原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的电脑爱好者。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前，有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的技术宅。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，其中很多
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢？微软开启了一个针对 Excel 功能的话题，用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言，不仅可以作为 VBA 的替代品，而且也可以作为字段函数（= SUM（A1：A2））的替代方案。该提议得到了众多用户的支持，得票支持率高于排名第二的提议的
导读：如何通过免费方式学习数据科学？数据科学家 Rebecca Vickery 从技术能力、理论和实践经验三个方面入手介绍了自己的经验。
【新智元导读】我们经过详尽的比对，为你奉上最好的机器学习课程、最好的深度学习课程和最好的 AI 课程，涵盖了几乎所有相关的内容，包括 Python、R、深度学习、数据科学、Scala、Spark 2.0、神经网络、聚类分析等等。 机器学习和深度学习是已经到来的未来。预测未来一直是人类梦寐以求的能力，而现在机器学习技术能让我们真正准确预测6个月后的时尚颜色，来年购物者的购物偏好，或技术本身的发展趋势。虽然人工智能已经存在几十年了，但机器学习和深度学习最近才越来越凸显出重要性，变成了令人垂涎的技能，可以让你获得
随着互联网的迅猛发展，在线学习逐渐成为主流，MOOC、慕课等概念如雨后春笋般涌现。以往高等学府才能接触到的计算机科学和数据科学，也随着这次风潮来到了公众面前。OSDSM，即数据科学开源课程，能够从理论和技术两方面，帮助人们学习有效利用数据的核心技能。 一、利用互联网成为“大咖” 随着互联网的迅猛发展，网络公开课的网站和APP等日益成熟，从听课、讨论到考试，一条龙的自学服务已经颇成规模。这些课程中，计算机科学尤其是数据科学相关的知识都已包含在内，用户通过使用Coursera、ebooks、StackOverf
职场中一贯有“金三银四”、“金九银十”的说法。如果你是一名正在求职或准备跳槽的程序员，不妨趁着这两个月时间好好准备一下。
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导读：如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。当然这个列表比较笼统，大家可以根据自己的需求去调整。 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动
介绍 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计
转自|灯塔大数据 微信|DTbigdata 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大
数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章：
数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单 最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway
前阵子，一名网友对 Python 的吐槽在圈子里火了↓ 但这事儿真不怨 Python，因为 Python 的语言特性就是如此，几乎什么都可以做，甚至可以说是“万能语言”。不过更令人扎心的是，超90%的人都可能会遇到下面这些问题——1. 基础入门看似简单，但是进阶实战就举步维艰 2. 学了不少课程，但一面试就被说基础差/不成体系，甚至开始怀疑自己不适合开发为什么被公认「最简单的编程语言」还会有人遇到这些问题？ 关键是学习路径与学习方法 在我看来，这些问题的根本原因，都是因为没有进行过系统化的 Python 学
最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway给出的数据科学的一个文氏图，很好的诠释了数据科
✦ Python入门推荐 ✦ 1 每天5分钟：Python基础视频教程 在很多人眼里，程序员是一个神秘的职业，编程更是深不可测的世界。对编程充满了向往和好奇，但是又苦于找不到入门的方法。本套课程就是为了这些人准备的，通过学习Python语言，打开编程世界的大门。 300分钟视频教学，仅售9.9元 向下滑动查看详情 ▼ 扫码订阅 ▼ 2 看漫画学Python入门学习视频 同名图书配套讲解视频。还觉得只能枯燥无味地学编程吗？本视频以漫画形式展现，让你更直观、生动了解到什么是编程。 600分钟配套讲解视
版权声明：License CC BY-NC-SA 4.0 / 自豪地采用谷歌翻译 https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/89632889
本文由知名开源平台，AI 技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI 有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖 AI 入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿 Paper 和五大 AI 理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习 AI 从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
选自Medium 作者：David Venturi 机器之心编译 本文作者 David Venturi 是技术博客 freeCodeCamp 的知名主笔之一。 一年半前，我退出了加拿大最好的计算机科学专业。之后我通过线上学习资源开始了自己的数据科学硕士学位项目。我意识到能通过 edX、Coursera 和 Udacity 学到所需要的一切，而且能学得更快更高效，开销也更少。 现在我的学习就快完成了。我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据
