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数据科学

Awesome Data Science

一个开放源代码的数据科学存储库，用于学习和解决现实世界中的问题.

Motivation

*本部分适用于数据科学新手

这是开始研究“数据科学”的捷径. 只需按照以下步骤回答以下问题：“什么是数据科学？我应该学习什么才能学习数据科学？”

首先，数据科学是当今计算机和Internet农田上最热门的主题之一. 人们一直从应用程序和系统中收集数据，直到今天，现在是分析它们的时候了. 下一步是从数据中提出建议并创建有关未来的预测. Here 您可以找到 Data Science 的最大问题以及专家提供的数百个答案.

Secondly, Our favorite programming language is Python nowadays for #DataScience. Python's - Pandas 该库具有收集和分析数据的全部功能. 我们用 Anaconda 玩数据并创建应用程序.

Infographic

预览	描述
	通过8个步骤成为一名数据科学家的视觉指南 DataCamp (img)
	所需技能的思维导图（img)
	斯瓦米·钱德拉塞卡兰（Swami Chandrasekaran） Curriculum via Metro map.
	通过 @kzawadz 通过 twitter
	通过 Data Science Central
	从 this article 由伯克利科学评论.
	数据科学大战：R与Python
	如何选择统计或机器学习技术
	选择合适的估算器
	数据科学行业：谁在做什么
	数据科学〜朋友〜欧拉图
	不同的数据科学技能和角色 this article 由Springboard
	一种简单友好的方式来教您的非数据科学家/非统计学家同事 how to avoid mistakes with data . 从壁虎板 Data Literacy Lessons.

What is Data Science?

• What is Data Science @ O'reilly
• What is Data Science @ Quora
• The sexiest job of 21^st century
• What is data science
• What is a data scientist
• Wikipedia
• How to Become a Data Scientist
• a very short history of #datascience
• An Introduction to Data Science, PDF.
• Data Science Methodology by John Rollins PhD
• A Day in the Life of a Data Scientist by Rutgers University

COLLEGES

• A list of colleges and universities offering degrees in data science.
• Data Science Degree @ Berkeley
• Data Science Degree @ UVA
• Data Science Degree @ Wisconsin
• Master of Information @ Rutgers
• MS in Computer Information Systems @ Boston University
• MS in Business Analytics @ ASU Online
• Data Science Engineer @ BTH
• MS in Applied Data Science @ Syracuse
• M.S. Management & Data Science @ Leuphana
• Master of Data Science @ Melbourne University
• Msc in Data Science @ The University of Edinburgh
• Master of Management Analytics @ Queen's University
• Master of Data Science @ Illinois Institute of Technology

MOOC's

• Coursera Introduction to Data Science
• Data Science - 9 Steps Courses, A Specialization on Coursera
• Data Mining - 5 Steps Courses, A Specialization on Coursera
• Machine Learning – 5 Steps Courses, A Specialization on Coursera
• CS 109 Data Science
• Schoolofdata
• OpenIntro
• Data science MOOC
• CS 171 Visualization
• Process Mining: Data science in Action
• Oxford Deep Learning
• Oxford Deep Learning - video
• Oxford Machine Learning
• UBC Machine Learning - video
• Data Science Specialization
• Coursera Big Data Specialization
• Data Science and Analytics in Context by Edx
• Big Data University by IBM
• Udacity - Deep Learning
• Keras in Motion
• Microsoft Professional Program for Data Science
• COMP3222/COMP6246 - Machine Learning Technologies
• CS 231 - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Data Sets

• Academic Torrents
• hadoopilluminated.com
• data.gov -美国政府公开数据的所在地
• United States Census Bureau
• usgovxml.com
• enigma.com -浏览公共数据的世界-快速搜索和分析由政府，公司和组织发布的数十亿条公共记录.
• datahub.io
• aws.amazon.com/datasets
• databib.org
• datacite.org
• quandl.com -以所需的形式获取所需的数据； 即时下载，API或直接到您的应用.
• figshare.com
• GeoLite Legacy Downloadable Databases
• Quora's Big Datasets Answer
• Public Big Data Sets
• Houston Data Portal
• Kaggle Data Sources
• Kaggle Datasets
• A Deep Catalog of Human Genetic Variation
• A community-curated database of well-known people, places, and things
• Google Public Data
• World Bank Data
• NYC Taxi data
• Open Data Philly 将人们与费城的数据联系起来
• A list of useful sources 博客文章包含许多数据集数据库
• grouplens.org 电影样本（包含评分），书籍和Wiki数据集
• UC Irvine Machine Learning Repository -包含有利于机器学习的数据集
• research-quality data sets 通过 Hilary Mason
• National Climatic Data Center - NOAA
• ClimateData.us （有关： U.S. Climate Resilience Toolkit)
• r/datasets
• MapLight -免费提供各种数据，供公众免费使用. 点击下面的数据集以了解更多信息
• GHDx -健康指标与评估研究所-来自世界各地的健康和人口数据集的目录，其中包括IHME结果
• St. Louis Federal Reserve Economic Data - FRED
• New Zealand Institute of Economic Research – Data1850
• Dept. of Politics @ New York University
• Open Data Sources
• UNICEF Statistics and Monitoring
• UNICEF Data
• undata
• NASA SocioEconomic Data and Applications Center - SEDAC
• The GDELT Project
• Sweden, Statistics
• Github free data source list
• StackExchange Data Explorer -一个开源工具，用于对来自Stack Exchange网络的公共数据运行任意查询.
• San Fransisco Government Open Data
• IBM Blog abour open data
• Open data Index
• Liver Tumor Segmentation Challenge Dataset
• Public Git Archive
• GHTorrent
• Microsoft Research Open Data
• Open Government Data Platform India
• Google Dataset Search (beta)
• NAYN.CO Turkish News with categories

