GitHub是一個平臺，來自世界各地的程序員可以共享他們的代碼。這是一個協(xié)作，學習，技能培養(yǎng)的地方。但是GitHub不僅僅是共享代碼的地方，還是共享資源的地方。

Github中的數(shù)據(jù)科學

自創(chuàng)建以來，GitHub一直是軟件工程師的居住地。但是，隨著數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長以及Python和JavaScript等語言變得流行，GitHub已成為龐大的數(shù)據(jù)科學愛好者和專業(yè)人員社區(qū)的聚集地。

隨之而來的是，出現(xiàn)了諸如“機器學習”，“自然語言處理”，“計算機視覺”等主題的知識庫，其中最著名的是最受歡迎的兩個Python庫“ Scikit-learn”和“ TensorFlow”用于數(shù)據(jù)科學的Python工具。

GitHub上數(shù)據(jù)科學的興起催生了許多可用的免費資源，從而幫助成千上萬的數(shù)據(jù)愛好者學習了數(shù)據(jù)科學。

DIY數(shù)據(jù)科學

隱藏在GitHub存儲庫中的這些免費資源擁有與數(shù)據(jù)科學相關的驚人資源集合。您能想到的任何東西都在那里。尋找大學以學習數(shù)據(jù)科學，在線課程(MOOC)，網(wǎng)站，數(shù)據(jù)集，新聞通訊，播客，書籍等。

因此，為什么花錢購買互聯(lián)網(wǎng)上的大量在線課程，為什么不前往GitHub并創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)科學課程呢?關于自制數(shù)據(jù)科學家如何從對編程的零知識到在大型科技公司工作的經(jīng)歷。那個人也可以是你!

因此，在本文中，我將與您分享上述資源的資源庫。

1. 很棒的數(shù)據(jù)科學

創(chuàng)建人： Fatih Aktürk, Hüseyin Mert & Osman Ungur, Recep Erol。

這個庫是有關數(shù)據(jù)科學的最佳資源集合。它涵蓋了學習數(shù)據(jù)科學的幾乎所有方面，從動機方面開始，這解釋了為什么選擇數(shù)據(jù)科學。然后是視覺圖表，可幫助初學者了解數(shù)據(jù)科學的整個路徑。其余的是資源，例如數(shù)據(jù)集，博客，播客，書籍，競賽等。

對數(shù)據(jù)科學新手來說非常有用，并且絕對有助于緩解學習過程。

(https://github.com/academic/awesome-datascience)

2. 數(shù)據(jù)科學家路線圖

創(chuàng)建人：MrMimic

Swami Chandrasekaran的數(shù)據(jù)科學路線圖

這個庫的靈感來自Swami Chandrasekaran的數(shù)據(jù)科學技能路線圖。它包含了成為數(shù)據(jù)科學家所需的整個軟件包，從基礎知識，統(tǒng)計數(shù)據(jù)和編程到機器學習，數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)處理。還有一個文件夾，供數(shù)據(jù)科學家在他們的工作中使用。

如果您想了解成為數(shù)據(jù)科學家的過程，這個庫很適合您。

(https://github.com/MrMimic/data-scientist-roadmap)

3. 數(shù)據(jù)科學最佳資源

創(chuàng)建人：Tirthajyoti Sarkar

如自述文件(readme.md)中所述，這個庫是一組精心策劃的與數(shù)據(jù)科學相關的資源和鏈接(涉及軟件，平臺，語言，技術等)，所有這些都集中在一個地方。它具有各種資源-AI文章，Amazon Web服務，博客，書籍，文章，MOOC，可視化，神經(jīng)網(wǎng)絡，云計算，REST API，時間序列等等。

這個庫適合那些正在尋找與數(shù)據(jù)科學有關的各種主題的有趣文章的人。

(https://github.com/tirthajyoti/Data-science-best-resources/blob/master/README.md)

4. 數(shù)據(jù)科學速查表

創(chuàng)建人：Asif Bhat

就像存儲庫名稱所暗示的那樣，這個庫包含所有數(shù)據(jù)科學的備忘錄。備忘錄非常適合初學者以直觀的方式進入一個主題，并一窺他們正在研究的主題。這些備忘錄包括AI，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)整理，Git，面試問題，機器學習，Numpy等主題。

這是為那些尋找數(shù)據(jù)科學備忘錄的人準備的。

(https://github.com/abhat222/Data-Science--Cheat-Sheet)

