8 Data Science инфлюенсеров на Youtube для вдохновения

8 инфлюенсеров Data Science на Youtube на которых стоит подписаться

Мир Data Science и машинного обучения развивается с каждым днем, и одним из самых эффективных способов быть в курсе последних тенденций и навыков является подписка на каналы в YouTube. Ведь это не только удобно, но и бесплатно!

В данной статье мы представляем вам восьмых инфлюенсеров Data Science на YouTube, которые делятся своим опытом, знаниями и новыми идеями. Они создают обучающие видео, дискуссии и интервью, помогая профессионалам и новичкам в этой области расти и развиваться.

1. Siraj Raval

Сэр Джей Рафал является самым популярным инфлюенсером в области Data Science на YouTube. Он создает увлекательные и интересные видео на темы, такие как машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект. Его стиль и юмор делают его видео легко усваиваемыми и захватывающими, особенно для новичков.

2. Sentdex

Сентдекс является одним из лучших YouTube-каналов для изучения Python и его применения в Data Science. Он предоставляет уроки по использованию библиотеки Pandas, визуализации данных, анализу временных рядов и многому другому. Его подход к обучению прост и понятен, что позволяет быстро освоить нужные навыки.

3. StatQuest

Стэт Квест — это канал, который помогает разобраться в сложных концепциях статистики и машинного обучения. Его видео содержат демонстрации и объяснения различных статистических методов и моделей, что делает их понятными даже для новичков. Канал StatQuest — отличный выбор для тех, кто хочет углубить свои знания и улучшить практические навыки в Data Science.

4. Machine Learning TV

Machine Learning TV предоставляет широкий спектр видеоуроков по различным аспектам машинного обучения. Он покрывает базовые техники, алгоритмы и фреймворки машинного обучения, а также применение этих знаний на практике. Канал предоставляет как вводные видео для новичков, так и более сложные материалы для опытных специалистов.

5. Data School

Канал Data School основан Даниэлем Шифманом, экспертом в области анализа данных и Python. Он предоставляет видеоуроки по различным аспектам анализа данных, включая визуализацию, статистику, машинное обучение и многое другое. Его подход к обучению основан на разборе реальных примеров и задач, что позволяет лучше понять и применить полученные знания.

6. CodeEmporium

CodeEmporium — это канал, который охватывает широкий спектр тем в области Data Science. Он предоставляет уроки по Python, машинному обучению, искусственному интеллекту, обработке естественного языка и многому другому. Канал также содержит видео с реальными проектами и примерами применения полученных знаний.

7. Krish Naik

Криш Найк является специалистом в области машинного обучения и предоставляет видеоуроки по различным темам в этой области. Его канал содержит обучающие видео по Python, машинному обучению, нейронным сетям и статистике. Его простой и понятный подход к обучению делает его видеоц на YouTube популярным среди многих студентов и профессионалов в области Data Science.

8. Corey Schafer

Кори Шафер является экспертом в области разработки и предоставляет обучающие видео по Python, Git и другим техническим навыкам, которые могут быть полезны в сфере Data Science. Его подход к обучению основан на практических примерах и задачах, что помогает лучше усвоить материал и применить его на практике.

Подписка на этих восьми инфлюенсеров на YouTube поможет вам оставаться в курсе самых последних тенденций, новых инструментов и техник в Data Science. Они не только делятся своим опытом и знаниями, но и помогают вам прокачать свои навыки и достичь новых высот в этой захватывающей и всегда развивающейся области.

Содержание

8 инфлюенсеров Data Science на YouTube

YouTube – это платформа, которая предлагает бесконечное количество видео по различным тематикам. Найти полезные каналы, связанные с Data Science, может быть трудно, поэтому мы собрали для вас список восьми инфлюенсеров, которые предлагают высококачественный контент по данной теме.

3Blue1Brown

Канал 3Blue1Brown, который ведет математик Грант Сэндерс, поможет вам визуально понять сложные концепции. На этом канале вы найдете видео, которые помогут вам разобраться в базовых математических принципах, которые лежат в основе Data Science.
Sentdex

Канал Sentdex, ведущего по имени Харрисон Кайтс, поможет вам разобраться в Python и его применении в области Data Science. Здесь вы найдете различные туториалы, примеры кода и объяснения сложных понятий.
Krish Naik

Канал Криша Наика – это золотая жила для тех, кто хочет изучить Data Science с нуля. Он предлагает различные курсы и туториалы по основам Data Science, машинному обучению, глубокому обучению и большим данным.
Codebasics

