Мета закинута

Автор не відписував в цілі 3 року 11 месяців 28 днів

Кар'єра та робота

Стать Data Scientist [ 10 К часов практики и теории в Data Science ]

Вдохновляющая статья, зацепила Гении или правило 10 000 часов

Вот и настало время серьезно подойти к осуществлению моей давней мечты- устроиться и работать в области DS
Придется много тренироваться, решать, решать, решать прикладные- практические задачи.
На мой взгляд основные навыки DS= софт скиллс, статистика и критическое мышление, логика, программирование.

В посте к цели буду отписываться о завершенных курсах, проведенном времени и выводах, сделанных в процессе.

Особисті ресурси

Деньги на жизнь,компьютер, время, силы и мотивация для решения и разбора задач. Консультации репетиторов и общение с единомышленниками

Екологічність мети

Путь к моей цели изменит мою жизнь. Мотивация? Какая может быть мотивация кроме интересных задач, общения с командой единомышленников и хорошей зарплаты.

Повторить проект Self Driving Car

Обожаю все автопилотируемое и самообучающееся
https://github.com/udacity/self-driving-car-sim

Вартість етапу — 100.00 $
Stepic python (получить сертификат)
Git tour
Kaggle Python Tutorial on Machine Learning
1. Getting Started with Python
2. Predicting with Decision Trees
3. Improving your predictions through Random Forests
Sololearn Python( получить сертификат)

Again, the practice of programming and honing the basic algorithms and sintaksis to automatism

Learn Python in the most social and fun way, with SoloLearn!

https://www.sololearn.com/Course/Python/

Вартість етапу — 10.00 $
CodeCombat Python и публиковать решения на GitHub, youtube

Освоить базовые навыки работы с питоном в игровой форме

Вартість етапу — 20.00 $
1. Загрузка видео с решениями на ютуб пачкой(автоматизация процесса публикации). Обработка и редактирование.
DataCamp. Data Scientist with Python
1. Intro to Python for Data Science
2. Intermediate Python for Data Science
3. Python Data Science Toolbox (Part 1)
4. Python Data Science Toolbox (Part 2)
5. Importing Data in Python (Part 1)
6. Importing Data in Python (Part 2)
7. Cleaning Data in Python
8. Pandas Foundations
9. Manipulating DataFrames with pandas
10. Merging DataFrames with pandas
11. Introduction to Databases in Python
12. Introduction to Data Visualization with Python
13. Interactive Data Visualization with Bokeh
14. Statistical Thinking in Python (Part 1)
15. Statistical Thinking in Python (Part 2)
16. Supervised Learning with scikit-learn
17. Machine Learning with the Experts: School Budgets
18. Unsupervised Learning in Python
19. Deep Learning in Python
20. Network Analysis in Python (Part 1)
21. STATEMENT OF ACCOMPLISHMENT
Занятия с репетитором по Python
1. день 1
2. день 2
3. день 3
4. день 4
5. день 5
6. день 6
7. день 7
8. день 8
9. день 9
10. день 10
11. день 11
12. день 12
13. день 13
14. день 14
15. день 15
16. день 16
17. день 17
18. день 18
19. день 19
20. день 20
21. день 21
22. день 22
23. день 23
24. день 24
25. день 25
26. день 26
27. день 27
28. день 28
29. день 29
30. день 30
31. день 31
ПИТОНТЬЮТОР
1. Ввод и вывод данных
2. Условия
3. Вычисления
4. Цикл for
5. Строки
6. Цикл while
7. Списки
8. Функции и рекурсия
9. Двумерные массивы
10. Множества
11. Словари
Stepic Практикум по математике и Python
1. Семинар 1
2. Неделя 3 - Оптимизация и матричные разложения
3. Введение
4. Неделя 1 - Основы Python
5. Семинар 2
6. Неделя 2 - Векторы, Матрицы
7. Дополнительные задачи
8. Заключение
ODS Course
1. 1 Homework
2. 2 Homework
3. 3 Homework
4. 4 Homework
5. 5 Homework
6. 6 Homework
7. 7 Homework
8. 8 Homework
9. etc
10. Demo assignments, just for practice (completing these has no effect on rating):
Логика и критическое мышление(получить сертификат)

Курс поможет находить ошибки в аргументации, тренировать логическое мышление и противодействовать манипуляции в общении. Бесплатный курс замечательного автора! У Автора есть отличный курс по ИИ на юутбе
https://stepik.org/lesson/27570/step/1?unit=8905

