数据科学家手册 2025

精选数据科学资源（免费与付费），帮助数据科学家学习、成长并进入该领域

注： 为方便起见，若某资源旁边出现此符号 :heavy_dollar_sign:，则表示该资源为付费内容。有关本项目的更多信息，请参阅 这里。

目录

1. 📚 学习数据科学
   • YouTube 频道
   • 博客
   • 新闻通讯
   • 播客
   • 书籍
   • GitHub 仓库
2. 💼 进入就业市场
   • 技术面试
   • 构建作品集
   • 撰写简历
   • 就业市场洞察
   • 课程与导师指导
3. 🤝 与他人建立联系
   • 社区
   • 内容创作者
   • 会议

📚 学习数据科学

YouTube 频道

优秀的 YouTube 频道提供了大量免费教程，帮助你学习数据科学，非常适合自学人士。

核心数据科学

• Data School：实用的数据科学教程和技巧，非常适合初学者以及希望提升技能的人士。尤其适合学习如何使用 pandas 库。
• freeCodeCamp.org：全面的编程和数据科学教程，非常适合自学人员和转行者。
• StatQuest with Josh Starmer：通过生动易懂的视频，将复杂的统计概念和机器学习算法简单化。
• Data Professor：关于数据科学、机器学习和生物信息学的教育视频，旨在帮助你成为一名专业的数据从业者。

人工智能与机器学习

• Two Minute Papers：快速而引人入胜的最新 AI 研究摘要，使复杂主题易于理解。
• Sentdex：深入的 Python 编程和机器学习教程，适合所有技能水平。
• Boris Meinardus：专注于实际应用的人工智能和机器学习教程及见解。

数据与分析

• Alex The Analyst：真实世界的数据分析教程，尤其有助于学习 SQL。
• Luke Barousse：数据科学项目和教程，侧重于实际应用和真实案例。
• Thu Vu Data Analytics：关于数据分析的教育视频、机器学习教程、职业建议以及帮助观众在数据分析领域取得进步的见解。

博客

• Towards Data Science：Medium 上的一份出版物，发布关于各种数据科学主题的优质且信息丰富的文章。
• freeCodeCamp.org：涵盖广泛数据科学概念的文章和教程，从基础到高级。

新闻通讯

• Neural Pulse：一份由人工精选的五分钟简报，每周两次推送人工智能、机器学习和数据科学领域的精华内容。
• To Be a Data Scientist：每周一期的通讯，探讨成为数据科学家的旅程，并提供实用的见解，帮助读者进入该领域并保持竞争力！
• Data Elixir：每周一期的通讯，汇集来自网络的最佳数据科学新闻、资源和教程。
• Data Science Weekly：一份提供数据科学新闻、文章和教程周度汇总的通讯。

播客

• The TWIML AI Podcast：与人工智能和机器学习专家的深度访谈，涵盖前沿话题和行业趋势。
• Data Skeptic：一档围绕数据科学、机器学习和人工智能展开访谈与讨论的播客。
• Data Topics：轻松讨论科技、新闻、数据与社会的理想场所。
• The Data Coffee Break Podcast：从技术讨论到数据带来的实际影响，这档播客将引导你在这一领域蓬勃发展。

书籍

• 数据科学家实用统计学 :heavy_dollar_sign:: 一本全面介绍统计方法及其在数据科学中应用的指南。
• Python 数据科学手册 :heavy_dollar_sign:: 使用 Python 进行数据科学所需的基本工具和技术。
• 机器学习简化版 :heavy_dollar_sign:: 一本清晰简洁的指南，用于理解机器学习的概念和应用。
• 用数据讲故事 :heavy_dollar_sign:: 一本关于创建有影响力的数据可视化并讲述引人入胜的数据驱动故事的指南。
• 数据科学必备数学 :heavy_dollar_sign:: 掌握在数据科学、机器学习和统计学领域取得成功所需的数学知识。

GitHub 仓库

• AI 数据科学家手册 2026：一份精选的 AI 原生工具、工作流程和资源列表，旨在帮助数据科学家在 AI 时代加速职业发展。
• Awesome Generative AI Guide：一个全面的平台，提供生成式 AI 研究的最新进展、面试资料、笔记本等资源！
• 免费 6 周 SQL 路线图：数据科学与数据分析：一份路线图，可在短短 6 周内指导你掌握数据科学所需的 SQL 技能。

