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。

azureml-examples - Azure Machine Learning示例库,教程与多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript

Azure CLIAzure MLAzure Machine LearningGithubPython SDKdotnet SDK开源项目

Azure Machine Learning示例库涵盖丰富的教程和多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript。提供使用Azure CLI扩展的实例，帮助快速上手和深入理解Azure ML功能。项目鼓励社区贡献，并遵循微软开源行为准则。

d2l-zh - 深度学习的全面入门指南

D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习

《动手学深度学习》是一个免费在线资源，提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家，适合自学和教学使用，包含可运行的代码和工程技能训练。

ML-for-High-Schoolers - 面向高中生的机器学习和人工智能学习路径

GithubPython人工智能学习路径开源项目机器学习高中生学习

这个开源项目为高中生设计了一条机器学习和人工智能的学习路径。内容涵盖Python基础、机器学习算法和特定领域深入学习,无需复杂数学知识。通过推荐课程、实践项目和深入学习建议,学生可在短期内掌握相关技能。项目还提供AI领域前沿资讯,帮助学生全面了解这一领域。

MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程

Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法

MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。

learning-cloud - 云计算学习资源库及实践指南

DevOpsGenAIGithub云服务提供商云架构云计算学习开源项目

该项目汇集了超过100个云计算学习资源，内容覆盖AWS、Azure和GCP等主流公共云平台。资源包括最新的生成式AI内容、云架构模式、无服务器架构和生物信息学应用等热门主题。提供视频课程、GitHub代码库和技术博客等多种形式，适合不同层次的学习者。项目还为云计算新手提供入门指南和常见问题解答。内容定期更新，确保学习者能够获取最新的云计算技术和趋势信息。资源库不仅涵盖基础知识，还深入探讨了高级主题，如云成本控制、DevOps最佳实践和量子计算等前沿领域。所有资源均由经验丰富的云计算专家精心制作，注重实用性和可操作性。

data-science-on-aws - 在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程

AWSGithubSageMaker开源项目数据科学机器学习自然语言处理

该项目提供在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程。内容包括使用Amazon SageMaker构建AI/ML管道、BERT模型文本分类、高级模型训练及实时流分析等。项目特别关注自然语言处理任务，为数据科学家和机器学习工程师展示了AWS云端AI解决方案的实际应用。

Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project - 数据科学项目全生命周期实践指南

APIGithubweb爬虫开源项目数据收集数据科学数据集

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。

CC5205 - 综合数据挖掘与机器学习课程资源

Github开源项目数据分析数据挖掘机器学习神经网络聚类算法

智利大学计算机科学系的开源数据挖掘课程，结合理论与实践。课程资源丰富，包括视频、幻灯片和补充材料，全面覆盖从数据分析到机器学习算法的各个方面。特别关注数据隐私和伦理，为学习者提供全方位的数据科学教育。通过实践项目和丰富的学习资源，帮助学生和专业人士深入掌握数据挖掘和机器学习技能。

machine-learning - Ocademy开源AI学习平台覆盖Python到MLOps全方位课程

AI学习GithubOcademy开源教育开源项目机器学习深度学习

Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。

drl-zh - 深度强化学习入门，从零开始实现经典算法

Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目

本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法，并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤，支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook，确保学习过程流畅高效。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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