DS và ML là ngành đang rất hot và được chào đón ở mọi tổ chức doanh nghiệp ở bất cứ quy mô nào. Họ có khả năng ma thuật tạo ra giá trị từ dữ liệu. Mặc dù có vô số trang web và bài báo viết về DS và ML. Ở bài này Kevin cũng chỉ liệt kê lại những site hay có ích. Nếu có site nào hay các bạn chia sẻ phía bên dưới nhé.
1. Machine Learning Mastery
Website: https://machinelearningmastery.com/start-here/
Site này được viết bởi Jason Brownlee, có bằng thạc sĩ và PhD về AI. Trang web này rất tốt cho những bạn mới bắt đầu, cho phép bạn thực hành lập trình với ML thay vì chỉ lý thuyết khô khan khó hiểu.
2. Elite DS
Website: https://elitedatascience.com/become-a-data-scientist
Site này tập trung tối đa vào thực tiễn và áp dụng DS, ML giúp những người hạn chế thời gian muốn bước vào con đường làm DS. ML.
Elite DS rất tốt để giải thích các khái niệm, học mã, nhận trợ giúp về nghề nghiệp và tìm các công cụ và tài nguyên cần thiết cho DS và ML.
3. Kaggle
Website: https://kaggle.com
Được thành lập bởi Anthony Goldbloom và Ben Hamner, Kaggle nổi tiếng với các cuộc thi và datasets. Tính năng mới, notebooks cũng là nền tảng tinh túy cho bất cứ ai bắt đầu với khoa học dữ liệu.
Kaggle được sử dụng tốt nhất cho việc học và tham gia các cuộc thi. Nó nhiều hơn một nền tảng học tập, nơi bạn có thể áp dụng các kỹ năng và tài năng của mình và cạnh tranh với những người đam mê dữ liệu khác. Bạn cũng có thể viết mã trong Kaggle bằng notebooks của chính trang web cung cấp là Notebook Jupyter không cần thiết lập, có thể tùy chỉnh và nó đi kèm với GPU miễn phí và kho lưu trữ dữ liệu & mã cộng đồng khổng lồ.
Đây là là một trong những nền tảng tốt nhất trong Machine Learning và Data Science. Hỏi bất kỳ người yêu dữ liệu nào và họ sẽ biết Kaggle là gì. Notebook cũng rất tuyệt vì nó giúp loại bỏ nhu cầu cài đặt bất kỳ phần mềm nào và bạn có thể nhảy vào viết mã dễ dàng.
4. Reddit r/datascience
Website: https://www.reddit.com/r/datascience/
r / datascience là nơi để nói về dữ liệu, chia sẻ kinh nghiệm khoa học dữ liệu, lời khuyên về việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu, munging dữ liệu và hơn thế nữa!
Nền tảng này đặc biệt tuyệt vời khi các chuyên gia và nhà khoa học dữ liệu làm việc trong lĩnh vực này có thể nói về kinh nghiệm của họ và chia sẻ cuộc sống làm việc của họ với người mới bắt đầu và những người đam mê DS. Thỉnh thoảng, cộng đồng cũng chia sẻ những tài nguyên tuyệt vời để học và thành thạo một kỹ năng.
5. Towards Data Science
Website:
Nhóm TDS là một nhóm quốc tế gồm 15 người làm việc về nội dung được phát hành trên Hướng tới Khoa học dữ liệu. Mỗi ngày họ xem xét các bài nộp từ các nhà văn trên khắp thế giới và đưa ra phản hồi cho vô số tác giả. Mục tiêu của họ là trình bày các bài viết được viết tốt, nhiều thông tin mà khán giả của chúng tôi rất hào hứng khi đọc.
TDS là một nền tảng đọc và học. Nếu bạn là một nhà văn ở mức trung bình, thì bạn có thể gửi bài viết đến ấn phẩm của họ và nếu bạn may mắn, bạn sẽ có cơ hội viết cho TDS.
6. Data Science 101
Website: https://ryanswanstrom.com/
Người tạo ra blog này là Ryan Swanstrom, một nhà lãnh đạo tư tưởng về dữ liệu lớn và được liệt kê là một trong những người có ảnh hưởng nhất trên internet về khoa học dữ liệu.
Ref: https://101.datascience.community/2019/04/12/top-companies-to-work-for-if-you-are-a-data-scientist/
7. Geeks for Geeks – Machine Learning
Website: https://www.geeksforgeeks.org/getting-started-machine-learning/
Geek for Geek là một blog khét tiếng khác dành cho những người đam mê khoa học máy tính. Có tất cả mọi thứ trên trang web này – từ thuật toán và cấu trúc dữ liệu đến các cuộc phỏng vấn và thực tập. Phần ML của họ là phi thường và nó cung cấp một lộ trình học tập cho người mới bắt đầu.
8. Analytics Vidhya
Website: https://www.analyticsvidhya.com/
Analytics Vidhya được quản lý bởi Nhóm AV và cung cấp cổng thông tin kiến thức dựa trên cộng đồng cho các chuyên gia Phân tích và Dữ liệu Khoa học. Mục tiêu của họ là trở thành một cổng thông tin hoàn chỉnh phục vụ tất cả các kiến thức và nhu cầu nghề nghiệp của Chuyên gia Khoa học Dữ liệu.
AV phù hợp với những người tìm kiếm một nền tảng để cạnh tranh trong hackathon và thực hành các kỹ năng DS của họ. Các blog và bài viết cũng là thông tin và thú vị để đọc.
AV có những lộ trình học tập cung cấp những định hướng rõ ràng cho một hành trình từ đầu đến cuối trên các công cụ và kỹ thuật và cuộc thi khác nhau. Thử nghiệm thích ứng DS rất riêng của DS, DSAT, hoàn hảo cho những người muốn kiểm tra kỹ năng và thực hành hàng ngày. Một số cuộc thi được tham gia miễn phí và chúng diễn ra khá thường xuyên.
8. KDnuggets
Website: https://www.kdnuggets.com
KDnuggets ™ là trang web hàng đầu về AI, Analytics, Big Data, Data Mining, Data Science, Machine Learning và được chỉnh sửa bởi Gregory Piatetsky-Shapiro và Matthew Mayo.
KDnuggets là một trang web tuyệt vời chứa nhiều tài nguyên hữu ích và nó cần được kiểm tra hàng ngày tại phần tin tức mới nhất và bạn có thể bắt đầu học hỏi tại các hướng dẫn. Website có một phần các câu chuyện hàng đầu trong 30 ngày qua trình bày 7 bài viết phổ biến nhất và được chia sẻ nhiều nhất.
https://www.kdnuggets.com/2019/11/future-careers-data-science-analysis.html