Hung栗 編譯自 Hackernoon

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

一個程序猿，如果想在機器學習或者數據科學上補充一下能量，有哪些資源可以用？

來自印度的Javin Paul就是一隻這樣的程序猿，從一年前開始尋覓各種資源，如今已經頗有心得。

這一次，Paul列出了10門網課，都是他認為可以幫程序猿們走進機器學習和數據科學的課程。

有偏重概念的，也有偏重實踐的；有基於Python的，也有基於R的；有免費的，也有付費的：

10門課，都在這

1. Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science

Udemy出品。在數據科學和機器學習的線上課程里，這一門算是很好的實踐課了。

這裡，大家可以學著用Python或者R來寫機器學習演算法。

對想要成為數據科學家的學生和程序猿，以及想在機器學習上有所精進的數據分析師來說，都是適用的。

如果，你已經有了解一些機器學習基礎概念和經典演算法 (如線性回歸、邏輯回歸等) ，在這裡還可以繼續探索機器學習的更多細分領域。

壞消息是並不免費，售價32.99美元；好消息是30天無理由退款。

傳送門：https://www.udemy.com/machinelearning/

2. Data Science with R

Pluralsight出品。數據科學，是把數據轉換成知識的一種實用技術。這門課便會講給大家，如何把數據轉換成可操作的建議 (Actionable Insight) 。

然後，還可以學到怎樣遷移和清理數據，創建並解釋一些描述性的統計數據、數據可視化以及統計模型。

最後，便是學習怎樣處理大數據，用機器學習演算法做預測，以及把R部署起來。

壞消息是並不免費，要有Pluralsight會員 (月費29美元，或年費299美元) ；好消息是10天免費試用。

傳送門：https://www.pluralsight.com/courses/r-data-science

3. Harvard Data Science Course (CS 109)

哈佛出品，免費。課程內容，包含了許多數據科學概念：機器學習、可視化、數據挖掘、數據整理 (Data Munging) 等等。

隨著課程的進行，會用到Numpy、SciPy、Scikit-Learn、Pandas這些Python庫。

推薦先學一門機器學習課再來上這門課，因為PCA、k-means、邏輯回歸這類機器學習概念，這裡都不會講太細。

注意，上這門課要花費不小的精力，作業題是很難的。並且，雖然是1字頭，也需要一些編程和統計的背景。

不過推薦人說，數據科學 (基於Python) 的網課里，可能沒有比哈佛CS 109更好的了。

傳送門：https://www.kdnuggets.com/2013/11/harvard-cs109-data-science-course-resources-free-online.html(內附各種鏈接)

https://github.com/cs109/content(Github項目頁)

4. Want to be a Data Scientist?

Udemy出品，免費。一門不錯的入門課，可以從中了解到數據科學家都需要做些什麼工作，以及如何把自己變成一個數據科學家。

它不是一門大課，但內容還是豐富的。同學們可以全面了解數據科學，了解這門學科能發揮怎樣多元的作用，也了解數據科學家需要的技能。

另外，還可以感受到數據科學家面臨的難題有哪些。

總之，關於要不要選擇數據科學家這條路，這門課會給出一些判斷的依據。

傳送門：https://www.udemy.com/want-to-be-a-data-scientist/

5. Intro to Data Science

Udacity出品，免費。這也是一門基礎課，可以學到數據科學的各種概念：

包括數據處理 (Data Manipulation) 、用統計和機器學習做數據分析、數據通信、信息可視化，以及大數據的處理等等。

傳送門：https://www.udacity.com/course/intro-to-data-science--ud359

6. Data Science Certification Training - R Programming

SimpliLearn出品。這是一門會發證書的培訓課，不止能學用R，還可以解鎖一些統計模型的實用技術。

課程用一些現實生活中的示例，來幫大家了解數據分析是怎樣在企業和行業裡面發揮作用的。

不需要非常雄厚的數學背景，就可以在10節課里學到一些實用的分析方法。不過，看價錢是有些遙遠：

傳送門：https://www.simplilearn.com/big-data-and-analytics/data-scientist-certification-sas-r-excel-training

7. Introduction To Data Science

Coursera與IBM聯合出品，旁聽免費。雖然，這門課也是廣泛介紹數據科學裡的各種概念，但比基礎課更有挑戰，可能也更有趣。

比如，第一個編程練習，就是用Python做推特情感分析，分辨句子是積極還是消極等等。

課程默認同學們已經擁有一些統計學背景，並且會Python會SQL。初學者就不太適合了。

好消息是，免費旁聽也可以看到所有課程材料。

傳送門：https://www.coursera.org/specializations/introduction-data-science

8. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp

Udemy出品。這門課，會教同學們怎樣用好Python里的各種科學和機器學習庫：Tensorflow、NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib、Plotly、Scikit-Learn等等。

課程內容相對全面，大家可以充分利用Python的強大能力來分析數據，做出好看的可視化，以及用機器學習方法來解決問題。

依然32.99美元，依然是30天無理由退款。

傳送門：https://www.udemy.com/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/

9. Data Science A-Z: Real-Life Data Science Exercises Included

Udemy出品。這是一門實踐課，手把手教你學數據科學。

內容涉及數據挖掘、建模、Tableau可視化等等。

充滿習題，是有啟發性並且很難的那種習題。推薦人說，做完之後整個世界都會變得簡單了。

同樣32.99美元，同樣30天無理由退款。

傳送門：https://www.udemy.com/datascience/

10. Data Science, Deep Learning and Machine Learning with Python

Udemy出品。同樣是實踐課。如果你已經有一些編程和寫腳本的經驗了，這門課程會幫你解鎖行業里數據科學家和機器學習從業者的一些實用技術。

比如，這裡來自科技巨頭的數據科學家，從真實的需求出發去做的分析，可能比較有借鑒價值。

17.99美元，30天無理由退款。

傳送門：https://www.udemy.com/data-science-and-machine-learning-with-python-hands-on/

如果這些還不夠

Paul做過的推薦列表，遠不止這一張。

少年也不止推薦過課程，還有教程，還有教材……

愛學習的各位，可以不定期到他的Hackernoon博客上參觀，還會不斷有新的資源推薦。

(在下查了一下領英賬號，並沒有顯示他是Udemy的員工。)

原文傳送門：

https://hackernoon.com/10-machine-learning-data-science-and-deep-learning-courses-for-programmers-7edc56078cde

—完—

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