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• Hilary Mason -个人网页
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• Data Science Renee 记录我从“攻读工程硕士学位的SQL数据分析师”到“数据科学家”的路径
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• Prash Chan -关于主数据管理及其周围所有嗡嗡声的技术博客
• Clare Corthell -开源数据科学大师
• Paul Miller Cloud of Data的咨询服务总部位于英国，业务遍及全球，可帮助客户了解将数据及更多内容带到Cloud的含义.
• Data Science London 伦敦数据科学公司是一个非营利性组织，致力于数据科学的免费，开放，传播. 我们是欧洲最大的数据科学社区. 我们社区中有3190多名数据科学家和数据极客.
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• Greg Reda @ _GrubHub_处理数据和熊猫
• Gregory Piatetsky -KDnuggets总裁，分析/大数据/数据挖掘/数据科学专家，KDD和SIGKDD共同创始人，曾是两家初创公司的首席科学家，兼职哲学家.
• Hakan Kardas -数据科学家
• Hilary Mason -@accel的居住数据科学家.
• Jeff Hammerbacher 转推有关数据科学
• John Myles White Facebook科学家和Julia开发人员. 黑客机器学习和用于网站优化的强盗算法的作者. 推文仅反映我的观点.
• Juan Miguel Lavista -首席数据科学家@微软数据科学团队
• Julia Evans -黑客-熊猫-数据分析
• Kenneth Cukier -《经济学人》的数据编辑兼大数据（http://big-data-book.com）的合著者.
• Kevin Davenport -https://meetup.com/San-Diego-R-Users-Group/的组织者
• Kevin Markham -数据科学讲师和创始人 Data School
• Kim Rees -交互式数据可视化和工具. 数据专家.
• Kirk Borne - DataScientist, PhD Astrophysicist, Top #BigData Influencer.
• Linda Regber -数据故事讲述人，可视化.
• Luis Rei - 博士生. 编程，移动，Web. 人工智能，智能机器人机器学习，数据挖掘，自然语言处理，数据科学.
• Mark Stevenson -Salt（@SaltJobs）的数据分析招聘专员| 分析-洞察力-大数据-数据科学
• Matt Harrison -目前正在使用数据科学家的全栈Python专家，作家，讲师的观点. 偶尔做父亲，做丈夫，超终生，有机园艺.
• Matthew Russell -挖掘社交网络.
• Mert Nuhoğlu BizQualify的数据科学家，开发人员
• Monica Rogati - Data @ Jawbone. Turned data into stories & products at LinkedIn. Text mining, applied machine learning, recommender systems. Ex-gamer, ex-machine coder; namer.
• Noah Iliinsky -可视化和交互设计师. 实用的自行车手. 视觉书籍的作者：http：//www.oreilly.com/pub/au/4419
• Paul Miller -云计算/大数据/开放数据分析师和顾问. 作家，演讲者和主持人. Gigaom研究分析师.
• Peter Skomoroch -创建智能系统以自动化任务并改善决策. 企业家，前首席数据科学家@LinkedIn. 机器学习，ProductRei，网络
• Prash Chan -解决方案架构师@ IBM，主数据管理，数据质量和数据治理Blogger. 数据科学，Hadoop，大数据与云.
• Quora Data Science Quora的数据科学主题
• R-Bloggers -R博客圈，数据科学会议和（！）数据科学家的推文博客文章.
• Rand Hindi
• Randy Olson - Computer scientist researching artificial intelligence. Data tinkerer. Community leader for @DataIsBeautiful. #OpenScience advocate.
• Recep Erol -数据科学极客@ UALR
• Ryan Orban -数据科学家，遗传学家，硬件爱好者
• Sean J. Taylor -社会科学家. 黑客. Facebook数据科学团队. 关键字：实验，因果推理，统计，机器学习，经济学.
• Silvia K. Spiva - #DataScience at Cisco
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• Tasos Skarlatidis -复杂的事件处理，大数据，人工智能和机器学习. 对编程和开源充满热情.
• Terry Timko -InfoGov； 大数据; 数据即服务； 数据科学； 开放，社交和业务数据融合
• Tony Baer -Ovum的IT分析师负责大数据和数据管理以及一些系统工程.
• Tony Ojeda - Data Scientist | Author | Entrepreneur. Co-founder @DataCommunityDC. Founder @DistrictDataLab. #DataScience #BigData #DataDC
• Vamshi Ambati - Data Science @ PayPal. #NLP, #machinelearning; PhD, Carnegie Mellon alumni (Blog: https://allthingsds.wordpress.com )
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• WileyEd - Senior Manager - @Seagate Big Data Analytics | @McKinsey Alum | #BigData + #Analytics Evangelist | #Hadoop, #Cloud, #Digital, & #R Enthusiast
• WNYC Data News Team -@WNYC的数据新闻工作人员. 练习数据驱动的新闻业，使其形象化并展示我们的工作. @SkymindIO针对JVM的开源深度学习. 与Hadoop，Spark集成. 分布式GPU / CPU | http://nd4j.org | https://www.skymind.ai/

