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【新智元导读】今天我们要介绍的主人公叫 David Venturi。一年前他还没有编程背景,凭着对数学的爱好开始上网自学。后来他被加拿大一所大学的计算机科学专业录取,但仅过了两个礼拜就退学了,因为他发现想学的东西都能在网上找到。于是,Venturi 综合 edX、Coursera、Udacity 等网站,自己设计课程组合,在家完成了数据科学家“硕士学位”。下面就让新智元来带你看看他的私人课表——他能做到,你同样也可以! 温馨提示:这些课程可不是看看视频就能应付了事的,它们都是带有一定的互动性,而且有的课程的
How to Run Your Python Scripts – Real Python
小编最近也是忙头晕啦,给大家整理了一些python学习的资源,希望能给大家的自学贡献微薄之力;本文为不同阶段的Python学习者从不同角度量身定制了49个学习资源。
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3. Basic Data Types in Python – Real Python
谷歌学术(Google Scholar)自2004年底推出以来,受到广大学者的一致好评,影响力日益增大。与Web of Science相比,谷歌学术不仅可以免费检索,而且范围远远大于Web of Science,既包括正常的学术期刊,也涉及书籍、会议、以及各种预印本。据估计,截止至2014年5月,谷歌学术共收集1亿6千万篇学术文献,几乎是历史更为悠久的Web of Science的三倍,已经成为学者们文献检索不可或缺的重要工具。 鉴于谷歌学术的强大功能,业界预期谷歌最终将推出谷歌
行百里者半九十,辛辛苦苦写完了论文可不是终点,找到一个合适的期刊发表才是最终的胜利。
除了作为互联网上一些最有趣的开源项目的主页,GitHub也是一个分享各种资源的好地方,从免费书籍到公共的api,从技术路线图到项目想法和项目。 但是由于数量庞大,很难找到你认为不存在的最有用的仓库。 因此,我列出了10个极好的仓库,它们为所有web和软件开发人员提供了巨大的价值。
KDnuggets 网站编辑 Matthew Mayo 特意为广大读者挑选了 20 本机器学习和数据科学相关的书籍。
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本杂志开源(GitHub: ShixiangWang/weekly[1]),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。
本文共1800字,建议阅读6分钟。 让一系列免费的机器学习与数据科学书籍开启你的夏日学习之旅吧!
从学术网站浏览到文献阅读下载,再到文章润色纠错,可以说是豪华全家桶科研套餐,让你的Chrome秒变科研神器!
【新智元导读】谷歌学术昨天发表了2018年最新的学术期刊和会议影响力排名,CVPR和NIPS分别排名第20和第54。在排名第一的Nature里,过去5年被引用次数最高的论文,正是深度学习三大神Hinton、LeCun和Bengio写的《深度学习》一文,而CVPR里被引次数最高的,则是ResNet,引用次数超过了1万次。
---- 新智元报道 编辑:David 【新智元导读】历时五年,29家出版商参加的学术参考文献的「开放获取」运动,大功初成! 经过为期5年的努力,学术出版物参考文献的「付费墙」有望彻底打破! 引用数据是学术论文的重要指标之一,虽然近年来论文「唯指标化」的现象有所改善,但作为最常用、标准化程度最高的标准之一,被引用数仍然是评价论文质量不可或缺的标准。 如果知道你的论文是否比其他人的引用率高,就需要查询相关基础数据,而要想获得基础数据,就得付钱。 过去几十年来,可靠的、结构化的论文作者和参考文献列表
去年,我自学了数据科学,搜集了几百个在线资源,每天学 6~8 个小时。与此同时,我白天还在日托中心上班,拿着最低的薪资水平。
从比较三星、苹果、HTC的智能手机,iOS、Android、Windows的移动操作系统到比较即将选举的选举候选人,或者选择世界杯队长,比较和讨论丰富了我们的生活。如果你喜欢讨论,你所要的就是在一个充满激情的群体中抛出一个相关问题,然后看着它爆炸式地发展!这个过程的美妙之处在于,社区里的每个人都是一个知识渊博的人。
这是一份五个月(20个星期)学习计算机科学的经验贴,希望帮助你跟我一样从入门到精通。
如果你准备学习web开发, Python是一个不错的开始,甚至想做游戏的话,用Python来开发游戏的资源也有很多。
这个开源项目是一个自学计算机科学的免费路径。它提供了一套完整的在线教育材料,旨在为那些希望获得全面、扎实基础和良好习惯的人们提供支持。该课程按照本科计算机专业要求设计,并且选取了来自哈佛大学、普林斯顿大学、麻省理工等高校最优质的课程。
本文作者:李琦,现任北肯塔基大学(North Kentucky University)计算机系(Computer Science)数据科学(Data Science)专业助理教授(Assistant Professor)
几天前,我开始考虑如果必须重新开始学习机器学习和数据科学,我将从哪里开始?有趣的是,我如今想象的路径与我刚开始时实际走的路径完全不同。
最不费脑袋的方法是从Cell开始投,然后Nature, Science, Nature Biotechnology, …, Nature communication, Science advance, Cell report, …, Bioinformatics, BMC xxx, …, PlOS one, Scientific report, …, 然后被某些公众号都拒收了。
