九月组队学习计划!

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了九月组队学习计划!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 Datawhale学习 

贡献者:Datawhale团队

本月组队学习,包含了人工智能、项目实践、数据科学、基础编程4个模块,共10个学习内容。

⭐ 为难度系数

关于报名

▶ 时间:9月10日(周六)中午11:30

▶ 方式:在Datawhale高校群/在职群发布报名码,扫码报名后学习

关注公众号,后台回复关键词“在校”或“在职”进群;已在则无需重复加入。

具体操作流程可参考:点击查看组队学习规则

由于组织学习非盈利,精力有限,未报名成功可以根据开源教程自行安排学习。

开源学习联盟

由高校学生、老师、协会等共同参与成立,在数据科学和人工智能方向,倡导开源学习,通过开放协作的学习方式,帮助在校学生找到有意义的工作,建立有意义的人际关系。


加入方式及详细介绍:
https://xj15uxcopw.feishu.cn/docx/doxcnML3Hm4inYGRgM3Z5Ige2Qf

关于开源

Datawhale作为开源组织,更多是希望营造互促的学习氛围和纯粹的学习环境,所有学习内容和学习规划都将开源在Datawhale Github上(地址见下方),方便大家有监督和无监督学习,从而帮助到更多学习者成长。

开源内容

截止今日,Datawhale已经开源50多门学习内容,涉及编程、数据科学、cv、nlp、强化学习和推荐系统6大模块,这源自每一个开源贡献者的参与。

开源地址

https://github.com/datawhalechina/team-learning

什么是组队学习?

顾名思义,就是一群志同道合的小伙伴,一起学习讨论,一起克服拖延症,一起组队打boss。没有老师,没有教学,有的是一群热爱学习和渴望改变的人,交流学习,互促共进。或许你可以从这些文章进一步了解:《黄元帅:组队学习的大航海模型》、《闻韶:我的组队学习经历》、《罗如意:从学习者到贡献者》。

开源教程

人工智能(含机器学习、深度学习)

1 /吃瓜教程—西瓜书+南瓜书

开源贡献:谢文睿、秦州、吕豪杰

内容说明:周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材,值得反复阅读,配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解,一起打好基础!详细介绍点这里

学习周期:18天

定位人群:有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学

学习名额:180人

⚠️ 配套讲解视频已上传至B站,地址见文末「快速通道」

部分任务节选

Task02:概览西瓜书、南瓜书第3章(6天)

  • 《机器学习》第3章

  • 涉及的线性回归等数学难点

2 /李宏毅机器学习(含深度学习)

开源贡献:王茂霖、陈安东、刘峥嵘、李玲、徐韵婉、张露雨、周辉池、张媛媛

内容说明:辅助大家更好学习李宏毅老师机器学习视频,并加入相关补充资料,帮助你对机器学习有更加深刻的理解。

学习周期:14天

定位人群:深度学习初学者,有微积分,线性代数基础

学习名额:100人

部分任务节选

Task04:深度学习介绍和反向传播机制(2天)

  • 了解深度学习的基础知识

  • 熟悉反向传播机制

3 /深入浅出PyTorch

开源贡献:李嘉骐、牛志康、刘洋、陈安东、梁恩瑞、邢通、张兆轩、马子阳

内容说明:PyTorch理论与实践结合,由基础知识到项目实战。详细介绍点这里

学习周期:14天

定位人群:具备高数、线代、概率论基础,有一定的机器学习和深度学习基础,熟悉常见概念,会使用Python。

学习名额:100人

部分任务节选

Task01:PyTorch的安装和基础知识(2天)

项目实践

4 /华为赛事_推荐系统项目实践

开源贡献:鱼佬、阿水、Datawhale团队

内容说明:本教程依托于2022 华为全球校园AI算法精英赛道—广告·信息域跨域CTR预估赛题,旨在帮助学习者从简单的Baseline一步步优化改进上分,零基础入门推荐系统。

学习周期:10天

定位人群:机器学习初学者,希望入门实践的学习者。

学习名额:200人

部分任务节选

Task02:学习进阶版教程,对模型或特征进行优化,提分刷榜(6天)

5 /华为赛事_CV项目实践

开源贡献:‍阿水、Datawhale团队‍

内容说明:本教程依托于2022 华为全球校园AI算法精英赛道—车道渲染数据智能赛题,旨在帮助学习者从简单的Baseline一步步优化改进上分,零基础入门CV实践。

