2020 年に注目すべき機械学習とデータサイエンスのウェブサイト トップ 20

今日最も進歩的で、最先端で、刺激的なもの…データ サイエンスと機械学習は、今日非常に魅力的で、非常にホットな分野です。 ただし、これらの分野におけるすべての進歩と発展に遅れを取らないためには、すべての情報、ニュース、ガイド、その他のコンテンツを調査、読書、確認するなど、多大な労力を費やす必要があります。

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この仕事は決して簡単なものではありません。 今では、活気があり期待の持てるタイトルのサイトを数多く見かけますが、それらは十分に役立つでしょうか? 私は毎日大量の情報を目にしますが、残念ながら、特にデータ サイエンスや機械学習に関しては、その多くが偽​​物か価値のないものです。 関連性のある有用な資料はどこで見つけられるのでしょうか? - それが問題です。

ここに、私が皆さんと共有したいお気に入りの信頼できるリソースのコレクションを示します。

機械学習とデータサイエンスの世界で忘れられない冒険に旅立ちましょう

1. Reddit R/データサイエンスとR/機械学習

プロでもアマチュアでも、Reddit はさまざまな経験レベルの科学者や機械学習エンジニア、あるいは初心者を目指す人たちの間で情報を共有するのに最適な場所です。 さまざまな問題、ミーム、トレンドのトピック、最新の成果などについて議論したり討論したりできます。Reddit では、さまざまな興味深いアクティビティを楽しむことができます。 私は個人的に、これらのサイトを並べ替えフィルターを使って使用しています。最もホットで人気のあるトピックを選択していますが、素晴らしいコンテンツがたくさんあることがよくあります。

2. データキャンプ

DataCamp なしでデータサイエンスのキャリアを想像することはできません。 なぜでしょうか? もちろん、初心者だけでなく、最適な選択肢があります。 新しい言語を学ぶこと、または新しい言語の新しい部分を学ぶことに興味があるなら、これはそれを実現する素晴らしい方法だと私は思います。 しかし、それらは素晴らしいものですが、データ サイエンティストになるには十分ではありません。 彼らのプログラムには、解決すべき課題を与える実際のプロジェクトが欠けているように感じます。 彼らはこれを最小限にとどめています。 私の経験では、データサイエンスを学ぶ最良の方法は、偶然にいくつかの現実世界のプロジェクトを完了することです。

3. KDナゲッツ

このリストで最も人気のあるリソースの 1 つです。 おそらく、ニュース、仕事、ソフトウェア、イベントなど、あらゆる方向、質問、ケースを網羅した記事があり、すべてそこで見つけることができます。 したがって、これはデータ サイエンス愛好家にとって完全なパッケージです。 データサイエンス分野の最新情報や、受講すべきコースなどに関する情報が得られます。ただし、KDnuggets は、業界のニュース、意見やインタビュー、公開されているデータセット、データ サイエンス ソフトウェアに重点を置いて、構成が異なります。

4. データフローク

Datafloq は、ビッグデータ、ブロックチェーン、人工知能、データサイエンスなどのその他の新興テクノロジーを活用してイノベーションを推進するための情報、洞察、機会を提供します。 このサイトは、高品質の投稿を読んだり、ビッグデータやテクノロジーベンダーを見つけたり、才能ある人材とつながったり、イベントを公開したりするためのハブとなることを目指しています。 Datafloq はオンライン トレーニングも提供しています。 このブログはデータサイエンスの実践者だけを対象としているのではなく、セキュリティや IoT に関するセクションも含まれています。

5. コードメンター

これはプログラミングを学ぶためのオンライン メンタリング プラットフォームであり、私はこれにとても興奮しています。 その主な焦点は、コーディングを学習しようとしているすべてのアマチュアにチュートリアルを提供することであり、ML とデータ サイエンスにとってこのスキルは不要ではありません。 このサイトでは、上級開発者からの洞察、カスタマイズされた読書リスト、世界中の開発者とつながる機能が提供されます。 ここで取り上げる人気のトピックは、Angular、JavaScript、Node.js、Ruby、Python です。 このサイトで私が最も気に入っている点は、そこで働く人々が非常に反応が良いことです (私たちは非常に異なるタイムゾーンにいますが)。彼らはプロフェッショナルであり、顧客やメンターを大切にしています。 私の経験では、メンターの選考に熱心であれば、大丈夫です。 多くの人は、エラーを探すためだけに有料セッションに参加させようとしますが、これは明らかにあまり役に立ちません。

6. 蒸留する

Distill は、明確でダイナミックかつ鮮明な機械学習研究を提供すると主張しています。 科学者の間ではそれほど人気はありませんが、提供するものはたくさんあります。 記事の大半には興味深い研究と発見が含まれていますが、最も重要なのは、すべてが Open AI、Apple、Tesla などの企業で働く一流の専門家によって執筆および編集されていることです。

7. データ多様性

DATAVERSITY Education は、ビジネスおよび情報技術の専門家向けにデータの使用と管理に関する教育コンテンツを発行しています。 同社のチームは、対面で開催される会議、ライブ ウェビナー、ホワイト ペーパー、オンライン トレーニング、毎日のニュースや記事、ブログなどから恩恵を受ける世界中の実践者、専門家、開発者のコ​​ミュニティにコンテンツを提供しています。 無料の週刊ニュースレターも提供しています。

