京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | Jo Stichbury
翻译 | Mika
本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权
前言
如今人工智能备受追捧,由于传统软件团队缺乏AI技能,常常会遇到一些挑战。越来越多的企业都开始对人工智能进行投资,并在寻找具有AI技能的人才。
随着市场对AI人才的需求不断增长,许多机构都开始提供相应的培训课程,而且价格和质量各不相同。与其他所有学习一样,在投入大量精力和金钱后,你当然不希望发现浪费了时间却没学到应获得的技能。
那么对于想入门人工智能的人群来说,应该从哪儿开始呢?
本文列出了一些优质AI学习资源。希望在阅读本文后,能帮助你顺利开启AI学习之旅。
在线课程
Udacity
当斯坦福大学教授Sebastian Thrun和Peter Norvig将他们的“人工智能导论”课程免费发布到网上时,Udacity开始了在线课程的尝试。之后Udacity吸引了超过190个国家的16万名学生,并提供AI等一系列技术课程。最近还加入了飞行汽车、无人驾驶汽车和机器人技术领域的一系列“纳米学位”课程,这些课程可以在六个月左右完成,具体取决于你的时间安排,每周需要花10到20个小时。
这些纳米学位课程收费较贵,如果你不想花钱的话,也有许多免费的课程,比如Introduction to AI 和 Introduction to Machine Learning等。
Kaggle
Kaggle是一个数据科学家社区。拥有一个公共数据平台,你可以在其中找到一些有趣的数据集,Kaggle根据数据举办了相关的机器学习比赛。当中也有一些学习资料,这些材料简短但全面,涵盖了机器学习和深度学习等领域。课程强调实用技能而不是抽象理论,所以一开始你就需要动手编程。因此它适合有一定Python基础的初学者,也适合数据科学家来扩展他们的机器学习工具包。
Microsoft和EdX
Microsoft在EdX上的提供了AI专业课程Microsoft Professional Program in AI。该课程旨在面向有抱负的工程师,从人工智能的基本概念入门到掌握为人工智能解决方案构建深度学习模型所需技能。当中提供十门课程,加上一个顶点项目,这些课程都是免费的,如果你需要认证证书则需要付费。当中包含的课程很不错,例如AI所需的数学基础入门,以及数据分析中的伦理学和法律课程。
Coursera
部分课程资料是免费提供的,但若想获得证书必须付款。当中最著名和最受推崇的课程之一就是吴恩达的斯坦福机器学习课程。
其他的Coursera课程在7天免费试用之后会收取费用,你可以免费收看课程视频等内容。在这些课程中,我推荐以下这几个好评最多的课程。
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform Specialization
Advanced Data Science with IBM (as described by Bartleby of the Economist)
NVidia and deeplearning.ai deep learning specialization.
fast.ai
Practical Deep Learning for Coders这一课程在实践性的学习方法方面获得很多好评。
斯坦福大学课程
斯坦福大学的课程在AI领域有极高的声誉。部分课程可以在YouTube上看到,例如卷积神经网络用于视觉识别 (CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)。
Hugo Larochelle的网站包含大量有关深度学习的内容链接,你可以根据自己感兴趣的领域进行学习。
其他资源
Norvig 和Russell的Artificial Intelligence: A Modern Approach 是一本很棒的人工智能书籍。
Peltarion团队写了一本小型电子书 The essential AI handbook for leaders 是很不错的选择,在入门AI时如果没有明确的方向,那么这本书是很好的起点。
超越 AI:Python和统计
如果你打算亲身体验AI,而不仅仅是了解基础知识,那么你需要学习一些编程,因此你很可能会使用到Python。它不仅是一门优秀的语言,而且关于Python还有很多课程和免费书籍:
Kaggle有一个免费的Python课程,学习总时长需14个小时以上,当中包括Python的基础知识。
Udacity上有许多Python的免费课程,包括教授使用NumPy和Pandas库的数据分析入门课程。
以下是Coursera的一些课程:
An introduction to interactive programming with python
Programming for everybody
如果想掌握数据科学背后的数学知识,那么可汗学院是一个不错的选择。当中有不同级别的课程,能够帮助你掌握最困难的概念。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06