💼 进入就业市场

技术面试

为技术面试中的编码部分进行练习

• Dataford：一站式面试准备平台。通过来自顶尖公司的真实面试题、实践课程和实际案例研究，提升你的技能。使用优惠码 ANDRES40 可享受年度订阅四折优惠。
• Interview Master (SQL)：使用来自顶级科技公司的模拟题目进行练习。该工具结合了真实的练习、AI驱动的反馈和结构化的学习路径，帮助你为任何技术面试做好准备。
• Data Lemur (SQL)：一系列SQL面试题，帮助你练习并提高数据库查询技能。
• Ace the Data Science Interview :heavy_dollar_sign:: 一本全面的书籍，包含真实的面试题目及详细解答，助你成功通过数据科学面试。
• 数据科学模拟面试 :heavy_dollar_sign:: 与经验丰富的数据科学家及前招聘经理进行模拟面试，帮助你为下一次面试做好准备。使用优惠码 HANDBOOK20 可享受折扣。

构建作品集

帮助你打造具有竞争力的数据科学作品集的资源

• 打造一份真正能让你在2024年获得面试机会的数据科学作品集：Medium博客文章。
• datascienceportfol.io：一个优秀的网站，可免费展示你的作品集项目，并从社区中获取灵感。
• 如何用GitHub Pages制作数据科学作品集（2024）：YouTube视频教程。
• 数据科学项目创意（2025版） :heavy_dollar_sign:: 精心挑选的数据科学项目创意，专为解决常见商业问题并吸引招聘经理的目光而设计。

撰写简历

• Applio :heavy_dollar_sign:: 一款专门帮助数据科学家优化申请材料、定制简历并自信备战的工具。使用优惠码 HANDBOOK2025 可享五折优惠。
• Enhance CV :heavy_dollar_sign:: 一款提供模板和指南，帮助你创建现代感简历的工具。
• 免费的ATS友好型简历模板：专为数据科学家、分析师和AI工程师设计的ATS友好型简历模板。根据你的背景量身定制，突出你的核心技能。
• 1对1简历/作品集评审 :heavy_dollar_sign:: 针对你简历和作品集的个性化反馈，助你拿下理想工作。使用优惠码 HANDBOOK20 可享受折扣。

求职市场洞察

• 2024年数据科学家求职市场：基于对1,000个职位发布的研究，分析2024年数据行业求职市场的文章。
• 数据行业求职市场仪表板：定期更新的数据行业求职市场仪表板，提供关于数据科学家和数据分析师岗位热门技能的洞察。
• Glassdoor：提供公司和数据科学相关职位的评价、薪资数据以及面试经验分享。

课程与导师指导

获取一对一的导师指导及通用的职业规划建议

• Andres Vourakis :heavy_dollar_sign:: 来自一位经验丰富的数据科学家及前招聘经理的个性化导师指导与职业规划。
• 数据科学求职就绪 :heavy_dollar_sign:: 一项加速计划，帮助你在求职过程中获得竞争优势，快速找到数据相关工作。使用优惠码 student10 可享受学生折扣。
• 未来保障型数据科学：AI工作流训练营 :heavy_dollar_sign:: 一项基于小组的学习项目，帮助数据科学家掌握AI工作流和自动化技术，从而将生产力提升10倍，保持职业相关性，并加速职业发展。

🤝 与他人建立联系

社区

寻找志同道合的伙伴，共同协作与交流想法

• Break Into Data (Discord)：面向有抱负及资深数据从业者的社区，旨在促进人脉拓展、知识共享，并互相激励以实现目标。
• 数据科学（Reddit）：讨论数据科学相关话题的子版块，包括职业建议、项目创意和行业新闻。
• 学习数据科学（Reddit）：一个支持学习数据科学人士的社区，提供资源、项目想法及同伴支持。
• DataTalks.club (Slack)：全球数据爱好者的社区。

内容创作者

分享有价值见解和教程的数据科学家

全面型

• Carly Taylor：使命召唤的游戏AI机器学习专家，同时也是一位特立独行的数据科学家。
• Aishwarya Naresh Reganti：AWS生成式AI创新中心（GenAIIC）的应用科学技术负责人。
• Eric Vyacheslav：AI/ML工程师，曾就职于谷歌，麻省理工学院校友。
• Sundas Khalid：在谷歌从事数据科学内容创作的创作者。

