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Python 100天编程挑战，33个实用项目深入学习

Python 100天编程挑战项目驱动学习编程课程 #100DaysOfCode Github 开源项目

这个开源项目为#100DaysOfCode挑战提供了系统的Python学习指南。课程包含33个实用Python项目，每个配有简短视频教程。内容涵盖数据结构、Web开发、API使用、GUI开发、自动化测试等多个方面。适合Python初学者和中级开发者，通过100天的编码实践来提升Python技能。

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介绍相关项目

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

scikit-learn-videos - 使用scikit-learn学习机器学习实践技能

GithubJupyter NotebookPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习

该项目通过10个scikit-learn视频教程和配套Jupyter notebook，系统讲解机器学习基础知识与实践技能。内容涵盖机器学习概念、Python环境配置、数据处理、模型训练评估、交叉验证和参数优化等。总时长4.5小时，并提供更新的免费在线课程，包含测验和证书，是入门scikit-learn的综合学习资源。

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。

datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索

GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习

《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。

machine_learning_complete - 机器学习综合教程，涵盖数据处理至深度学习全流程

Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习

machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库，包含35个详细的笔记本教程，覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新，加入了最新的MLOps指南，适合各级别学者和开发人员。

machine_learning_basics - 纯Python实现机器学习算法助力深入理解基础原理

GitHubGithubPython开源项目数据预处理机器学习算法实现

该开源项目提供多种机器学习算法的纯Python实现，包括线性回归、决策树和k-means聚类等。项目注重展示算法底层结构，而非追求最高效率。另外还包含数据预处理教程，涵盖图像和数值/分类数据集处理。代码支持在线运行，便于快速实验。作为机器学习入门资源，适合想深入理解算法原理的学习者。

handson-ml - Python机器学习基础与实践指南

GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。

python-novice-inflammation - 基于炎症数据分析的实践教程

GithubPython开源项目数据分析数据可视化编程教程软件开发

Python-novice-inflammation项目是一个面向非程序员的Python入门教程，通过分析模拟炎症数据实践编程技能。课程涵盖Python基础、数据处理、可视化、列表操作、循环、条件语句和函数创建等主题。教程强调语言无关的编程原则，如循环自动化和函数封装，旨在提升学员的数据分析能力和科学计算技能。项目采用12个模拟炎症数据文件作为教学素材，展示如何使用函数实现自动化分析。教程分为12个章节，每个章节聚焦特定编程概念，如数据类型、文件处理、数据可视化等。课程内容基于软件开发最佳实践，适合希望提升科学计算能力的研究人员和学生。

Data-Science-Roadmap - 数据科学完整学习路径：从基础到高级

Data AnalyticsData EngineeringData ScienceGithubMachine LearningPython开源项目

该项目提供全面的自学路线图，适合希望进入数据科学领域的人士。内容涵盖数据科学、数据分析和数据工程的区别，编程工具，工作环境准备，以及各阶段的学习资源，如基础的统计学和编程，中级的机器学习和数据工程，高级的深度学习和部署，帮助用户掌握数据科学从入门到部署的全流程技能。

Econometrics-With-Python - Python计量经济学教程

GithubPython回归分析开源项目时间序列统计学计量经济学

这个开源项目提供了一套使用Python实现的计量经济学教程。内容涵盖基础到高级主题，包括线性回归、时间序列分析和面板数据等。教程适合大学生、数据分析师和初级研究人员，结合理论讲解和实际编程示例。项目基于经典教材，提供详细的代码演示和可视化图表，是学习现代计量经济学方法的实用资源。教程分为两部分:第一部分介绍基础知识和Python实现,第二部分深入探讨计量经济学理论。项目包含多个Jupyter笔记本,涵盖简单线性回归、多元回归、时间序列分析等主题。这是一个开放获取的学习资源,适合想要掌握计量经济学和Python编程的学习者。

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