7 nützliche Ressourcen für Data Science

Data Science lässt sich deutlich leichter lernen, wenn man weiss, wo man gute Datensätze, verständliche Erklärungen und praktische Beispiele findet. Diese Ressourcen decken verschiedene Schritte vom Lernen bis zum eigenen Projekt ab.

Datensätze finden

• Google Dataset Search – Durchsucht Datensätze von Behörden, Hochschulen, Forschungsorganisationen und vielen weiteren Quellen.
• UCI Machine Learning Repository – Eine etablierte Sammlung von Datensätzen, die sich besonders gut zum Üben von Machine Learning eignet.
• Data Is Plural – Eine kuratierte Sammlung interessanter und ungewöhnlicher Datensätze, die Ideen für eigene Projekte liefern kann.

Komplexe Themen verstehen

• Seeing Theory – Erklärt Wahrscheinlichkeit und Statistik mit interaktiven Visualisierungen.
• R2D3 – Vermittelt Konzepte wie Entscheidungsbäume und Overfitting anhand visueller Geschichten.
• Setosa – Bietet interaktive Erklärungen unter anderem zu PCA, Markov-Ketten und Bildfiltern.
• Distill – Ein Archiv hochwertiger visueller Erklärungen zu Machine Learning. Es wird nicht mehr aktiv weitergeführt, die vorhandenen Inhalte bleiben jedoch wertvoll.

Besonders effektiv ist die Kombination: Konzept verstehen, passenden Datensatz finden und daraus ein kleines eigenes Projekt entwickeln. So wird aus abstrakter Theorie praktische Erfahrung.