职业指导型

• Sravya Madipalli：高级经理，数据科学领域（前微软员工）。
• Dawn Choo：数据科学家（曾任Meta、亚马逊员工）及面试辅导师。
• Andres Vourakis：数据科学家（曾任招聘经理），同时也是职业规划导师。
• Karun Tankachan：沃尔玛的高级数据科学家兼导师。
• Mandy Liu：首席数据科学家（前Meta员工），顾问及教练。

大会

美国

会议名称	日期	地点	详情	费用	官方网站
开放数据科学大会（ODSC East）	2025年5月13日至15日	波士顿，马萨诸塞州	设有机器学习、自然语言处理、MLOps和数据可视化等多个分会场。超过250位演讲嘉宾。	虚拟参会：499美元起；现场参会：1,299美元起	ODSC East
开放数据科学大会（ODSC West）	2025年10月28日至30日	旧金山，加利福尼亚州	专注于人工智能与数据科学，提供研讨会、实践培训及战略洞察。	虚拟参会：499美元起；现场参会：1,299美元起	ODSC West
IBM Think 2025	2025年5月5日至8日	波士顿，马萨诸塞州	重点讨论AI生产力、可信数据、可扩展的AI架构以及成本优化。包含法拉利、UFC、美国网球公开赛和大师赛等案例研究。	待定	IBM Think 2025
数据+AI峰会	2025年6月9日至12日	旧金山，加利福尼亚州	由Databricks主办。包括主题讨论、人脉拓展和实践培训。	虚拟参会免费；现场参会票价待定	数据+AI峰会
机器学习周	2025年6月3日至7日	拉斯维加斯，内华达州	涵盖机器学习应用场景，包括深度学习、自然语言处理和预测分析。	1,295美元起	ML Week
AI大会	2025年9月10日至11日	旧金山，加利福尼亚州	由O’Reilly组织，聚焦AI研究、工程及应用机器学习领域。	待定	AI大会
数据科学大会	2025年5月14日至15日	芝加哥，伊利诺伊州	非厂商、非赞助商、非招聘机构支持的数据科学专业人士会议。	提前注册：1,800美元；团体及学术界可享折扣。	数据科学大会

欧洲

会议名称	日期	地点	详情	费用	官方网站
数据创新峰会	2025年5月7日至8日	斯德哥尔摩，瑞典	涵盖数据治理、数据素养、机器学习等内容，邀请多家知名企业代表发言。	499欧元起	数据创新峰会
IASSIST会议	2025年6月3日至6日	布里斯托尔，英国	专注于数据共享与管理、数据访问及存储库工具。主题：“IASSIST成立50周年！跨越海洋、守护数据、锚定未来。”	待定	IASSIST 2025
ECML PKDD	2025年9月15日至19日	波尔图，葡萄牙	欧洲顶尖的机器学习与数据库知识发现会议。	待定	ECML PKDD 2025
NeurIPS	2025年12月8日至14日	巴塞罗那，西班牙	权威的人工智能/机器学习研究会议。涵盖深度学习、AI伦理及大规模模型等领域。	待定	NeurIPS
世界人工智能戛纳节	2025年2月13日至15日	戛纳，法国	专注于AI、机器学习和数据科学。展示AI技术及全球创新者成果。	390欧元起	WAICF
DATA 2025	2025年6月26日至28日	雅典，希腊	国际性的数据科学、技术和应用会议。	非会员：625欧元；INSTICC会员：565欧元。	DATA 2025

关于

尽管市面上有成百上千的资源（多到难以一一追踪），我仍会尽量将每类资源的数量控制在最多5个以内，以确保你获得最有价值、最相关的资源。同时，这个资源库的核心目的就是帮助你避免因选择过多而感到不知所措，从而让你把更多时间花在学习上，而不是调研上。

常见问题解答

1. 资源是如何筛选出来的？ 资源筛选基于深入的研究、我信任的人的推荐，以及我作为数据科学家多年的经验。
2. 所有资源都是免费的吗？ 大多数资源是免费的，但如果某些付费资源对你的职业发展确实非常有价值，我也会一并列出，并在这些资源前标注 :heavy_dollar_sign:。
3. 这个资源库多久更新一次？ 我计划尽可能频繁地回访这里，以确保所有资源仍然可用且具有相关性，并不断添加新的资源。