Канал Codebasics поможет вам освоить различные аспекты Data Science и машинного обучения. Он предлагает туториалы, объясняющие основные концепции и инструменты, а также код и проекты для практического применения.
Ken Jee

Канал Кена Джи – золотой рудник для тех, кто интересуется работой с данными, машинным обучением и анализом данных. Он предлагает туториалы, кейсы и наборы данных, которые помогут вам разобраться в основах Data Science.
Data School

Канал Data School, созданный Кевином Маркем, предлагает понятные и интерактивные видеоуроки о работе с данными с использованием Python и библиотек, таких как Pandas и Scikit-learn. Здесь вы найдете множество полезной информации для анализа данных и машинного обучения.
Data Camp

На YouTube-канале Data Camp вы найдете обучающие видео по различным аспектам Data Science, включая анализ данных, визуализацию, статистику и машинное обучение. Здесь предоставляются обзоры курсов, советы и руководства, которые помогут вам на вашем пути к освоению Data Science.
Analyzing the Analysers

Канал Analyzing the Analysers предлагает глубокие аналитические разборы популярных публикаций в области Data Science. Здесь вы найдете анализ статей и исследований, а также интересные обзоры новых разработок и тенденций в Data Science.

Эти восемь инфлюенсеров предлагают обширные знания и интересный контент по Data Science. Подписывайтесь на их каналы, чтобы оставаться в курсе последних тенденций и разработок в этой области!

LEARNING DATA SCIENCE

Изучение Data Science может быть непростым заданием, но с правильными ресурсами и подходом, вы можете достичь впечатляющих результатов. Развитие собственных навыков и знаний в Data Science можно начать с обучающих курсов, книг, онлайн-статей и видеоуроков.

Вот несколько инфлюенсеров на Youtube, которые предоставляют превосходные видеоуроки по Data Science и обучают вас основам и продвинутым техникам работы с данными:

StatQuest with Josh Starmer — На канале Josh Starmer вы найдете интересные видеоуроки по статистике, машинному обучению и генетике. Он объясняет сложные концепции простым и понятным языком, используя анимации и примеры.
Sentdex — Sentdex предлагает большой набор видеоуроков по анализу данных на Python. Он покрывает различные темы, включая обучение моделей машинного обучения, визуализацию данных, работу с базами данных и многое другое.
3Blue1Brown — Канал 3Blue1Brown не специализируется исключительно на Data Science, но его математические видеоуроки очень полезны для понимания основных концепций, связанных с алгоритмами машинного обучения и статистикой.
Siraj Raval — Siraj Raval разъясняет комплексные понятия машинного обучения, нейронных сетей и искусственного интеллекта в простой и интересной форме. Он также предлагает задания и конкурсы для обучения и практики.
Ken Jee — Ken Jee предлагает видеоуроки о Data Science с упором на практическое применение. Он делится своими знаниями и опытом работы в сфере анализа данных, помогая новичкам стать опытными специалистами.
Data School — Data School фокусируется на Python и его применении в Data Science. Видеоуроки на этом канале охватывают широкий спектр тем, включая обработку данных, визуализацию, машинное обучение и т.д.
DataCamp — DataCamp — это платформа онлайн-курсов по Data Science. Они имеют YouTube-канал, где предлагают некоторые видеоуроки по основам, а также демонстрацию своих платных курсов.
Data Science Dojo — Data Science Dojo предлагает видеоуроки по широкому спектру тем в области Data Science, включая предобработку данных, визуализацию, моделирование и многое другое.

Изучение Data Science на YouTube — это удобный и интересный способ получить навыки и знания в этой области. Подписывайтесь на эти каналы и начинайте свое увлекательное образовательное путешествие!

Создание нейросетей

Создание нейросетей является одним из наиболее важных и сложных аспектов в области Data Science. Нейросети позволяют аппроксимировать сложные функции и выполнять решение задач из различных областей, таких как компьютерное зрение, естественный язык и управление процессами.

Для создания нейросетей обычно используются специализированные библиотеки, такие как TensorFlow, Keras или PyTorch. Эти библиотеки предоставляют готовые инструменты и архитектуры нейросетей, что упрощает процесс их создания.

Основная структура нейросети состоит из входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя. Входной слой принимает на вход данные, скрытые слои выполняют преобразование данных, а выходной слой предсказывает результат работы нейросети.

Для создания нейросети необходимо определить архитектуру, выбрать подходящую функцию активации для каждого слоя и настроить параметры обучения. Также необходимо подготовить данные для обучения, разделить их на тренировочный и тестовый наборы, и провести процесс обучения.

