李皓镧对吕不韦感情转变太突然 嬴异人手段不光明

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数据科学从一开始就是一个交叉学科，要求从业者在计算机、数学领域具备一定的技能，同时还要具备在同人与生意打交道的经验。有些人会在多年的工作生活中慢慢累积相关的经验，但是如果那儿有一个捷径存在呢？

现在我决定同大家分享我在数据科学这条路上帮我打基础的7大资源。选取的这些资源即兼顾了趣味儿性的同时也兼顾了包含在内的数据与科学原理。

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很好的一幅展示随机漫步的图片，

机器学习

这门课是斯坦福大学在Coursera上的公开课，是很多朋友也是我在机器学习中的入门课，在我看来这是一个必读的课程。

它会首先帮你复习线性代数中的核心概念，然后会教你基础的Matlab（Octave）编程。完成这些后，才会提出第一个关于一元回归的概念。之后，课程会带你学习一些有趣的部分，比如做数据分析的一些主要方法工具以及神经网络，但是如果你想很认真很认真的学习，那你就要多做练习并且在过程中会接触到很多课外知识，这些都会帮助你建立在机器学习中的直觉与数学能力。

课程中的示例图片，

一个简单的Seaborn指令可以帮助你建立直观大方的数据可视化视图。（自有资源）

幸运的是你有很多种选择来解决这些问题与挑战：更多有经验的人，Stack Overflow、Quora还有其他一些社区。

对编程语言来说，我推荐Python作为人工智能的入门语言，因为它很容易上手，而且它在数据科学家中很流行，因为它的Pandas，Numpy，Matplotlib等多个库可以帮助他们很好的处理数据准备、数据清洗及可视化等问题，而且它和机器学习框架TensorFlow配合很好，可以让你很轻松的就调用GPU的算力。

另外一条比较通用的路径就是R语言了。相对于Python可能会让你花点时间进入“数据科学”的世界这件事来讲，R会让你立马进入统计模型的世界。相比之下，选择Python除了数据科学这个功能外，它还能帮助你更好的理解编程这件事，让你上手其他语言如C++"Java更快。但是无论你选择R还是选择Python，都是可以的。

看看Udemy的这个课程，我没去学习它，但是就课程内容和价格来讲，看起来还不错，链接如下：

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在3个主要成分上绘制2个簇。数学直觉有助于解释这个问题。

总的来说，Manhattan Prep的线上课程虽然昂贵，但是对我学习数学起到了至关重要的作用。它帮助在今天更容易的理解机器学习，统计学和金融分析。拥有一个牢固的数学基础可以帮助你学习新知识时更快更好，同样它在工作效率和自我认同上也提供了非常重要的作用。

看看下边的资源：

GRE Just Math | Manhattan Prep

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Design Thinking Framework（设计思维框架）. 来源: https://www.nngroup.com/images/20190206/422b540a9c044910aaa4de341b853e2f.jpeg">

数据科学不仅仅是算法。资源：https://xkcd.com/1831/

听起来很疯狂，但这就是数据科学的重点：将问题转化为答案，将挑战转化为巨大的机遇（在许多情况下，需要几个月甚至几年时间！）

总体思路

当然，你接触新信息的速度将超过你吸收新信息的能力。我仍然在学习许多我不完全理解的事情的进程上。诚然，我的学位和专业经验几乎是自然地帮助我在这一领域中立足的，但以上资源是独立的，我可以放心地说，几乎每个职业都有可转移的技能，可以用于数据科学。选择一个开始的地方可能是令人望而生畏的，特别是有这么多可用的信息，但我希望经验可以帮助您找到一些资源开始。

展望未来

我对数据科学有很多乐趣，我相信那些喜欢多学科领域和不断学习的人也会有。现在，我仍然依靠上面的一些资源来继续前进。不过，我更重视倾听人们的经历。

事实上，它周围的炒作和嗡嗡声会让很多人感到沮丧，许多神话-和过于简单化-出现，但无论你是开始或只是路过，我希望这些资源对你有用。

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