阿里云天池前沿信息_阿里云天池官网(2024年12月实时热点)
AI学习指南:四个阶段必读书单! 尟尟堤𗥦𝧚学习之路分为四个阶段,你可以将其视为一份详细的学习路线图。为什么推荐以这种方式来选择书籍呢?很多同学、朋友或导师可能会推荐《西瓜书》、《南瓜书》和《统计学习方法》,但你会发现自己在阅读过程中常常遇到难以理解的知识点。这是因为大家不知道自己处于什么阶段。例如,如果你连基础部分都没有掌握,直接阅读后续书籍,肯定难以理解。这是一个循序渐进的过程。 ✨ 第一阶段:人工智能基础 1️⃣ Python基础:《Python基础教程第三版》 2️⃣ 数学基础:吴军《数学之美第三版》 3️⃣ Python实战:《利用Python进行数据分析》 ✨ 第二阶段:机器学习 1️⃣ 算法理论: 《统计学习方法》 《西瓜书+南瓜书》 2️⃣ 项目实战: 《阿里云天池大赛赛体解析机器学习篇》 ✨ 第三阶段:深度学习 1️⃣ 深度学习原理: 邱西鹏的《神经网络与深度学习》 2️⃣ 深度学习框架: 《动手学深度学习》 3️⃣ 自然语言处理NLP: 《自然语语言处理综述》 4️⃣ 计算机视觉CV: 《计算机视觉算法与应用》 ✨ 第四阶段:阅读论文 对于大多数学习人工智能相关专业的同学来说,特别是研究生,阅读论文是非常重要的。特别是研一或研二的同学,他们通常面临以下三个问题: 应该阅读哪些论文? 如何找到论文代码? 论文代码看不懂怎么办? 这里准备了关于深度学习必备的128篇论文,对于初学深度学习的朋友来说,这些论文是很有必要阅读的。
转行数据分析的学习路线图:从零到一 总结一下我的学习过程,希望能给大家一些参考: 书籍:阅读是学习的基础,不仅要读,还要做笔记,总结。专业书籍是获取专业知识的好途径,行业相关书籍则能帮助你更好地理解行业动态。 统计学:根据个人需求,掌握基本概念,如均值、方差、正态分布、贝叶斯定理、概率计算、假设检验、拟合线等。深入学习可以根据面试情况来定。 Excel:熟能生巧,多练习常用的操作,如函数和透视表,提升熟练度。 砍ySQL:掌握增删查改、筛选、过滤、分组、排序和窗口函数等基本操作。通过练习牛客网和MySQL45题,逐步提高解题能力。 ython:从变量和数据结构开始,逐步学习,多实践总结。清洗数据时,numpy和pandas是不错的选择;可视化方面,matplotlib和plotly都是很好的工具。 数据分析:学习方法论和基本业务知识,掌握拆解、aarrr、rfm、用户画像等分析方法。指标体系的搭建也是面试和工作中常用的技能。 蠥﨧化:tableau是可视化的行家,掌握丰富的玩法,作为工具要多用。大部分公司都用它来可视化信息。 ṧ通过知乎、阿里云天池、和鲸社区、kaggle等网站下载数据集进行操作,熟悉整个流程,面试时会轻松很多。 希望这些建议能帮助你更好地规划自己的学习路线,转行数据分析并不难,只要按照计划一步步来,你一定可以成功!
