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数据科学初学者实践教程集合

数据科学 Python JavaScript 数据分析数据可视化 Github 开源项目

Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码，涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript（特别是D3.js），展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化，适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分，指导如何改进数据可视化，以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接，供进一步学习。

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介绍相关项目

machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程

GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络

项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。

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。

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。

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。

Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表

AIDLGithubMLResearch开源项目项目实施

该项目提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表，适合初学者和有经验的研究者。这些书籍帮助读者快速入门，并深入掌握人工智能和机器学习领域的最新技术与应用，提供实际的项目实施指导和建议，从而更高效地完成AI/ML项目。

ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库，支持快速搭建和扩展

Github人工智能代码示例开源项目机器学习深度学习自然语言处理

ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术，用户仅需几步简单配置，便可启动一个配备完整依赖项的开发环境，非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术，应有尽有。

start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程

AI新手教程GithubLouis Bouchard人工智能免费在线课程开源项目机器学习

2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景，通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践，也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践，是达成专业精通的必经之路。

scipy_con_2019 - SciPy Con 2019教程集锦涵盖时间序列分析到GPU数据处理

GithubPyTestSciPy Con 2019开源项目教程时间序列分析贝叶斯数据科学

该项目收录了SciPy Con 2019的多个教程，内容包括现代时间序列分析、PyTest、贝叶斯数据科学、GPU数据处理和Hypothesis自动化测试。这些资源涵盖了数据科学的多个方面，适合不同水平的学习者参考。项目提供了原始教程的链接或作者的修改版本，方便读者深入学习各个主题。

applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客

Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储

通过精选的论文、文章和博客，学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理，以及所取得的商业成果，以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。

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。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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