作者 codecondo 编译 wzhvictor segmentfault.com/a/1190000004187319 用Python编写代码一点都不难，事实上它一直被赞誉为最容易学的编程语言。如果你准备学习web开发， Python是一个不错的开始，甚至想做游戏的话，用Python来开发游戏的资源也有很多。这是快速学习这门语言的途径之一。 许多程序员都把Python作为编程之旅的开始，然后是像PHP和Ruby这样的语言。它也是2014年最热门的web开发语言之一，并极力推荐学习。但是，P
机器学习如何入门？大家应该也看过很多路线图了，今天向大家介绍towardsdatascience上一个博主推荐的机器学习入门步骤和课程，看看国外的小伙伴是怎么学习的。
本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
近年来，在线课程凭借便捷的网络变得越来越流行。为了有更好的用户体验，在线课程平台想要给用户推荐他们所感兴趣的课程，以便增大点击率和用户黏性。
许多程序员都把Python作为编程之旅的开始，然后是像PHP和Ruby这样的语言。它也是2014年最热门的web开发语言之一，并极力推荐学习。但是，Python应该怎么学呢？应该从哪里开始？
经过这几个月的居家隔离，想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了，在线教育领域也因此迎来了一波爆发，竞争异常激烈，既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等，也有不少初创新星。但要说最受年轻人欢迎的学习资源网站，应该非B站莫属。该平台资源之丰富不用多说，并且全程无广告，很多网友都表示自己通过B站学会了很多技能，比如Python、数据库、Photoshop、英语考级、日语考级等。总之，一个B站就足够解决绝大多数问题。下面，我们整理一波B站上关于数据科学、人工智能领域的学习资料和值得关注的up主，欢迎大家收藏转发哦～
Demo地址：点击：https://github.com/FishInWater-1999/Android-app
本次分享第【1】部分：什么是数据科学。 本次分享第【2】部分：如何从小白成长为数据科学家。 分享主题：Data Science学习分享会 分享时间：2016年4月18日晚8：00-10：00 分享地点
听说 Python 很难学？难在哪里？听说学完不知道做什么？为什么？ Python 该怎么学？好不好学？学完做什么？许多人都会遇到了下面这些问题—— 1. 没经验根本不知道从何学起，而且应用方向太多了也不知道该选择什么方向...2. 基础入门看似简单，但是进阶实战就举步维艰，遇到复杂问题就犯难...3. 学了不少课程，到了字节跳动这样的公司一面试就被刷，甚至开始怀疑自己不适合开发... 相信我，这些问题，超90%程序员都会遇到！从来不是个例，只不过很多人未曾重视而已！ 但为什么被公认最简单的编程语言，还是有
Python菜鸟到Python Kaggler 如果你梦想成为一名数据科学家，或者已然是数据科学家的你想扩展自己的工具库，那么，你找对地方啦。本文旨在为做数据分析的Python人提供一条全方位的学习之路，完整讲述运用Python进行数据分析的所有步骤。当然，如果你已经有了一些知识储备，或者无需掌握全部的内容，可以按照自己的需求做出调整，也欢迎与我们分享你是如何调整的。 你也可以参考本学习方法的迷你版 ——《 信息图表：Python数据科学学习之快速入门》。 起步 热身 开始这段学习旅程之前，第一个要回答的
在一些大型购物网站，我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”（或其它类似的名字），里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多，或你在网站上购买的东西越多，它往往就猜的越准。在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统，比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等，推荐结果都不错。 这些推荐系统的具体实现我们无法知晓，但原理是类似的，都是采用基于协同过滤的推荐机制。这里我们探讨一下这个推荐机制的原理。 举例 下图是一个用户对课程评分表。评分从1星到5星，灰色表示该用户没有对该课程评分。由图可
在一些大型购物网站，我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”（或其它类似的名字），里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多，或你在网站上购买的东西越多，它往往就猜的越准。在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统，比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等，推荐结果都不错。
互联网让信息更容易触达，但想从庞杂的信息中筛选出有价值的内容，也需要花费大量的精力。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。文章的宗旨是：1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。
这是一份五个月（20个星期）学习计算机科学的经验贴，希望帮助你跟我一样从入门到精通。
熟悉我的读者知道我不止一次的给大家推荐过ApacheCN这个开源组织，ApacheCN 是 2016 年 8 月份就开始搭建网站雏形， 2017 年 6 月份正式全职来做，是国内第一个有组织性、敢带人装X、敢真的分享、并且敢戴绿帽的中文开源组织，传送门：https://github.com/apachecn
如果你一直想学Python，但是不知道如何入手，那就别犹豫了。这篇文章就是为你写的。
有读者在后台留言说现在还不能去学校，希望可以推荐一些Python相关的视频教程，这里给大家介绍几个不错的。因为公众号不支持外链点击，所以你需要复制链接在浏览器中打开访问，手机上建议先收藏。
在知乎上有人问 6000 块买一个 Python 的在线课程值不值？我觉得他很可能被忽悠了，因为 Python 领域，高质量的免费教程实在在多了。今天就是说说那些高质量的 Python 教程。
本文介绍了机器学习的概念、应用、理论和技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，还介绍了机器学习工具和编程语言以及机器学习面试题和参考复习资料。
机器学习根植于统计学，正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中，使其更加高效和智能。
经常看我文章的读者知道，我之前推荐过他们的很多课程，都是这个领域资深从业者推出的。
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