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项目介绍

计算机科学路线图。

项目简介

目录

• 1.Fundamentals
• 1、基础知识(Fundamentals)
  • 1.1 基础(Basic)
  • 1.2 Python编程(Python Programming)
  • 1.3 数据源(Data Sources)
  • 1.4 数据处理与分析(Exploratory Data Analysis)
• 2.Data Science
• 2、数据科学(Data Science)
  • 2.1 数据统计(Statistics)
  • 2.2 可视化(Visualization)
• 3.Machine Learning
• 3、机器学习(Machine Learning)
  • 3.1 综述概览(General)
  • 3.2 方法(Method)
  • 3.3 用例(Use Cases)
  • 3.4 工具(Tools)
• 4.Deep Learning
• 4、深度学习(Deep Learning)
  • 4.1 论文(Papers)
  • 4.2神经网络(Neural Networks)
  • 4.3 结构(Architectures)
  • 4.4 训练(Training)
  • 4.5 工具框架(Tools&Frame)
  • 4.6 高级模型优化(Model optimization advanced)
• 5.Data Learning
• 5、数据工程(Data Engineering)
  • 5.1 数据格式总结(Summary of Data Formats)
  • 5.2 数据发现(Data Discovery)
  • 5.3 数据来源&采集(Data Source & Acquisition)
  • 5.4 数据集成(Data Integration)
  • 5.5 数据融合(Data Fusion)
  • 5.6 数据转换与数据增强(Transformation & Enrichment)
  • 5.7 数据调查(Data Survey)
  • 5.8 数据整理(OpenRefine)
  • 5.9 数据量化(How much Data)
  • 5.10 实施有效的提取、转换、加载流程(using ETL，Extract, Transform and Load)
  • 5.11 数据湖与数据仓库(Data Lake vs Data Warehouse)
  • 5.12 将您的 Python 应用程序 Docker 化(Dockerize your Python Application)
• 6.Big Data
• 6、大数据(BIg data)
  • 6.1 大数据架构(BIg Data Architectures)
  • 6.2 原则(Principles)
  • 6.3 工具(Tools)