При создании нейросетей важно учитывать особенности задачи и выбрать наиболее подходящую архитектуру. Например, для задачи компьютерного зрения можно использовать сверточные нейросети, а для задачи естественного языка – рекуррентные нейросети.

Создание нейросетей требует глубоких знаний в области математики, статистики и алгоритмов машинного обучения. Однако, благодаря доступности инструментов и обучающих материалов, каждый может научиться создавать нейросети и применять их для решения различных задач.

Анализ данных

Анализ данных — это процесс преобразования, очистки, моделирования и представления данных с целью извлечения полезной информации и сделанния выводов. В современном мире объем данных растет с каждым днем, и важно уметь анализировать их для принятия верных решений.

В сфере Data Science и машинного обучения анализ данных играет ключевую роль. Множество инструментов и методов используется для анализа и получения инсайтов из данных. Вот некоторые из них:

Описательная статистика: Данный метод позволяет получить основные статистические характеристики набора данных, такие как среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение и т.д.
Визуализация данных: Визуализация данных позволяет представить информацию в графическом виде. Диаграммы, графики и гистограммы помогают наглядно показать распределение данных и выявить возможные зависимости.
Корреляционный анализ: Корреляционный анализ позволяет определить связь между различными переменными. Коэффициент корреляции отражает силу и направление связи.
Машинное обучение: Машинное обучение используется для построения моделей на основе данных. Алгоритмы машинного обучения позволяют предсказывать значения и классифицировать новые данные.
Кластерный анализ: Кластерный анализ позволяет выявить группы схожих объектов в наборе данных. Это помогает упорядочить данные и выделить существующие паттерны.

Анализ данных является неотъемлемой частью работы специалистов по Data Science. Он позволяет превратить большие объемы информации в ценные знания и помогает в принятии важных бизнес-решений.

Машинное обучение

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, в котором компьютеры обучаются на основе опыта и данных, чтобы выполнять задачи без явного программирования.

В машинном обучении используются алгоритмы, которые позволяют компьютеру анализировать данные, находить паттерны и делать предсказания или принимать решения.

Примеры задач, которые могут быть решены с помощью машинного обучения:

Классификация — разделение объектов на заданные категории
Регрессия — определение зависимости между переменными и прогнозирование значений
Кластеризация — группировка объектов по схожим характеристикам без заданных категорий
Обработка естественного языка — анализ и обработка текстовых данных
Распознавание образов — определение объектов на изображениях или видео

Машинное обучение используется в разных сферах, таких как медицина, финансы, маркетинг, реклама и многих других.

Для работы с машинным обучением необходимо обладать знаниями в статистике, математике и программировании. Многие программисты, ученые и исследователи в области data science исследуют и применяют методы машинного обучения.

Если вы интересуетесь темой машинного обучения, то на Youtube есть множество инфлюенсеров, которые делятся своими знаниями и опытом в этой области. Некоторые из них:

Державин Алексей — канал «Alexey Drachev»
Дмихов Никита — канал «Nikitonsky»
Станислав Семенов — канал «Data Driven»
Дмитрий Шершнев — канал «Dmitry Shershnev»
Андрей Гудков — канал «AI Tips»
Алексей Степанов — канал «Data Science Journey»
Андрей Брейн — канал «Data Science для игры в футбол»
Александр Михайловский — канал «100 Days of ML Code»

Подписывайтесь на эти каналы, чтобы узнать новые и интересные идеи в машинном обучении, следить за последними тенденциями и изучать новые методы и алгоритмы.

DATACAMP

DataCamp – это платформа для обучения научным данным, разработке и внедрению решений в области анализа данных, машинного обучения и рекомендаций.

Инфлюенсер: Михаил Широков.

Михаил Широков — автор нескольких курсов на платформе DataCamp и известный эксперт в области анализа данных и машинного обучения. Он делится своими знаниями и опытом в области Data Science через свой канал на YouTube.

Информация о DataCamp на YouTube:

Название канала: DataCamp
Количество подписчиков: более 270 тысяч
Количество просмотров: более 11 миллионов
Тематика видео: Data Science, машинное обучение, анализ данных, Python, R, SQL и другие технологии и инструменты, связанные с обработкой данных.

На канале DataCamp вы найдете видеоуроки и обучающие занятия по различным темам в области Data Science. Курсы, разработанные DataCamp, предлагают практический и применяемый опыт работы с данными и алгоритмами машинного обучения.

Подписавшись на канал DataCamp, вы получите доступ к бесплатным и платным курсам, а также узнаете о новых инструментах и технологиях в области Data Science.

