【鲸析课堂】Data Science From Zero To Hero

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修改日期：2022年4月29日
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（1）新增R语言的学习内容分享
（2）补充Python分享
（3）新增Git学习分享
（4）新增Data Collection分享
修改日期：2022年5月6日
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【鲸析课堂】Data Science From Zero To HeroFind Me 联系鲸鲸Intro 课程介绍Kaggle DS 端到端数科实战项目【Porto Seguro Safe Driver Prediction】🔥🔥🔥JHU CSSE DA 端到端数分实战项目【Covid-19 Data Analysis & Time Series Prediction】🔥🔥🔥Math & Stats 数学&统计【鲸析】数学&统计知识大全🔥🔥🔥【鲸析】CS 229机器学习资料整理🔥🔥🔥Calculus & Algebra 微积分&线代StatisticsProgramming Languages 编程语言（SQL/Python/R）SQL鲸析SQL刷题训练营🔥🔥🔥其他学习资料刷题Python鲸析Python Data Science Crash Course🔥🔥🔥资源分享其他资料R语言资源分享视频分享GitGitHub Cheatsheet视频教程Data Collection数据源推荐Data PreparationFeature EngineeringData ModellingData Science ProjectsInterview ResourcesCourses & Cheat Sheets Favorite Channels

 

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Intro 课程介绍

 

大家好，我是知识渊博、爱好小酌、嗓音独特，还挺幽默的鲸鲸！

首先，我想说鲸鲸不是专家，鲸析也不是个神奇的数据人才基地。

鲸析的文化是

「终身学习，追求真实的快乐，那便是恒久的努力！」

我会在这里分享我的经验、以及从中获得的理解（understanding）和见解（insight）给支持我的粉丝们，所以如果你觉得有用，请帮鲸鲸分享！

鲸鲸本科是【数学与应用数学】专业，没有一点Python 和 R 的基础，但是一个月速成Python什么的，绝不可能，要想真正用Python 做数据分析、数据科学，并且用这个来吃饭的话，请做一个以月为周期的学习目标。

从这些资料中，你会充分了解各种机器学习算法、数据科学、数据分析以及实用工具的细节。

因此，我建议在学习机器学习或数据科学之前先从【数学&统计】开始。如果你对微积分和积分、线性代数和统计学没有基本的了解，理解各种算法背后的原理是不可能的。

同样，如果对 Python 完全没有了解的话，那可能这篇分享对你用处不大，不必浪费时间。

在此资源中，您将找到我在整个数据科学之旅中创建和发现的资源库，我认为这是尽可能简单地解释概念的最佳资源。

如果你觉得这些东西有用，不妨了解一下鲸析的实战项目。

 

Kaggle DS 端到端数科实战项目【Porto Seguro Safe Driver Prediction】🔥🔥🔥

7个阶段45天带你玩转数据科学！

项目介绍：老司机最痛苦的事就是为高额保险费买单，构建筛选有效因子为车险定价。

项目仓库：关注【鲸析】公众号，后台输入：safe driver prediction 获取公开仓库。

JHU CSSE DA 端到端数分实战项目【Covid-19 Data Analysis & Time Series Prediction】🔥🔥🔥

14天带你玩转数据分析！

项目介绍：奥密克戎肆虐，上海沦陷，对比美国疫情现状，探讨上海到底是否应该动态清零。

项目仓库：关注【鲸析】公众号，后台输入：上海疫情 获取公开仓库。

视频讲解：点击👉 这里！

Math & Stats 数学&统计

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【鲸析】数学&统计知识大全🔥🔥🔥

 

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【鲸析】CS 229机器学习资料整理🔥🔥🔥

实话实说，数学和统计是不得不打好的基础，或许说，这是你能够在这条路走多远的关键，如果只想用数据分析混口饭吃，那么请跳过，看下一章节。

Calculus & Algebra 微积分&线代

当涉及到【概率分布】和【假设检验】时，积分是必不可少的。虽然我不是在说你要成为这方面的 big guy，但是不要忽视。

Statistics

如果你非要让我在统计和上面的内容里面二选一的话，那我建议你直接开始搞统计这一块的内容。

统计相比起来更贴合我们的实际应用情况，也更能和实际的数据分析、数据科学的包（package）结合使用，上手更快，而且并没那么难理解！

推荐一些资料给大家！

请在【鲸析】后台回复：数学统计书单，即可获取下载链接！🔥

Programming Languages 编程语言（SQL/Python/R）

之前所提到的内容是在理论层面我们所需要打好的基础，那么如何将以上所说的内容在实际当中应用，或者说体系化，程序化。我们要借助一些工具。

但是，请不要神化这些工具，认为编程能力才是你从事数据分析、数据科学行业的核心，恰恰相反，你需要借助这些工具辅助你去解决问题。

让我们来看看都需要哪些技术栈吧！

SQL

这个不必多说了，不管你是做da还是ds，你都得掌握sql，一般一个面试官考考你sql就知道你大概的编程水平了，因为编程讲求逻辑，而sql就是一个你只要逻辑没问题就能写出来的东西，所以，你必须要会sql。

