最進步、最前沿、最激動人心的……數據科學和機器學習是當今極具吸引力和熱門、熱門、超熱門話題的領域。但要跟上這些領域的所有進展和動向，你需要付出很多努力——研究、閱讀、檢查所有信息、新聞、指南和其他東西。
這項任務遠不是一個簡單的解決辦法。現在，你可以偶然發現一些地方有生動的標題和有前途的標題，但它們足夠有用嗎？每天我都能看到瘋狂的信息流，不幸的是，有很多虛假或毫無價值的東西，尤其是在數據科學和ML上。哪裡可以找到所有相關和有用的材料？-這就是問題所在。
和大家分享我整理的機器學習和數據科學網站。
為機器學習和數據科學的世界進行難忘的冒險的地方
#1 r/datascience and r/MachineLearning
無論對於專業人士還是業餘愛好者，Reddit都是一個很好的地方，可以讓不同經驗水平的科學家和ML工程師，或者僅僅是有抱負的初學者，共享信息。你可以討論和辯論問題，模因，熱門話題，所有最新的成就和更多-Reddit會給你各種有趣的東西。個人而言，我使用這些網站與排序過濾器-我選擇最熱門和流行的主題-非常經常有很多重要的東西。
#2 DataCamp
我無法想象沒有數據營的數據科學生涯。為什麼？當然，有一個完美的選擇，完全初學者，而不僅僅是。我發現如果你對學習一門新語言或學習一門新語言的新部分感興趣，他們是一個很好的方法。然而，雖然它們很好，但還不足以讓你成為一名數據科學家。我覺得他們的計劃缺少的是一個實際的項目，他們給你解決的挑戰。他們這樣做的程度很小。以我的經驗，學習數據科學的最好方法是在一些實際項目中蹣跚而行。
#3 KDnuggets
最受歡迎的資源之一。可能有文章涵蓋了所有可能的方向、問題和案例——新聞、工作、軟件、事件等等——你可以在那裡找到一切。所以這是一個完整的數據科學愛好者的包。您將獲得有關數據科學領域的新情況、需要學習的課程等方面的信息。不過，KDnuggets的組織方式有些不同，它側重於行業新聞、意見和採訪、公開可用的數據集和數據科學軟件。
#4 Datafloq
Datafloq通過大數據、區塊鏈、人工智能和其他新興技術（如數據科學）提供信息、洞察力和推動創新的機會。該網站的目標是成為閱讀高質量帖子、尋找大數據和技術供應商、與人才聯繫以及發佈活動的中心。Datafloq也提供在線培訓。這個博客也不僅僅是為數據科學從業者，還包括安全和物聯網部分。
#5 CodeMentor.io
這是一個學習編程的在線指導平臺，我對此感到非常興奮。它的主要重點是為所有努力學習代碼的業餘愛好者提供教程，對於ML和數據科學來說，這一技能並不多餘。該網站提供來自高級開發人員的見解、定製的閱讀列表，以及與來自世界各地的開發人員建立聯繫的能力。這裡的熱門話題包括Angular、JavaScript、Node.js、Ruby和Python。我最喜歡這個網站的地方是，在那裡工作的人反應靈敏（考慮到我們的時區大不相同）-他們很專業，他們關心客戶和導師。以我的經驗，如果你能努力篩選導師的話，這是件好事。很多人會讓你進入付費會話，只是為你的錯誤谷歌，這顯然不是很有幫助。
#6 Distill
蒸餾聲稱提供清晰，動態和生動的機器學習研究。雖然它在科學家中並不流行，但它確實提供了很好的素材。那裡的絕大多數文章都有有趣的研究和發現——但最重要的是——所有的東西都是由在開放人工智能、蘋果和特斯拉等公司工作的頂級專家撰寫和編輯的。
#7 DATAVERSITY
DATAVERSITY Education是一家為商業和信息技術專業人員提供有關數據使用和管理的教育內容的出版商。他們的團隊向其全世界的從業者、專家和開發人員社區提供內容，他們從面對面的會議、現場網絡研討會、白皮書、在線培訓每日新聞和文章以及博客中受益。他們還提供免費的每週通訊。
#8 Data Science Central
數據科學中心也許是網絡上最好的獨立數據科學博客。該網站專為大數據從業者設計，提供社區體驗，包括擴展的編輯平臺、社交互動、基於論壇的技術支持、最新的技術、工具和趨勢，以及行業就業機會分類部分。Data Science Central還提供網絡研討會和獨特的會員套餐，可免費訪問網站上的所有內容。
#9 Machine Learning Mastery