自学AI半年总结:从零开始到实战 情提要 0️⃣ 每个人的学习路线都需要根据自己的情况调整哦 1️⃣ 我列出的内容只是我自己的学习经历和书籍推荐,如果大家有更好的资源,欢迎随时补充 2️⃣ 如果有更好的思路,也欢迎大家分享 知识-数学 0️⃣ 数学基础真的很重要,尤其是高数部分。 1️⃣ 概率论可以在小破站上找一个基础知识的速通课,基础好的话几个小时就能学完。 知识-机器学习 0️⃣ 我的学习路线最早是从机器学习开始的(大概是今年二月份)。虽然深度学习和机器学习有交集,但深度学习主要用到全连接层。建议先学这一部分,对理解部分模型有帮助。 1️⃣ 学习方式: 李航老师的《统计学习》+配套小破站视频简博士的统计学习方法的相关视频 2️⃣ 学习内容: 能把公式推一遍,理解逻辑和框架就好了。书本里的章节把下面的部分学会就好了,其他可学可跳。 统计学习概论 感知机 朴素贝叶斯 决策树 逻辑回归和最大熵(这个用的真多) 提升树 隐马尔可夫(这个深度学习有些框架比如RNN/LSTM用的挺多的) 3️⃣ 配套代码加博客:(放图片了) 4️⃣ 赛题实践: 《阿里云天池大赛赛题解析》是一本比较适合新手入门的书籍,这个已经开源了直接搜索就好了,在阿里云天池学习赛里面都有全部的具体代码。 里面有四个赛题,选择一个或者两个自己感兴趣的题目吃透每一句代码逻辑就好了,不用过度调整。我当时选择的是恶意程序检测,因为想研究的方向是安全+AI来着。 헦制,其他内容放图片里了。
数据分析必学技能清单,避免踩坑指南 作为一名在数据分析领域摸爬滚打了4年的老手,我真心建议大家在学习数据分析时不要盲目行动。력𖥮好自己的学习路线,这样才能避免踩坑,否则可能会一无所获。以下是我整理的一份详细的学习攻略,希望能帮到大家。 1️⃣ Excel基础篇 𘠩⨯考察频率:⭐️ 𘠦訍视频:小破站上的《戴师兄Excel基础操作》和《王佩丰Excel基础教程24讲》 2️⃣ SQL进阶篇 𘠩⨯考察频率:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 𘠦訍视频:小破站上的《戴师兄SQL入门实战》和Mosh的《SQL进阶教程》 𘠦訍书籍:《SQL必知必会》(这本书很薄,适合边练边看) 𘠥𗩢网站:w3schools、牛客网(50题) 3️⃣ 统计学基础 𘠩⨯考察频率:⭐️⭐️⭐️⭐️ 𘠦訍视频:可汗学院的统计学教程 𘠦訍书籍:《深入浅出统计学》和《统计学》 4️⃣ Tableau入门篇 𘠩⨯考察频率:⭐️ 𘠦訍视频:《戴师兄Tableau零基础教程》 5️⃣ Python进阶篇 𘠩⨯考察频率:⭐️⭐️⭐️ 𘠦訍书籍:《利用Python进行数据分析》和《对比Excel,轻松学习Python数据分析》 𘠦訍视频:中国大学MOOC上的《北京理工大学嵩天老师Python基础》和小破站上的《戴师兄Python基础与实战分析》 𘠦訍网站:白月黑羽(免费)和风变编程Python(付费) 6️⃣ 业务知识篇 𘠩⨯考察频率:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 𘠦訍书籍:《深入浅出的数据分析》、《精益数据分析》、《商业分析全攻略》和《谁说菜鸟不会数据分析》 𘠦訍网站:人人都是产品经理 7️⃣ 机器学习篇 𘠩⨯考察频率:⭐️⭐️⭐️ 𘠦訍视频:五分钟机器学习教程 𘠦訍书籍:《数据挖掘与数据化运营实战》和《百面机器学习》 8️⃣ 大厂实战项目 𘠥襮成上述内容后,可以进行实战练习,如阿里云天池、和鲸社区等。 ❤️ 数据分析本身上手快,入门不难,对小白来说特别友好,带来的薪资增长相当可观,可以说性价比超高!但我们也要掌握好的学习路线,才能更好地学习。希望以上分享的攻略能帮助到大家~
大学生必看!免费获得阿里云认证的绝佳机会 嘿,大学生们,福利来啦! 2024年阿里云天池大学生竞赛又来了,这次的机会可不能错过哦!只要你对云计算、大数据、AI等领域感兴趣,那就赶紧报名吧,因为这次竞赛不仅可以提升你的实践能力,还能让你免费拿到阿里云认证! 竞赛概况 主办单位:阿里云计算有限公司(阿里云) 目标群体:全球大学生 报名时间:2024年7月23日至2024年9月23日 区域初赛:2024年7月23日至2024年9月23日 区域复赛:2024年9月底 全国总决赛:2024年11月 竞赛内容 🙦졧램了云计算、大数据分析、AI人工智能等多个技术领域,分为多个赛道。无论你是对云计算感兴趣,还是想在AI领域大展拳脚,这里都有适合你的舞台。 