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www.kdnuggets.com/top-6-youtube-series-for-data-science-beginners
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学习新技能可能让人感到望而却步，尤其是当你花费大量时间寻找合适的课程、大学学位或训练营时。在你花费一分钱之前，首先使用可用的免费资源。试试看，看看你是否喜欢，在线学习大部分内容后再决定是否进行认证。
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织在 IT 方面
在这篇文章中，我将介绍每个数据科学初学者都需要收藏的前 X 名 YouTube 系列！
链接: freeCodeCamp
当很多人考虑进入数据科学领域以及学习哪种编程语言时，许多人自然会选择 Python。这是有原因的。它被认为是最好的编程语言之一，并且已经连续多年来名列第一。它包含各种库和框架，并使用易读的代码。
freeCodeCamp 链接的 YouTube 系列是一个 4.5 小时的视频，涵盖了所有内容，让你能够成为 Python 程序员。该视频也提供西班牙语、阿拉伯语、葡萄牙语或印地语版本。
链接: StatQuest
很多训练营有时不会涉及一些对数据科学世界至关重要的元素——统计学就是其中之一。根据个人经验，我进入数据科学领域时对统计学几乎没有理解，因为我的课程从未涉及这方面的内容。我不得不回过头去重新学习很多东西——正确的方式！
在这段旅程中，StatQuest 的 Josh Starmer 让统计学变得有趣且易于学习。统计学对数据科学很重要，也对你的职业发展至关重要。它使你能够更好地理解数据科学是什么以及在创建解决方案时它在整个数据科学工作流程中的重要性。
链接: 3Blue1Brown
在学习数据科学的统计/数学方面时，深入一点没有坏处。我这样说是因为这将有利于你的数据科学学习和职业发展。3Blue1Brown是一个以动画形式讲解数学的 YouTube 频道。
频道中有一系列深入探讨线性代数、神经网络和中心极限定理的内容，这将对你的数据科学学习非常有帮助。
链接：DataCamp
作为一名数据科学家，你将处理大量的数据（这很明显，对吧？）。但在处理数据时，你需要记住，很多数据将会是混乱的，你需要花时间清理数据。这是数据科学工作流程中的第一步，也是非常重要的一步。
在这个与 Data Camp 合作的 YouTube 视频中，你将学习如何获取干净且一致的数据及其不同的技术。实时培训将让你了解你将遇到的数据清理挑战。
链接：Krish Naik
机器学习现在非常热门，而且只会变得更大。在你的数据科学学习旅程中，理解机器学习的复杂性非常重要——这就是为什么我会推荐Krish Naik。
这个链接的视频是对机器学习的 6 小时讲解。我不期望你一次性看完，但在这 6 小时的视频中，你将学习到机器学习的不同方面，从线性回归算法到聚类算法。在学习这些内容时，你将开始理解为什么理解统计学在数据科学中很重要——事情会开始变得有意义。
链接：Simplilearn
在处理数据时，你的工作不仅仅是学习如何清理数据和生成决策过程中的输出。作为数据科学家的一部分，你还需要将你的输出转化为数据可视化。这是为了以其他形式呈现数据，并满足那些技术能力不强的利益相关者。
在这个 Simplilearn 的 YouTube 系列中，你将学习如何使用 Matplotlib、Seaborn 和 Bokeh 创建数据可视化。系列结束时，你将通过分析数据并直观地发现模式，成为数据可视化的专家。
一旦你掌握了数据科学的这 6 个方面，你将拥有大量知识和技能，继续学习更具特色的领域，如深度学习或自然语言处理。
免费开始你的数据科学之旅，观看这些 YouTube 系列！
****尼莎·阿雅****是一名数据科学家、自由技术写作人员，同时也是 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程以及基于理论的数据科学知识。尼莎涵盖了广泛的主题，并希望探索人工智能如何促进人类寿命的不同方式。作为一个热衷学习的人，尼莎致力于拓宽她的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。