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这里是数据科学相关的课程和学习资源，页面展示课程个数：9
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创建时间：20210901 更新时间：20231201 |
竞赛学习 |
| 我们将从本月组织一次竞赛训练营活动，希望能够帮助大家入门数据竞赛。在活动中我们将布置具体竞赛任务，然后参与的同学们不断闯关完成，竟可能的帮助大家入门。 | |
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第1章：2024-01月（动手学RAG） 第2章：2023-09月（时序回归预测） 第3章：2023-08月（高效使用ChatGPT） 第4章：2023-07月（ChatGPT检测器） 第5章：2023-06月（图像分类和语义分割） 第6章：2023-04月（图像检索与匹配） 第7章：2023-03月（对话意图识别） 第8章：2023-02月（图分析与图节点嵌入） 第9章：2023-01月（文本匹配） 第10章：2022-12月（新闻推荐系统） 第11章：2022-10月（Spaceship Titanic） 第12章：2022-08月（华为推荐系统） 第13章：2022-07月（数据挖掘&NLP） 第14章：2022-05月（Transformers） 第15章：2022-04月（推荐系统） 第16章：2022-03月（网络编程&Spark） 第17章：2022-01月（LightGBM&文本匹配） 第18章：2021-12月（Pandas&反欺诈） 第19章：2021-11月（Linux&Pytorch） 第20章：2021-10月（结构化&CV&NLP） |
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创建时间：20210125 更新时间：20210407 |
数据分析 交通数据 |
| 比赛链接：https://data.xm.gov.cn/contest-series/digit-china-2021/ 本专题赛以“数聚赋能 众智成城”为主题，征集基于城市管理大数据领域的算法模型和创新应用解决方案。旨在通过城市管理与大数据的融合，针对当前城市管理的难点和痛点，以共享单车管理为切入点，发掘出一系列城市智能管理创新项目，切实巩固提升城市精细化、智能化、人性化管理水平，推进基于大数据的城市智能管理项目的落地与发展，树立城市治理体系与治理能力现代化标杆，不断提升数字产业集聚高地影响力。 |
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第1章：学习目录 第2章：赛题介绍 第3章：赛题任务解析 第4章：共享单车潮汐点分析 第5章：共享单车潮汐点建议 第6章：共享单车调度方案 第7章：单车畅行友好度方案 |
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创建时间：20210215 更新时间：20210316 |
计算机视觉 语义分割 |
| 赛题以计算机视觉为背景，要求选手使用给定的航拍图像训练模型并完成地表建筑物识别任务。为更好的引导大家入门，我们为本赛题定制了学习方案和学习任务，具体包括语义分割的模型和具体的应用案例。在具体任务中我们将讲解具体工具和使用和完成任务的过程。 | |
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第1章：学习说明 第2章：赛题理解 第3章：数据扩增方法 第4章：网络模型结构发展 第5章：评价函数与损失函数 第6章：模型训练与验证 第7章：模型集成 |
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创建时间：20201001 更新时间：20210201 |
数据分析 |
| 赛题以数据分析为背景，要求选手使用公开的arXiv论文完成对应的数据分析操作。与之前的数据挖掘赛题不同，本次赛题不仅要求选手对数据进行建模，而且需要选手利用赛题数据完成具体的可视化分析。 | |
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第1章：任务介绍 第2章：论文数据统计 第3章：论文作者统计 第4章：论文代码统计 第5章：论文种类分类 第6章：作者信息关联 |
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创建时间：20200724 更新时间：20201128 |
时序数据 结构化数据 |
| 本次大赛以“互联工业·赋能赋智”为主题，由中国信息通信研究院、国网湖南省电力有限公司联合主办，华为、富士康工业互联网股份有限公司、北京工业大数据创新中心、国家电投集团大数据公司协办。昆仑智汇数据科技和天泽智云为此次大赛提供技术支持。 | |
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第1章：学习目录 第2章：赛题介绍 |
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创建时间：20200902 更新时间：20201002 |
数据分析 交通数据 |
| 比赛链接：https://data.xm.gov.cn/opendata-competition/ 出租车每天的运营中会产生大量的上下车点位相关信息，对这些数据进行科学合理的关联和挖掘，对比在工作日以及休息日、节假日的出租车数据的空间分布及其动态变化，对出租车候车泊位、管理调度和居民通勤特征的研究具有重要意义。 |
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第1章：学习目录 第2章：赛题介绍 第3章：任务0-准备工作 第4章：任务1-数据读取 第5章：任务2-数据与可视化 第6章：任务3-地图数据统计 第7章：任务4-订单数据统计 第8章：任务5-订单调度分析 第9章：任务6-分析报告撰写 |
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创建时间：20200801 更新时间：20200905 |
文本分类 机器学习 NLP |
| 赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/introduction 通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型的字符识别问题。 |
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第1章：赛题理解 第2章：数据读取与数据分析 第3章：基于机器学习的文本分类 第4章：基于深度学习的文本分类1 第5章：基于深度学习的文本分类2 第6章：基于深度学习的文本分类3 |
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创建时间：20200512 更新时间：20200712 |
CV 字符识别 |
| 比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction 本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第二场 —— 零基础入门CV赛事之街景字符识别。赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求选手预测真实场景下的字符识别，这是一个典型的字符识别问题。通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界，主要针对竞赛选手上手视觉赛题，提高对数据建模能力。 |
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第1章：baseline 第2章：赛题理解 第3章：数据读取与数据扩增 第4章：字符识别模型 第5章：模型训练与验证 第6章：模型集成 |
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创建时间：20200440 更新时间：20200640 |
结构化 |
| 比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction 本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第一场 —— 零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测大赛。赛题以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格，这是一个典型的回归问题。通过这道赛题来引导大家走进AI数据竞赛的世界，主要针对于于竞赛新人进行自我练习。 |
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第1章：Baseline 第2章：赛题理解 第3章：数据分析 第4章：特征工程 第5章：模型调参 第6章：模型融合 |
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