Цель заброшена
Автор не отписывался в цели 5 лет 5 месяцев 4 дня
Всем Big Data посоны!
В данный момент работаю Fullstack Java Developer (Java + Angular), но не хватает челленджа. Поэтому я придумал для себя глобальный челлендж на долгий срок - изучить всё что связано с Machine Learning / Big Data.
Тема довольно обширная, я бы даже сказал "бездонная", поэтому ставлю сроки себе 2 года, но постараюсь отписываться о результатах практически каждый день.
Первая фаза (Machine Learning):
1. Основы статистики.
2. Нейросети.
3. Основы линейной алгебры.
4. Python/Numpy/Pandas/Sklearn/Keras....
Вторая фаза:
1. Hadoop
2. Pig/Hive
3. Apache Spark
4. MapReduce
5. NoSQL
Группа для совместного прохождения/обсуждения курсов по python/ml: https://t.me/joinchat/DqQb5UT_C19eTxQqMdUzbw
Мой неидеальный план:
Python
1. Python https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-f... на DataCamp. Intro to Python for Data Science
2. Python Stepic https://stepik.org/course/67.Программирование на Python.
3. Параллельно 1 и 2 пункту смотрим по немногу канал SentDex: Python 3 Basics Tutorial Series (https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuD...)
5. Закрепляем на kaggle.com https://www.kaggle.com/learn/python
Machine Learning
6. Основы статистики https://stepik.org/course/76/syllabus - курс сложный, поэтому параллельно можно почитать книгу Статистика и Котики. Если не всё понятно - не отчаиваемся.
7. Kaggle Machine Learning Level 1 https://www.kaggle.com/learn/machine-learning Machine Learning.
8. Udacity Intro to machine Learning https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-le... - объяснение маленькими шажками.
9. Kaggle Pandas https://www.kaggle.com/learn/pandas
10. Где то начиная с 8-9 можно начинать параллельно смотреть Machine Learning with Python от Sentdex.
... продолжение следует
Критерий завершения
Стать экспертом в области в Big Data / Machine Learning
Личные ресурсы
Время, деньги
-
Программирование на Python - Оценка 92%.
В Machine Learning активно используется Python и большой набор его библиотек. Поэтому я подумал, что пригодится вспомнить синтаксис Python (одно время ковырял Питон в 2014 году).
Думаю за недельку, а может и меньше - вполне реально. -
Статистика и котики. Владимир Савельев.
Стоимость этапа — 200 ₽
-
Основы статистики
https://stepik.org/course/76
Прогресс по курсу: 116/116 -
Youtube канал Sentdex: Python 3 Basics
Серии видео по Python от Sentdex
YouTube плейлист Python 3 Basics
https://pythonprogramming.net/ - сайт -
Hadoop. Система для обработки больших объемов данных
https://stepik.org/course/150
Прогресс по курсу: 6/425 -
Kaggle.com
Серия бесплатных курсов от kaggle.com
-
Введение в нереляционные базы данных Stepic
-
Udacity Intro To Machine Learning
-
Lesson 1
-
Lesson 2
-
Lesson 3
-
Lesson 4
-
Lesson 5
-
Lesson 6
-
Lesson 7
-
Lesson 8
-
Lesson 9
-
Lesson 10
-
Lesson 11
-
Lesson 12
-
Lesson 13
-
Lesson 14
-
Lesson 15
-
Lesson 16
-
Lesson 17
-
-
Machine Learning Stanford Andrew Ng
Стоимость этапа — 3734 ₽
-
Week 1 - Introduction
-
Week 1 - Linear Regression with One Variable
-
Week 1 - Linear Algebra Review
-
Week 2 - Linear Regression with Multiple Variables
-
Week 2 - Octave/Matlab Tutorial
-
Week 3 - Logistic Regression
-
Week 4 - Neural Networks: Representation
-
Week 5 - Neural Networks: Learning
-
Week 6 - Advice for Applying Machine Learning
-
Week 6 - Machine Learning System Design
-
Week 7 - Support Vector Machines
-
Week 8 - Unsupervised Learning
-
Week 8 - Dimensionality Reduction
-
Week 9 - Anomaly Detection
-
Week 9 - Recommender Systems
-
Week 10 - Large Scale Machine Learning
-
Week 11 - Application Example: Photo OCR
-
-
Youtube канал Sentdex: Machine Learning
Серии видео по Machine Learning от Sentdex
YouTube плейлист Machine Learning
https://pythonprogramming.net/ - сайт-
0-5 выпуски
-
6-10 выпуски
-
11-15 выпуски
-
16-20 выпуски
-
21-25 выпуски
-
26-30 выпуски
-
31-35 выпуски
-
36-40 выпуски
-
41-45 выпуски
-
46-50 выпуски
-
51-55 выпуски
-
56-60 выпуски
-
61-65 выпуски
-
66-69 выпуски
-
70-72 выпуски
-
Не пропустите новые записи!
Подпишитесь на цель и следите за ее достижением
