值得关注的20大机器学习和数据科学网站

2. DataCamp

没有DataCamp，我无法想象数据科学的职业。 为什么这样? 当然，不仅对于初学者，还有一个完美的选择。 我发现，如果您有兴趣学习一种新语言或学习一种新语言的新部分，那么这是一种很好的方法。 但是，尽管它们很棒，但它们不足以使您成为数据科学家。 我觉得他们的程序缺少一个实际的项目，他们给您带来挑战来解决。 他们这样做到最小程度。 以我的经验，学习数据科学的最好方法是偶然地完成一些实际项目。

3. KDnuggets

此列表上最受欢迎的资源之一。 可能有一些文章涵盖了所有可能的方向，问题和案例-新闻，职位，软件，事件等等，您可以在其中找到所有内容。 因此，它是面向数据科学爱好者的完整软件包。 您将获得有关数据科学领域中的新变化，需要做什么课程等的信息。但是，KDnuggets的组织方式有所不同，它侧重于行业新闻，观点和访谈，公开可用的数据集以及数据科学软件 。

4. Datafloq

Datafloq提供信息，见解和机会，以大数据，区块链，人工智能和其他新兴技术(例如数据科学)推动创新。 该网站的目标是成为阅读高质量帖子，寻找大数据和技术供应商，与人才联系以及发布活动的中心。 Datafloq也提供在线培训。 该博客不仅针对数据科学从业者，还包括有关安全性和物联网的部分。

5. CodeMentor.io

这是一个学习编程的在线指导平台，我对此感到很兴奋。 它的主要重点是为所有努力学习编码的业余爱好者提供教程，而对于ML和数据科学，此技能并非多余。 该站点提供了高级开发人员的见解，定制的阅读清单以及与来自世界各地的开发人员联系的能力。 这里包括的热门主题是Angular，JavaScript，Node.js，Ruby和Python。 我最喜欢这个网站的地方是，在那里工作的人反应灵敏(假设我们的时区截然不同)—他们是专业的，并且他们关心客户和指导者。 以我的经验，如果您勤于筛选导师，那会很好。 很多人会带您进入付费会话，只是为了为您搜索错误，这显然不是很有帮助。



 

（编辑：淮南站长网）

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