如果你有任何问题或反馈，请通过这里联系我。祝你使用愉快！

Data Scientist Handbook 2025 快速上手指南

注意：data-scientist-handbook 并非一个需要安装运行的软件包或代码库，而是一个精选的数据科学学习资源清单（包含免费与付费内容）。因此，本指南无需执行传统的“安装”步骤，而是指导您如何高效地访问和利用这些资源。

1. 环境准备

本项目无需特定的操作系统或复杂的依赖环境。您只需要具备以下基础条件即可开始学习：

• 硬件设备：任意可联网的电脑、平板或手机。
• 网络环境：稳定的互联网连接。
  • 提示：部分资源（如 YouTube、Medium、Google Colab）在中国大陆地区可能无法直接访问，建议提前配置好网络加速工具或使用国内镜像站。
• 前置知识：无强制要求，但具备基础的计算机操作能力更佳。部分进阶资源可能需要了解基础的 Python 或 SQL 概念。
• 账号准备（可选）：
  • GitHub 账号：用于收藏相关的开源仓库和项目路线图。
  • Medium/Substack 账号：用于订阅技术博客和通讯简报（部分高级文章可能需要付费会员）。

2. 获取与访问步骤

由于这是一个资源索引项目，您无需运行 pip install 或 git clone 来使用它，请直接通过以下方式访问核心内容：

方式一：在线浏览（推荐）

直接访问该项目的原始托管页面（通常为 GitHub README 或关联网站），点击目录中的链接跳转至具体资源。

方式二：本地保存路线图

如果您希望离线查看或跟踪特定的学习路径（如 SQL 学习计划），可以克隆相关的子仓库：

# 克隆免费的 6 周 SQL 学习路线图仓库
git clone https://github.com/andresvourakis/free-6-week-sql-roadmap-data-science.git

# 克隆 AI 原生工具与工作流手册仓库
git clone https://github.com/andresvourakis/ai-data-scientist-handbook.git

方式三：订阅资讯

对于新闻简报（Newsletters）和播客（Podcasts），建议直接在对应平台订阅以获取最新更新：

• 邮件订阅：访问 Neural Pulse 或 To Be a Data Scientist 输入邮箱。
• 播客收听：在 Spotify、Apple Podcasts 或小宇宙（若由作者同步）搜索 "TWIML AI Podcast" 或 "Data Skeptic"。

3. 基本使用指南

本手册的核心价值在于按需检索。以下是针对不同需求的使用示例：

场景 A：零基础入门数据科学

1. 视频学习：访问 YouTube Channels 部分，推荐从 Data School（学习 Pandas）或 freeCodeCamp.org（综合教程）开始。
   • 国内替代方案：若无法访问 YouTube，可在 Bilibili 搜索对应的频道名称或课程标题（如 "StatQuest"、"Python 数据科学手册"），通常有官方或社区搬运的中文字幕版。
2. 阅读文章：浏览 Blogs 部分的 Towards Data Science 或 freeCodeCamp 文章，建立理论概念。

场景 B：准备技术面试

1. 刷题练习：进入 The Technical Interview 部分。
   • 使用 Data Lemur 练习 SQL 查询题目。
   • 使用 Dataford 进行模拟面试（注意：部分为付费资源，标有 :heavy_dollar_sign:）。
2. 简历优化：参考 Crafting a Resume 部分，下载免费的 ATS 友好型简历模板，或使用 Applio 等工具进行针对性修改。

场景 C：构建作品集 (Portfolio)

1. 寻找灵感：查看 Building a Portfolio 部分中的 Data Science Project Ideas (2025 Edition)。
2. 展示项目：注册 datascienceportfol.io 免费创建个人作品主页，或参照教程使用 GitHub Pages 部署静态网站。

场景 D：融入社区

1. 交流讨论：加入 Communities 部分提到的 Discord 服务器 (Break Into Data) 或 Reddit 板块 (r/datascience)。
   • 国内替代方案：推荐加入国内的数据科学社群（如知乎数据科学圈子、Datawhale 社区）进行中文交流。

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符号说明：

• 资源旁若标记 :heavy_dollar_sign:，表示该资源为付费内容。
• 未标记的资源通常为免费。