竞赛奖励 𐊥 军:奖金3万元,每个赛道1名,共2名,颁发奖杯、证书及阿里云ACP高级工程师证书。 亚军:奖金2万元,每个赛道2名,共4名,颁发奖杯、证书及阿里云ACP高级工程师证书。 季军:奖金1万元,每个赛道2名,共4名,颁发奖杯、证书及阿里云ACP高级工程师证书。 优胜奖:奖金2千元,每个赛道10名,共20名,颁发奖杯、证书及阿里云ACA工程师证书。 参赛建议 ኦ前准备:了解竞赛的赛题范围、评分标准和比赛流程,提前准备相关知识和技能。 组队参赛:自由组队参赛可以集思广益,发挥团队优势。建议选择与自己技术背景互补的队友组队。 注重实践:竞赛不仅考察理论知识,更注重实践能力。多参与实际项目,积累实践经验,有助于在竞赛中脱颖而出。 结语 2024年阿里云天池大学生竞赛是一项很有挑战性和影响力的科技类赛事。如果你对云计算、AI等领域充满热情并希望提升自己的实践能力,都可以考虑报名参加这场竞赛!祝大家都能在比赛中取得好成绩,拿到心仪的证书和奖金!ꀀ
转行数据分析:从零到精通 想要从零开始转行数据分析?这里有一份详细的学习框架和路线图,帮助你逐步掌握所需技能。 1️⃣ 书籍阅读:从基础到专业,选择适合你的书籍进行阅读,并做好笔记和总结。专业知识书籍是基础,行业相关书籍则根据你选择的领域来选择。 2️⃣ 统计学基础:掌握基本的统计学知识,如均值、方差、正态分布、贝叶斯定理、概率计算、假设检验和拟合线等。深入学习可以根据面试需求来定。 3️⃣ Excel技巧:熟能生巧,多实践常用的操作,如函数和透视表,提升你的Excel技能。 4️⃣ MySQL进阶:掌握增删查改、筛选、过滤、分组、排序和窗口函数等基本操作。通过练习牛客网和MySQL45题,逐步提升你的SQL技能。 5️⃣ Python编程:从变量和数据结构开始,逐步学习Python编程。清洗数据时,numpy和pandas是不错的选择;可视化方面,matplotlib和plotly都是强大的工具。 6️⃣ 数据分析方法:学习数据分析的方法论和基本业务知识。掌握拆解、aarrr、rfm、用户画像等分析方法,并根据实际场景灵活运用。指标体系的搭建也是面试和工作中的常见考点。 7️⃣ 可视化工具:掌握Tableau可视化工具,探索其丰富的玩法。作为数据可视化的专业工具,Tableau能帮助你更好地展示数据。 8️⃣ 项目实践:通过知乎、阿里云天池、和鲸社区、kaggle等网站获取项目实践机会。下载数据集自行操作,熟悉整个流程,这将为你的面试和工作带来很大帮助。 按照这个框架逐步学习,你将能够逐步掌握数据分析的各项技能,为转行打下坚实的基础。
理工科转商科:我的经验和心得分享 ### 思路及定位 銧工科转商科的可行性 其实,理工科背景的学生转商科并不是不可能。很多商科项目,比如BA、DS和Fintech,都挺欢迎跨专业申请的。毕竟,强大的数理能力是这些专业的敲门砖。我自己就有朋友在BA/DS/Fintech领域混得风生水起,完全是从理工科转过去的。 理工科转商科的劣势 不过,理工科的学生在校期间通常实验和课程设计任务繁重,科目难度和整体均分会低于商科学生。这就导致你在申请一些卡GPA的国家或项目时,能录取的名校概率会低一些。所以,不管怎样,在校期间一定要尽可能保证均分! 国家/项目定位 不同的国家对候选人有不同的考量。比如,香港和新加坡更喜欢高均分的选手,英国则通常卡学校(985/211),而美国则喜欢经历多样的学生。你可以根据自己的条件和需求来定位。 经验积累 & 背景提升 重要性 我很早就意识到实习的重要性。但对于没有商科背景的学生来说,找实习难度极大。我的切入口是先找项目和竞赛来做,考证对我来说可能算是小的加分项,效用不大。主要是通过以下五个平台积累经验: 狗熊会:这个平台经常推送有关数据科学的案例分析,我也是通过它了解到北大光华的BA workshop。 Forage:这是一个国外的虚拟实习平台,可以免费注册项目进行实践,了解目标公司/行业的业务流程。 Coursera 和 Edx:可以用来补充知识面。我的目标是申请商业分析,所以吴恩达老师的机器学习课程是经典的入门课。此外,我也探索了Marketing和Deep learning相关的知识。 Kaggle:这是一个数据科学方向的平台。在有一定知识基础后,一定要实践。可以自由探索,从别人的notebook学知识,汇总经验。国内也有一些不错的平台,如阿里云天池、paddle等。 海投简历 有了一些项目经历后,我开始海投简历。通常咨询和券商行研对专业的限制不大,是跨专业学生首份实习不错的切入口。 希望这些经验能帮到你,祝你顺利转型!
