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12周、26节课、52个测验，面向所有人的经典机器学习课程

30天Python编程挑战是一个分步指南，帮助你在30天内学习Python编程语言。这个挑战可能需要超过100天，请按照自己的节奏进行。这些视频也可能有所帮助：https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw

Apache Superset 是数据可视化与数据探索平台

scikit-learn：Python机器学习库

学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。

面向Python的灵活强大数据分析处理库，提供类R数据框的标签化数据结构、统计函数及丰富功能

2026年夏季软件工程、数据科学、AI、量化、产品管理和硬件实习岗位发布。由Simplify和Pitt CSC每日更新。

Apache Airflow - 通过编程方式编写、调度和监控工作流的平台

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Streamlit——快速构建和共享数据应用的开发框架。

十周二十课，人人皆可数据科学！

从头开始机器学习。机器学习模型和算法的基本 NumPy 实现，重点是可访问性。旨在涵盖从线性回归到深度学习的所有内容。

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研发对于提升工业生产力至关重要，尤其在AI时代，其核心聚焦于数据与模型。我们致力于通过R&D-Agent自动化这些高价值的通用研发流程，让人工智能驱动数据驱动的AI研究。🔗https://aka.ms/RD-Agent-Tech-Report

Trino 官方代码库——原名为 PrestoSQL 的大数据分布式 SQL 查询引擎 (https://trino.io)

OpenRefine 是一款免费开源的强大工具，用于处理杂乱数据并实现数据质量提升

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示例 📓 Jupyter 笔记本，展示如何使用 🧠 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型。

关于机器学习系统设计和练习的小册子。不是“设计机器学习系统”一书的存储库，它是“dmls-book”