作者 | Oleksii Kharkovyna
责编 | 屠敏
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
以下为译文：
如今，科技界最热门的话题莫过于最先进、最前沿、最令人兴奋的数据科学和机器学习了。然而，要想紧跟该领域的进步和发展，你需要付出大量努力来研究、阅读和查看信息、新闻、指南以及其他内容。
这项任务并没有简单的解决方案。你会发现很多地方都涌现出了大量标题党，但仅靠这些文章是否就足够？每天我都会看到海量的信息，但不幸的是，大多数都是虚假或毫无价值的东西，尤其是关于数据科学和机器学习的东西。我们究竟应该从哪里寻找有用的资料呢？让本文来为你解答。
我想通过本文与你分享我最喜欢和最信得过的资源。
1. r/datascience 和 r/MachineLearning
链接：
https://www.reddit.com/r/datascience/
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
无论你是专业人士还是业余爱好者，Reddit都是不同经验水平的科学家和机器学习工程师共享信息的理想之地。你可以在上面讨论问题和热门话题，还可以看到所有最新的成果，Reddit可以为你带来各种各样有趣的新闻。就我个人而言，我选择了最热门和最受欢迎的主题，很多时候都能收到很多重要的信息。
2. DataCamp
链接：https://www.datacamp.com/community/blog
如果没有DataCamp，我甚至无法想象如何发展数据科学职业。为什么？当然，对于新手来说，这是一个完美的选择，但绝非唯一。我发现，如果你有兴趣学习一种新语言，那么这是一个非常棒的资源。但是，仅靠这些资源还不足以帮助你成为数据科学家。我觉得他们的程序缺少一个实际项目，无法给你带来实际需要解决的挑战。以我的经验来看，学习数据科学的最好方法就是参与一些实际的项目。
3. KDnuggets
链接：https://www.kdnuggets.com/
这是最受欢迎的资源之一。上面的文章涵盖了方方面面的问题和案例，以及新闻、招聘、软件、事件等等。因此，这是一个面向数据科学爱好者的完美资源。你可以获得有关数据科学领域中发生的新变化，以及需要上什么课程等各种信息。但是，KDnuggets的组织方式有所不同，它侧重于行业新闻、观点和访谈、公开可用的数据集以及数据科学软件。
4. Datafloq
链接：https://datafloq.com/
Datafloq提供了推动大数据、区块链、人工智能和其他新兴技术（例如数据科学）创新方面的信息、见解和机遇。该网站的目标成为提供高质量文章，寻找大数据和技术供应商，人才招聘以及发布活动的中心。Datafloq还提供在线培训。这个网站的对象不仅包括数据科学工作者，还包括安全和物联网。
5. CodeMentor.io
链接：https://www.codementor.io/community/topic/data-science
这是一个学习编程的在线指导平台，我个人非常喜欢这个网站。该网站主要侧重于为所有努力学习编程的业余爱好者提供教程，而对于机器和数据科学的工作者来说，编程是必不可少的技能。该网站提供了高级开发人员的见解、定制的阅读清单，还可以与世界各地的开发人员取得联系。网站上的热门主题包括Angular、JavaScript、Node.js，Ruby和Python。我最喜欢这个网站的一点是，工作人员的反应非常迅速（由于我们处于不同的时区），他们很专业，而且他们关心客户和导师。以我的经验来看，找到一个优秀的导师实属不易。很多人花了钱，得到的结果却是自己搜Google，显然没有太大帮助性。
6. Distill
链接：https://distill.pub/about/
Distill声称可以提供清晰、动态和生动的机器学习研究。尽管这个网站在科学家中并不那么受欢迎，但确实提供了很多实用的内容。绝大多数文章都有有趣的研究和发现，但最重要的是，所有文章都是由在Open AI、苹果和特斯拉等公司工作的顶尖专家编写和编辑的。
7. DATAVERSITY
链接：https://www.dataversity.net/
DATAVERSITY Education为业务和信息技术专业人员提供有关数据使用和管理的内容。这个团队为全球的工作者、专家和开发人员社区提供内容，还通过面对面主持的会议、实时网络研讨会、白皮书、在线培训每日新闻和文章以及博客等各个方面帮助他们。此外，这个网站还提供免费的每周新闻。
8. Data Science Central
链接：https://www.datasciencecentral.com/
Data Science Central可能是网上最优秀的独立数据科学博客。该网站专门面向大数据工作者，为他们提供社区体验，其中包括广阔的编辑平台、社交互动、基于论坛的技术支持及最新的技术、工具和趋势，以及针对行业的求职信息。Data Science Central还提供网络研讨会，该网站的会员套餐还可免费访问该网站上的所有内容。
