Datawhale学习 

贡献者：Datawhale、伯禹教育、上海交通大学ACM班

本月组队学习，包含了人工智能、数据科学、基础编程3个模块，共11个学习内容。

开源学习联盟

相关企业、高校、学院、协会、社团等参与，倡导开源学习，通过开放协作的学习方式，探索有意义的工作，建立有意义的人际关系。

中南大学计算机学院科协

厦门大学WISERCLUB

浙江大学人工智能协会

华东理工大学创新创业协会

闽江学院数学建模协会

西安电子科技大学科创社

重庆邮电大学软件工程学院

南通师范高等专科学校科技创新社

华北电力大学大数据与哲学社会科学实验室

华北电力大学LSGO软件技术团队

关于开源

Datawhale作为开源组织，更多是希望营造互促的学习氛围和纯粹的学习环境，所有学习内容和学习规划都将开源在Datawhale Github上（地址见下方），方便大家有监督和无监督学习，从而帮助到更多学习者成长。

开源内容

截止今日，Datawhale已经开源50多门学习内容，涉及编程、数据科学、cv、nlp、强化学习和推荐系统6大模块，这源自每一个开源贡献者的参与。

开源地址

https://github.com/datawhalechina/team-learning

什么是组队学习？

顾名思义，就是一群志同道合的小伙伴，一起学习讨论，一起克服拖延症，一起组队打boss。没有老师，没有教学，有的是一群热爱学习和渴望改变的人，交流学习，互促共进。或许你可以从这些文章进一步了解：《黄元帅：组队学习的大航海模型》、《闻韶：我的组队学习经历》、《罗如意：从学习者到贡献者》。

开源教程

人工智能（含机器学习、深度学习）

1 /吃瓜教程—西瓜书+南瓜书

开源贡献：谢文睿、秦州、卢水琼

内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！详细介绍点这里

学习周期：18天

定位人群：有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学

学习名额：180人

️ 配套讲解视频已上传至B站，地址见文末「快速通道」

任务节选

‍‍‍‍‍‍‍‍Task02：概览西瓜书、南瓜书第3章（6天）

• 《机器学习》第3章
  

• 涉及的线性回归等数学难点‍‍‍‍‍‍‍‍

2 /李宏毅机器学习（含深度学习）

开源贡献：王茂霖、陈安东、刘峥嵘、李玲、吕豪杰、苗圃、宋昊阳、孙子涵

内容说明：辅助大家更好学习李宏毅老师机器学习视频，并加入相关补充资料，帮助你对机器学习有更加深刻的理解。

学习周期：14天

定位人群：深度学习初学者，有微积分，线性代数基础

学习名额：100人

任务节选

Task04：深度学习介绍和反向传播机制（2天）

• 了解深度学习的基础知识

• 熟悉反向传播机制

3 /深入浅出PyTorch

开源贡献：李嘉骐、牛志康、刘洋、陈安东、陈玉立、刘兴、郭棉昇、乔彬、邝俊伟

内容说明：PyTorch理论与实践结合，由基础知识到项目实战。详细介绍点这里

学习周期：14天

定位人群：具备高数、线代、概率论基础，有一定的机器学习和深度学习基础，熟悉常见概念，会使用Python。

学习名额：100人

任务节选

Task01：PyTorch的安装和基础知识（2天）

4 /使用PyTorch复现推荐模型

开源贡献：赖敏材、罗如意、吴忠强、汪志鸿、唐鑫、王宇宸、何世福、李拙、王炜良、于宙鑫、王凯、任鹏飞

内容说明：本课程旨在帮助学员掌握torch-rechub框架的设计与使用，掌握深度推荐系统中的排序、召回、多任务模型的设计思想与实战技巧。

学习周期：15天

定位人群：有一定的Pytorch基础，熟悉深度学习，了解推荐系统基本算法，想进一步熟悉业界应用较广泛的深度推荐模型。

学习名额：100人

任务节选

Task01：了解Torch-RecHub框架设计与使用方法（2天）

5 /零基础入门数据挖掘赛事

开源贡献：鱼佬、阿水、田瑶、吴纪洋、张福胜

内容说明：零基础入门数据挖掘赛事，熟练赛事操作流程、学习处理非结构化数据、巩固已学机器学习算法知识。

学习周期：10天

定位人群：具备有一定的Python基础，了解基础的机器学习算法，想要实践学习的入门者。

学习名额：180人

任务节选

Task01：赛事全流程实践（4天）

• 报名赛事实践并下载数据集；
  

• 理解实践场景，梳理解题思路；

• 按照给定的基线解决方案跑通代码；

• 提交相应的结果文件。

数据科学

6 / SQL编程语言

开源贡献：王复振、杨煜、闫钟峰、杨梦迪、苏鹏、刘琳、张翔宇、杨世超、牧童

内容说明：Follow me，从 0 到 1 掌握 SQL。了解SQL基本特点，熟悉基本操作，掌握视图等高阶用法，最后秋招秘籍检验学习效果。详解介绍点这里

组队学习周期：16天

定位人群：0基础学员，希望掌握SQL基础查询的同学

学习名额：80人

任务节选

Task04 集合运算（3天）

•  表的加减法

•  连结(JOIN)

