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link管理  ›  Girls-In-AI | 免费学代码系列：小白python入门、数据分析data analyst、机器学习machine learning、深度学习deep learning、kaggle实战
数据分析 pandas python数据挖掘 matplotlib
http://girls-in-ai.github.io/Girls-In-AI/
潇洒的茶叶
2 年前

Coding is the new sexy.

GirlsInAI（GIA） 是一个面向编程 零基础 的AI算法工程师养成计划。鼓励更多的女孩子去学习编程甚至成为科技行业的领袖。希望大家都能站在食物链上游看一看，因为风景真的很好。入门帖： 如何成为一名AI算法工程师

欢迎关注微博账号 @Girls-In-AI ，获取Girls-In-AI的最新内容，一起遇见更多喜欢AI喜欢代码的女孩子🙌~

machine_learning_diary

machine_learning_diary 是 人工智能工程师 养成日记系列，代号简称 ML-Diary 。每次的课程以日记的形式发布，但不是日更的节奏。希望大家通过每天进步一点点，成为一个AI killer😝

每一个小日记，learn by doing，用来记录你在机器学习的点滴痕迹。

  • 环境：Windows / MacOS
  • 工具：Anaconda - Jupyter Notebook
  • 版本：Python 3

    • 说明：每个课程最左方框为【熟肉】标志，若有链接却未打勾✔，则仍为生肉，供参考学习。

    第一期：小白Python入门

  • Day-0： 注册GitHub，star点亮Girls-In-AI
  • Day-1： 初识 Python
  • 番外： GitHub-Issue：正确的提问方式
  • 番外： Terminal的打开方式
  • Day-2： Python 配置环境变量
  • 番外： Jupyter Notebook 的多种打开方式
  • Day-3： 数据类型简介
  • Day-4： variable 变量
  • Day-5： bool 布尔值
  • Day-6： string 字符串
  • Day-7： 数据类型转换
  • Day-8： list 列表
  • Day-9： dict 字典
  • Day-10： if 条件判断
  • Day-11： while/break/continue 循环
  • Day-12： for 循环
  • Day-13： try/except 异常处理
  • Day-14： function 函数
  • Day-15： 读/写 txt
  • Day-16： pip install xxx
  • Day-17： 初识 dataframe
  • Day-18： 下载/保存 excel
  • Day-19： 面向对象编程
  • Day-20： datetime
  • To be continued…

    • 第二期：成为数据分析师 Data Analyst

    Python Data Science Handbook [ book ]

  • Day-21： 初识Kaggle：Titanic
  • Day-22： 初识 Pandas, Matplotlib, Numpy：柱状图、折线图、箱图

    • Pandas

  • Day-23： Pandas 基础1
  • Day-24： Pandas 基础2
  • Day-25： Pandas 对象
  • Day-26： Pandas 数据索引
  • Day-27： Pandas 数据操作
  • Day-28： Pandas 处理缺失值
  • Day-29： Pandas 多层索引
  • Day-30： Pandas 汇总和频数统计
  • Day-31： Pandas: Concat and Append
  • Day-32： Pandas: Merge and Join
  • Day-33： Pandas: Aggregation and Grouping
  • Day-34： Pandas: Pivot Tables
  • Day-35： Pandas 矢量化字符串操作
  • Day-36： Pandas 时间序列
  • Day-37： Pandas 高级使用

    • Matplotlib

  • Day-38： Matplotlib 基础绘图
  • Day-39： Matplotlib Titanic应用
  • Day-40： Matplotlib 简单介绍
  • Day-41： Matplotlib 曲线图
  • Day-42： Matplotlib 散点图
  • Day-43： Matplotlib 可视化错误
  • Day-44： Matplotlib 密度图
  • Day-45： Matplotlib 直方图，平移和密度可视化
  • Day-46： Matplotlib 自定义绘图
  • Day-47： Matplotlib 自定义色彩
  • Day-48： Matplotlib 多子图绘制
  • Day-49： Matplotlib 用图说话
  • Day-50： Matplotlib 自定义刻度
  • Day-51： Matplotlib 自定义风格绘图
  • Day-52： Matplotlib 三维图绘制
  • Day-53： Matplotlib 地理图绘制
  • Day-54： Matplotlib 与Seaborn碰撞

    • Numpy

  • Day-55： Numpy 基础1
  • Day-56： Numpy 基础2
  • Day-57： Numpy 数据类型介绍
  • Day-58： Numpy 数列Array
  • Day-59： Numpy 转置
  • Day-60： Numpy 常用计算
  • Day-61： Numpy 聚合
  • Day-62： Numpy 数列计算
  • Day-63： Numpy 比较，掩码和布尔逻辑
  • Day-64： Numpy 花式索引
  • Day-65： Numpy 数组排序
  • Day-66： Numpy 结构化数组

