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五月组队学习计划!

Datawhale | 460 2022-05-15 15:55 0 0 0
UniSMS (合一短信)
 Datawhale学习 
开源贡献:Datawhale团队、开源学习联盟

本月组队学习,包含了人工智能、数据科学、基础编程3个模块,共9个学习内容。


开源学习联盟


中南大学计算机学院科协

闽江学院数学建模协会

华东理工大学创新创业协会

西安电子科技大学科创社

重庆邮电大学软件工程学院

南通师范高等专科学校科技创新社

华北电力大学大数据与哲学社会科学实验室

华北电力大学DreamTech工作组

华北电力大学LSGO软件技术团队

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、贾献华

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!

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」

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、崔腾松、郭棉昇、刘兴、杨美丽

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

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、六一、汪超、高立业、徐韵婉

内容说明PyTorch理论与实践结合,由基础知识到项目实战。

学习周期15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

任务节选


Task01:PyTorch模型定义(2天)

  • 模型定义方式

  • 利用模型块快速搭建复杂网络

  • 模型修改

  • 模型保存与读取


数据科学

4 / SQL编程语言


开源贡献:王复振、杨煜、闫钟峰、杨梦迪、苏鹏、徐曼琪、马天佳、邱子轩、王先豪

内容说明:Follow me,从 0 到 1 掌握 SQL,决胜秋招。

组队学习周期:15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

任务节选


Task04 集合运算(3天)

  •  表的加减法

  •  连结(JOIN)



5 / 数据可视化(Matplotlib)


开源贡献:杨剑砺、杨煜、耿远昊、李运佳、居凤霞、乔彬、林景、肖桐、金思远

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

组队学习周期:14天

定位人群:有基本的python知识

学习名额:100人

任务节选


Task02:艺术画笔见乾坤(5天)

  • 作为整个matplotlib宇宙中最重要的一个环节,重点介绍了matplotlib绘图的核心API,以及使用matplotlib绘制基本元素的方法



6 / 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、黎启华、孙博腾、黎家伟、左凯文

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

组队学习周期: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

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

7 / Leetcode刷题


开源贡献:杨世超、吕豪杰、吴昌广、王毅、张桐

内容说明:算法基础知识与 LeetCode 刷题,一期课程大概 40 道题,本期包含专题:哈希表、字符串与字符串匹配、二叉树与二叉搜索树、并查集。

学习周期:14天

定位人群:有 Python 语言编程基础,想要学习算法、数据结构基础知识

学习名额:100人

任务节选


Task03:二叉树与二叉搜索树(2天)

  • 二叉树

  • 二叉搜索树



8 / Git教程


开源贡献:牛志康,宋泽山,李碧涵,王晓亮,张翔宇,夏峻,沈豪,徐祥军,谢文睿,朱松青、杨皓博

内容说明:一起学习Git

学习周期:13天

定位人群:有一定语言编程基础,想要了解并使用Git

学习名额:100人

任务节选


Task02:Git分支管理及工具使用(2天)



9 / 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。

学习周期:22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

任务节选


Task01:第一阶段功法(6天)

  • 安装软件

  • 打印你的数据

  • 输入功能input

  • 神奇的运算符



关于报名

▶ 时间:5月14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。

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。

提前名额:在朋友圈分享本篇文章获20个赞,发送截图到后台,审核后可获得优先学习名额

点击查看组队学习规则


开源地址

快速自学

⭐ 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 GitHub: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


4. SQL编程语言

开源地址 GitHubhttps://github.com/datawhalechina/wonderful-sql


5. 数据可视化(Matplotlib)

开源地址 GitHub:https://github.com/datawhalechina/fantastic-matplotlib


6. 动手学数据分析

开源内容 GitHub:https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis

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


7. Leetcode刷题⭐

开源内容:https://github.com/itcharge/LeetCode-Py

开源电子书:https://algo.itcharge.cn

8. Git教程⭐

开源内容:https://github.com/datawhalechina/faster-git

9. 青少年编程:Python语言⭐
开源内容: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⬇️ 

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