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

同类别比较
名称	排名	指标
rbhatia46/Data-Science-Interview-Resources	7,929	星标数: 3,469 分叉数: 766 简介: A repository listing out the potential sources which will help you in preparing for a Data Science/Machine Learning interview. New resources added frequently.
dair-ai/ML-Notebooks	7,950	语言: Jupyter Notebook 星标数: 3,441 分叉数: 537 简介: :fire: Machine Learning Notebooks
data-science-on-aws/data-science-on-aws	7,951	语言: Jupyter Notebook 星标数: 3,440 分叉数: 1,077 简介: AI and Machine Learning with Kubeflow, Amazon EKS, and SageMaker
angelos-p/llm-from-scratch	7,956	星标数: 3,427 分叉数: 377
priya-dwivedi/Deep-Learning	7,983	语言: Jupyter Notebook 星标数: 3,353 分叉数: 2,428
NVIDIA-AI-IOT/jetbot	7,990	语言: Jupyter Notebook 星标数: 3,341 分叉数: 1,073 简介: An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano.
tirthajyoti/Machine-Learning-with-Python	7,991	语言: Jupyter Notebook 星标数: 3,338 分叉数: 1,828 简介: Practice and tutorial-style notebooks covering wide variety of machine learning techniques
Sakura-gh/ML-notes	8,021	语言: HTML 星标数: 3,280 分叉数: 886 简介: notes about machine learning

关键参数与规格
参数	值
语言	Jupyter Notebook
类别	Tutorials
子类别	ML/AI fundamentals,Getting started
星标数	3,415
分叉数	495
贡献者	6
创建日期	2019-01-03
更新日期	2026-10-15
1 天星标数	0
7 天星标数	2
排名	7,959
上次排名	18,414
排名变化	10,455
7 天星标排名	7,669
上次 7 天星标排名	9,254
7 天星标排名变化	1,585
总星标排名	4,011
上次总星标排名	4,006
总星标排名变化	-5
国家	China

Girls-In-AI

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

课程列表

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

课程列表

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

Pandas

[x] 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

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

课程列表

[ ] 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
[ ] LDA
[ ] 实战项目 - 影评分类
[ ] bonus：Auto ML- auto sklearn
[ ] 超参数和模型验证
[ ] 损失函数
[ ] 目标函数
[ ] 交叉检验
[ ] 拆分训练集、测试集
[ ] 数据增强
[ ] 模型集成
[ ] 评估指标
[ ] 实战项目：信贷信用评分

第四期：深度学习 [coming soon...]

课程列表

[ ] 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
[ ] GAN
[ ] 实战项目

第五期：毕业项目 kaggle实战 [coming soon...]

课程列表

[ ] 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...]

课程列表

[ ] word2vec
[ ] word cloud
[ ] 文本相似性
[ ] ...

成长篇：程序员的自我修养

from Leo Hui

介紹
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
- 3.3. 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
- 18.2. Mac
- 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
- 18.5. 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
19. 附录
- 19.1. 计算机科学与技术
- 19.2. 网站
- 19.3. 书籍
- 19.4. 工具

课外项目：基于Python的经典空气动力学

该AeroPython （空气动力学，流体力学，MAE-6226）是由洛雷纳·A·巴巴教授在乔治·华盛顿大学的课程核心。

课程列表

模块1.潜在流程的构建块

模块2.潜在的涡流和升力

模块3.非升力体的源面板方法

模块4.用于升力体的涡旋源面板方法

GIA求职篇：面试题 + 简历

简历

[x] 100份沃顿商学院简历

Girls-In-AI Scholarship 奖学金计划

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

原则

[x] 鼓励大家一起营造GIA积极向上的社区氛围
[x] 鼓励大家互帮互助，培养起自己动手解决问题的能力

规则

[x] 40% 维护学习氛围：上课/作业打卡 + 笔记分享
[x] 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：
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

如有任何兴趣或者疑问请微博私信联系@Girls-In-AI ，再次感谢大家👏

Donation List 捐赠人名单

目前奖学金一共有 1000 rmb

2019-1-4 微博@CodeWithZhangYi 支持金￥500

2019-1-8 微博网友：小悟空支持金￥100

2019-1-8 微博网友：悦支持金￥200

2019-2-3 微博网友：小悟空支持金￥200

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：

[x] 渴望知识的学生
[x] 跨领域转岗想做了解的在职人士
[x] 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.🤞

Girls-In-AI

记录了多少星标和分叉？

仓库排名是多少？

记录的语言和类别是什么？

哪个仓库排名最接近？

Girls-In-AI

machine_learning_diary

第一期：小白Python入门

课程列表

第二期：成为数据分析师 Data Analyst

课程列表

第三期：机器学习

课程列表

第四期：深度学习 [coming soon...]

课程列表

第五期：毕业项目 kaggle实战 [coming soon...]

课程列表

NLP篇：自然语言处理 [coming soon...]

课程列表

成长篇：程序员的自我修养

课外项目：基于Python的经典空气动力学

课程列表

GIA求职篇：面试题 + 简历

简历

Girls-In-AI Scholarship 奖学金计划

Scholarship Criteria 奖学金评定规则

Donation Rules 捐赠步骤

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Girls-In-AI 出征计划

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