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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 API Github 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

data-science-template - 数据科学项目结构化模板，提升团队协作效率

Github可复现性可维护性开源项目数据科学最佳实践项目结构

data-science-template为数据科学团队提供标准化项目结构。该模板整合hydra配置管理、pdoc文档生成、pre-commit代码审查和Poetry依赖管理等工具，提高项目可维护性和可重复性。借助Cookiecutter，团队可快速创建基于此模板的项目，搭建规范的数据科学项目框架，确保代码质量和一致性，有效提升协作效率。

Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家

AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的深度学习教程，涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法，融合理论与实践，适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新，反映最新技术发展，为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法，适合不同水平的学习者。教程结构清晰，结合理论和实践，提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿，为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。

data-scientist-roadmap2024 - 2024年数据科学家路线图：工具技能全面指南

Github云平台开源项目数据科学机器学习框架库编程语言

项目整理了2024年数据科学领域的核心技能路线图，内容涉及编程语言、机器学习库、云服务等多个方面。技能按难度分为基础、进阶和专业级别，并提供相关学习资源。此外，收录了多份真实面试案例，帮助读者了解行业需求，为职业发展做好准备。

data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程

GithubPythonTensorFlow开源项目数据科学机器学习深度学习

项目包含多个IPython笔记本，详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用，覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。

Machine-Learning-Roadmap - 机器学习完整学习指南与优质资源推荐

Deep LearningGithubIIT KharagpurKLA CorporationMachine LearningPython开源项目

此页面全面介绍了学习机器学习所需的知识，包括数学和编程基础、机器学习和深度学习课程以及书籍推荐。精选资源助您从零开始掌握机器学习，具备开展项目和参加竞赛的技能。同时，提供热门框架和库的学习资源，适合初学者和进阶者。

data-engineer-handbook - 数据工程学习资源与行业洞察的综合指南

Github公司博客开源项目数据工程社区资源

该项目汇集了数据工程领域的丰富资源,包括推荐书籍、社区平台、公司简介、技术博客、白皮书、视频频道、播客和新闻通讯等。内容涵盖数据工程的方方面面,从入门基础到高阶主题,为数据工程从业者和学习者提供了全面的学习材料和行业洞察。无论是初学者还是资深专业人士,都能在此找到提升技能和把握行业动态的有价值信息。

cs-self-learning - 全面系统的计算机科学自学开源指南

CS自学Github开源课程开源项目编程语言计算机科学项目实践

这是一份全面的计算机科学自学指南，涵盖编程语言、算法、人工智能等多个领域。指南提供系统化学习路径，汇集优质开源课程资源和项目实践经验。内容包括多种主流编程语言、数学基础、计算机系统、网络、操作系统、编译原理、机器学习等核心领域。通过完成多个实际项目，学习者可以全面提升编程能力和解决问题的技巧。经过2-3年的学习，自学者可以掌握扎实的理论基础和实践能力，为未来的科研或就业做好准备。该指南适合计算机专业学生和有志于转行IT行业的人士使用。

ML-For-Beginners - 12周机器学习课程，涵盖回归、分类、聚类等经典技术

CurriculumData ScienceGithubMachine LearningMicrosoftScikit-learn开源项目

Microsoft提供的12周机器学习课程，共26节课，帮助初学者学习回归、分类、聚类等经典机器学习技术。课程内容丰富，包括预习复习测验、书面指导、视频演示和项目实践，覆盖基础知识、历史、自然语言处理、时间序列预测和强化学习。通过项目学习方式，学生能在实际操作中掌握新技能。

100-Days-Of-ML-Code - 掌握使用Python进行机器学习和深度学习的技巧

100天挑战Github决策树开源项目数据预处理机器学习随机森林

探索100天机器学习代码项目，该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习，如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。

data-science-interviews - 开源数据科学面试题库及答案集合

DataTalks.ClubGitHub项目Github开源协作开源项目数据科学面试问题

data-science-interviews是一个开源的数据科学面试问题和答案集合。项目涵盖理论知识、技术能力和概率等多个方面，内容由社区共同维护。用户可以贡献新的问题答案或改进现有内容。此外，项目还提供其他相关资源链接。这一资源旨在帮助数据科学从业者和求职者准备面试，提升专业能力。

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