Where to start with Data Science

There is now way to be taught to be data scientist, but you can learn how to become one yourself. There is no right way, but there is a way, which was adopted by a number of data scientists and it goes through online courses (MOOC). Following suggested order is not required, but might be helpful.

Best resources to study Data Science /Machine Learning

  1. Andrew Ng’s Machine Learning.
  2. Geoffrey Hinton’s Neural Networks for Machine Learning.
  3. Probabilistic Graphical Models specialisation on Coursera from Stanford.
  4. Learning from data by Caltech.
  5. CS229 from Stanford (Udemy link) by Andrew Ng.
  6. CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing from Stanford.
  7. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition from Stanford.
  8. Deep Learning Book by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville.
  9. Machine Learning Yearning by Andrew Ng.

Хакатон DeepHack: опыт участия

Вот и закончился недельный хакатон DeepHack, который был организован командой МФТИ и Deep Knowledge Ventures. Он проходил на базе МФТИ в г. Долгопрудном и , как уже отмечают в сообществе, возможно, является крайне важным событием для ML / Big Data / Data Science сообщества в России. Забегая вперёд хочется сказать, что в итоге хакатон получился больше с уклоном в настоящую научную школу, а само мероприятие по уровне было вполне себе международным, учитывая наличие иностранных участников и то, что основной язык лекций был английским.

Continue reading “Хакатон DeepHack: опыт участия”