Информация о DataCamp:

Официальный сайт: https://www.datacamp.com/
Основан в: 2014 году
Описание: DataCamp предлагает интерактивные курсы по анализу данных и машинному обучению, разработку карьеры в области Data Science и подготовку специалистов в этой области.

Подписывайтесь на канал DataCamp на YouTube, чтобы расширить свои знания и навыки в области Data Science!

Доступность уроков

Один из главных критериев при выборе инфлюенсера для обучения Data Science является доступность контента. Часто студентам бывает сложно найти качественные и понятные уроки, которые были бы доступны бесплатно. Однако, на YouTube есть несколько инфлюенсеров, которые предоставляют свои уроки абсолютно бесплатно и делают их максимально доступными для широкой аудитории.

Первым из таких инфлюенсеров является Ivan Goncharov. Он создает разнообразные обучающие видео по Data Science и выкладывает их на своем канале. Все его уроки доступны бесплатно, что позволяет широкому кругу людей получить знания в данной области.

Также стоит обратить внимание на канал Alex The Analyst. Автор делится своим опытом работы в сфере анализа данных и регулярно выкладывает обзоры инструментов, учебные видео и кейсы. Большинство его уроков доступны бесплатно.

Другим интересным инфлюенсером является Йелена Лернер. Она специализируется на машинном обучении и Data Science и делится полезными видеоуроками на своем канале. Большинство ее уроков также доступны бесплатно.

Еще одним из известных инфлюенсеров в области Data Science на YouTube является Siraj Raval. Он активно производит и выкладывает уроки по Data Science. Большая часть его контента доступна бесплатно и предназначена для широкой аудитории.

Следующим интересным каналом является StatQuest with Josh Starmer. Автор предлагает простые и понятные видеоуроки о различных методах и концепциях Data Science. Его уроки доступны бесплатно на YouTube.

Нельзя забыть и про известного инфлюенсера Data School, который предлагает уроки и курсы по анализу данных и машинному обучению. Большинство его видео доступны бесплатно.

Еще одним интересным инфлюенсером является Ken Jee, который обучает своей аудиторию Data Science на своем канале. Он активно выкладывает уроки и кейсы, большинство которых доступны бесплатно.

И наконец, стоит упомянуть Data Science Dojo. Команда инфлюенсеров предлагает образовательные видео, курсы и мастер-классы по Data Science. Часть их контента доступна бесплатно, что делает их уроки доступными для широкой аудитории.

Все эти инфлюенсеры предлагают свои уроки на YouTube бесплатно или частично бесплатно, что делает их контент максимально доступным для всех желающих изучить Data Science. Это идеальное решение для людей, которые хотят быстро и эффективно обучиться этой теме, не тратя при этом больших средств.

Качество преподавания

Качество преподавания является одним из ключевых аспектов при выборе инфлюенсера Data Science на YouTube. От него зависит насколько эффективно и понятно передаваемый материал, а также насколько глубоко и полно преподаватель освещает тему.

Хороший преподаватель Data Science на YouTube предоставляет структурированный и логичный материал, который позволяет легко освоить новые понятия и разобраться в сложных темах. Он умеет объяснять сложные концепции в доступной форме, используя примеры из реальной жизни или интересные иллюстрации.

Качество преподавания также проявляется в способности инфлюенсера выстраивать связи между разными темами и объяснять их взаимосвязь. Это позволяет студентам получить полное представление о предмете и дает им возможность применять полученные знания в реальных проектах.

Важным фактором, влияющим на качество преподавания, является практическая составляющая. Инфлюенсеры, которые предоставляют задания, учебные проекты и упражнения, помогают студентам применить полученные знания на практике. Это помогает лучше усвоить материал и закрепить его.

Еще одним важным аспектом качества преподавания является доступность и создание комфортной обстановки. Инфлюенсеры могут использовать разные методы и подходы для создания интерактивного обучения, чтобы заинтересовать студентов и сделать учебный процесс более увлекательным.

В целом, качество преподавания играет решающую роль в определении того, насколько эффективными будут учебные материалы на YouTube. Инфлюенсеры, которые обладают высоким качеством преподавания, не только делятся знаниями, но и вдохновляют студентов на изучение Data Science и развитие своих навыков.

Широкий выбор курсов

Инфлюенсеры Data Science на YouTube предлагают широкий выбор курсов для всех, кто интересуется этой областью. Подписываясь на их каналы, вы получаете доступ к обучающим видео по самым разным темам, связанным с Data Science.

