://www.markmeloon.com/
5. Julia Silge
https://juliasilge.com/blog/
以上就是东哥分享的一些免费课程资源，资源多少不是关键，关键的是迈开第一步，深入进去开始学习。
先分享这些，如果觉得有帮助，还请多分享和点个赞。
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