Alibaba2018, прошел курс по R платный, с преподавателем и все такое, паралельно прошел онлайн курс на stepik.org основы статистики. Поверхносно понял что к чему и куда двигатся дальше. Решил что R фигня относительно пайтона так как работы на R почти нет относительно пайтона.
Начал data science carrier path Python на datacamp который включает 22 небольших курсика которые в сумме занимают где-то 80-100 часов в формате видео-объяснение - интерактивная задачка на пайтоне с проверкой прям в редакторе на сайте. Включая опыт с R, поверносное знание теории - все заходит как по маслу и охвативает идеально библиотеки что вы описали в рекомендации в первом абзаце от статистике на пайтоне до машинного обучения. Так прошел где-то 17 курсов и дошел до NN и машинного обучения. Временно переключился на stepik.org курс нейронные сети для понимания теории.....пока в процессе. Так же поверхносно прохожу темы школьно-институтской програмы связаные с теорией - матрицы, вектора, логарифмы, производные, градиент ... итд.
...проблема только как всегда со временем на это все....
Возможно у меня сложилось ошибочное мнение, так как только начал учить, но мне не понятно как можно учить програмирование если не знаешь где какой метод применить из теории. К примеру не можешь понять можно ли применить определенный тип теста из мат статистики если не знать условий при каких его можно применить. Из результатов которые выведет к примеру R (пока изучение у меня началось с него) не можешь никак интерпретировать и сделать какието выводы как какойто параметр может влиять на чтото или построив график не понимаешь какой вывод из этого можно сделать. Както не хотелось бы скатится к code monkey
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.
Начал data science carrier path Python на datacamp который включает 22 небольших курсика которые в сумме занимают где-то 80-100 часов в формате видео-объяснение - интерактивная задачка на пайтоне с проверкой прям в редакторе на сайте. Включая опыт с R, поверносное знание теории - все заходит как по маслу и охвативает идеально библиотеки что вы описали в рекомендации в первом абзаце от статистике на пайтоне до машинного обучения. Так прошел где-то 17 курсов и дошел до NN и машинного обучения. Временно переключился на stepik.org курс нейронные сети для понимания теории.....пока в процессе. Так же поверхносно прохожу темы школьно-институтской програмы связаные с теорией - матрицы, вектора, логарифмы, производные, градиент ... итд.
...проблема только как всегда со временем на это все....