官网：https://www.kaggle.com/learn

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，这是 Kaggle 网站提供的一个在线学习平台，专注于数据科学和机器学习领域的教育。Kaggle 是一个知名的数据科学社区，以其数据科学竞赛而闻名，同时提供了丰富的学习资源。

Kaggle Learn 的主要特点：

1. 实践课程：提供了一系列实践课程，涵盖从基础编程到复杂的机器学习和数据可视化技术。

2. 免费学习：所有课程都是免费提供的，用户可以通过实际操作来学习。

3. 证书：完成课程后，用户可以获得证书，有助于提升个人简历。

4. 多样化主题：课程覆盖了数据科学的多个方面，包括 Python、Pandas、机器学习、深度学习、SQL、AI伦理等。

5. 互动学习：通过解决实际问题和挑战来学习，使学习过程更加有趣和有效。

主要课程包括：

• 编程入门：针对没有编程经验的用户，从零开始学习 Python。

• Python：学习数据科学中最重要的编程语言。

• 机器学习入门：了解机器学习的核心概念，并构建您的第一个模型。

• Pandas：通过解决实际问题来提高您的数据操作技能。

• 中级机器学习：处理缺失值、非数值数据、数据泄露等问题。

• 数据可视化：制作出色的数据可视化，体验编程的强大功能。

• 特征工程：了解如何从数据中提取更好的特征，以构建更好的模型。

• SQL 入门：学习使用 Google BigQuery 与数据库工作的 SQL。

• 高级 SQL：提升您的 SQL 技能。

• 深度学习入门：使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练神经网络。

• 计算机视觉：使用 TensorFlow 和 Keras 构建卷积神经网络。

• 时间序列：将机器学习应用于实际的预测任务。

• 数据清洗：掌握清洗现实世界中混乱数据的高效工作流程。

• AI 伦理入门：探索指导 AI 系统道德设计的实用工具。

• 地理空间分析：创建交互式地图，发现地理空间数据中的模式。

• 机器学习解释性：从任何模型中提取易于理解的洞察。

• 游戏 AI 和强化学习入门：使用经典和尖端算法构建您自己的视频游戏机器人。

适合人群：

• 初学者：刚开始学习数据科学和编程。

• 数据科学家：希望提高技能或学习新技术以推进他们的职业生涯。

• 学生：希望为未来的学术或职业生涯做准备。

• 专业人士：希望将数据科学技能应用于他们的工作。

Kaggle Learn 提供的实践课程适合各种技能水平的学习者，从新手到有经验的专业人士。

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