#Data Science

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台
Data Science机器学习数据分析PythonR语言Github开源项目
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。
DeepWorks - 深度学习开源项目集锦
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DeepWorks是一个覆盖广泛的深度学习开源项目和资源平台,包含数据处理教程、Gradio Tabbed UI开发、卫星图像处理、LLM开源模型、NeRF项目和生成式AI等。用户可以通过Prodramp YouTube频道获取更多数据科学、机器学习和人工智能相关视频。平台还包括多种深度学习工具和开发者指南,如OpenAI Whisper、Stable Diffusion及TorchStudio。非常适合希望深入学习和实践深度学习技术的开发者和研究人员。
Data-Science-Roadmap - 数据科学完整学习路径:从基础到高级
Data ScienceData AnalyticsData EngineeringPythonMachine LearningGithub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。
ML-For-Beginners - 12周机器学习课程,涵盖回归、分类、聚类等经典技术
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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。
Data-Science-EBooks - 探索数据科学的免费电子书资源宝库
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Data-Science-EBooks是一个开源项目,收集了数据科学、机器学习及相关主题的电子书资源。这个GitHub开源仓库提供免费的电子书资源,涵盖数据分析、统计学、人工智能等热门主题,是数据科学学习和研究的valuable参考库。该项目涵盖从入门到高级的各个层面,为学习者、研究人员和专业人士提供了丰富的知识来源。项目包含最新的数据科学趋势和技术资料,有助于使用者在这个快速发展的领域中获取知识。