Вартість етапу — 10.00 $
ML on Kaggle by Yuri Kashnitskiy

https://www.kaggle.com/kashnitsky/mlcourse

https://www.youtube.com/watch?v=dEFxoyJhm3Y
1 курс от супер герл по ДС

Вартість етапу — 10.00 $
Python Basic ИНТУИТ (Получить сертификат)

https://www.intuit.ru/studies/courses/12179/1172/info

Вартість етапу — 20.00 $
Пройти специализацию Машинное обучения и а.д от Яндекса + МФТИ (собрать 6 ачивок)

Coursera ML & DA Yandex + MFTI

Вартість етапу — 50.00 $
1. 1 семестр специализации (собрать 1 ачивку)
2. 2 семестр специализации (собрать 1 ачивку)
3. 3 семестр специализации (собрать 1 ачивку)
4. 4 семестр специализации (собрать 1 ачивку)
5. 5 семестр специализации (собрать 1 ачивку)
6. 6 семестр специализации (собрать 1 ачивку)
Написать(редактировать) резюме и отправлять на позиции ДС и МЛ

Редактировать профиль на hh.ru

linkedIn

GItHabe

Массовая рассылка резюме, по 10 резуюме в день.
1. прогон по темам из 1000 вопросов с собеседований на ДС позицию
2. решение задач с собеседований (логика )
Найти команду, с кем решать совместно задачи по МЛ, общение через скайп, почту, slak
курс МЛ 1

Хороший автор для базового уровня и старта
https://machinelearningmastery.com/machine-learnin...

Вартість етапу — 30.00 $
курс МЛ 2

https://machinelearningmastery.com/youre-wrong-machine-learning-not-hard/

Вартість етапу — 30.00 $
курс МЛ 3

Learn Data Science Online

https://www.datacamp.com

Вартість етапу — 30.00 $
курс МЛ 4 Питон фор ДС

https://www.datacamp.com/tracks/data-scientist-with-python

Вартість етапу — 30.00 $
курс МЛ 5 pandas Foundations

https://www.datacamp.com/courses/pandas-foundations/?utm_source=adwords_ppc&utm_campaignid=999527702&utm_adgroupid=51163769884&utm_device=c&utm_keyword=&utm_matchtype=&utm_network=d&utm_adpostion=none&utm_creative=263905449509&utm_targetid=aud-299261629654&utm_loc_interest_ms=&utm_loc_physical_ms=1012013&gclid=EAIaIQobChMIy8PRx9P92gIVEBwYCh2yCAxDEAEYASAAEgLnKPD_BwE

Вартість етапу — 40.00 $
1. http://pandas.pydata.org/
курс МЛ 6 Introduction to DataCamp Projects

https://www.datacamp.com/projects/33

Вартість етапу — 30.00 $
курсы качаться МЛ N

https://www.datacamp.com/courses/
Просмотреть курсы и специализации
1. Become a Data Scientist" Lynda.com
2. "Data Science Specialization" Coursera.com
3. 5 COURSE SPECIALIZATION_Data Visualization with Tableau
4. 1) tensorflow ( for machine learning)
  2) crawling (spider based projects)
  3) database handling (firebase, Mysql etc.), my opinions
udemy
udasity

https://classroom.udacity.com/courses/ud120/lessons/2410328539/concepts/24185385370923
Statistics книги и курсы:

Вартість етапу — 10.00 $
1. Как лгать при помощи статистики
2. https://www.coursera.org/learn/probability-theory-basics
3. Статистика и котики https://www.litres.ru/static/trials/28/73/11/28731109.a4.pdf
4. Манга : Занимательная статистика
5. https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability/analyzing-categorical-data
6. Основы статистики: https://stepik.org/course/76/syllabus
7. Теория вероятностей и статистика 7- 9 кл Тюрин Макаров
math for ds
Increase English from middle to up middle level
Соревнования, тренировки, хаккатоны
1. Kaggel
2. https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science
3. https://www.youtube.com/watch?v=LgLcfZjNF44
4. https://www.datacamp.com/community/open-courses/kaggle-python-tutorial-on-machine-learning#gs.fs9P9s4
5. https://www.kaggle.com/c/titanic
6. https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science/home/welcome
EdX courses

Вартість етапу — 100.00 $
Книги:

Список книг по курсам, программированию, анализу данных для мотивации.

Вартість етапу — 10.00 $
1. Педро Домингос "Верховный алгоритм"
2. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think Book by Kenneth Cukier and Viktor Mayer-Schönberger
3. Artificial Intelligence: A Modern Approach Textbook by Peter Norvig and Stuart J. Russell
4. Преждевременная оптимизация http://optimization.guide/
5. Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay
6. Automate the Boring Stuff with Python Programming https://automatetheboringstuff.com/
7. Грокаем алгоритмы
8. Майкл Доусон Программируем на Python
9. Идеальный код
10. So Good they cant ignore you!
Программирование на Python или псевдоязыке в игровой форме. Do it Just for fun

Все, что делается с удовольствием- запоминается легко и остается на долго. Поэтому оттачивание базовых навыков программирования желательно на играх. ИМХО. Возможно будет потом сложно переходить от игр, к реальным проектам, с табличками и графиками. Возможно. Но хочу попробовать.

