Data-Science-For-Beginners

微软推出20节数据科学入门课程

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微软Azure Cloud Advocates团队推出数据科学入门课程,包含20节内容。课程涵盖数据科学伦理、数据准备、可视化和分析等基础知识,采用项目式教学方法。每节课配备测验、说明、解决方案和作业,帮助初学者系统掌握数据科学技能。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

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本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

hello-sql - 全面学习SQL和关系型数据库基础知识

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hello-sql项目提供全面的SQL和关系型数据库基础知识教程。课程涵盖80多个主题,从SQL语言基础到高级概念,包括数据查询、修改、表管理和关系设计等。通过实际代码示例和7小时视频讲解,学习者可掌握50多个SQL命令。这个免费且深入的课程适合初学者和希望提升技能的开发者。

Data-Science-Interview-Questions-Answers - 数据科学面试问题与答案精选

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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。

coursera-deep-learning-specialization - Coursera深度学习课程，涵盖神经网络、卷积网络和序列模型

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《深度学习》由Andrew Ng教授主讲，包括神经网络、序列模型等方面的编程作业和测验。学员将学到TensorFlow 2、Keras等最新技术，课程内容2021年更新，涵盖前沿发展，适合系统学习深度学习的学员。

cs-self-learning - 全面系统的计算机科学自学开源指南

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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。

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

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machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合

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本页面汇集了多种机器学习的实例和教程，涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程，每个课程的代码都存放在相应的文件夹中，便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上，建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

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Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

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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