Одним из важных преимуществ является то, что вы можете выбирать курсы, соответствующие вашему уровню знаний и интересам. Продвинутые пользователи могут найти курсы по глубокому обучению, машинному обучению и другим продвинутым техникам. Новички могут начать с курсов, основанных на введении в Data Science и базовых понятиях.

Кроме того, инфлюенсеры Data Science на YouTube предлагают курсы, охватывающие широкий спектр инструментов и технологий, используемых в Data Science. Вы можете найти курсы по программированию на Python, R, MATLAB и других языках, а также курсы по работе с различными фреймворками и библиотеками для обработки данных и машинного обучения.

Также инфлюенсеры Data Science на YouTube предлагают курсы, охватывающие разные области применения Data Science. Вы можете найти курсы по анализу данных в финансовой сфере, медицине, маркетинге, биологии и других областях. Это позволяет вам выбрать курсы, соответствующие ваших профессиональным интересам или потребностям вашей компании.

В общем, благодаря широкому выбору курсов, представленных инфлюенсерами Data Science на YouTube, вы можете найти обучение, подходящее именно вам, и развивать свои навыки в этой огромной и важной области.

SUPERDATA SCIENCE

SUPERDATA SCIENCE — это YouTube-канал, который предлагает курсы, советы и обучающие видео по науке о данных (Data Science). Создатель канала, Кирк Борискин, является профессиональным аналитиком данных с большим опытом работы в этой области.

На канале SUPERDATA SCIENCE вы найдете разнообразные видеоуроки по таким темам, как анализ данных, машинное обучение, искусственный интеллект, программирование на Python и многое другое. Кирк делится смотрителями своими знаниями и практическим опытом, помогая зрителям развиваться в области Data Science.

Основные особенности канала:

Качественное образование: Видеоуроки, созданные Кирком, являются высококачественными и легко понятными. Он объясняет сложные понятия и алгоритмы без использования сложного математического языка, делая их доступными для широкой аудитории.
Полное покрытие тем: Канал SUPERDATA SCIENCE покрывает все основные аспекты Data Science, начиная от базовых концепций и заканчивая продвинутыми алгоритмами и техниками. Кирк также помогает зрителям разобраться в реальных примерах и задачах, чтобы они могли применить полученные знания на практике.
Актуальность: Сфера науки о данных постоянно развивается, и Кирк обновляет свой канал с новыми темами и технологиями. Он следит за последними трендами и нововведениями в Data Science, чтобы зрители были в курсе всех новостей и изменений в отрасли.

Если вы интересуетесь наукой о данных и хотите развиваться в этой области, канал SUPERDATA SCIENCE является отличным источником обучения и вдохновения. Подписывайтесь на канал и смотрите новые видео, чтобы узнать больше о Data Science и стать успешным специалистом в этой области.

Вопрос-ответ:

Кто входит в список инфлюенсеров Data Science на Youtube?

В статье описываются 8 инфлюенсеров Data Science на Youtube: Siraj Raval, Andrew Ng, Sentdex, Data School, Krish Naik, Ken Jee, Sebastian Thrun и Data Science Dojo.

Кто такой Siraj Raval?

Siraj Raval — это известный инфлюенсер в области Data Science, который ведет канал на Youtube. Он создает образовательные видео по темам машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Чем занимается Sentdex?

Sentdex — это разработчик и инфлюенсер, специализирующийся на анализе данных с использованием Python. Он создает видеоуроки, в которых объясняет и демонстрирует различные техники и инструменты анализа данных.

Что представляет собой Data School?

Data School — это образовательный ресурс, предоставляющий видеоуроки и материалы по различным аспектам работы с данными, начиная от основ программирования и заканчивая продвинутыми методами анализа данных.

Какая специализация у Krish Naik?

Krish Naik — это инфлюенсер в области Data Science с особым акцентом на машинное обучение. Он делится своими знаниями и опытом в создании моделей машинного обучения и решении различных задач с помощью Python и других инструментов.

Кто такой Sebastian Thrun?

Sebastian Thrun — это известный ученый и основатель Google X, который ведет канал на Youtube по темам искусственного интеллекта, робототехники и Data Science. Его видеоуроки позволяют получить практические навыки в работе с данными и моделями машинного обучения.

Что предлагает Data Science Dojo на своем канале?

Data Science Dojo — это компания и образовательный ресурс, специализирующиеся на обучении Data Science. На их Youtube-канале вы найдете видеоуроки и лекции по различным аспектам Data Science, включая техники анализа данных и создание моделей машинного обучения.