    • To be continued…

  • Day-67：数据标准化，正则化，
  • Day-68：One-Hot encoding

    • 第三期：机器学习

  • 机器学习简介：分类、聚类等
  • scikit-learn 简单介绍
  • scikit-learn KNN
  • scikit-learn 线性回归 demo1
  • scikit-learn 线性回归 demo2
  • scikit-learn 逻辑回归
  • scikit-learn Naive Bayes Classification
  • scikit-learn 支持向量机 SVM
  • scikit-learn 随机森林 Random Forest 1
  • scikit-learn 随机森林 Random Forest 2
  • scikit-learn K-Means
  • scikit-learn PCA
  • scikit-learn 高斯混合模型
  • scikit-learn 模型验证和模型选择
  • 实战项目：人脸检测
  • adaboost
  • xgboost
  • bagging, boosting
  • LightGBM
  • 实战项目 - 影评分类
  • bonus：Auto ML- auto sklearn
  • 超参数和模型验证
  • 拆分训练集、测试集
  • 实战项目：信贷信用评分

    • 第四期：深度学习 [coming soon…]

  • Tensorflow, run demo
  • Keras, run demo
  • Pytorch
  • 60分钟入门Pytorch 深度学习
  • 多层感知机
  • CNN, run demo
  • CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
  • RNN, run demo
  • 高级RNN

    • 第五期：毕业项目 kaggle实战 [coming soon…]

  • 自然语言：有一个嵌入层的介绍
  • NLP实战1：情感分析
  • NLP实战2：qa匹配
  • 数据挖掘：santander customer transaction prediction
  • 计算机视觉：mnist
  • 计算机视觉

    • NLP篇：自然语言处理 [coming soon…]

  • word2vec
  • word cloud
  • 文本相似性

    • 成长篇：程序员的自我修养

    from Leo Hui

  • 1. 程序员基础知识
  • 1.1. 字符编码
  • 1.2. 技术名词
  • 1.3. 语义化版本
  • 1.4. 命名规范
  • 1.5. 书写文档
  • 1.6. 开源协议
  • 1.7. 目录结构
  • 1.8. 正则表达式
  • 1.9. 平凡之路
  • 2. 数据结构与算法
  • 2.1. 堆和栈
  • 2.2. 浮点数类型
  • 2.3. XML和JSON
  • 2.4. 算法学习之路
  • 2.5. 排序算法
  • 3. 代码架构
  • 3.1. 设计模式
  • 3.1.1. 常用的Javascript设计模式
  • 3.2. 面向对象编程
  • 3.2.1. 继承
  • 3.2.2. 多态
  • 3.2.3. 封装
  • 3.3. 面向接口编程
  • 4. 代码评审
  • 4.1. 六种量化你代码的方式
  • 4.2. 程序员必备的代码审查（Code Review）清单
  • 5. 服务器部署
  • 5.1. AWS简介
  • 6. 网络知识
  • 6.1. HTTPS, SPDY和 HTTP/2性能的简单对比
  • 6.2. HTTP状态码
  • 7. 懂点设计
  • 7.1. 佳作赏析
  • 7.2. 无缝平铺
  • 7.3. Sketch学习
  • 7.4. 设计与实现的平衡
  • 8. 写点东西
  • 8.1. 使用gitbook
  • 9. 合格的PM
  • 9.1. 一个好的产品经理
  • 9.2. 产品经理的技能
  • 10. 团队合作
  • 10.1. 关于招聘
  • 10.2. 培训新人
  • 10.3. 领导能力
  • 11. 获取知识
  • 11.1. MOOC
  • 11.2. Podcasts
  • 11.3. 英语学习
  • 11.4. 设计学习
  • 11.5. 前端学习
  • 11.6. iOS学习
  • 11.7. 游戏开发
  • 12. 关注健康
  • 12.1. 过劳检测
  • 12.2. 关于睡眠
  • 13. 提升效率
  • 13.1. 学会阅读
  • 13.2. 学会提问
  • 13.3. 善用搜索
  • 13.4. 学会写作
  • 13.5. 科学上网
  • 13.6. 突破内网
  • 13.7. 时间管理
  • 13.8. 知识管理
  • 13.9. 文件管理
  • 13.10. 密码管理
  • 13.11. 制作视频
  • 13.12. 制作PPT
  • 13.13. 论音乐对效率的影响
  • 13.14. 程序员效率指南
  • 14. SOHO
  • 14.1. 创业资源
  • 15. Hacker
  • 15.1. 保护隐私
  • 16. 关于工作
  • 16.1. 找工作前需要思考的问题
  • 16.2. 原则与技巧
  • 16.3. 关于简历
  • 17. 其他方面
  • 17.1. 硬件相关
  • 18. 常用软件
  • 18.1. Windows
  • 18.1.1. 硬件配置
  • 18.1.2. 系统安装
  • 18.1.3. 常用软件
  • 18.2. Mac
  • 18.2.1. 通用设置
  • 18.2.2. 权限问题
  • 18.2.3. alias设置
  • 18.2.4. 常用软件
  • 18.2.4.1. iTerm2
  • 18.2.4.2. brew
  • 18.2.4.3. zsh
  • 18.2.4.4. 1Password
  • 18.2.4.5. TextExpander
  • 18.2.4.6. 欧陆词典
  • 18.2.4.7. popClip
  • 18.2.4.8. manico
  • 18.2.4.9. 窗口管理器
  • 18.2.4.10. BetterTouchTool
  • 18.2.5. 开发环境
  • 18.2.6. 快捷键设置
  • 18.2.7. 常用终端命令
  • 18.2.8. dotfiles
  • 18.3. Android
  • 18.3.1. 常用软件
  • 18.3.2. 如何登录美国区GooglePlay
  • 18.4. 开发工具
  • 18.4.1. git
  • 18.4.2. EditorConfig
  • 18.4.3. node
  • 18.4.4. shadowsocks
  • 18.4.5. ST3–Windows篇
  • 18.4.6. ST3–Mac篇
  • 18.4.7. gulp
  • 18.4.8. 字体的选择
  • 18.4.9. Emacs
  • 18.4.10. WebStorm
  • 18.4.11. tmux
  • 18.5. Sketch
  • 18.5.1. Sketch中文学习资料
  • 18.6. Trello
  • 18.6.1. 使用Trello管理项目的经验
  • 18.7. git进阶
  • 18.7.1. 15分钟学会使用Git和远程代码库
  • 18.7.2. GitHub秘籍
  • 18.8. JetBrains
  • 18.8.1. IDE设置

