データ分析と機械学習のトピックに関する最も興味深い資料の次のレビューでは、一般的な機械学習アルゴリズムのディープラーニングセットとその実用化に多くの注意が払われています。 いくつかの記事は、データ分析と機械学習のスペシャリストとしてのあなた自身の開発方法について説明しています。 いくつかの記事では、データエンジニアリングなどのトピックも取り上げており、CassandraやApache Kafkaなどの一般的な製品について説明しています。 しかし、この問題は、データ分析と機械学習のトピックに関連する近い将来に開始されるオンラインコースの概要から始まります。
データサイエンスオンラインコース（MOOC）近日公開
- 機械学習 （クルセラ-スタンフォード大学）
最も有名な機械学習コースの1つは、スタンフォード大学のAndrew Ng教授によって教えられています。 コースは6月16日に始まり、10週間続きます。 コースは非常にシンプルで明確であり、成功するために特別な知識は必要ありませんが、機械学習の多くの分野をカバーしています。 最初のテストに合格することで、コースのこのセッションに登録することができます。 - 数学的生物統計学ブートキャンプ1 （クルセラ-ジョンズ・ホプキンス大学）
ジョンズ・ホプキンス大学の生物統計学コースの最初の部分。 6月16日に始まり、7週間続きます。 これは、同じ大学のデータサイエンスの専門分野への非公式の追加です。 統計と確率理論の基礎を十分にカバーしています。 繰り返しますが、最初のテストに合格することで、このコースのセッションに登録することができます。 - データサイエンス入門 （Coursera-ワシントン大学）
ワシントン大学データサイエンス基礎コース。 コースは6月30日に始まり、8週間続きます。 データサイエンスの基礎に関する最も人気のあるオンラインコースの1つ。 - SABR101x Sabermetrics 101：野球分析入門 （ edX-ボストン大学）
コースは5月初旬に始まりましたが、すべてのモジュールでテストに合格する期限は7月18日であるため、コースに参加するのはまだ遅すぎません。 このコースでは、スポーツ統計（この場合は野球）の分析に基づいて、データサイエンスとビッグデータの多くの側面について説明します。
データ分析および機械学習資料
前号：
データ分析と機械学習に関する最も興味深い資料の概要1（2014年6月9〜16日）