Статья провалидирована и обновлена автором 26.05.2023
Привет, читатель! Меня зовут Артём Сайгин, я веду телеграм канал Growth lab, в котором делюсь опытом роста IT-продуктов.
Делал подборку изначально для себя, чтобы структурировать и упорядочить свои знания, но решил, что подборка будет полезна кому-то ещё.
Курсы упорядочены по степени необходимости, начиная с базовых знаний, без которых будет тяжело даваться дальнейшее изучение (линейная алгебра, статистика, базовое знание python и т.д.), переходя к более сложным. Старался избавиться от избыточности, оставляя только самые ценные, на мой взгляд, курсы. Эти бесплатные курсы легко заменят вам платные.
Структура курсов:
Линейная алгебра и дискретная математика.
Статистика и теория вероятностей.
Python, SQL, R.
Машинное обучение.
Алгоритмы и структуры данных.
Нейронные сети и Deep learning.
Дисклеймер: Необязательно проходить всё, что я указал ниже, достаточно начать изучение темы. и далее вы поймёте, куда двигаться дальше.
Линейная алгебра и дискретная математика
«Линейная алгебра» курс CS центр.
«Линейная алгебра и геометрия. Часть 2: векторная алгебра» курс ПГТУ.
«Основы дискретной математики» курс CS центр.
«Ликбез по дискретной математике» курс CS центр.
«Дискретные структуры» курс Alex Dainiak.
«Основы теории графов» курс CS центр.
«Введение в математический анализ» курс CS центр.
Статистика и теория вероятностей
«Математическая статистика» курс CS центр.
«��сновы статистики» курс Bioinformatics Institute.
«Основы статистики. Часть 2» курс Bioinformatics Institute.
«Основы статистики. Часть 3» курс Bioinformatics Institute.
«Теория вероятностей» курс CS центр.
«Теория вероятностей - II (дискретные случайные процессы)» курс CS центр.
«Дискретный анализ и теория вероятностей» курс А.М.Райгородского в Академии Яндекса.
«Статистика в клинических исследованиях» курс Тимофея Галанкина на stepik
Python, SQL, R
«Программирование на Python» курс Bioinformatics Institute.
«Python: основы и применение» курс Bioinformatics Institute.
«Поколение Python: курс для начинающих» курс BEEGEEK.
«Поколение Python: курс для продвинутых» курс BEEGEEK.
«SQL Tutorial» от Mode.
«Интерактивный тренажер по SQL» от ДВФУ.
«Анализ данных в R» курс Bioinformatics Institute.
«Анализ данных в R. Часть 2» курс Bioinformatics Institute.
Машинное обучение
«Введение в Data Science и машинное обучение» курс Bioinformatics Institute.
«Машинное обучение» курс Академии Яндекс (Воронцов К.В)..
«Машинное обучение» курс ОмГТУ.
Алгоритмы и структуры данных.
«Алгоритмы: теория и практика. Методы» курс Александра Куликова.
«Алгоритмы: теория и практика. Структуры данных» курс Александра Куликова.
«Алгоритмы и структуры данных, часть 1» курс CS центр.
«Алгоритмы и структуры данных, часть 2» курс CS центр.
«Дополнительные главы алгоритмов, часть 1» курс CS центр.
«Дополнительные главы алгоритмов, часть 2» курс CS центр.
«Тренировки по алгоритмам» курс от Яндекс.
«Методы и системы обработки больших данных» курс Ивана Пузыревского.
Нейронные сети и Deep Learning
«Deep Learning (семестр 1): базовый поток» курс МФТИ.
«Deep Learning (семестр 2): базовый поток» курс МФТИ.
«Введение в искусственные нейронные сети» курс ОмГТУ.
«Нейронные сети» курс Bioinformatics Institute.
«Нейронные сети и компьютерное зрение» курс Samsung AI Center.
«Нейронные сети и обработка текста» курс Samsung AI Center.
Заключение
Не забудьте поделится статьей с теми, кому она может быть важной.
Если вы знаете какие-либо полезные курсы или материалы по Data Science — делитесь в комментариях.