8. データサイエンスセントラル

Data Science Central は、おそらく Web 上で最高の独立したデータ サイエンス ブログです。 このサイトはビッグデータ実践者向けに特別に設計されており、幅広い編集プラットフォーム、ソーシャル インタラクション、最新のテクノロジ、ツール、トレンドに関するフォーラム ベースのテクニカル サポート、業界の求人情報の分類コラムなどを含むコミュニティ エクスペリエンスを提供します。 Data Science Central では、ウェビナーや、サイト上のすべてのコンテンツに無料でアクセスできる独自のメンバーシップ パッケージも提供しています。

9. 機械学習の習得

まず、このコースでは機械学習について学ぶことはできません。 ニューラル ネットワークとは何か、単語埋め込みの背後にある数学などについては説明されません。 理論はどこか別の場所で学ばなければなりません。 あなたをゼロから英雄に変えることはできません。 機械学習に取り組む前に、数学の基礎知識とプログラミングのスキルが必要です。

しかし、行列をマスターし、「テンソル」についての特定の概念を理解し、サポートベクターマシンから畳み込みニューラルネットワークまでのさまざまな AI 手法を理解し、実験と構築の準備が整ったら、MachineLearningMastery は、想像できるあらゆるもののシンプルで実用的な例を提供します。

10. データサイエンス道場

Data Science Dojo では、5 日間のパブリックおよびプライベートのデータ サイエンス ブートキャンプを提供しています。 このプログラムは、メンター、学生、およびこの分野に専心する専門家で構成されており、700 か国から 3,600 人を超えるユーザーがこのプログラムを卒業しています。 Dojo ブログでは、データ サイエンスの基礎だけでなく、倫理、セキュリティ、アクセス制御などのより高度なトピックも網羅した幅広いコンテンツを提供しています。

11. DataRobot ブログ

これは、DataRobot を変革し、自動化された機械学習を通じて予測分析を加速するエキサイティングな企業です。 この会社の素晴らしいところは、素晴らしい仕事をするだけでなく、自動化された機械学習とデータサイエンスの分野で起こっているあらゆる最新情報を提供していることです。

12. ファイブサーティエイト

Nate Silver のデータ サイエンス ブログ FiveThirtyEight は、分析データの世界で最も最新かつ最も優れたデータ サイエンス ブログの 1 つです。 ブログの投稿にはインタラクティブな例がよく取り上げられており、詳細な記事ではデータが政治、文化、経済、その他の日常生活の側面にどのように適用されるかが詳しく説明されています。

13. データサイエンス101

Data Science 101 は、データ サイエンティストを目指す人が業界のコツを学ぶために必要なすべてのリソースを提供します。 Ryan Swanstrom が運営するこのブログでは、トップ企業から就職先企業 (データ サイエンティストの場合)、就職面接のヒントまで、さまざまなトピックに関するコンテンツを定期的に提供しています。 Data Science 101 にはアクティブなユーザー コミュニティも含まれており、会話を続けたい読者が参加できるオープンな Facebook グループもあります。

14. データサイエンスに向けて

TDS は、堅牢な機械学習と実際の例の間で適切なバランスを実現します。 現役のデータ サイエンティストによる高品質な記事が数多く執筆されています。 TDS は、データ サイエンティストやその他の機械学習実践者が取り組んでいる内容を文書化する場所であると私は考えています。これはまさに、優れたブログが目指すべき姿です。 TDS は、必要に応じて理論を遠慮することなく実践を促進します。 ディープラーニングは若干供給過剰ではあるものの、DL は他のソースに比べて TDS を引き付ける頻度が低く、これはデータ主導の課題を積極的に解決しようとしている現実世界のデータ サイエンティストにとっては最適です。

15. 内部

insideBIGDATA は、データ サイエンティスト、IT およびビジネス プロフェッショナルにビッグ データの世界のニュース、戦略、製品、サービスを提供するニュース メディアです。 彼らの編集記事は、ビッグデータ、データサイエンス、人工知能、機械学習、ディープラーニングに焦点を当てています。 コンテンツ制作チームには、この分野で最も優秀な人材が揃っており、機械学習と AI の最先端の側面を常に注視したいテクノロジー業界の専門家のニーズに真に応えています。

16. クラウドラ

これは大規模なソフトウェア会社であり、Hadoop、Apache などのさまざまなソフトウェアに関する多数の記事やガイドが掲載された素晴らしいブログを運営しており、非常に役立ちます。

17. OpenAI ブログ

カリフォルニア州サンフランシスコにある研究機関です。 ブログ、研究論文、興味深い記事など、AI に関する包括的なリソースを提供しています。 分野の専門家が提供する最新情報により、すべてが最新の状態になっています。

18. Tombone のコンピューター ビジョン ブログ

ディープラーニング、コンピュータービジョン、そして AI の未来を形作るアルゴリズム。

19. データポーション

これは、ウェブ上のトップデータサイエンス関連記事を特集した無料の週刊ニュースレターです。 機械学習、データの視覚化、分析、戦略をカバーします。 絶対に購読する価値があります!

20. スタックオーバーフロー

StackOverflow のない人生は想像できません。あなたもそう思いませんか? Stack Overflow は、コーディングに人生を費やし、あらゆる種類の質問に対する答えを探している人や、興味深いトピックを検索するのが好きな人のためのオープン コミュニティです。 知識を共有し、新しいことを発見するための素晴らしいプラットフォームです。