何かを勉強している人々への主な質問の1つは、情報源の選択です：コース、本、記事。最近、特にデータサイエンスの研究では、選択の幅が愚かです。特に英語で利用できるものを考えると、コースや本はたくさんあります。この記事では、オンライン学習プラットフォームの主観的な概要を示し、そもそもより基本的な知識を提供するプラットフォームを示します（スポイラー：coursera.orgとlearning.oreilly.comが私のお気に入りです）。
前書き。この記事の動機
機械学習と数学の勉強を始めたとき、ある時点で、研究所で理解するよりも、学んだことを理解しやすいことに気づきました。これはいくつかの要因によるものでした：
もちろん、モチベーションは高くなります。あなたが独学に従事しているとき、あなたは通常、大学よりもあなたの欲望と目標についてより明確な考えを持っています;
何かが「行かない」ときはいつでも、現在の講義/本を延期し、このトピックに必要な知識を更新/研究することができます。また、優れたコースや本は、多くの場合、基本から完全に始まり、各トピックのすべての前提条件を確実に理解するようにします。新しい知識を統合できる基盤があります。
以来 あなたは絶対にどんなコースと教師も選ぶことができます-あなたは最も明確に説明する人を見つけることができます。
最後に、ビデオ講義の大きな利点は、何かが学習を妨げるだけの場合は、学習を一時停止できることです。また、大学での講義とは対照的に、講師の話を何度も聞くことができます。
その結果、教材の効果的な研究は、まず第一に、学生の才能ではなく、そのプレゼンテーションの質と形式に依存するという意見を得ました。したがって、私自身は、その種の最高の本やコースを見つけることにエネルギーを費やす価値があると判断しました。その結果、DSの基礎を学びながら、数十の情報源を調べたところ、資料を完全に説明する本物の宝石があり、それどころか、多くのコースや本が基本的な理解を提供していないことに気づきました。主題ですが、基本的に類似しているが異なる問題を解決できるように、一般的な原則を説明せずに、繰り返して（コードを入力して）、個々の例を挙げてください。なぜなら本やコースの出版は有益なビジネスであり、2番目のタイプのコースや本はもっとたくさんあります。私が調べた本やコースのほとんどは、有用な（記憶に残る）ものを何も提供していませんでした。
最初は本やコースのおすすめの記事を書き始めましたが、それ以来 新しい本やコースが定期的に発行されているため、一般的にオンラインプラットフォームのアイデアを持っている必要があることが変更されました。さらに、プラットフォームの概要が長いことが判明したため、特定のコースのリストとは別に公開する価値がありました。以下は、主に2016年から2018年にそこで利用可能だったコースに基づいたプラットフォームの主観的な比較です（ここ数年、私は数十のオプションを検討しました）。
プラットフォーム
coursera.org
このプラットフォームには、私が出会った中で最高のコースと専門分野が含まれています。
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