组队学习周期:10天

定位人群:机器学习初学者,希望入门实践的学习者。

学习名额:200人

部分任务节选

Task02:学习进阶版教程,对模型或特征进行优化,提分刷榜(6天)

数据科学

6 /SQL编程语言

开源贡献:王复振、杨煜、闫钟峰、杨梦迪、苏鹏、卢水琼、乔彬、周鑫、郭棉昇

内容说明:Follow me,从 0 到 1 掌握 SQL。了解SQL基本特点,熟悉基本操作,掌握视图等高阶用法,最后秋招秘籍检验学习效果。详解介绍点这里

学习周期:16天

定位人群:0基础学员,希望掌握SQL基础查询的同学。

学习名额:80人

部分任务节选

Task04 集合运算(3天)

  •  表的加减法

  •  连结(JOIN)

7 /数据可视化(Matplotlib)

开源贡献:杨剑砺、杨煜、耿远昊、李运佳、居凤霞、杰希、胡隆辉、

李新娟

内容说明:系统梳理了python最重要的数据可视化包的方方面面,并配有练习题供学习者核查学习效果。详细介绍点这里

学习周期:14天

定位人群:希望通过系统学习matplotlib包来提高python可视化技能的人。

学习名额:80人

部分任务节选

Task02:艺术画笔见乾坤(5天)

8 /动手学数据分析

开源贡献:陈安东、金娟娟、杨佳达、老表、李玲、张文涛、高立业、王鑫、黄辉友、长汐、夏木桃

内容说明:以项目为主线,通过边学,边做以及边被引导的方式,既掌握知识点又能掌握数据分析的大致思路和流程。详细介绍点这里

学习周期:11天

定位人群:懂一些python,希望入门数据分析的学习者。

学习名额:100人

部分任务节选

Task01:数据加载及探索性数据分析(2天)

  • 了解数据加载以及数据观察

  • 掌握pandas基础

  • 完成探索性数据分析

编程基础

9 / GitModel-数据分析与统计建模

开源贡献:李祖贤、黎卓然、尹宝华、崔腾松、惠雨乔

内容说明:包含三大模块、五大专题:数据可视化、回归分析1-3及分类分析。共5个专题

组队学习周期:17天

定位人群

  • 具备一定的python基础;

  • 学过GitModel数学建模的基石或有概率论与数理统计基础;

  • 想系统学习数据分析、深入理解机器学习模型底层理论;

  • 转行数据分析与经营业务分析的同学;

  • 刚接触数学建模,想要入门统计模型的同学;

学习名额:100人

部分任务节选

Task01:假设检验1: 方法论与一元数值检验(4天)

10 / 青少年编程:Python语言

开源贡献:王思齐、马燕鹏

内容说明:跟着春雷老师,看视频学习Python编程的基本知识。

组队学习周期:13天

定位人群:对Python编程感兴趣的小朋友(10~18岁)。

学习名额:100人

部分任务节选

Task01:第一阶段功法(5天)

  • 打印你的数据

  • 输入功能input

  • 神奇的运算符

  • 比较运算符

  • 阶段复习

开源地址

⭐ 为难度系数

1.  吃瓜教程——西瓜书+南瓜书

开源地址:https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book

B 站视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU

2. 李宏毅机器学习(含深度学习)⭐

开源地址:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes

配套课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef

2021李宏毅授权课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT

3. 深入浅出PyTorch

开源地址:

https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch

B站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1L44y1472Z

4. 采蘑菇教程—Easy-RL:强化学习⭐️

开源地址:https://linklearner.com/datawhale-homepage/#/learn/detail/91

5. 零基础入门推荐系统竞赛实践⭐️

开源地址:

https://xj15uxcopw.feishu.cn/docx/doxcnoGUBX5hYtyoTAbGMbW6Ugh

B站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1C14y1t74L/

6. 零基础入门CV竞赛实践⭐⭐️

开源地址:

https://xj15uxcopw.feishu.cn/docx/doxcnKByMeklY29zXJyA7yOPrDf

B站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1ZY4y1T7XX

7. SQL编程语言⭐⭐️

开源地址 :

https://github.com/datawhalechina/wonderful-sql

8. 动手学数据分析

开源地址:

https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis

B站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Uv411p77r

9. GitModel统计分析

开源地址:

https://github.com/Git-Model/Modeling-Universe/tree/main/Data-Story

10. 青少年编程:Python语言⭐

开源地址:

https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/ChildrenProgramming

B站视频:https://space.bilibili.com/90353310/

一键三连,一起学习⬇️ 

以上是关于九月组队学习计划!的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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