首先，它不起作用的是：它不會向你介紹機器學習。它不會引導你瞭解什麼是神經網絡，單詞嵌入背後的數學，以及所有這些。你得到別處去學這個理論。它不會把你從零帶到英雄。在解決機器學習之前，你需要一個數學和編程的基礎。
但是，當你學習了矩陣，瞭解了“張量”是什麼，當你瞭解了從支持向量機到卷積神經網絡的各種人工智能方法，並準備好進行實驗和構建時，MachineLearningMastery為你可能想象的每一件該死的事情提供了一個可行的簡單例子。
#10 Data Science Dojo
數據科學Dojo提供五天的公共和私人數據科學訓練營。它擁有一個由導師、學生和專業人士組成的社區，來自700個國家的3600多名用戶已經畢業。Dojo博客提供了廣泛的內容，從數據科學基礎一直到倫理、安全和訪問控制等更高級的主題。
#11 DataRobot Blog
這是一家令人興奮的公司，它正在進行數據機器人轉換，並通過自動機器學習加速預測分析。最棒的是，這家公司不僅做了出色的工作，而且還提供了自動化機器學習和數據科學領域的最新進展。
#12 FiveThirtyEight
Nate Silver的數據科學博客FiveThirtyEight是分析數據科學領域最新最偉大的數據科學博客之一。博客的文章通常都有互動的例子和深入的文章，詳細介紹了數據應用於政治、文化、經濟和日常生活其他方面的方式。
#13 Data Science 101
數據科學101提供了有抱負的數據科學家在學習交易技巧時所需的所有資源。該博客由瑞安•斯旺斯特羅姆（Ryan Swanstrom）運營，內容源源不斷，主題從頂級公司到數據科學家的工作，再到求職面試技巧。《數據科學101》還包括一個活躍的用戶社區，甚至還有一個開放的Facebook群組，如果讀者想繼續對話，他們可以加入。
#14 Towards Data Science
TDS在實體機器學習和實際例子之間取得了很好的平衡。實踐數據科學家撰寫了大量高質量的文章。我認為TDS是一個數據科學家和其他機器學習實踐者記錄他們正在做什麼的地方，這正是一個好的博客應該做的。TDS能夠促進實踐，同時在需要時不迴避理論。雖然深度學習的供應略有過剩，但與其他來源相比，TDS似乎更不容易被DL所迷惑，這對於積極嘗試解決數據驅動挑戰的真實世界的數據科學家來說是很好的。
#15 insideBIGDATA
insideBIGDATA是一家新聞媒體，為數據科學家、IT和商業專業人士提供大數據世界的新聞、戰略、產品和服務。他們的社論關注大數據、數據科學、人工智能、機器學習和深度學習。它的內容製作團隊擁有該領域最聰明的人才，真正迎合了那些希望關注機器學習和人工智能最前沿方面的技術行業專業人士。
#16 Cloudera
它是一家大型軟件公司，公司有一個令人驚歎的博客，裡面有很多關於各種軟件的文章和指南，比如Hadoop、Apache等等，非常有用。
#17 OpenAI blog
這是一個位於加利福尼亞州舊金山的研究實驗室。他們提供關於人工智能的綜合資源——博客、研究論文和有趣的文章。他們領域的專家提供的一切都是最新的。
#18 Tombone’s Computer Vision Blog
深度學習、計算機視覺和正在塑造人工智能未來的算法。
#19 Data Elixir
這是一個免費的每週時事通訊與頂級數據科學從網上挑選。涵蓋機器學習、數據可視化、分析和策略。絕對值得訂閱！
#20 Stack Overflow
我無法想象沒有StackOverflow的生活，是嗎？Stack Overflow-這是一個開放的社區，面向那些一生都在編寫代碼、尋找各種問題答案或只是喜歡通過有趣的線程進行搜索的人。這是一個分享知識和發現新事物的好平臺。
不要害怕冒險，不要害怕摔倒
機器學習和數據科學看起來像是無稽之談。你可能認為你永遠不會完全學習或理解所有的概念和定義。但這是一種有限的思維方式，讓你一事無成。我要說的是，在這種學習中，最重要的是小步走的藝術。為了取得進步，你應該定期學習知識，養成習慣。我向你保證，如果你對這樣的話題感興趣，隨著時間的推移，你會看到很好的結果。我希望這次選拔能給你帶來很多的見解和成長的機會。
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