Youtube Videos & Channels

• What is machine learning?
• Andrew Ng: Deep Learning, Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning
• Deep Learning: Intelligence from Big Data
• Interview with Google's AI and Deep Learning 'Godfather' Geoffrey Hinton
• Introduction to Deep Learning with Python
• What is machine learning, and how does it work?
• Data School -数据科学教育
• Neural Nets for Newbies by Melanie Warrick (May 2015)
• Neural Networks video series by Hugo Larochelle
• Google DeepMind co-founder Shane Legg - Machine Super Intelligence
• Data Science Primer

Telegram Channels

• Open Data Science –第一个电报数据科学频道. 涵盖所有与数据科学相关的技术和热门人员：人工智能，大数据，机器学习，统计，通用数学以及前者的应用.
• Loss function porn —关于DS / ML主题的漂亮帖子，带有视频或图形可视化.
• Machinelearning –每日ML新闻.

Toolboxes - Environment

• ML Workspace -用于机器学习和数据科学的基于Web的多合一IDE. 工作区被部署为Docker容器，并预加载了各种流行的数据科学库（例如Tensorflow，PyTorch）和开发工具（例如Jupyter，VS Code）.
• neptune.ml ->社区友好型平台，支持数据科学家创建和共享机器学习模型. Neptune促进了团队合作，基础架构管理，模型比较和可重复性.
• steppy ->轻量级的Python库，用于快速且可重复的机器学习实验. 引入了非常简单的界面，可以进行干净的机器学习管道设计.
• steppy-toolkit ->精心挑选的神经网络，变换器和模型集合，可让您的机器学习更快，更有效地工作.
• Datalab from Google 使用熟悉的语言（例如Python和SQL）以交互方式轻松地探索，可视化，分析和转换数据.
• Hortonworks Sandbox 是一个个人的，可移植的Hadoop环境，其中包含许多交互式Hadoop教程.
• R 是用于统计计算和图形的免费软件环境.
• RStudio IDE – R的强大用户界面.它是免费和开源的，可在Windows，Mac和Linux上运行.
• Python - Pandas - Anaconda 完全免费的企业就绪Python发行版，用于大规模数据处理，预测分析和科学计算
• Scikit-Learn Python机器学习
• NumPy NumPy是使用Python进行科学计算的基础. 它支持大型的多维数组和矩阵，并包括各种在这些数组上运行的高级数学函数.
• SciPy SciPy与NumPy数组一起使用，并提供了用于数值积分和优化的有效例程.
• Data Science Toolbox -Coursera课程
• Data Science Toolbox - 博客
• Wolfram Data Science Platform 采集数值，文本，图像，GIS或其他数据，并给予Wolfram处理，进行全方位的数据科学分析和可视化，并自动生成丰富的交互式报告，所有这些均由基于革命性知识的Wolfram语言提供支持.
• Sense Data Science Development Platform 用于数据科学和大数据分析的新型云平台 在数据分析和高级分析项目上进行协作，扩展和部署，从根本上更快. 使用功能最强大的工具-R，Python，JavaScript，Redshift，Hive，Impala，Hadoop等-已增压并集成在云中.
• Datadog 大规模数据科学的解决方案，代码和开发人员.
• Variance 无需编写JavaScript，即可为Web构建强大的数据可视化
• Kite Development Kit Kite软件开发工具包（Apache许可证，版本2.0）或Kite是一组库，工具，示例和文档，旨在简化在Hadoop生态系统之上构建系统的工作.
• Domino Data Labs 运行，扩展，共享和部署模型-无需任何基础架构或设置.
• Apache Flink 一个高效，分布式，通用数据处理的平台.
• Apache Hama Apache Hama是一个Apache顶级开源项目，可让您进行MapReduce之外的高级分析.
• Weka Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合.
• Octave GNU Octave是一种高级解释语言，主要用于数值计算.（免费Matlab）
• Apache Spark 快如闪电的集群计算
• Hydrosphere Mist -用于将Apache Spark分析作业和机器学习模型公开为实时，批处理或反应式Web服务的服务.
• Caffe 深度学习框架
• Torch LuaJit的科学计算框架
• Nervana's python based Deep Learning Framework