2.服务器可以配置自己的Rstudio,供大家远程登陆,用浏览器打开后面加上:8787就可以登录,但是阿里云并没有自带,用自己电脑完全可以。
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导读:关于三种数据科学工具Python、R和SAS,本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡,以便你随时调整权重,快速做出选择。
随着互联网的迅猛发展,在线学习逐渐成为主流,MOOC、慕课等概念如雨后春笋般涌现。以往高等学府才能接触到的计算机科学和数据科学,也随着这次风潮来到了公众面前。OSDSM,即数据科学开源课程,能够从理论和技术两方面,帮助人们学习有效利用数据的核心技能。 一、利用互联网成为“大咖” 随着互联网的迅猛发展,网络公开课的网站和APP等日益成熟,从听课、讨论到考试,一条龙的自学服务已经颇成规模。这些课程中,计算机科学尤其是数据科学相关的知识都已包含在内,用户通过使用Coursera、ebooks、StackOverf
1、为什么语音助手的声音,大多数是女性? 📷 人们往往倾向于认为女性声音会帮助我们解决问题,而男性声音更像是一个告诉我们问题答案的权威人物。我们希望技术可以帮助我们,但是我们希望成为它的老板,所以我们更倾向于选择一个女性的声音界面。 http://blog.sciencenet.cn/blog-1375795-932897.html 2、大疆为无人机发布了一台电脑,加入了人工智能——刚刚,大疆创新正式发布“妙算”Manifold机载电脑 📷 大疆创新正式发布“妙算”Manifold
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提供各种不同语言的 Free Programming Books 无疑是 GitHub 上最受欢迎和好评度最高的仓库之一。虽然它的名字是「书」,但其提供的不仅仅是这些。它还包含免费的在线课程,交互式编程资源,问题集和编程竞赛,各种编程语言的编程实验环境和播客,以及备忘录。因为含有大量的编程书籍,这让它成为一个非常棒的仓库。
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最近,大型免费学术资源索引OpenAlex宣布上线,该索引包含超过 2 亿份科学文献。
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
为什么别人总是那么秀? Paper不断,成果一堆! 隔壁生产队的驴都没这么能干的~ 不选择躺平是第一步 其次他没告诉你 自己一直关注的硬核公众号 不仅学术动态尽知 还能习得深度干货 掌握学术思维方法 让你分分钟成为资深学术人 还等什么 赶紧关注吧 赶紧♥长按二维码, 选择“识别图中二维码”订阅。 ---- ▼ 日读好书 ID:rdhs888 简介:读每一次的翻阅,都是一场久别的重逢,一个人,一句话;一段故事,一生思索,关注我,让文字触动你的灵魂! ▲长按上方二维码识别关注 医学硕博园 ID:yixu
其实从很早的时候就开始了个人博客网站的搭建,最初得益于 github.io 域名的开放。总的来说,我搭建博客的历史主要分为三个阶段。
大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可 编译|丁雪 校对|王婧 从白宫雇佣DJ Patil作为
全球柯本气候类型空间分布数据集(1901-2000年),根据1901-1995,1961-1990或1951-2000年的气温和降水资料整编而成,原始数据为栅格,本数据集对栅格进行了矢量化,并补充了字段,便于国内研究人员使用。数据集含有lpk文件,可以直接在ArcGIS中打开,并进行了符号化。
导读:本文写给有抱负的新兴数据科学家、知道各种专业知识的程序员,还有那些不懂任何编程技巧的初学者。本文提供了简单的教程和可实践的分析,而不是理论。我还试图将Python与R结合起来,为学习者提供对比的方法。
市面上可用的 REST API 工具选项有很多,我们来看看其中一些开发人员最喜欢的工具。
写毕业论文按照GB/T 7714-2015中英文混排各种不顺后,花了一周的时间研究了下 Zotero,包括基本用法、插件使用和进阶用途,用以打造文献管理生态。防止遗忘,整理了下关键问题和学习路径,如果以后有时间再展开写详细教程。在学习过程中参考了Zotero 官网[1]、青柠学术[2]和韩义敏老师知乎教程[3],以及其他相关教程,表示感谢。
对于未知的学科,琳琅满目的学习资源,美好的工作机会,应该怎样去努力?本文作者是研究数据挖掘和生物医学方向,目前就职于泰国的一所研究大学的全职生物信息学副教授。他在22岁时开始自学数据科学,目前已经自学成才,文摘菌编译了这篇文章,希望能把以下需要注意的10件事告诉刚入门的你。
来源:DeepHub IMBA 本文共1200字,建议阅读5分钟在本文中将介绍一些对数据科学和机器学习爱好者最有用的 Github 代码库。(排名顺序不分先后) 1、The Algorithm 数据结构是计算机科学中最流行的词,可能紧随其后的是数据科学。但是每个计算机科学专业的学生都必须了解数据结构,如果你打算在该领域从事长期职业,那么它是最重要的学习之一。无论您是 ML 工程师、Web 开发人员、移动开发人员还是本科生,这都是应该在书签收藏中拥有的一个repo。他们还有一个网站,用于查看和运行 10
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