    • 这个计划为什么叫Girls-In-AI?

    社会有强弱，技术无性别。我想鼓励更多的女孩子们加入到科技行业，从事社会地位高的有意思的工作。所以2019年的奖学金就是面向女生的。最少的是我投入的500rmb。如果受到支持，会加大奖学金额，上不封顶。同时，欢迎任何对这个项目的赞助与支持，将会公开赞助金额超过100rmb的名单。

    另外，这个计划所有的课程都免费。对！免费！如果你没钱报外面三五万的水培训班，而你恰好有时间学，欢迎你来！

    Scholarship Criteria 奖学金评定规则

  • 鼓励大家一起营造GIA积极向上的社区氛围
  • 鼓励大家互帮互助，培养起自己动手解决问题的能力
  • 40% 维护学习氛围 ： 上课/作业打卡 + 笔记分享
  • 60% 贡献社区 ：帮助解答 + 有效issue + 优质pull request

    • Donation Rules 捐赠步骤

    任何捐助金额，转账给微信二维码：

    <img src=”https://github.com/YZHANG1270/Girls-In-AI/blob/master/others/pics/scholarship/wechat.png?raw=true” width = 30% height = 30%/>

    在备注中留下 [GIA] 标识和你想在捐助名单出现的名字或者其他说明。你可以选择：

  • 是否隐藏金额
  • 是否隐藏姓名

    • Girls-In-AI 出征计划

    这只是我不成熟的小想法，我希望Girls-In-AI能起到一定的公益作用。等到Girls-In-AI 养成之后，我会在微博呼吁大家，毕竟人多力量大。可能开展的项目：

  • 帮助简历修改，面试题分享
  • 与公益活动合作，组织大家为公益项目免费写代码【有任何组织想合作欢迎联系】

    • Join Girls-In-AI

    GIA不是教科书，我想让编程这件事简单一些，重在培养一些兴趣。已经有很多朋友反馈因为GIA敲下人生第一行代码，也因此对编程越来越感兴趣。如果我的坚持能带给你力量，那么我告诉你，我会一直坚持下去！

    GIA面向的人群：

  • 渴望知识的学生
  • 跨领域转岗想做了解的在职人士
  • 编程零基础小白，这里有完整的学习路径，指导你从头开始掌握新技能

    • 喜欢的话，就star点亮Girls-In-AI吧！欢迎积极的issue和pr！

    Please, feel free to make any contributions you feel will make it better.

    Let’s see what we can do.🤞

     
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