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Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project

数据科学项目全生命周期实践指南

数据科学web爬虫数据收集数据集APIGithub开源项目

该项目提供了数据科学项目完整生命周期的实践指南。涵盖数据收集、清洗、特征工程、模型训练及部署全过程。详细介绍网络爬虫、API、数据库等数据获取方法，并汇总多个开放数据集资源。同时包含数据预处理、特征选择、模型评估等关键环节的最佳实践。对数据科学学习者和从业人员具有重要参考价值，有助于全面把握数据科学项目流程。

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介绍相关项目
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计，以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目，提供从基础到高级的学习资源，帮助学习者提升编程与数据分析能力，并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南
Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目
本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。
advanced-machine-learning-engineer-roadmap-2024 - 全面全栈机器学习工程师成长指南
Full Stack MLGithubPython 编程开源项目数据分析机器学习深度学习
掌握全栈机器学习工程师所需的各项技能，从数据收集与预处理到模型部署与维护，涵盖Python编程、数据分析、数据可视化、统计学、机器学习、自然语言处理、深度学习、计算机视觉、MLOps及Git与GitHub的使用。通过具体步骤和示例逐步提升专业能力。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具，全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习，推荐实用工具和媒体资源，帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新，保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题，并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户，帮助提升机器学习技能，掌握最新技术。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
100DaysofMLCode - 100天掌握机器学习编程实践从数据预处理到深度学习
Github分类回归开源项目数据预处理机器学习聚类
100DaysofMLCode是一个为期100天的机器学习编程挑战项目，涵盖数据预处理、回归、分类、聚类、强化学习、自然语言处理和深度学习等主题。项目提供代码示例和日志记录，适合不同水平的开发者学习和实践机器学习技术。作为开源项目，它欢迎社区贡献。
Data-Science-Interview-Questions-Answers - 数据科学面试问题与答案精选
Data-Science-Interview-Questions-AnswersGitHubGithub开源项目数据科学机器学习深度学习
提供全面的数据科学面试问题与答案，涵盖机器学习、深度学习、统计学、概率、Python和简历相关问题。定期更新，帮助求职者准备面试，分享行业专家经验。
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