数据科学免费自学路线：一份排好顺序的完整 MOOC 课程清单

数据科学免费自学路线一份排好顺序的完整 MOOC 课程清单【免费下载链接】data-science Path to a free self-taught education in Data Science!项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-science想自学数据科学最难的往往不是找不到课而是找不到顺序——统计学、机器学习、数据库散落在各个平台上随便挑一门学下去经常学到一半发现缺基础。data-science 仓库Open Source Society UniversityOSSU 维护把这份困境变成了一份免费 MOOC 课程清单11 个模块按先修关系排好照着学满两年即可修完一个数据科学本科的等价课程。为什么先解决“学习顺序”一张图看懂先修关系自学卡在“选哪门课”上是因为各平台都不告诉你先学什么。data-science 的答案是以美国统计协会ASA发布的数据科学本科课程教学大纲为准绳来选课和排课规则只有三条同一模块内严格按列出的顺序学例如 Algorithms I–IV 四门课必须依次完成不同模块之间通常可以并行比如数学课和编程课可以交替进行模块间的先后关系由下这张图给出可以打印出来当全程导航11 个模块的免费课程清单从 Python 入门到机器学习第一门课不是编程而是一节“What is Data Science”导论先建立领域全貌真正的第一步是模块 2 里的 Python 课。#模块代表课程你将得到1数据科学导论What is Data ScienceCoursera领域全貌2计算机科学导论哈佛 CS50P、MIT 6.0001Python写出第一个程序3数据结构与算法佐治亚理工 Algorithms I–IVJava数据结构与经典算法4数据库Coursera 数据仓库系列、MongoDB 路径数据存储与查询5单变量微积分MIT 18.01微分/积分/级数优化算法的数学基础6线性代数Essence of Linear Algebra、MIT 18.06矩阵思维7多变量微积分MIT 18.02多维函数求导8统计与概率哈佛 Stat 110、斯坦福 Statistical Learning统计推断与建模9数据科学工具与方法Tools for Data Science、Data Wrangling数据清洗与处理实操10机器学习/数据挖掘Coursera 机器学习系列、Mining Massive Datasets回归、分类、无监督学习11毕业项目自选真实问题用所学解决一个问题两个细节值得留意如果你已经会某种编程语言的 for 循环模块 2 的第一门课可以直接跳过模块 3 的算法课用 Java 讲授不会 Java 的人要先补清单里那门 Java 入门课。前 10 个模块是“知识”第 11 个是“动手”学完后挑一个能解决的真实问题从 0 造一个工具或改进你在用的旧工具。想要更多引导可以从专项课程清单里挑一条项目制的学习路径。适合谁零基础转行者按每周 20 小时规划两年README 里给了很明确的预期报名前先对照一下前置知识只需高中数学 一点入门统计有短板可先补入门级概率课节奏每周约 20 小时的话两年左右可以修完仓库里还附带时间估算表格填入开始日期和每周小时数就能估算完课日期语言Python 和 R 在课程中都会出现官方态度是“先内化核心概念工具可自由切换”适合人群准备转行的职场人、想补数据科学背景的在校生、需要系统性培训的企业团队会编程的人整体还能再压缩如何开始把课程清单变成一张打卡表第一步把仓库拿下来git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-science然后做三件事当清单用每学完一门课就打一个 ✅——官方建议把仓库 fork 到个人账户当个人看板比另做一份计划表省事得多按模块说明学部分模块附带详细学习指引比如 Python 入门课程说明讲清了两门候选课Harvard CS50P 与 Python for Everybody该怎么选MIT 6.0001 学习指引连作业提交入口和环境安装都写好了卡住找人问仓库有专门的 Discord 学习社区也可以通过 issue 提交反馈和提问补充资源统一放在 extras/ 目录补充统计学课程和书籍清单extras/books.md。学完整套课程你就完成了等价于数据科学本科学位的课程量。而第一步真的很简单通读一遍 README从模块 1 的“What is Data Science”导论开课——顺序已经替你排好了照着清单打勾就行。【免费下载链接】data-science Path to a free self-taught education in Data Science!项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-science创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考