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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) --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.251.238.10 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/DataScience/M.1589300396.A.7D4.html
1F:→ ar851060: 為啥要Java....?05/13 00:53
2F:→ sxy67230: Java倒是不用,除非你有想做spring web或Hadoop 跟spark05/13 01:13
3F:→ sxy67230: 應用,不然學C/C++比較扎實。另外分散式系統跟資料庫相05/13 01:13
4F:→ sxy67230: 關的課在實務業界上可能比較有迫切需要。05/13 01:13
5F:→ pochen0: 請問有推薦的C/C++教材嗎? Matlab/python使用者想學C/C++05/13 01:27
6F:推 r51303: 非本科系的話學習的順序應該是7,4,5,2,3,6吧05/13 03:13
7F:→ r51303: 從123開始有點.... 2,3對非本科系來說真的很硬05/13 03:13
8F:→ r51303: 然後java對現在主流的資料科學幾乎沒啥用處05/13 03:14
9F:→ r51303: 語言銜接度又不是很高 其它同3樓s大推的內容05/13 03:15
10F:→ r51303: 7,4,5,6,2,3應該也行 ML領域線代跟離散對非本科系來說05/13 03:16
11F:→ r51303: 慢點學真的無所謂 當然有些人喜歡倒吃甘蔗 看個人喜好05/13 03:16
12F:→ r51303: 最好學的順序應該會是這樣05/13 03:16
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
13F:推 chang1248w: http://www.stat.nthu.edu.tw/~swcheng/Teaching/05/13 08:21
14F:推 sxy67230: C++ How to program 或 C++ Primer都算不錯,都算入門05/13 08:31
15F:→ sxy67230: 書。我那個年代教授是用第一本,進階就Efficient C++、M05/13 08:31
16F:→ sxy67230: ore Efficient C++這兩本算是工程實作的Tips書籍可以買05/13 08:31
17F:→ sxy67230: 來收藏05/13 08:31
18F:推 st1009: 有個語言叫Python我覺得她很可愛05/13 09:16
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
19F:→ Kazimir: 除非你有要拿那個mircomaster 否則14.310Fx可以說是在 05/13 22:24
20F:→ Kazimir: 浪費時間 我根本就看不下去 6.86x第一run我的感想是很普 05/13 22:30
21F:→ Kazimir: 通 假設是第一個ML課可以考慮 05/13 22:31
22F:推 Kazimir: 還有就是雖然6.86是不難 不過python作業就沒那麼簡單惹 05/13 22:39
23F:→ Kazimir: 我看討論區很多人做到痛不欲生 最好還是先學python再上 05/13 22:40
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
24F:推 world4jason: DS用java比例不高吧 何苦 05/13 23:07
25F:→ a5317264: 好吧 我會認真考慮直接python 05/13 23:26
26F:推 st1009: 是說學Python後,C還是要學,java就算了... 05/13 23:58
27F:推 jameschiou: 提供一個想法 先去Kaggle玩看看 過程中會有很多不懂的 05/14 14:14
28F:→ jameschiou: 之後再補線代機率ML 會比較知道重點 05/14 14:16
29F:→ jameschiou: 進階後覺得碰一些平行運算 會比較知道GPU怎麼運作XD 05/14 14:17
30F:推 TuringNTU: python是必修 05/14 17:38
31F:推 JK520nsk: 可是之後如果不想用C++刷題的話,不是只剩Java嗎 05/15 13:09
32F:推 Morphee: 你這些我全都沒看 直接上班 三年後年薪就破200了 05/17 01:08
33F:→ Morphee: 你是要上班 不是要考研究所 05/17 01:08
34F:推 tttkkk: 你要學習的方向確實是軟體工程 但只有一部分是資料科學 05/17 11:59
35F:→ tttkkk: 資料科學不等於軟體工程 路線要想清楚 05/17 12:00
36F:→ a5317264: 我是看網路上那張地鐵圖 感覺這些基礎的東西很重要才考 05/18 12:51
37F:→ a5317264: 慮看的 05/18 12:51
38F:→ salmon12706: https://reurl.cc/Ob8rpR 05/18 20:57
39F:推 goldflower: 普林斯頓那個演算法課不錯 然後比起andrew的ML我倒覺 05/19 01:34
40F:→ goldflower: 得看田神的就好 但if 你沒看… don't worry about it 05/19 01:34
41F:→ goldflower: 我樓上那個一看就知道出來就是調包俠 別鬧了 05/19 01:35
42F:→ goldflower: 只會model.fit等於啥都不會 05/19 01:36
43F:→ truehero: 經濟系想本科優先,就先學語言和工具包使用 05/19 06:51
44F:推 aidansky0989: 我是SQL>Python語法>爬蟲>sklearn>tensorflow>linux 05/20 21:47
45F:→ aidansky0989: /BI,數學證明看過,用到才翻 05/20 21:47
46F:→ a27647535: 你先搞清楚要用來幹嘛 05/21 14:28
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
47F:→ Starcraft2: Java跟c++主要是可以學到一點OOP的概念 我也會把優先 05/28 15:32
48F:→ Starcraft2: 順序排在python後 http://bit.ly/AIMLMath 05/28 15:32
49F:→ Starcraft2: Stanford或MIT的課都不錯 https://cs231n.github.io/ 05/28 15:32
50F:→ Starcraft2: 記得跟著寫作業 再來就推薦台大李宏毅了 05/28 15:33
51F:→ Starcraft2: http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.h 05/28 15:33
52F:→ Starcraft2: tml 影片跟作業都找得到~ 基礎要打好數學部分很重要 05/28 15:34
53F:推 velaro: 資料結構可以看看uc Berkeley 的CS61B,網路上很多人推薦( 06/13 01:29
54F:→ velaro: 上完可以直接刷題)對沒有Java 基礎的相對友好 06/13 01:29
55F:推 velaro: python 的話我自己在上coursera 上rice 開的fundamentals 06/13 01:32
56F:→ velaro: of Computing,那門課從基礎開始到資料結構演算法跟大量 06/13 01:32
57F:→ velaro: 資料simulations 都有包含 06/13 01:32







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