Подборка ресурсов по математике, статистике и программированию для начинающих Дата Сайентистов. Ознакомьтесь с материалами, если вы планируете учиться на онлайн-курсах. Так вы опередите одногруппников, а заодно прокачаете полезный навык – изучать дополнительные материалы самостоятельно.

Технический английский

Большинство материалов из подборки – на английском языке. Поэтому в первую очередь нужно разобраться в технической лексике и научиться понимать сложные термины. Эти ресурсы помогут сориентироваться в технической литературе, если ваш уровень английского – средний или ниже среднего.

• Cambridge Dictionary – толковый словарь, который поможет понять смысл слов и выражений.
• Подборка аббревиатур, которые часто используют в Data Science, с расшифровкой.
• Словарь терминов Data Science и Machine Learning.

Cambridge Dictionary

Математика

В первую очередь научитесь быстро осваивать любые математические концепции. В этом поможет обучающий ролик How to Learn Mathematics Fast

Прокачайте математическое мышление и изучите:

• книгу Introduction to Mathematical Thinking Кейт Дэвлин;
• гайды How to Develop a Mindset for Math и Learning to Learn: Math Abstraction;
• тред на Quora How do math geniuses understand extremely hard math concepts so quickly?;
• публикацию Devlin’s Angle What is conceptual understanding?

Чтобы осознать универсальность математики, посмотрите серию семинаров Эдварда Френкела Mathematics: the language of nature.

Дополнительная теория и практика по математике

Освежить в памяти базовые понятия математики помогут следующие ресурсы:

• по производным – урок Derivatives introduction от “Академии Хана”;
• по векторной алгебре – курс по линейной алгебре “Высшей школы экономики” от Coursera (седьмая неделя), уроки Vectors в “Академия Хана”;
• по матричной алгебре – курс по линейной алгебре “Высшей школы экономики” от Coursera (шестая неделя), уроки из раздела Matrices в “Академия Хана”;
• по тригонометрии – задания из раздела Trigonometry в “Академии Хана”;
• по теории вероятностей – курс по теории вероятности для начинающих от МФТИ на Coursera, задания из раздела Probability в “Академии Хана”.

Курс “Теория вероятностей” на Coursera

Статистика

Для обучения на курсе Нетологии Data Scientist, достаточно базовых знаний статистики. Их можно получить из раздела Statistics and probability в “Академии Хана”. Ознакомиться с полным списком тем по статистике, которые будем рассматривать во время обучения, можно в подборке The 10 Statistical Techniques Data Scientists Need to Master. Для поступления разбираться в них детально не нужно, но лучше получить общее представление.

Курс Data Scientist в Нетологии

Программирование

Студенты курса Data Scientist пишут код на языке Python. Чтобы писать код во время обучения, достаточно освоить основные понятия языка: операторы, типы данных, переменные, циклы, функции, классы. Быстро разобраться в основах и попрактиковаться самостоятельно помогут следующие ресурсы:

• руководство Beginner Python3 Tutorials на Udemy;
• руководство по базовым концепциям языка Learning Python: From Zero to Hero от FreeCodeCamp;
• курс с теорией и практическими заданиями Google’s Python Class от Google;
• подборка задач от Pythontutor на русском и английском;
• обзор библиотеки Pandas, которую будем использовать для обработки и анализа данных в программе.

Если вы хотите разобраться в Python подробнее и под руководством наставника, можете параллельно проходить курс “Python для анализа данных“.

Базы данных

Чтобы мыслить в контексте данных, нужно разобраться, как устроены и работают базы реляционных данных. Для этого достаточно освоить основы SQL – пройти третью неделю курса по основам анализа данных для бизнеса от Колорадского университета в Боулдере. Отработать знания на практике можно в следующих заданиях:

• SQL Exercises;
• SQL Movie-Rating Query Exercises;
• SQL Movie-Rating Query Exercises Extras;
• SQL Social-Network Query Exercises;
• SQL Social-Network Query Exercises Extras;
• SQL Movie-Rating Modification Exercises;
• SQL Social-Network Modification Exercises.

Углубленные знания по базам данных можно получить на курсе “SQL для аналитика“.

Резюмируем: ключевые рекомендации

• Если вы планируете освоить профессию Data Scientist на курсах, прокачайте технический английский. Это понадобится для изучения дополнительных материалов и документации.
• Изучите или освежите в памяти основы математики, статистики, Python и SQL.
• Читайте гайды, смотрите обучающие лекции и выполняйте практические задания для закрепления информации.

Читать еще: “Data Science для начинающих: обзор сферы и профессий“

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для “Нетологии”? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.