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今天小编为大家推荐一个AI领域学习者
必备的公众号：Datawhale
Datawhale是一个专注于AI领域的开源组织，2019年被评为上海交通大学国家级项目。致力于构建国内有影响力的开源社区，分享优质开源项目，自发组织学习，帮助AI领域学习者更好地成长。
今天挑选Datawhale的一些内容给大家，希望对大家学习和工作能有帮助。
Datawhale
学习路线
完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！
数据科学家成长指南
这是关于如何成为一名AI算法工程师的长文
干货！推荐算法工程师学习路线及工作指南
秋招准备，GitHub万星的ML算法面试大全
机器学习成才之路：这是一条GitHub高赞的学习路径
开源项目
《周志华机器学习详细公式推导版》发布，Datawhale开源项目pumpkin-book
《李宏毅机器学习完整笔记》发布，Datawhale开源项目LeeML-Notes
求职攻略 | Datawhale助力秋招最强战甲
复旦邱锡鹏开源发布《神经网络与深度学习》
737 页《吴恩达深度学习核心笔记》发布！
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GitHub上能让你重拾学习热情的AI项目：权游预测/AI作画/与AlphaZero对弈
数据竞赛
竞赛专题 | 从赛题理解到竞赛入门基础
竞赛专题 | 数据探索-从数据中发现隐藏价值
竞赛专题 | 数据预处理-如何处理数据中的坑？
竞赛专题（四）特征工程-竞赛中的必杀技
从0到1构建数据科学竞赛知识体系，有夕，鱼佬，茂霖等竞赛大咖将特邀分享
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一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案
竞赛大杀器xgboost，波士顿房价预测
Kaggle数据比赛经验分享，陈成龙博士整理！
Airbnb新用户的民宿预定结果预测
组队学习
暑期组队学习计划
Datawhale第七期组队学习计划
Datawhale组队学习计划
新学期组队学习计划
Datawhale寒假组队学习计划
Datawhale第一期学习数据分析报告
机器学习
数据清洗&预处理入门完整指南
机器学习领域必知必会的12种概率分布（附Python代码实现）
XGBoost超详细推导，终于有人讲明白了！
特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）
特征工程系列：特征筛选的原理与实现（下）
深度学习在金融领域的应用
吴恩达TensorFlow专项课程及相关理论基础
TensorFlow2.0 系列开篇：Windows下GPU版本详细安装教程
吴恩达CS230深度学习开课了！视频配套PPT应有尽有
每日一问
如何判断数据背离正态分布？
决策树，逻辑回归，PCA-算法面经
如何去实践一个完整的数据挖掘项目?
优秀的数据分析师应该具备哪些技能和特质？
谈谈你对集成学习的见解与认识？
学机器学习有必要懂数学吗？
Python的常用包有哪些，分别有什么作用？
如何阅读英文文献，有哪些高效的方法或者辅助工具？
拿到数据进行建模如何选择更合适的算法？
面试官比较看重简历中的哪些维度，有什么写简历的技巧、建议和总结？
主题分享
关于Datawhale，你想说些什么？
如何高质量地度过大学四年时光
专访 | 周涛：从窄门进最终走出宽路来
陆奇：我给有梦想的年轻人10点建议
贾扬清：我对人工智能方向的一点浅见
张怡：关于小白入门AI算法工程师的直播分享
敲门算法：和你一起学李宏毅
Auto Machine Learning 自动化机器学习笔记
深入了解数据人才 | 中国数据人才白皮书
Datawhale内推 | 头条、滴滴、商汤、小米、毕马威等
除了上面的文章外，由于篇幅原因，未完全列举，另Datawhale成员自发组织的暑期组队学习计划也将陆续开始，具体内容可以扫描下方的二维码在Datawhale公众号查看。