理论知识
下面的课程全部都在Coursera上:
- Machine Learning:Andrew Ng的讲授深入浅出,非常适合零基础的初学者。
- 机器学习中使用的神经网络:由Geoffrey Hinton讲授,Hinton教授是Deep Learning的开创者。
- 数据分析
- 数据科学导论
- 统计:让数据有意义
- 数据分析与统计推断
- 推荐系统导论:据说明尼苏达大学在推荐系统方面的研究是全世界最好的。
PS. 在线教育真是太好了,足不出户就学习到全世界最好大学最优秀学者的课程。
机器学习概念
- Re-Ranking
- NLP入门
- How to learn a machine learning algorithm
- 精通数据科学
- 机器学习自学
- 交互式机器学习
- Visualizing K-Means clustering
深度学习
- DL的Reading List
- DL.net上的RL
- Hinton的RL
- Hinton的A tutorial on Deep Learning
- Yann LeCun Deep Learning Tutorial
- Deep Learning and Neural Networks
- UFLDL中文教程
- UFLDL英文
- UFLDL wiki 有个很不错的推荐读物
- Deep Learning Tutorial
- General Guidelines for deep neural networks
- Deep Learning 101
- 深度学习整理笔记
- Deep Learning In NLP
- Deep Learning In NLP Tutroial
- Deep Learning text book by Bengio
并行开发
- 异构并行编程 (Coursera):看课程介绍好像CUDA讲的比较多。
- hebel: GPU-Accelerated Deep Learning Library in Python
工具和框架
- Pig vs mapreduce
- hadoop for data science
- 18 essential hadoop tools
- hadoop合集
- spark开发指南
- spark调优
- spark技术会议
- weka Java数据挖掘
- mahout 机器学习库
- hadoop
Python
- Getting Started With Python For Data Science
- Learn Data Science
- scipy讲座
- D3/IPython
- Data science in python
- python科学计算
- ipython
R语言
- 数据分析计算 (Coursera):该课程纯粹讲R语言,从语法讲起,但有点枯燥。
- Getting Started with R
- 互动方式学习R
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