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自学数据科学和机器学习？19个数学和统计学公开课推荐丨数据工匠简报（Jan. 16）

资源 | 自学数据科学&机器学习？19个数学和统计学公开课推荐

自学数据科学和机器学习？19个数学和统计学公开课推荐丨数据工匠简报（Jan. 16）数学和统计学是数据科学和机器学习的基础。就我所知，大多数成功的数据科学家都来自这些领域——计算机科学、应用数学和统计学、经济学。如果你想掌握数据科学，你就必须要对基本代数和统计学有很好的了解。

但是，对于没有数学背景的人来说，起步之路可能会举步维艰。首先，你必须要搞明白哪些必须学，哪些没有必要——其中可能包含了线性代数、微积分、概率学、统计学、离散数学、回归、优化等许多主题。你需要多么深入这些主题？自学的话很难单靠自己把这一切都把握好。

如果你正面临着这样的难题，不要惊慌，现在我已经把这项艰辛的工作帮你完成了。这份列表推荐了来自 Coursera、edX、Udemy 和 Udacity 的最受欢迎的数据科学数学基础公开课。这份列表经过了精心的编排，让你可以结构化地自学数据科学所需的数学概念。

现在就开始学习吧！

自学数据科学和机器学习？19个数学和统计学公开课推荐丨数据工匠简报（Jan. 16）在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）：我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。（因为它最终会变得过时）。

但是当我认为 R 语言最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言已经过时了。

我想要消除你的恐惧：R 语言仍然很流行。R 语言是过去十年中发展最快的编程语言之一。

事实上，如果你开始学习数据科学，我仍然推荐从 R 语言开始。

所以，我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上，R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。

为此，我想解释为什么我对 R 语言的长期前景非常乐观，以及为什么我认为这也许是今天可以学习的最好的数据科学语言。

观察三种政府ETF债券(TLT、IEF、SHY)调整后的股息收益率,可以看到中期债券(IEF)风险收益情况比长期债券(TLT)更好。下面是以表格形式显示的结果。在本文中,将对结果进行重新分析和可视化展示：

首先，用如下函数来获取ETF的收益序列：

以上简讯由数据工匠提供，感兴趣的小伙伴可以通过扫描简报后的二维码链接原文，更多数据科学资讯尽在数据工匠，扫码关注Datartisan数据工匠公众号！如果你看到什么与“数据科学”有关的好文或者信息科技优质的文章，可以随手转发给我们，让更多热爱数据科学的小伙伴一起成长！

原文 http://datartisan.com/article/detail/206.html

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