版本号:V0.9
阅读须知
- 每个专业方向对应一个课程表格
- 课程表格里的课程排列顺序即为本培养方案推荐的学习顺序
- 诚挚欢迎为本培养方案贡献课程,有意向的同学请联系Datawhale开源项目管理委员会
- 本培养方案持续修订更新中,获取最新版请关注微信公众号:Datawhale,回复“培养方案”
数据分析
推荐系统
课程类型 | 课程性质 | 课程名 | 课程资料 |
必修 | Python基础 | 聪明办法学Python | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/learn-python-the-smart-way 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1hv411n7Yg |
Pandas基础 | Pandas数据处理与分析 | ||
Numpy基础 | 巨硬的NumPy | ||
机器学习理论 | 吃瓜教程 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU | |
机器学习实践 | 西瓜书代码实战 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1w64y1x7Pi | |
深度学习理论 | 李宏毅机器学习 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT | |
深度学习实践 | 深入浅出PyTorch | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1e341127Lt | |
推荐系统理论&实践 | 有趣的推荐算法 | ||
选修 | 集成学习理论&实践 | 集成学习 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/ensemble-learning 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1R54y137Q5 |
强化学习理论&实践 | 强化学习简明教程 | ||
实践 | CTR预估 | 广告点击率预估 | |
综合 | 零基础入门推荐系统 - 新闻推荐 | ||
数据竞赛Baseline & Topline分享 |
计算机视觉
课程类型 | 课程性质 | 课程名 | 课程资料 |
必修 | Python基础 | 聪明办法学Python | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/learn-python-the-smart-way 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1hv411n7Yg |
Pandas基础 | Pandas数据处理与分析 | ||
Numpy基础 | 巨硬的NumPy | ||
机器学习理论 | 吃瓜教程 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU | |
机器学习实践 | 西瓜书代码实战 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1w64y1x7Pi | |
深度学习理论 | 李宏毅机器学习 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT | |
深度学习实践 | 深入浅出PyTorch | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1e341127Lt | |
计算机视觉理论&实践 | OpenCV | doing | |
动手学CV | |||
实践 | 语义分割 | 零基础入门语义分割-地表建筑物识别 | |
2021全国数字生态创新大赛-智能算法赛 | |||
OCR | 零基础入门CV - 街景字符编码识别 | ||
图像分类 | 人脸情绪识别 | ||
图像检索 | 电商图像检索 | ||
关键点检测 | 人脸关键点检测 | ||
目标检测 | 2021广东工业智造创新大赛—智能算法赛 | ||
全球人工智能技术创新大赛【热身赛一】 | |||
综合 | 数据竞赛Baseline & Topline分享 |
自然语言处理
课程类型 | 课程性质 | 课程名 | 课程资料 |
必修 | Python基础 | 聪明办法学Python | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/learn-python-the-smart-way 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1hv411n7Yg |
Pandas基础 | Pandas数据处理与分析 | ||
Numpy基础 | 巨硬的NumPy | ||
机器学习理论 | 吃瓜教程 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU | |
机器学习实践 | 西瓜书代码实战 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1w64y1x7Pi | |
深度学习理论 | 李宏毅机器学习 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT | |
深度学习实践 | 深入浅出PyTorch | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1e341127Lt | |
自然语言处理理论&实践 | doing | doing | |
选修 | transformers库实践 | 基于transformers的自然语言处理(NLP)入门 | 文字教程:https://github.com/datawhalechina/learn-nlp-with-transformers |
实践 | 文本分类 | 零基础入门NLP - 新闻文本分类 | |
学术论文分类 | |||
互联网舆情企业风险事件的识别和预警 | |||
文本匹配 | 中文问题相似度打分 | ||
阅读理解 | 中文成语填空 | ||
综合 | 数据竞赛Baseline & Topline分享 |