10个用于Python的基本数据科学资源集合 - 傻瓜

使用Python的数据科学家确实有大量信息可用。这些信息向您介绍了您真正需要了解的丰富的数据科学资源集合。

利用数据科学每周获取见解

“数据科学周刊”是免费的通讯，您可以注册获取有关数据科学变化的最新信息。这些资源涵盖以下广泛的主题：

<！数据科学聚会

数据科学大会开放式在线课程（MOOCs）
数据科学数据集
数据科学最多阅读文章
数据科学家会谈
数据科学家在Twitter上
数据科学博客
在U攀登高级获取资源列表
即使在线连接正确并且有一个好的搜索引擎，试图找到合适的资源也很困难。 U Climb Higher已经发布了24个数据科学资源的列表，这些资源可以帮助你保持新的策略和技术的脉搏。本资源提供以下主题：趋势和事件;学习更多关于数据科学的地方;加入社区;数据科学新闻;真正了解数据科学的人;所有最新的研究

<！ KDnuggets

学习数据挖掘和数据科学是一个过程。 KDnuggets将学习过程分解为一系列步骤。每一步都为您提供了应该做什么以及为什么的概述。您还可以在线找到各种资源的链接，从而使学习过程变得相当容易。即使站点强调使用R，Python和SQL（按此顺序）执行数据科学任务，但这些步骤实际上可以用于您可能采取的多种方法中的任何一种。

访问Data Science Central上的大量资源列表

您在网上找到的许多资源涵盖了主流主题。数据科学中心提供了大量的数据科学专家访问，这些专家会告诉你关于数据科学最晦涩的事实。查看更有趣的博客文章之一。

这个资源为您指出了一些真正令人惊叹的资源的Trello列表。这些类别包括：

数据新闻

数据业务人员跟踪

数据记录者跟踪

数据padawan跟踪
数据科学家跟踪
统计数据
R
Python >大数据和其他工具
数据
其他
获取开放源代码数据科学的真相
许多组织现在都把重点放在数据科学解决方案的开源上。重点已经变得如此盛行，你现在可以得到开源数据科学硕士（OSDSM）的教育。重点是向您提供纯粹学术教育通常缺乏的材料。换句话说，该网站提供了填补教育空白的课程指引，让您在今天的计算环境中变得更具市场性。
使用Quora定位免费学习资源
对于

免费

这个词来说，真的很难抵制，特别是在教育方面，通常花费数千美元。 Quora网站提供了数据科学最好的非付费学习资源清单。

大多数链接都采用问题格式，例如“我如何成为数据科学家？ “问题和答案的格式是有帮助的，因为你可能会问这个网站的答案。由此产生的网站，课程和资源清单是开始在数据科学领域开展工作的好方法。

获得Conductrics高级主题的帮助整个Conductrics网站致力于销售帮助您执行各种数据科学任务的产品。然而，该网站包含一个博客，其中包含一些有用的博客文章，回答各种先进的问题，你可能会发现很难回答其他地方。博客文章作者Matt Gershoff明确表示，列表是过去回答人们问题的结果。名单是巨大的，这就是为什么它出现在两个职位，而不是一个，所以马特必须回答很多问题。该清单主要关注机器学习，而不是硬件或特定的编码问题。从理想数据科学家那里学习新技巧

“理想数据科学家”博客网站为您提供了一系列有关各种数据科学主题的惊人文章。作者将这些职位分为以下几个方面：数据科学评论;在线课程评论;成为一名数据科学家。数据科学吸引了各种现有领域的从业者。该网站似乎主要致力于服务社会科学家进入数据科学领域的需求。事实上，最有趣的帖子提供了一个资源清单，帮助社会科学家进入数据科学家领域。资源列表由作者组织，因此您可能会发现您已经识别为潜在的信息资源的名称。

在AnalyticBridge上查找数据情报和分析资源

AnanlyticBridge网站为数据科学家提供了一系列有用的资源。其中一个更有用的资源是数据智能和分析资源列表。这个页面包含了大量的资源，你不会在其他地方找到这些资源，这些资源分为以下几类：一般资源;大数据;可视化;数据科学的最佳和最差;新的分析启动想法;有关医疗，教育和其他主题的咆哮;职业生涯，培训和薪水调查;杂。

与Jonathan Bower合作开发人员资源