5 Super Fogli di Trucchi per padroneggiare la Scienza dei Dati

5 Fogli di Trucchi Eccezionali per Dominare la Scienza dei Dati

 

La scienza dei dati è un campo vasto, che combina elementi di statistica, apprendimento automatico e analisi dei dati. Per navigare in questo complesso dominio, avere un insieme di comodi fogli di riferimento può essere di grande aiuto. 

I fogli di riferimento possono anche essere una risorsa preziosa per prepararsi a interviste tecniche, rivedere concetti chiave e fornire una panoramica per i principianti che iniziano la loro carriera nella scienza dei dati.

Ecco cinque super fogli di riferimento che ogni professionista e appassionato di scienza dei dati dovrebbe avere:

• Sbloccare l’efficienza nel testing software e nell’analisi dei dati con ChatGPT
• L’azienda xAI di Elon Musk si trova di fronte a speculazioni sul finanziamento
• Questa ricerca di intelligenza artificiale presenta un nuovo approccio al riconoscimento dell’oggetto in posa come previsione del prossimo token.

 

1. Data Science Max Pro Cheat Sheet

 

Link: Data-Science-Cheatsheet/data-science-cheatsheet.pdf

  

Questa completa guida di riferimento di 9 pagine copre le basi della probabilità, della statistica, dell’apprendimento statistico, dell’apprendimento automatico, dei framework per i big data e SQL. Ideale per chi ha una comprensione di base della statistica e dell’algebra lineare, è un ottimo punto di partenza per chiunque si immerga nella scienza dei dati.

 

2. Probability and Statistics Cheat Sheet di Stanford

 

Link: CME 106 (stanford.edu)

  

Questo foglio di riferimento è un riassunto conciso dei concetti chiave di probabilità e statistica. Include argomenti come campioni casuali, stimatori, il teorema del limite centrale, intervalli di confidenza, test di ipotesi, analisi di regressione, coefficienti di correlazione e altro ancora. È perfetto per comprendere i concetti statistici fondamentali che sono cruciali nella scienza dei dati.

 

3. Data Science Cheat Sheet 2.0

 

Link: aaronwangy/Data-Science-Cheatsheet

  

Questo foglio di riferimento è una versione condensata delle conoscenze della scienza dei dati, che comprende l’apprendimento automatico introduttivo di un semestre basato sui corsi di apprendimento automatico del MIT 6.867 e 15.072. Copre argomenti come regressione lineare e logistica, alberi decisionali, SVM, K-Nearest Neighbors e altro ancora. Il foglio di riferimento è una risorsa preziosa per le revisioni degli esami, la preparazione alle interviste e un rapido ripasso dei concetti chiave dell’apprendimento automatico.

 

4. Super Machine Learning Cheat Sheet 

 

Link:  afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

  

Questo foglio di riferimento riassume i concetti chiave trattati nel corso di apprendimento automatico CS 229 di Stanford. Include rinfrescatori su argomenti correlati (Probabilità e Statistica, Algebra e Calcolo), fogli di riferimento dettagliati per ciascun campo dell’apprendimento automatico e una compilation finale di concetti importanti. È una risorsa essenziale per chiunque sia interessato ad approfondire l’apprendimento automatico. È progettato per esperti e fornisce un riferimento rapido per i concetti di base.

 

5. Super Deep Learning Cheat Sheet 

 

Link: afshinea/stanford-cs-230-deep-learning

  

Se sei interessato al deep learning, il corso CS 230 di Stanford offre un’ottima collezione di materiali che coprono tutto ciò che devi sapere sulle reti neurali convoluzionali e le reti neurali ricorrenti e offre consigli per l’addestramento dei modelli di deep learning. Questa risorsa è inestimabile per chiunque si concentri sull’aspetto del deep learning della scienza dei dati ed è GRATUITA.

 

Conclusion

 

Questi cheat sheet offrono un modo conciso ed efficace per rivedere e rafforzare la comprensione delle discipline della scienza dei dati. Dai fondamenti delle statistiche alle complessità dell’apprendimento automatico e del deep learning, queste risorse sono inestimabili per studenti, professionisti ed appassionati. Consultale spesso per consolidare i concetti fondamentali o per rinfrescare le ultime metodologie.

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) è un professionista certificato nel campo della scienza dei dati che adora costruire modelli di apprendimento automatico. Attualmente si concentra sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici su machine learning e tecnologie della scienza dei dati. Abid ha conseguito una laurea magistrale in Gestione della Tecnologia e una laurea triennale in Ingegneria delle Telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale di grafi per gli studenti che lottano con disturbi mentali.