Что это такое?
Бесплатная инициатива с открытым исходным кодом, которая помогает любому войти в Data Science: вместо того чтобы тонуть в хаотичном море туториалов, вы идёте по структурированным учебным маршрутам, которые там составили.
Бесплатная инициатива с открытым исходным кодом, которая помогает любому войти в Data Science: вместо того чтобы тонуть в хаотичном море туториалов, вы идёте по структурированным учебным маршрутам, которые там составили.Это один курс или набор отдельных гайдов?Это набор организованных учебных маршрутов, а не один курс — маршруты охватывают темы Data Science: Python, статистику, машинное обучение, NLP, компьютерное зрение и бизнес-аналитику.
Это набор организованных учебных маршрутов, а не один курс — маршруты охватывают темы Data Science: Python, статистику, машинное обучение, NLP, компьютерное зрение и бизнес-аналитику.Как этим пользоваться — нужно что-то устанавливать?Устанавливать ничего не нужно: это руководство для чтения, так что вы открываете веб-версию по ссылке из README и проходите маршруты прямо в браузере. Всё полностью бесплатно.
Устанавливать ничего не нужно: это руководство для чтения, так что вы открываете веб-версию по ссылке из README и проходите маршруты прямо в браузере. Всё полностью бесплатно.Это просто куча Jupyter-ноутбуков, которые надо пролистывать?Нет — проект прямо предупреждает о ложной уверенности, возникающей, когда просто жмёшь Run в чужих ноутбук-ах, и вместо этого выталкивает тебя из зоны комфорта, чтобы материал действительно усвоился.
Нет — проект прямо предупреждает о ложной уверенности, возникающей, когда просто жмёшь Run в чужих ноутбук-ах, и вместо этого выталкивает тебя из зоны комфорта, чтобы материал действительно усвоился.С чего новичку лучше начать?С базовых маршрутов вроде Python и статистики, а затем переходить к прикладным темам — весь смысл проекта в том, чтобы любой смог самостоятельно начать путь в Data Science.
С базовых маршрутов вроде Python и статистики, а затем переходить к прикладным темам — весь смысл проекта в том, чтобы любой смог самостоятельно начать путь в Data Science.Могу ли я использовать материалы для своего курса или в коммерческих целях?Контент распространяется по лицензии Creative Commons BY-NC-SA 4.0: его можно делиться и адаптировать с указанием авторства, но не в коммерческих целях. Сам код проекта — под MIT.
Контент распространяется по лицензии Creative Commons BY-NC-SA 4.0: его можно делиться и адаптировать с указанием авторства, но не в коммерческих целях. Сам код проекта — под MIT.Какие инструменты и темы охватывают маршруты?Помимо базовых тем вроде Python и статистики, маршруты заходят в машинное обучение со scikit-learn и TensorFlow, NLP, компьютерное зрение и бизнес-аналитику.
Помимо базовых тем вроде Python и статистики, маршруты заходят в машинное обучение со scikit-learn и TensorFlow, NLP, компьютерное зрение и бизнес-аналитику.Почему README начинается с рекламы GenAI-фреймворка?Этот баннер — автор анонсирует свой отдельный проект, он не имеет отношения к Virgilio, который остаётся учебным руководством по Data Science.
Этот баннер — автор анонсирует свой отдельный проект, он не имеет отношения к Virgilio, который остаётся учебным руководством по Data Science.What are similar projects?ailearning, 100-Days-Of-ML-Code, mlcourse.ai, Ai-Learn, PythonDataScienceHandbook, machine-learning-zoomcamp, data-science-ipython-notebooks, cheatsheets-ai
ailearning, 100-Days-Of-ML-Code, mlcourse.ai, Ai-Learn, PythonDataScienceHandbook, machine-learning-zoomcamp, data-science-ipython-notebooks, cheatsheets-aiWhich topics is it in?datascience, guidelines, business-intelligence, study, scikit-learn, science, pandas, statistics, numpy, data-analysis, tensorflow, jupyter notebook
datascience, guidelines, business-intelligence, study, scikit-learn, science, pandas, statistics, numpy, data-analysis, tensorflow, jupyter notebook