Kaggle 推出四門免費線上課程：機器學習、R語言、數據可視化、深度學習

過去的一年裡 Kaggle 取得了巨大的發展，除了加入 Google，Kaggle 還從一個主要關注機器學習的競賽社區，擴展成為一個更廣泛的數據科學和機器學習平台。Kaggle 的 CEO Anthony Goldbloom 在其官網上發布了一篇年度官方盤點博客，詳細說明了 Kaggle 過去一年取得的成就以及未來的規劃，AI 研習社做了編譯整理：Kaggle 官方年度盤點：2018，將迎來四點新突破。

除了發布年度盤點文章，近期，Kaggle 上線了一套免費課程，幫助開發者了解數據科學知識，開啟新的職業生涯，同時為新的 Kaggle 挑戰賽做準備。

課程設置

在這套課程里，你需要花大量的時間來編程實踐，而不僅僅是理論學習。Kaggle 擁有世界上最大的數據科學社區，並且這套課程偏向實戰，能夠幫助開發者快速掌握數據科學和機器學習。

Kaggle 官方課程主要包括了機器學習，R 語言、數據可視化、深度學習四門課程。

機器學習

機器學習是數據科學裡最火的領域，學習這門課能讓你快速上手機器學習技術。

網址：https://www.kaggle.com/learn/machine-learning

R 語言

學習 R 語言可以讓你快速處理數據分析任務。這門課程包括了數據設置、機器學習和數據可視化。

網址：https://www.kaggle.com/learn/machine-learning

數據可視化

數據可視化是數據科學裡用途最多的技能之一，漂亮清晰的圖表能夠反映出數據集里的變化。

網址：https://www.kaggle.com/learn/data-visualisation

深度學習

通過學習 TensorFlow 來讓你的機器學習技能更上一層樓。

網址：https://www.kaggle.com/learn/deep-learning

導師

Dan Becker，數據科學家

Dan 為「財富」前 100 中的 6 家公司做數據科學顧問，他是深度學習庫 Keras 的貢獻者，擁有計量經濟學博士學位。

Rachael Tatman，講師

Rachael 是活躍的 R 語言用戶，並教授 R 語言數年。她已經為 Software Carpenty 和 She Codes 開授講習班。Rachael 為語言學博士。

Aleksey Bilogur，講師

Aleksey 是公民數據專家，並且是開源 Python 的貢獻者。他為紐約市長辦公室和紐約大學 CUSP 工作，擁有數學博士學位。

FAQs

你們會用什麼編程語言來教學？為什麼？

基本上是 Python，R 語言章節用的語言是 R。至於哪一種編程語言是適合你的？網上有很多相關的討論，不過你要明白的是，你的合作夥伴和你用的是同一種編程語言才是最重要的。Python 是目前數據科學領域最流行的編程語言，R 語言則位於第二位，所以我們推薦這兩種，不過更偏好 Python。

我要對 Python 語言了解到什麼程度，才能學習那些基於 Python 的課程？

你應該熟悉變數、列表、字典、函數和循環，如果你想了解 Python 的入門知識，我強烈推薦 Codecademy 上的 Learn Python sequence（https://www.codecademy.com/learn/learn-python）課程。用戶通過學習他們教學大綱的 1-8 節，可以為 Kaggle 機器學習競賽做準備。他們有付費內容，列在了「pro」表單里，不過你不需要這些材料也能學習 Kaggle 相關的內容。

關於 Kaggle 官方教程的詳細信息，可查閱鏈接：

https://www.kaggle.com/learn/overview

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