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机器学习入门课程，系统讲解了机器学习核心模型算法与解决问题思路，内容覆盖传统机器学习模型、深度学习典型模型、强化学习部分算法。

Python编程基础课，以知识广度为更高目标，将分支、循环、字符串、近似、函数、元组等娓娓道来，并且将内容深度控制在了非常友好的层面。

本文讲解Pandas工具库几个核心函数，能高效处理时间序列：resample、shift、rolling。帮你得心应手处理时间序列数据！

哈佛大学CS50系列课程的分支之一，聚焦Web编程方向，以 Python、JavaScript、SQL为主编程语言，研究使用Django、React、Bootstrap等框架，设计实现Web应用程序。

非常火爆的计算机导论课！不仅成为哈佛大学最受欢迎的课程之一，也通过网络风靡全球！许多美国大学计算机课程的设计，都参考过这门课程。

本文使用『城市酒店和度假酒店的预订信息』，对旅游业的发展现状进行数据分析，包含了完整的数据分析流程：数据读取、数据初览、数据预处理、描述性统计、探索性数据分析、关联分析、相关性分析。

哈佛大学CS50系列课程分支之一，结合Python编程语言，探讨现代人工智能的基础概念和算法，深入探讨对游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的理解和思考。

课程对于graph方向的数据挖掘、机器学习(神经网络)有全面的知识覆盖。如果想学习非结构化的图数据上的各类算法，这是最权威的课程之一。

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