Data-science-ML-and-DL-Resources

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开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 26 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 202
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源资源集合，完全免费，无付费版本。

项目预览

Data-science-ML-and-DL-Resources 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队chethanhn29
GitHubhttps://github.com/chethanhn29/Data-science-ML-and-DL-Resources
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源资源集合，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型cnn-keras,computer-vision,data-science,deep-learning,dsa,generative-ai,git,large-language-models,machine-learning,mlflow,neural-network,nlp-machine-learning,python,pytorch,sql,statistics,tableau,tensorflow,transformers,webdevelopment
GitHub 星标★ 202
上线时间2023-03-10 00:00:00
代码更新2025-03-09
仓库体积186.2 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

这是一个面向机器学习、深度学习和数据科学学习者的免费资源集合仓库。它系统地整理了笔记、课程、视频、项目、文章和代码仓库链接，覆盖了从Python、SQL基础到CNN、NLP、GAN、GNN、Transformer等前沿模型，以及Flask、Django等Web框架和端到端机器学习项目实战。项目旨在为初学者和进阶者提供一条清晰的学习路径，通过聚合高质量的外部资源，帮助用户减少搜索成本，按图索骥地掌握数据科学核心技能。目前项目处于早期阶段，星标数不高，但内容结构清晰，分类明确，适合作为学习导航站使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 202

核心亮点

  • 资源覆盖面广，从Python/SQL基础到GAN/GNN等高级主题均有涉及
  • 分类清晰，按技术领域和项目类型组织，便于按需查找
  • 包含端到端项目链接，强调理论与实践结合

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 部分链接可能失效，需要定期维护

适用场景

  • 数据科学初学者寻找系统学习路径
  • 开发者快速查找特定技术（如NLP、Flask）的教程和项目
  • 教育者或培训者收集教学参考资料

替代项目

awesome-machine-learning、Data-Science--Cheat-Sheet、ML-for-beginners

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