Codecademy
谁没听说过Codecademy？外，他们现在甚至还推出了导师制项目，包括行业专业人士对作品集和项目的现场反馈和评论。
代码战争
如果你想通过游戏学习 賭博數據 编程，那么《CodeWars》就是你的不二之选。你需要解决被称为“kata”的编程挑战，并随着挑战的进展提升“kata”的等级。这基本上就是游戏化的学习。
Udemy
如果您喜欢付费课程，Udemy 提供全面的入门到高级编程课程，涵盖从基础到高级的概念。价格适中，就像在线购买视频课程一样，但您可以向导师发送消息、提问并参与课堂项目讨论。
获取分析项目数据集和结构的网站
这些网站并非真正的学习资源，但如果你正在寻找用于探索和分析的数据集，它们就必不可少。每个数据科学家新手都是从进行分析项目开始的，例如情绪分析、图像分析以及类似的面向初学者的项目。为此，你需要一个获取数据集的资源，所以这些网站是你第一次访问的地方。不妨一试。
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卡格尔
参加 Kaggle 上的数 如果您拥有超过 年的经验 据科学竞赛，在线展示你的项目。这是一个获取样本数据集进行分析的好地方。许多公司甚至会在这里上传自己的数据集。
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FiveThirtyEight
这是一个非常有趣的网站，专注于民意调查分析项目、政治、经济和体育博客。你可以在他们的 GitHub 仓库中获取数据集。
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世界
顾名思义，这是一个提供免费数据集和开源资源的网站，用于共享数据、发现和可视化。它甚至包含用于开发和部署您自己的应用程序的 API 文档和集成工具包。
使用 R/Python 进行数据分析的网站
别忘了那些优秀的数据分析网站，它们会教你如何使用 R 和 Python 进行数据建模。这些网站甚至涵盖了数据收集、挖掘以及 领导孟加拉国搜索引擎优化 Tableau、Excel、SAS 等分析工具相关的主题。