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阿里云天池前沿信息_阿里影视资源共享网站(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

阿里云天池

𐟓š 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： 𐟌ˆ 应该阅读哪些论文？ 𐟌ˆ 如何找到论文代码？ 𐟌ˆ 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 𐟓š 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。 𐟓ˆ 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。 𐟓Š 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。 𐟓Š 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›š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 𐟔𛠥Ÿ𚧡€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。 𐟔𛠥Ÿ𚧡€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。𐟚력ˆ𖥮š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：⭐️ 𐟔𘠦Ž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：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：小破站上的《戴师兄SQL入门实战》和Mosh的《SQL进阶教程》 𐟔𘠦Ž訍书籍：《SQL必知必会》（这本书很薄，适合边练边看） 𐟔𘠥ˆ𗩢˜网站：w3schools、牛客网（50题） 3️⃣ 统计学基础 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：可汗学院的统计学教程 𐟔𘠦Ž訍书籍：《深入浅出统计学》和《统计学》 4️⃣ Tableau入门篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：《戴师兄Tableau零基础教程》 5️⃣ Python进阶篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž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》 𐟔𘠦Ž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》 𐟔𘠦Ž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：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž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》 𐟔𘠦Ž訍网站：人人都是产品经理 7️⃣ 机器学习篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：五分钟机器学习教程 𐟔𘠦Ž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 𐟔𘠥œ襮Œ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𕛦𖵧›–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 𐟌Ÿ 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！𐟓š𐟒ꀀ

转行数据分析𐟓Š：从零到精通 𐟌ˆ 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 𐟓ˆ ### 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 𐟒𜊥𙠧š„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 𐟓š 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 𐟓ˆ 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！

深度学习云服务器推荐：5款顶级选择作为一名经验丰富的深度学习导师，我辅导过许多学生，积累了丰富的深度学习经验。今天，我想和大家分享几款我非常推荐的深度学习云服务器，希望能帮助到正在进行深度学习项目的你们！ AWS EC2 𐟌 AWS EC2 是 Amazon Web Services 的云计算服务。它提供高性能的计算、存储和网络服务，非常适合深度学习项目。无论你是进行图像识别、语音识别还是自然语言处理，AWS EC2 都能提供强大的支持。 Google Cloud 𐟌 Google Cloud 是谷歌的云计算服务，同样提供高性能的计算、存储和网络服务。Google Cloud 的 AI 平台和 TensorFlow 支持让深度学习项目变得更加容易。 Microsoft Azure 𐟌 Microsoft Azure 是微软的云计算服务，它也提供高性能的计算、存储和网络服务。Azure 的 AI 服务和 CNTK 支持让深度学习项目变得更加高效。 Alibaba Cloud 𐟌寸阿里云是阿里巴巴的云计算服务，提供高性能的计算、存储和网络服务。阿里云的天池平台和 PaddlePaddle 支持让深度学习项目变得更加便捷。 IBM Watson 𐟤– IBM Watson 是 IBM 的人工智能和深度学习平台，提供高性能的计算、存储和网络服务。Watson 的 AI 服务让深度学习项目变得更加智能。以上是我推荐的几款深度学习云服务器，它们都提供高性能的计算、存储和网络服务，可以根据你的需求和预算选择最适合的深度学习云服务器。希望这些推荐能对你的项目有所帮助！

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。 𐟓Œ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。 - 𐟓Œ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 𐟓Œ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 𐟓Œ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 𐟓Œ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 𐟓Œ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 𐟓Œ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。 - 𐟓ŒPython 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。 𐟓ŒC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。 𐟓Œ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。 𐟓Œ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 𐟓Œwindows,但是程序员开发时接触最多的是 𐟓ŒLinux,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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