• Skale -NodeJS中的高性能分布式数据处理
• Aerosolve -为人类打造的机器学习包.
• Intel framework -英特尔®深度学习框架
• Datawrapper –一个开源数据可视化平台，可帮助每个人创建简单，正确和可嵌入的图表. 同样在 github.com
• Tensor Flow -TensorFlow是机器智能的开源软件库
• Natural Language Toolkit
• nlp-toolkit for node.js
• Julia –用于技术计算的高级，高性能动态编程语言
• IJulia –与Jupyter互动环境相结合的Julia语言后端
• Apache Zeppelin -基于网络的笔记本电脑，可实现数据驱动， 使用SQL，Scala等进行交互式数据分析和协作文档
• Featuretools -用python编写的用于自动功能工程的开源框架
• Optimus -使用PySpark后端进行清理，预处理，功能工程，探索性数据分析和简单的ML.
• Albumentations -快速且与框架无关的图像增强库，可实现多种增强技术. 支持分类，分割，开箱即用的检测. 曾经在Kaggle，Topcoder和CVPR研讨会的一部分中赢得过许多深度学习竞赛.
• DVC -开源数据科学版本控制系统. 它有助于跟踪，组织数据科学项目并使之可重现. 在其最基本的方案中，它有助于版本控制以及共享大数据和模型文件.
• Lambdo 是一个工作流引擎，通过将一个分析管道（i）特征工程和机器学习（ii）模型训练和预测（iii）表填充和列评估结合在一起，大大简化了数据分析.
• Feast -用于管理，发现和访问机器学习功能的功能存储. Feast为模型训练和模型提供了一致的特征数据视图.
• Polyaxon -用于可重现和可扩展的机器学习和深度学习的平台.
• LightTag -团队文字注释工具

Visualization Tools - Environments

• addepar
• amcharts
• anychart
• slemma
• cartodb
• Cube
• d3plus
• Data-Driven Documents(D3js)
• datahero
• dygraphs
• ECharts
• exhibit
• Gatherplot
• gephi
• ggplot2
• Glue
• Google Chart Gallery
• highcarts
• import.io
• jqplot
• Matplotlib
• nvd3
• Opendata-tools -开源数据可视化工具列表
• Openrefine
• plot.ly
• raw
• rcharts
• techanjs
• tenxer
• Timeline
• variancecharts
• vida
• Wrangler
• r2d3
• NetworkX -用于复杂网络的高效软件
• Redash
• C3 -基于D3的可重用图表库
• TensorWatch -数据科学和机器学习的调试和可视化

Journals, Publications and Magazines

• ICML -国际机器学习大会
• epjdatascience
• Journal of Data Science - an international journal devoted to applications of statistical methods at large
• Big Data Research
• Journal of Big Data
• Big Data & Society
• Data Science Journal
• datatau.com/news -与骇客新闻类似，但用于数据
• Data Science Trello Board
• Medium Data Science Topic -媒体上与数据科学相关的出版物

Presentations

• How to Become a Data Scientist
• Introduction to Data Science
• Intro to Data Science for Enterprise Big Data
• How to Interview a Data Scientist
• How to Share Data with a Statistician
• The Science of a Great Career in Data Science
• What Does a Data Scientist Do?
• Building Data Start-Ups: Fast, Big, and Focused
• How to win data science competitions with Deep Learning

Competitions

一些数据挖掘竞赛平台 * Kaggle * DrivenData * Analytics Vidhya * The Data Science Game * InnoCentive * TuneedIT

Comics

Tutorials

• Data science your way
• PySpark Cheatsheet
• Machine Learning, Data Science and Deep Learning with Python
• How To Label Data

Free Courses

• Data Scientist with R
• Data Scientist with Python

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