Veri bilimi çalışılacak en popüler alanlardan biri olmaya devam ediyor, hatta Harvard Business Review dergisinde “veri bilimcisi”, 21.yüzyılın en seksi işi olarak adlandırılıyor. Bu yolun henüz başındayız, gidilecek, daha yapılacak çok şey var. Alan o kadar hızlı ilerliyor ki, yeni algoritmaları, teknikleri ve yaklaşımları takip etmek zor olabiliyor. Dolayısıyla, veri biliminde çalışmak, yazılım mühendisliğine benzer şekilde, sürekli öğrenme ve geliştirme gerektiriyor. Bu nedenle, güncel gelişmeleri takip etmek ve öğrenmek için kullanılan 8 online veri bilimi öğrenme kaynağı listeledik.
İçindekiler
1- Towards Data Science
Toward Data Science, Medium’un veri bilimi ile ilgili tüm konuları kapsayan en büyük topluluğudur. Bu sitede şunları bulabilirsiniz:
- Başlangıç seviyesinde kod içeren eğitimler (Python, R, Julia, SQL ve daha birçok popüler dilde)
- Bazı makine öğrenmesi algoritmalarının ve tekniklerinin derinleme tanımları
- Etkileyici bildirilerin özetleri
- Kişi bazlı proje tanımları
- En yeni haberler
- Ve çok daha fazlası!
Toward Data Science, herkesin paylaşmaya ve katılmaya teşvik edildiği bir topluluktur. En güncel olaylardan haberdar olmak için bu bültene katılabilir ya da Twitter adresleri üzerinden takip edebilirsiniz.
2- PyData
PyData, araştırma, veri ve bilimsel hesaplamada açık uygulamaları destekleyen kâr amacı gütmeyen bir yardım kuruluşu olan NumFOCUS’un eğitim programıdır. Dünyanın her yerinden, araştırmacıları ve akademisyenleri çalışmalarından fikirler paylaşmaya teşvik eden konferanslar düzenleniyor. Bu konferanslarda, genel olarak Python dilinden ve veri bilimcilerinin gerçek problemlere karşı nasıl çözümler bulduğundan bahsediliyor.
Bu konferanslara katılmak gayet eğlencelidir çünkü, bu sunumlarda sorular sorabilir, ortak ilgi alanına sahip olduğunuz insanlarla bağlantı kurabilirsiniz. Ancak, birçok konferans olduğundan bunların hepsine katılmanız mümkün olmayabilir, bu sebepten dolayı konferanslar kaydedilip Youtube kanalında, genelde konferanstan birkaç ay sonra paylaşılmaktadır.
3- Machine Learning Mastery
Bu web sitesi veri bilimcileri için ve özellikle de bu alanda ilerlemek isteyen tecrübesizler için adeta bir altın madeni içeriğidir. Klasik istatistiksel modelleme yaklaşımlarından (doğrusal regresyon, ARIMA), en yeni ve en iyi makine/derin öğrenme çözümlerine kadar birçok eğitim bulabilirsiniz. Makaleler, belirli bir kavramı bir toy veri kümesine uygulayan Python kodu içerir. Bu sitenin diğer sitelerden en büyük farkı, bir konu hakkında en detaylı bilgilere ulaşmak oldukça mümkündür.
4- Distill
Distill, makine öğrenimi kavramlarının belirgin ve sezgisel bir açıklamasını sunmayı amaçlayan bir online veri bilimi öğrenme kaynağı olarak görülebilir. Makalelerin genellikle PDF dosyalarıyla sınırlı olduğunu ve her zaman tam resmi gösteremeyeceğini iddia ediyorlar. Zaman içerisinde makine öğrenmesinin etkisi arttığında, kullandığımız bu araçların gerçekte nasıl çalıştığını iyi anlamak çok önemlidir.
Distill, makine öğrenimi algoritmalarının arkasında neler döndüğünü belirgin bir şekilde açıklamak için etkileyici ve etkileşimli görselleştirmeler kullanır.
Buradaki içeriğin kalitesi hakkında ek güvenceye ihtiyacınız varsa, Distill’in arkasındaki yönlendirme komitesi Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Michael Nielsen, Andrej Karpathy gibi isimleri içermektedir.
5- Papers With Code
Papers With Code, kod ve değerlendirme tablolarıyla birlikte makine öğrenmesi bildirileri içeren ücretsiz ve açık bir kaynak havuzu oluşturmak için harika bir girişimdir. İstediğiniz bildirime göz atabilir, konulara göre arama yapabilirsiniz (örneğin; resim renklendirme, bilgisayarda görü vb.)
Bu web sitesi, tüm kodu kendiniz yazmadan, bazı yaklaşımları denemek veya veri kümenize uygulamak istediğinizde gerçekten çok kullanışlıdır. Böyle bir egzersiz, kesinlikle çok yararlı olup birçok şey öğretir.
6- Kaggle
Kaggle, makine/derin öğrenme yarışmalarına katılmak isteyen insanlar için bir platform haline geldi. Binlerce insan, en iyi puanı elde etmek, tanınmak ve para ödülleri için en iyi modelleri eğitmek için yarışmalara katılır.
Ancak, tabi ki platform bundan çok daha fazlasını içermektedir. Kaggle, veri bilimi alanına yeni başlayanlar için birçok ML algoritmalarını içeren notebooklar içerir. Genellikle, notebook oluşturanlar, modellerin ve hiper-parametrelerin derinlemesine teorik açıklamasını sunar.
7. R-bloggers
R-bloggers, çok çeşitli konuları kapsayan bir blog kaynağıdır. Çoğu konular, adında anlaşılacağı üzere, R programlama dili ile ilişkili olsa da veri bilimi adı altında birçok yaklaşım ile ilgili yazıları okuyarak da bilgi sahibi olabilirsiniz.
8. arXiv
arXiv, Cornell Üniversitesi’nin bilgisayar bilimi, makine öğrenimi ve daha pek çok alanda bilimsel makalelerin elektronik baskılarının açık erişimli deposudur. En son araştırma ve son teknoloji algoritmaları aramak için oldukça güzel bir yerdir. Ancak, günümüzde her gün eklenen birçok yeni makale var, bu nedenle her şeyi takip etmek neredeyse imkansızdır. Buna çözüm olarak Andrej Karpathy, en önemli makaleleri filtrelemek için ArXiv Sanity Preserver’i oluşturdu.