9. Machine Learning Mastery
链接：https://machinelearningmastery.com/
首先声明这个网站并非向你介绍机器学习。它不会向你介绍神经网络是什么，单词嵌入背后的数学原理以及所有其他机器学习的知识。你需要在其他地方学习这些理论。不要妄想借助这个网站攻克机器学习。在学习器学习之前，首先你需要具备基础的数学知识和编程命令。
如果你已精通矩阵，了解支持向量机以及卷积神经网络等各种AI理论，而且准备开始实验和构建模型，那么这个网站是一个很不错的选择，它可以为你提供所有的示例。
10. Data Science Dojo
链接：https://blog.datasciencedojo.com/
Data Science Dojo提供为期五天的公共和私有数据科学训练班。该网站有一个特色的社区，由该领域的导师、学生和专业人士组成，已有来自700个国家的3600多名用户从该网站的学习计划中毕业。Dojo的博客提供了广泛的内容，涵盖了数据科学的基础知识，以及道德、安全和访问控制更高级的主题。
11. DataRobot Blog
链接：https://blog.datarobot.com/
这家公司通过自动机器学习来实现DataRobot的转换，并加速预测分析。他们不仅出色地完成了这项任务，而且还提供有关自动机器学习和数据科学领域的最新新闻。
12. FiveThirtyEight
链接：https://fivethirtyeight.com/
这是Nate Silver的数据科学博客，是分析数据领域最新、最出色的数据科学博客之一。该博客的文章通常以互动示例为特色，而且文章详细介绍了如何将数据应用于政治、文化、经济和日常生活等其他方面。
13. Data Science 101
链接：https://101.datascience.community/
Data Science 101为有抱负的数据科学家提供了学习所需的所有资源。该博客由Ryan Swanstrom负责运营，提供了源源不断的内容，主题涉及从在顶级公司任职数据科学家到工作的面试技巧等。Data Science 101还有一个活跃的用户社区，如果你想与他们交谈，还可以加入一个开放的Facebook群。
14. Towards Data Science
链接：https://towardsdatascience.com/
Towards Data Science在扎实的机器学习知识和实例之间取得了很好的平衡。网站上包含由实践中的数据科学家撰写的大量高质量文章。很多数据科学家和其他机器学习从业人员都通过这个网站记录他们正在从事的工作。你不仅可以通过这个网站提高实践能力，而且还可以在需要时复习理论。尽管这个网站有点侧重于深度学习，但对于积极尝试解决数据驱动挑战的现实世界数据科学家来说，这是一个非常实用的网站。
15. insideBIGDATA
链接：https://insidebigdata.com/
insideBIGDATA是一个新闻媒体，可为数据科学家以及IT和业务专业人士提供大数据相关的新闻、策略、产品和服务。他们的社论专注于大数据、数据科学、人工智能、机器学习和深度学习。该网站的内容制作团队由该领域非常聪明的专业人士组成，并且真正迎合了希望密切关注机器学习和AI最前沿动向的技术专业人士。
16. Cloudera
链接：https://www.cloudera.com/
这是一家大型软件公司，他们创建了这个了不起的博客，其中包含有关Hadoop、Apache等各种软件的大量文章和指南，非常实用。
17. OpenAI blog
链接：https://openai.com/blog/
这是一家位于美国加利福尼亚州旧金山的研究实验室。他们提供有关AI的综合资源，其中包括博客、研究论文和有趣的文章。一切内容都是该领域专家提供的最新资讯。
18. Tombone’s Computer Vision Blog
链接：http://www.computervisionblog.com/
该网站提供深度学习、计算机视觉以及塑造人工智能未来的算法。
19. Data Elixir
链接：https://dataelixir.com/
这个网站提供免费的每周新闻，其中包含来自网络的顶级数据科学精选。涵盖内容包括机器学习、数据可视化、分析和策略。绝对值得订阅！
20. Stack Overflow
链接：https://stackoverflow.com/
我无法想象没有StackOverflow的生活。这是一个开放的社区，面向所有从事编程工作、寻找所有类型问题的答案或只是喜欢寻找有趣话题的人们。这是一个绝佳的分享知识和发现新事物的平台。
原文：https://towardsdatascience.com/top-20-machine-learning-data-science-websites-to-follow-in-2020-258c5cc2bb55
