16.4K ·GitHub
Что это такое?
Подборка шпаргалок по науке о данных: Python, R, математика, большие данные, машинное обучение, глубокое обучение, SQL и визуализация данных. Это быстрый справочник, а не учебник.
Подборка шпаргалок по науке о данных: Python, R, математика, большие данные, машинное обучение, глубокое обучение, SQL и визуализация данных. Это быстрый справочник, а не учебник.Это учебник или просто справочный список?Это список ссылок на PDF-шпаргалки (и несколько веб-страниц), разложенных по темам. Собственного текста или курса здесь нет.
Это список ссылок на PDF-шпаргалки (и несколько веб-страниц), разложенных по темам. Собственного текста или курса здесь нет.Как устроен список, чтобы быстро найти нужное?Он разбит на разделы: Python, R, Математика и математический анализ, Большие данные, Машинное обучение, Глубокое обучение, SQL и Визуализация данных. Внутри каждого раздела есть подтемы со ссылками на конкретные шпаргалки.
Он разбит на разделы: Python, R, Математика и математический анализ, Большие данные, Машинное обучение, Глубокое обучение, SQL и Визуализация данных. Внутри каждого раздела есть подтемы со ссылками на конкретные шпаргалки.Нужно ли что-то установить перед использованием шпаргалок?Нет, достаточно программы для просмотра PDF. Шпаргалки охватывают такие инструменты, как Python, R, Spark, SQL, Keras и Jupyter, но для просмотра не нужно устанавливать их все.
Нет, достаточно программы для просмотра PDF. Шпаргалки охватывают такие инструменты, как Python, R, Spark, SQL, Keras и Jupyter, но для просмотра не нужно устанавливать их все.Все шпаргалки созданы в этом репозитории?Нет, они собраны из разных внешних источников, например Datacamp, RStudio и от отдельных авторов (например, @afshinea и @ml874), поэтому качество и формат шпаргалок отличаются.
Нет, они собраны из разных внешних источников, например Datacamp, RStudio и от отдельных авторов (например, @afshinea и @ml874), поэтому качество и формат шпаргалок отличаются.Кому это пригодится?Специалистам по данным, студентам и всем, кто изучает Python, R, SQL, машинное обучение или глубокое обучение и хочет быстро найти справочный материал вместо чтения полной документации.
Специалистам по данным, студентам и всем, кто изучает Python, R, SQL, машинное обучение или глубокое обучение и хочет быстро найти справочный материал вместо чтения полной документации.С чего новичку начать?Начните с шпаргалок «Python Basics» или «R Basics» в разделе Datacamp, затем перейдите к Pandas, Numpy и Jupyter, и только после этого переходите к темам машинного или глубокого обучения.
Начните с шпаргалок «Python Basics» или «R Basics» в разделе Datacamp, затем перейдите к Pandas, Numpy и Jupyter, и только после этого переходите к темам машинного или глубокого обучения.Список до сих пор обновляется?В README не указано, как часто его обновляют, но в нём перечислено много авторов и источников, поэтому можно предположить, что список рос постепенно, а не поддерживался по расписанию.
В README не указано, как часто его обновляют, но в нём перечислено много авторов и источников, поэтому можно предположить, что список рос постепенно, а не поддерживался по расписанию.Какие темы освещены лучше всего?Больше всего записей у R и Python: основы, обработка данных (Dplyr, data.table, Pandas) и визуализация (ggplot2, Matplotlib, Seaborn). Кроме того, есть отдельные разделы по SQL, большим данным (Pyspark, Dask, Sparklyr) и глубокому обучению.
Больше всего записей у R и Python: основы, обработка данных (Dplyr, data.table, Pandas) и визуализация (ggplot2, Matplotlib, Seaborn). Кроме того, есть отдельные разделы по SQL, большим данным (Pyspark, Dask, Sparklyr) и глубокому обучению.What are similar projects?Machine-Learning-Tutorials, cheatsheets-ai, go, data-science-ipython-notebooks, awesome-machine-learning, awesome-datascience, fg-data-profiling, machine-learning-for-software-engineers
Machine-Learning-Tutorials, cheatsheets-ai, go, data-science-ipython-notebooks, awesome-machine-learning, awesome-datascience, fg-data-profiling, machine-learning-for-software-engineersWhich topics is it in?datascience, r, spark, jupyter, big-data, cheatsheet, programming, data-visualization, sql, data-science, learning-resources, dashboard
datascience, r, spark, jupyter, big-data, cheatsheet, programming, data-visualization, sql, data-science, learning-resources, dashboard