5. DS—備忘錄

創(chuàng)建人：FavioAndréVázquez

這是為數(shù)據(jù)科學收集了大量備忘錄。該列表較小，但是在數(shù)據(jù)科學資源庫中提供更多備忘錄也沒有什么壞處。但是，這個庫有一些有趣的備忘錄，涉及諸如商業(yè)科學，R，SQL，數(shù)據(jù)可視化等主題。

這個庫適用于所有正在尋找數(shù)據(jù)科學備忘錄的人。

(https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets)

6. DataScienceResources

創(chuàng)建人：jb

這個最初是作為創(chuàng)建者的資源庫而提出的，但在意識到數(shù)據(jù)科學的普及之后，最終成為了數(shù)據(jù)科學主題和高質(zhì)量資源的精選列表。

最初的目標是涵蓋數(shù)據(jù)科學的技術方面，例如編程，數(shù)據(jù)管道和工具以及機器學習。但是，由于數(shù)據(jù)科學已在世界各地的企業(yè)中實施，因此也涵蓋了諸如數(shù)據(jù)科學團隊，用例和職業(yè)道路之類的主題。

這個庫適用于那些既要學習數(shù)據(jù)科學又要利用給定的職業(yè)資源規(guī)劃自己的職業(yè)生涯的人。

(https://github.com/jonathan-bower/DataScienceResources)

7. 數(shù)據(jù)科學博客

創(chuàng)建人：Artem Golubin

這個庫包含大量的數(shù)據(jù)科學博客列表，可讓您了解數(shù)據(jù)科學的所有知識。該列表按字母順序排列，以便于導航，并且鏈接位于博客標題的旁邊。數(shù)據(jù)科學博客非常適合于解釋，建議，技巧和竅門以及端到端教程和項目。一些著名的博客包括Analytics Vidhya，Data Science Dojo博客，Drew Conway，F(xiàn)astML等。

對于那些希望發(fā)現(xiàn)有關數(shù)據(jù)科學內(nèi)容的優(yōu)秀博客的人，請查看這里。

(https://github.com/rushter/data-science-blogs)

8. 免費數(shù)據(jù)科學書籍

創(chuàng)建人：YU WU

這個庫包含用于學習數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)的免費資源。首先介紹什么是數(shù)據(jù)科學，然后介紹數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計，機器學習以及最后是數(shù)據(jù)科學的應用。關于這個庫的一件好事是，每種資源旁邊都有初學者，中級和高級人員，以確保您根據(jù)自己的水平進行學習。

這個庫適用于那些尋求免費數(shù)據(jù)科學資源和數(shù)據(jù)科學速成課程的人員。

(https://github.com/chaconnewu/free-data-science-books)

9. 免費數(shù)據(jù)科學學習

創(chuàng)建人：Learn Data Sci

這個庫包含免費數(shù)據(jù)科學書籍列表。關于數(shù)據(jù)科學的書籍非常有趣，因為您在進行操作之前先了解它們的原因，這對于諸如數(shù)據(jù)科學之類的復雜主題很重要。每個鏈接都將您帶到這些書的pdf文件，您可以免費開始閱讀它們。

這個庫供那些正在尋找有關數(shù)據(jù)科學的免費書籍的人使用。

(https://github.com/LearnDataSci/free-data-science-learning/blob/master/free-data-science-books.md)

10. 數(shù)據(jù)科學-Wiki

創(chuàng)建人：Leonard

這個庫是DevOps指南，腳本和教程的列表。數(shù)據(jù)科學有一個類別，從初學者到高級，Python編程，Linux教程，git，代碼編輯器和機器學習。這些教程以文章，YouTube視頻，在線課程等形式出現(xiàn)。

這個庫更適合希望學習編碼的數(shù)據(jù)科學愛好者。

(https://github.com/Leo-G/Data-Science-Wiki)

有了上面的大量免費資源，您就可以使用自己的課程來學習數(shù)據(jù)科學。

通過這些存儲庫，可以進一步了解數(shù)據(jù)科學與備忘錄的關系，找到我們最重要的編程語言，找到一本可以為您提供知識并提高技能的書。

因此，可以在瀏覽器中為這些資源添加書簽，或?qū)⑵浯鎯υ诠P記中，并在需要時再引用它們。或像上面的數(shù)據(jù)科學家一樣，制定自己的學習數(shù)據(jù)科學的路線圖。

您還可以創(chuàng)建自己的GitHub存儲庫并提交網(wǎng)站，書籍和教程，以幫助您了解有關此多學科領域的更多信息。學習過程的重要組成部分是記錄您的進度，因為這會使您更有動力和靈感。