top of page

Добірка цікавих онлайн-ресурсів та літератури (data science, machine learning, візуалізація даних)


 

І поки для багатьох карантин - це "кінець світу", для інших він відкриває безліч можливостей. Попри всі негативні моменти, які пов'язані з карантином, він також визначає і позитивні. Так, багатьом людям ця ситуація дозволила подумати про дистанційне навчання, або навіть отримати додаткову освіту у такий спосіб.


Добірка цікавих онлайн-ресурсів та літератури

Дистанційне навчання з початком карантину стало особливо затребуваними. За інформацією Google Trends, популярність запитів на кшталт e-learning, MOOC, online course у всьому світі зросла на 100%, 200%, а для деяких – на 400% (порівняно з березнем минулого року).


Якщо Ви раптом вирішили спробувати себе у data science, machine learning, чи візуалізації даних, ось підбірка ресурсів, які допоможуть Вам розпочати вивчення цих сфер:


Open Data


  • Using Open Data for Digital Business від британської школи дистанційного навчання FutureLearn. Курс буде цікавим власникам бізнесу і стартаперам, дає розуміння, як дані можуть допомогти в трансформації бізнесу. Тривалість - 3 тижні.

  • Курс про відкриті дані для розпорядників та користувачів від Світового Банку –Open Data Online Learning for Producers, Users, and Policymakers. Ґрунтовна теорія та найкращі світові практики. А ще після завершення навчання можна пройти тест та отримати сертифікат.

  • Finding Stories in Data від Open Data Institute. Як ефективно аналізувати та представляти дані, щоб вони створювали вплив? Пройдіть 11 модулів безкоштовного курсу і дізнаєтесь відповідь на це питання.

  • Курс по роботі з відкритими даними, розроблений за підтримки проєкту USAID/UK аid TAPAS і розміщений на Єдиному державному порталі відкритих даних. Це п’ять модулів про відкриті дані, їх цінність, якість і сталість.

  • Підбірка TED-виступів про те, як відкриті дані змінюють світ довкола. Тут можна ознайомитися не лише з основами, а й з конкретними практичними прикладами.


Візуалізація даних


  • Книга Data Points by Nathan Yau. Нейтан Яу – автор блогу Flowing Data та двох книжок про візуалізацію даних: Visualize This та Data Points. В книзі розглядаються всі етапи візуалізації даних – від аналізу даних до презентації їх у вигляді статистичних графіків для конкретної аудиторії.

  • Fundamentals of Data Visualization by Claus Wilke. Тут детально описані всі етапи створення візуалізації, всі проблеми, які вам можуть трапитись у процесі, всі нюанси, на котрі потрібно звертати увагу.

Data Science, Deep Learning, AI


  • AI Superpowers by Kai-Fu Lee. Кілька годин приємного читання. Підійде для всіх, хто хоче зрозуміти, що ж насправді відбувається у галузі ШІ, від людини «в темі».

  • Towards Data Science– онлайн-ресурс про data science, machine та deep learning. Підійде широкій аудиторії, велика кількість матеріалів на різну тематику.

  • AI Business School - обмін думками та практичними вказівками від топ-менеджерів щодо стратегічного застосування ШІ у бізнесах.

  • Курс «Введение в машинное обучение» на Coursera.

  • Курс Machine Learning від Andrew Ng.

 
 

Comments


bottom of page