Data-Science-Interview-Resources

数据科学面试全面准备资源集锦

该项目汇集了数据科学面试的全面准备资源,覆盖简历制作、技能提升和面试技巧等方面。内容包括概率统计、SQL、数据处理、机器学习算法等关键知识点,并提供大量实用链接和视频资料。项目旨在帮助求职者系统备考,适合不同经验水平的数据科学从业者参考使用。

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介绍相关项目

awesome-interview-questions - 全面技术面试题库涵盖主流编程语言与技术

Github开源项目技术面试操作系统数据库框架算法编程语言

该项目收集整理了涵盖前端、后端、移动开发、数据库、算法和系统设计等多个技术领域的面试题库。内容全面且分类清晰,可作为求职者备战面试和面试官设计问题的重要参考资源。项目按技术领域组织内容,便于用户快速定位所需信息。

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。

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。

coding-interview-university - 系统化软件工程学习路线图与资源指南

Github学习计划开源项目数据结构算法编程面试软件工程师

该项目提供了系统化的软件工程学习路线图,涵盖计算机科学核心知识如数据结构、算法和系统设计。内容包括详细的学习计划、资源推荐和实践指导,有助于掌握软件工程关键技能。同时也包含面试准备和求职建议,为进入大型科技公司做全面准备。适合有编程基础并希望提升软件工程能力的学习者。

data-science - 开源社区大学提供的数据科学自学课程

GitHubGithub开源教育开源项目数据科学机器学习课程大纲

开源社区大学提供的数据科学自学课程，汇集世界顶尖大学的在线资源。课程覆盖数据科学本科全部内容，包括编程、数学、统计学和机器学习等。学习者可自主安排进度，利用进度跟踪工具和社区支持完成学习。这一免费资源为有志于数据科学领域的学习者提供了全面的教育路径。

ai_all_resources - 综合性的AI资源集合，涵盖数学、机器学习与深度学习

Deep LearningGithubMachine LearningNumpyPandasPython开源项目

该资源库汇集了Andrej Karpathy、Andrew Ng等知名专家的优质教程以及各大高校和社区的相关资源。内容涵盖基础数学、高级算法、MOOC课程和社区活动，旨在促进AI知识的分享与学习。资源类型多样，适合不同层次的学习者，帮助系统学习AI知识，获取实践经验，促进个人和职业发展。

data-science - 数据科学初学者实践教程集合

GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学

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。

Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合书籍论文和在线教程

Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学

该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。

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。

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。

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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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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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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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