Вартість етапу — 100.00 $
1. Псевдоязык, похожий на Си. Конролим робота- проходим уровни. https://www.robomindacademy.com/go/robomind/home
2. Алгоритмы, связность, масштабируемость, взаимозависимости, преждевременная оптимазация, архитектура https://www.factorio.com/
3. Автоматизация- Oxygen not included
4. Python- занятная игрушка, соревнуемся с другим игроками https://codecombat.com/
5. Алгоритмы: https://store.steampowered.com/app/375820/Human_Resource_Machine/
6. Python- https://checkio.org/
7. Псевдоязык. Контролим маленькое поселение роботов https://denki.itch.io/autonauts
8. Python- очередная стратегия по захвату мира https://screeps.com/
9. Когда надоест МЛ в реале можно в виртуале) https://store.steampowered.com/app/619150/while_True_learn/
DS, DA course

https://www.dataquest.io/

Вартість етапу — 30.00 $
SQL и базы данных
Help for people
1. Kaggle
2. StackOwerflow
3. Blog
4. Slack
https://openedu.ru/course/spbstu/BIGDATA/
ML youtube course
- https://www.youtube.com/watch?v=JcI5Vnw0b2c&list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v&index=2 https://pythonprogramming.net/machine-learning-tutorial-python-introduction/
Python Udacity

https://www.udacity.com/course/programming-foundations-with-python--ud036
https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie/home/welcome
Бесконечно интересный канал по ИИ и программированию

https://www.youtube.com/user/sentdex
Short intro Jupyter Notebook and Anaconda Udacity

Python Jupyter Notebook and Anaconda Udacity short intro
Data Analysis Process Udacity

https://classroom.udacity.com/courses/ud170
2 курс от супер герл по ДС

Вартість етапу — 10.00 $
3 курс от супер герл по ДС

Вартість етапу — 10.00 $
ML on Kaggle (intro course)

https://www.kaggle.com/learn/overview
Data-driven Astronomy

https://www.coursera.org/learn/data-driven-astronomy/home/welcome
Sanford ML

ML intro Stanford Andry NG
Google ML Course

ML course
A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data

Тык
Kaggle Course

https://www.kaggle.com/learn/overview
How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science/lecture/htcPl/course-overview

3955
25 червня 2018, 13:21

Бюджет

730 $

Мета у складі групи

Карьера

3493
учасника
4523
цілі

Етап 1

Етап 2

Етап 4

Етап 11

Етап 3

Етап 13

Етап 14

Етап 46

Етап 47

Етап 5

Етап 6

Етап 7

Етап 8

Етап 9

Етап 10

Етап 15

Етап 16

Етап 17

Етап 18

Етап 19

Етап 20

Етап 21

Етап 22

Етап 23

Етап 24

Етап 25

Етап 26

Етап 27

Етап 28

Етап 29

Етап 30

Етап 31

Етап 32

Етап 33

Етап 34

Етап 35

Етап 36

Етап 37

Етап 38

Етап 39

Етап 40

Етап 41

Етап 42

Етап 43

Етап 44

Етап 45

Етап 48

Етап 49

Етап 50

Етап 51

Етап 52

Етап 53

Етап 54

Етап 12

Стать Data Scientist [ 10 К часов практики и теории в Data Science ]

Особисті ресурси

Екологічність мети

Повторить проект Self Driving Car

Sololearn Python( получить сертификат)

CodeCombat Python и публиковать решения на GitHub, youtube

Логика и критическое мышление(получить сертификат)

ML on Kaggle by Yuri Kashnitskiy

1 курс от супер герл по ДС

Python Basic ИНТУИТ (Получить сертификат)

Пройти специализацию Машинное обучения и а.д от Яндекса + МФТИ (собрать 6 ачивок)

Написать(редактировать) резюме и отправлять на позиции ДС и МЛ

Найти команду, с кем решать совместно задачи по МЛ, общение через скайп, почту, slak

курс МЛ 1

курс МЛ 2

курс МЛ 3

курс МЛ 4 Питон фор ДС

курс МЛ 5 pandas Foundations

курс МЛ 6 Introduction to DataCamp Projects

курсы качаться МЛ N

Просмотреть курсы и специализации

udemy

udasity

Statistics книги и курсы:

math for ds

Increase English from middle to up middle level

Можливості
безмежні.
Настав час
відкрити свої.

Заходьте.
Відкрито.