鲸析SQL刷题训练营🔥🔥🔥

挑战7天刷透LeetCode数据库精选70题

如何找到题目：https://youtu.be/im1fOBOxmuk

鲸析独家题解（持续更新）

其他学习资料

刷题

Python

python这里我们只谈论与数据分析、数据科学相关的部分，因为python过于强大，这里不会涉及过于广泛。如果是作da的话，numpy/pandas/matplotlib就可以了，ds的话就需要更多sklearn/seaborn/scipy甚至更多机器学习、深度学习框架Tensorflow/pytorch等内容。

推荐大家关注我的github账号！

🔗 https://github.com/datoujinggzj🔥🔥🔥

里面有很多python在数据分析、数据科学里的辅助学习资料（notebook）。

请关注我的公众号：鲸析

在【鲸析课堂】中可以找到Numpy和Pandas的相关教程哦！

鲸析Python Data Science Crash Course🔥🔥🔥

点击关注公众号【鲸析】获取更多资料！
模块链接
👉Python基础
👉Numpy基础
👉Pandas基础
👉Matplotlib基础
👉Seaborn基础
👉Plotly基础
👉Sklearn基础

资源分享

这本书是DS入门书吧，学习数分的伙伴既然要学Python就直接干这本书，不要再问我只学SQL能不能找到工作了，能！但是绝不是你会满意的工作。

如果你觉得书难啃，那就来视频的，这个视频对Python数据分析4大金刚

Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn

梳理的还是比较详细，推荐！

其他资料

R语言

我研究生阶段教授一直让我们用R语言，我也是对R有着深深的情节吧，R语言对我来说，在统计方面尤其是各种检验是很好用的，还有就是时间序列方面，我觉得也要比Python更成熟一些，其他的方面R语言就显得相形见绌了。

资源分享

如果你是美研的同学，R语言基本0基础的，那我推荐这一本，主要精进一下 Tidyverse 和 ggplot2。

这本书更偏data science，里面会给出很多实例，属于进阶版本！

最喜欢这一本，时间序列讲的很透彻！

这一本跟data science那一本差不多，更偏模型算法一点！

视频分享

播放列表：https://www.youtube.com/c/RProgramming101/playlists

这个真的不错，我是真的喜欢看老外做的视频，没有崇洋媚外的意思，但是能看英文原版的就别看中文翻译版的，看着难受，我觉得有些概念也理解不上去，所以英语要学学好！

Git

大家都应该知道git是干嘛的吧！如果不知道看下面👇👇👇

Git is a free and open source distributed version control system designed to handle everything from small to very large projects with speed and efficiency.

Git is easy to learn and has a tiny footprint with lightning fast performance. It outclasses SCM tools like Subversion, CVS, Perforce, and ClearCase with features like cheap local branching, convenient staging areas, and multiple workflows.

直接上链接：https://git-scm.com/book/zh/v2

那么可能你还是不懂我们为什么要了解，甚至掌握git，简单来说，git是用来做版本控制的，github 就是用于广大开发者开源自己的代码的网站，托管代码的。

GitHub Cheatsheet

视频教程

Data Collection

在我们对一个实际问题有了初步的构想时，我们要去寻找满足我们需求的数据源。

所以，数据获取并不是数据分析的第一步。提出问题假设，开展项目提案才是第一步。

那么，缺乏business insights，不知道该如何提问该咋办，关注我，我来告诉你！

数据源推荐

明确目标并梳理业务逻辑之后，我们需要寻找并获取数据。

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还有推荐一个超级好用的爬虫神器，什么？你说你不会编程也不想学爬虫，太难了，我就知道你会这么说，我推荐的这个不需要一行代码就可以爬取数据，只需要傻瓜式点点点操作即可！还不快冲？附上我的教学视频！

还没关注我的YouTube频道？

速来关注一波！点击这里关注我哦😎

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