7 / 数据可视化（Matplotlib）

开源贡献：杨剑砺、杨煜、耿远昊、李运佳、居凤霞、刘元朋、袁一涵、徐韵婉

内容说明：系统梳理了python最重要的数据可视化包的方方面面，并配有练习题供学习者核查学习效果。详细介绍点这里

组队学习周期：14天

定位人群：希望通过系统学习matplotlib包来提高python可视化技能的人。

学习名额：100人

任务节选

Task02：艺术画笔见乾坤（5天）

• 作为整个matplotlib宇宙中最重要的一个环节，重点介绍了matplotlib绘图的核心API，以及使用matplotlib绘制基本元素的方法
  

8 / 动手学数据分析

开源贡献：陈安东、金娟娟、杨佳达、老表、李玲、张文涛、高立业、周辉池、崔腾松、于鸿飞

内容说明：以项目为主线，通过边学，边做以及边被引导的方式，既掌握知识点又能掌握数据分析的大致思路和流程。详细介绍点这里

组队学习周期：11天

定位人群：懂一些python，希望入门数据分析的学习者。

学习名额：100人

任务节选

Task01：数据加载及探索性数据分析（2天）

• 了解数据加载以及数据观察

• 掌握pandas基础

• 完成探索性数据分析

编程基础

9 / C++语言与基础算法

开源贡献：伯禹团队、上海交大ACM班同学、左凯文、聂耀、陈煜昂、谷国伟、高岩、赵文一

内容说明：课程从 C++ 核心语法到程序运行原理进行全方位讲解。并以C++讲解高精度运算、经典排序与搜索、二分查找应用、动态规划与背包问题等基本内容和实现思想。

学习周期：22天

定位人群：零基础希望学习C++的同学。

学习名额：100人

任务节选

Task02：模拟算法、高精度运算、枚举算法、排序算法、二分查找及应用、递归与递推、动态规划等算法及其C++实现。（12天）

10 / GitModel数学建模

开源贡献：李祖贤、刘斯豪、郑伯斌、六一、何清旋、邱广坤

内容说明：讲解数学建模所用到最基本的数学工具——高数、线代、概率统计，并且讲解如何使用Python编程语言进行实现，跨越理论到实践的鸿沟。

学习周期：14天

定位人群：

• 想要入门数学建模但不知道从何学起的非数学专业的同学；

• 数学专业出身懂得理论知识，但不知如何实现的同学。

学习名额：100人

任务节选

Task01：动手学高等数学️[Sympy、Scipy、Matplotlib]（3天）

11 / 青少年编程：Python语言

开源贡献：王思齐、马燕鹏

内容说明：跟着春雷老师，看视频学习Python编程的基本知识。

学习周期：‍‍‍‍21天

定位人群：对Python编程感兴趣的小朋友（10~18岁）。

学习名额：100人

任务节选

Task01：第一阶段功法（6天）

• 打印你的数据

• 输入功能input

• 神奇的运算符

• 比较运算符

• 阶段复习

关于报名

 时间：6月11日（周六）中午11:30

 方式：在Datawhale高校群/在职群发布报名码，扫码报名后学习

关注公众号，后台回复关键词“在校”或“在职”进群；已在则无需重复加入。

由于组织学习非盈利，精力有限，未报名成功可以根据开源教程自行安排学习。

提前名额：在朋友圈分享本篇学习文章获20个赞，发送截图到后台，审核后可获得优先学习名额。

点击查看组队学习规则

开源地址

快速自学

 为难度系数

1.  吃瓜教程——西瓜书+南瓜书

开源地址：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book

B 站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU

2. 李宏毅机器学习（含深度学习）

开源地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes

配套课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef

2021李宏毅授权课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT

3. 深入浅出PyTorch

开源地址：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch

B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1L44y1472Z

4.使用PyTorch复现推荐模型

开源地址：https://github.com/datawhalechina/torch-rechub

5.数据挖掘竞赛实践

开源地址：https://coggle.club/?platform=xfyun

6. SQL编程语言

开源地址 ：https://github.com/datawhalechina/wonderful-sql

7. 数据可视化（Matplotlib）

开源地址：https://github.com/datawhalechina/fantastic-matplotlib

8. 动手学数据分析

开源地址：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis

B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Uv411p77r

9. C++语言与基础算法

开源地址：https://www.qingzhouzhixue.com/

10.GitModel数学建模

开源地址：https://github.com/Git-Model/__init_Modeling__

11. 青少年编程：Python语言

开源地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/ChildrenProgramming

B站视频：https://space.bilibili.com/90353310/

一键三连，一起学习️