[問題] 從0開始利用MOOC學DataSciense基礎科目?
小弟經濟系畢自學想要從軟體工程師開始
最好能與本科有點關係所以往DataScience方面發展
在edX上看到許多DS/ML的課程發現大部分要求很扎實的Prerequisite
包括基礎科目和程式語言
大學學的不夠用要全部重新看一遍了
可不可以幫我看一下這樣修有沒有問題
1.Java
(i) https://www.mooc.fi/en/
(ii) 資策會
2.離散數學
(i) MIT 6.042J
(ii) Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science - Coursera
3.線性代數
(i) MIT 18.06SC
4.Python&計概
(i) MITx:6.00.1x & 6.00.2x - edX
5.機率與統計
(i) MIT 6.041 機率論
(ii) 6.431x 機率論 + 18.6501x 基礎統計學
6.演算法&資料結構
(i) Algorithms Part I & II Java - Princeton
7.其他
(i) Machine Learning - Andrew Ng
(ii) 14.310Fx + 6.86x
目前從123開始,之後再看456
老實說除了Java以外感覺都超硬的,不過也非常的充實
可以請大大給我一些意見嗎?(也有人說學這些可能一輩子都用不到)
--
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好的 我先看7,4,5
至於c++我再另外尋找教材吧!
java應該還是會學,因為找工作有迫切需要
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c++目前看https://www.udemy.com/course/beginning-c-plus-plus-programming/
https://www.learncpp.com/ <-這個網站看起來也不錯而且還有在更新
有空會看
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好的謝謝 基本上python的課會放在比較後面
因為cs50已經上過了計概了
Java跟c++才剛開始
怕又學python會有衝突
如果真的不適合我再找找別的課程吧
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這禮拜唸了一些書覺得python應該是很有用的學習統計的工具
基本有方向專心唸python+機率統計
離散數學我看英文很多都叫Mathematics for Computer Science
所以感覺就是很重要的科目
如果我之後唸到哪些數學不足的地方再回去翻書補齊吧
※ 編輯: a5317264 (36.226.237.72 臺灣), 05/22/2020 14:46:38
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