免费GPU资源推荐及学习计划分享 最近我打算深入学习一下并行计算和区块链相关的知识。由于自己懒得配置环境,同时又需要一些GPU计算资源,所以我找到了一些可以即时使用的免费GPU资源,分享给大家。 免费GPU资源推荐 Google Colab T4 16G显存:单次最长运行12小时,支持GPU和TPU。 阿里云天池TCC V100 16G显存:单次最长运行24小时,配置为8c32g。 Kaggle Notebook:支持P100 16G显卡,每周使用时长为43小时。 使用方法 ️ 使用这些资源其实很简单,只需在搜索引擎中输入对应的关键词+GPU,就能找到详细的使用教程。整个配置过程只需几分钟,非常方便。 学习计划 我最近在斯坦福大学的CME213网课上学习并行计算,同时也在啃区块链的相关课程。以前入门深度学习和CV时看了CS 231n,入门NLP时看了CS 224n,现在又加上CME 213,感觉自己已经白嫖了四门斯坦福的高质量网课。 量化交易 虽然量化方面的学习暂时搁置了,但我会开始买一些基金,当作交学费,近距离感受一下交易市场,同时也给自己一个了解市场信息的窗口。 区块链学习 区块链的学习计划是跟着课内进度进行,再配合自己看一些博客。一直以来都在听闻“web3”、“元宇宙”、“电子货币”这些名词,热度很高,被称为互联网的新增量。但作为一个科班出身的人,我还没有认真系统地了解过它们到底是什么。现在趁这个机会,好好研究一下密码学和区块链的基础知识。 总结 如果你在学习过程中发现自己有“豁然开朗”的感觉,不妨写一些笔记记录一下学习过程。希望这些资源和学习计划能对你有所帮助!
真的不想打击计算机的小朋友,但我还是想说 作为从事行业5年多的老码农,现在转行做量化分析师的我,分享下那些年淋过的雨,在这想给大家撑把伞! 这一篇没什么废话,提前码,希望能够给你之后的学业发展铺上垫脚石! 实习 实习都非常重要!一个大厂实习可以很大程度上增补学历的不足,大二大三就可以开始找了。 积极刷题 刷leetcodle!不管是去大厂还是外企,算法必考,面试时,如果算法没有写出来,大概率就凉了。 - 计算机基础 包括OS,计网,数据库。虽然计组也是很重要,但面试基本不问,把重心放在上述的三门课上。 - 比赛 比如:ACM、蓝桥杯、阿里天池,数学建模。最重要的就是ACM,想进大厂的同学大一就准备 ACM! ー 英语 大部分官方文档都是英文的,很多BUG的解决方法也是英文的。英语不是主攻,但是辅助效果超 群。 - Github 如果你会使用 Github,你就领先很多了!上面有海量代码。国内访问 Github 不稳定,可以用国内平 台Gitee作力平替。 - 八股文 面试的基础知识,就是八股文。牛客上的面经也很重要,基本是超高频的考点。 - 考证书 学会考証提升自己,基弱的可以先拿下中項集成,课程跟黑舟快马班,结合大量练习拿证更稳。 我自己是在转行前考了CQF,自己补了很多金融和数学的知识。这个给我原本的工作履历打开了新局面。 - Python 接私活副业必备。在短时间内更能看到效果,还可以快速开发小游戏,做爬虫分析。 CQF里面实操部门是需要掌握Python的,对于码农来说你们是天生量化人。 C语言 语言是编程之本,学习编程语言的第一课!建议通过视频+看书+刷题/做项目来学习。书籍推荐C语言程序设计现代方法,或者C Primer plus第6版。 学会逛 Github、StackoverFlow 等技术论坛抽出一上午的时间学习 markdown语法,这是程序员写文档的必备技能,比word好用太多了。 鼓捣鼓捣Linux 自己在电脑安装个双系统,想省事的话,直接在阿里云上买个学生服务器。平时接触的都是 windows,但是程序员开发时接触最多的是 Linux,项目网站很多是要部署在线上Linux服务器上。用完Linux你会发现简单,好用,快捷,省事,真香。 #动态连更挑战# #大学生# #计算机# #编程#
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