学习路径 · PATH
想转行做数据 / AI
从地基到深度学习数学与统计打底，用 Python 真正处理数据，再进机器学习与深度学习。按顺序走，不用跳着学。
9门课程
458节课
186 小时走完全程
按顺序学
每一步都接着上一步，不用自己排- 1第 1 步 · 把后面算法要用的数学补上人工智能数学基础93 节 · 约 37 小时›
- 2第 2 步 · 看懂数据里的分布与检验数据科学的统计基础41 节 · 约 22 小时›
- 3第 3 步 · 用 Python 完整处理一份数据Python 数据分析实战101 节 · 约 16 小时›
- 4第 4 步 · 经典算法与调参机器学习算法精讲82 节 · 约 33 小时›
- 5第 5 步 · 让模型效果再上一档特征工程精讲与实践35 节 · 约 5.1 小时›
- 6第 6 步 · 从神经网络到 Transformer深度学习基础：从神经网络到 Transformer40 节 · 约 17 小时›
- 7第 7 步 · 多变量场景的统计方法多元统计分析20 节 · 约 15 小时›
- 8第 8 步 · 带时间维度的预测时间序列分析20 节 · 约 17 小时›
- 9第 9 步 · 把知识组织成可查询的图知识图谱26 节 · 约 23 小时›
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