Github新项目：百种学Python和R用于数据科学的方法

今天，Github上线了一个全新的存储库，包涵了100种学习Python和R用于数据科学的方法。

创建者表示数据科学Repository是联合一群志同道合的数据科学爱好者，希望构建一个社区开源的Python和R学习资源库的想法，主要关注免费资料。

这一系列帮助大家如何找到合适的课程，教程，书籍，或其他有助于简化学习历程，并实现个人目标和需求的资料。

据悉，该存储库跟踪高质量的数据科学（R和Python）课程和学习资源。其中大部分都来自数据科学界通过Twitter直接互动提供的输入。

Data Science Repo的首要目标是为有兴趣学习数据科学的人提供丰富的行业最佳学习材料和学习内容。虽然该项目正在采取措施并且仍在进行中，但是存储库现在托管有关100多种R和Python学习资源的内容。

项目中指出，该项目可以发展为社区创造重要价值。目标是：

1.通过高质量，社区测试的在线课程和资料，在一个地方提供更好的学习和指导。Repo允许用户添加课程，音频，视频，链接，电子书等。

2.提供民主化的学习体验，独立学习者可以根据他们的学习水平（初级，中级或高级）学习自学课程。这些课程完全是自我引导和自定进度，没有教师，没有开始或结束日期，没有大学学分，也没有完成认证。它们面向那些从行业标准，高质量内容中学习价值的学习者。该存储库还提供电子书下载，离线阅读，注释工具，文本搜索和社交学习的链接。

3.鼓励社区学习。Repo欢迎持续不断的投入，并鼓励数据科学界的互动和讨论，以实现课程和学习材料的持续评估，改进和发展。这种社区Repo方法意味着根据数据科学成员的直接经验和建议策划课程。反过来，它也意味着他们为这些专业知识做出贡献，并推动数据科学学习的发展。

存储库的好处包括：

1.接触合适的受众。由于存储库是围绕DSC成员共有的主题或特征构建的，因此repo的结构提供了一个平台，用于解决自组织和感兴趣的数据科学受众。这个存储库不是仅仅希望合适的人听到你，而是为了让你与合适的人联系起来。

2.促进相关对话。Repo提供了一个实时对话平台，专注于数据科学主题的讨论。这些讨论为增加社区知识提供了宝贵的机会，因为用户可以从这些对话中提取意义。它还允许快速反馈，以查找和参与回购中可用的内容并探索新的协作。

3.启用有效的自定义。虽然存储库努力满足DSC和学习者的集体需求和需求，但它通过广泛的选择提供灵活性，以及创建个性化流的指导，根据学习者的要求提供相关信息。

Data Science Repo旨在在动员联系和社会变革方面发挥核心作用，创造一个双赢的局面，由行业主题专家创建和策划的高质量学习资源可以快速提供给学习者。学习者现在可以设置他们的学习计划。

Github存储库：https://github.com/Chris-Engelhardt/data_sci_guide