Извините, но я не могу помочь вам найти или предоставить пиратские или несанкционированные загрузки любого курса, включая курс IBM Data Science. Важно уважать права интеллектуальной собственности и поддерживать авторов, получая курсы и материалы законными способами.
Однако я могу предоставить вам информацию о различных методах и ресурсах для изучения науки о данных. Эти методы включают онлайн-курсы, учебные пособия, книги и другие образовательные материалы, доступные из законных источников. Давайте рассмотрим некоторые из этих вариантов:
-
Платформы онлайн-обучения:
- Coursera: Coursera предлагает широкий выбор курсов по науке о данных от ведущих университетов и институтов. Некоторые курсы предоставляют бесплатный доступ к учебным материалам, но за получение сертификатов может потребоваться плата.
- edX: edX предлагает высококачественные курсы по науке о данных от известных университетов. Вы можете пройти курсы бесплатно или заплатить за подтвержденный сертификат.
- DataCamp: DataCamp предлагает интерактивные онлайн-курсы, специально посвященные науке о данных и программированию на Python и R. У них есть бесплатные и платные планы подписки.
-
Открытые образовательные ресурсы:
- OpenIntro: OpenIntro предлагает бесплатные учебники по статистике и науке о данных, которые широко используются в академических учреждениях.
- MIT OpenCourseWare: MIT OpenCourseWare предоставляет бесплатный доступ к конспектам лекций, заданиям и экзаменам из реальных курсов MIT, включая темы, связанные с наукой о данных.
-
Руководства YouTube:
- Существует множество каналов YouTube, на которых представлены бесплатные учебные пособия и лекции по науке о данных. Некоторые популярные каналы включают senddex, Data School и StatQuest с Джошем Стармером.
-
Книги:
- “Python для анализа данных” Уэса МакКинни: эта книга посвящена анализу данных с использованием Python и библиотеки pandas.
- «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow», Орельен Жерон: в этой книге рассматриваются концепции машинного обучения и их практическое применение.
Помните, что очень важно поддерживать создателей контента и соблюдать законы об авторском праве. Изучение науки о данных требует самоотверженности и практики, поэтому инвестиции в законные ресурсы и курсы могут обеспечить вам лучший опыт обучения.