עוד גיליונות צ'אט למדעי הנתונים

לאחרונה הבנו שמזמן לא הבאנו לכם רשימות תרמית של מדעי הנתונים. וזה לא בגלל חוסר הזמינות שלהם; דפי הצ'יטס של מדעי הנתונים נמצאים בכל מקום, החל מהמבוא למתקדמים, המכסים נושאים מאלגוריתמים, לסטטיסטיקה, לטיפים לראיונות ועוד.

אבל מה הופך צ'יטים טוב? מה הופך את דף הצ'יטס לראוי להיות מוגדר כאחד טוב במיוחד? קשה לשים עליו את האצבע בדיוק מה שהופך דף צ'יטים טוב, אבל ללא ספק כזה שמעביר מידע חיוני בצורה תמציתית - בין אם המידע הזה הוא ספציפי בעל אופי כללי - הוא בהחלט התחלה טובה. וזה מה שהופך את המועמדים שלנו היום לראויים לציון. אז המשך לקרוא לארבעה דפי צ'יטים משלימים שנאספו כדי לסייע לך בלמידה או סקירה של מדעי הנתונים שלך.

הראשון הוא צ'יטס 2.0 של מדעי הנתונים של אהרון וואנג, אוסף של ארבעה עמודים של הפשטות סטטיסטיות, אלגוריתמים בסיסיים של למידת מכונה ונושאים ומושגים של למידה עמוקה. זה לא אמור להיות ממצה, אלא התייחסות מהירה למצבים כמו הכנה לראיון וביקורות בחינות, וכל דבר אחר הדורש רמה דומה של עומק סקירה. המחבר מציין כי בעוד שבעלי הבנה בסיסית של סטטיסטיקה ואלגברה לינארית ימצאו את המשאב הזה בעל תועלת רבה, מתחילים אמורים להיות מסוגלים ללקט מידע שימושי גם מהתוכן שלו.

צילום מסך של אהרון וואנג Data Science Cheatsheet 2.0
 

הצעת ה-cheatsheet הבאה שלנו היום היא זו שהמשאב של אהרון וואנג מבוסס עליה, גיליון הצ'יטס של מדעי הנתונים של מאבריק לין (ההתייחסות של וואנג לשלו כ-2.0 היא הנהון ישיר ל"מקורי" של לין). אנו יכולים לחשוב על ה-cheatsheet של לין כמעמיק יותר מזה של וואנג (אם כי ההחלטה של ​​וואנג לעשות פחות מעמיקה שלו נראית מכוונת ואלטרנטיבה שימושית), המכסה מושגים בסיסיים יותר במדעי הנתונים כמו ניקוי נתונים, רעיון המודלים, ביצוע " נתונים גדולים" עם Hadoop, SQL ואפילו היסודות של Python.

ברור שזה ימצא חן בעיני אלה שנמצאים בתקיפות רבה יותר במחנה "מתחילים", ועושה עבודה טובה בפיגור תיאבון ולגרום לקוראים להיות מודעים לתחום הרחב של מדע הנתונים, ולרבים מהמושגים המגוונים שהוא מקיף. זהו בהחלט עוד משאב מוצק, במיוחד אם הקורא הוא חדש במדעי הנתונים.

צילום מסך מאבריק לין דף רמות מדעי הנתונים
 

כשאנחנו מתקדמים אחורה בזמן - מחפשים את ההשראה לגיליון הצ'יטס של לין - אנחנו נתקלים גיליון צ'אט של וויליאם צ'ן 2.0. דף הצ'יטס של חן זכה לתשומת לב ושבחים רבים במהלך השנים, וכך אולי נתקלתם בו בשלב מסוים. ברור שעם התמקדות אחרת (לפי שמו), דף הצ'יטס של חן הוא קורס מזורז על, או סקירה מעמיקה של, מושגי הסתברות, כולל מגוון התפלגויות, שיתופיות ותמורות, ציפייה מותנית, שרשראות מרקוב, נוסחאות שונות בעלות חשיבות ו הרבה יותר.

ב-10 עמודים, אתה אמור להיות מסוגל לדמיין את רוחב נושאי ההסתברות שמכוסים כאן. אבל אל תתנו לזה להרתיע אתכם; ראויה לציון היכולת של צ'ן להרתיח מושגים לנקודות התבליטים החיוניות שלהם ולהסביר באנגלית פשוטה מבלי להקריב את הדברים החיוניים. הוא גם עשיר בהדמיות מסבירות, משהו די שימושי כשהמקום מוגבל והרצון להיות תמציתי חזק.

לא רק שהאוסף של צ'ן הוא אוסף איכותי וראוי לזמנכם, כמתחיל או כמי שמעוניין בסקירה מלאה, הייתי עובד בסדר הפוך של איך המשאבים האלה הוצגו - מהצ'יטים של צ'ן, ל-Lin, ולבסוף ל-Wang, בנייה על גבי מושגים תוך כדי.

צילום מסך של ויליאם צ'ן Probability Cheatsheet 2.0
 

משאב אחרון אחד שאני כולל כאן, אם כי לא טכנית דף צ'יטים, הוא ביס למידת מכונה של רישב אנאנד. בהיותו מחייב את עצמו כ"מדריך ראיונות על מושגים נפוצים של למידת מכונה, שיטות עבודה מומלצות, הגדרות ותיאוריה," אנאנד ליקט אוסף רחב של "נשיכות" של ידע, שתועלתן בהחלט מתעלה על ההכנה לראיון שנועדה במקור. הנושאים המכוסים במסגרת כוללים:

• מדדי ניקוד מודל
• שיתוף פרמטרים
• אימות צולב k-Fold
• סוגי נתונים של פייתון
• שיפור ביצועי המודל
• דגמי ראייה ממוחשבת
• תשומת לב והגרסאות שלה
• טיפול בחוסר איזון כיתתי
• מילון מונחים של ראיית מחשב
• ריבוי וניל לאחור
• ויסות
• הפניות

צילום מסך מ ביס למידת מכונה
 

בעוד שלמידת מכונה "מושגים, שיטות עבודה מומלצות, הגדרות ותיאוריה", כפי שהובטח בתיאור המשאב עצמו, ה"נשיכות" הללו בהחלט מכוונות למעשים, מה שהופך את האתר להשלים לחלק גדול מהחומרים הנכללים בו. שלושת ה-cheatsheets שהוזכרו קודם לכן. אם הייתי מחפש לכסות את כל החומר בכל ארבעת המשאבים בפוסט הזה, בהחלט הייתי מסתכל על זה אחרי שלושת האחרים.

אז הנה יש לך ארבעה דפי צ'יטס (או שלושה דפי צ'יט ומשאב אחד צמוד ל-cheatsheet) לשימוש עבור הלמידה או הסקירה שלך. אני מקווה שמשהו כאן שימושי עבורך, ואני מזמין כל אחד לשתף את ה-cheatsheets שהם מצאו שימושיים בתגובות למטה.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.kdnuggets.com/2021/03/more-data-science-cheatsheets.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=more-data-science-cheatsheets