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AI Challenger 2018 进行时

Deep Learning Specialization on Coursera

之前写过一篇《AI Challenger 2017 奇遇记》,记录了去年参加 AI Challenger 英中机器文本翻译比赛和英中机器同声传译比赛的过程,得到了一些反馈,特别是一些同学私下留言希望共享语料做科研用,但是限于去年比赛AI Challenger官方的约定,无法私下分享。不过好消息是,AI Challenger 2018 新赛季已经于8月29号启动,总奖金高达300万人民币,单个赛道冠军奖金最高到40万人民币。新赛季英中机器翻译文本大赛继续,提供了一批新的语料,中英双语句对规模大致到了1千3百万句对的水平,真的很赞。

我之前没有参加这类数据竞赛的经验,去年因为做 AIpatent专利机器翻译 产品的缘故,参加了 AI Challenger 2017 两个与机器翻译相关的赛道,并且侥幸进了英中机器同声传译比赛的 Top 5,过程中最大的收获其实是 follow 了一轮最新的神经网络机器翻译模型和试用了一些相关的NMT开源工具,另外也跟踪了机器翻译相关的论文,了解了当前机器翻译的进展情况,这些对于我的工作还是有相当帮助的。

10年前读研的时候,没有MOOC,没有Kaggle,也没有这么多开源的深度学习平台和工具,有时候不得不感慨,对于搞数据挖掘的同学来说,这是最好的时代。对于还在校学习的同学,如果实验室的任务不重,强烈建议参加类似 AI Challenger, Kaggle 这样的比赛,这可能是除了实习之外,又一个很好的积累实战经验的方法之一。在 NLPJob ,我们已经发现有一些招聘方加了一条加分项,例如:有Kaggle比赛获奖或者其他竞赛获奖的优先。而类似的,我们也发现很多同学的简历中参加Kaggle, 天池大数据等竞赛的经历逐渐成了标配。面向校招,在校同学缺乏实战经验,如果又没有一些很好的实验室项目或者实习经历作为筹码,那么参加这类比赛不失为一个很好的简历补充方式。

以下选自 AI Challenger 2018 的相关官方介绍,其中五大主赛道有三个与自然语言处理相关,可见NLP是多么的难。

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Coursera上数据科学相关课程(公开课)汇总推荐

Deep Learning Specialization on Coursera

Coursera上的数据科学课程有很多,这里汇总一批。

1、 Introduction to Data Science Specialization

IBM公司推出的数据科学导论专项课程系列(Introduction to Data Science Specialization),这个系列包括4门子课程,涵盖数据科学简介,面向数据科学的开源工具,数据科学方法论,SQL基础,感兴趣的同学可以关注:Launch your career in Data Science。Data Science skills to prepare for a career or further advanced learning in Data Science.

1) What is Data Science?
2) Open Source tools for Data Science
3) Data Science Methodology
4) Databases and SQL for Data Science

2、Applied Data Science Specialization

IBM公司推出的 应用数据科学专项课程系列(Applied Data Science Specialization),这个系列包括4门子课程,涵盖面向数据科学的Python,Python数据可视化,Python数据分析,数据科学应用毕业项目,感兴趣的同学可以关注:Get hands-on skills for a Career in Data Science。Learn Python, analyze and visualize data. Apply your skills to data science and machine learning.

1) Python for Data Science
2) Data Visualization with Python
3) Data Analysis with Python
4) Applied Data Science Capstone

3、Applied Data Science with Python Specialization

密歇根大学的Python数据科学应用专项课程系列(Applied Data Science with Python),这个系列的目标主要是通过Python编程语言介绍数据科学的相关领域,包括应用统计学,机器学习,信息可视化,文本分析和社交网络分析等知识,并结合一些流行的Python工具包进行讲授,例如pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk以及networkx等Python工具。感兴趣的同学可以关注:Gain new insights into your data-Learn to apply data science methods and techniques, and acquire analysis skills.

1) Introduction to Data Science in Python
2) Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python
3) Applied Machine Learning in Python
4) Applied Text Mining in Python
5) Applied Social Network Analysis in Python

4、Data Science Specialization

约翰霍普金斯大学的数据科学专项课程系列(Data Science Specialization),这个系列课程有10门子课程,包括数据科学家的工具箱,R语言编程,数据清洗和获取,数据分析初探,可重复研究,统计推断,回归模型,机器学习实践,数据产品开发,数据科学毕业项目,感兴趣的同学可以关注: Launch Your Career in Data Science-A nine-course introduction to data science, developed and taught by leading professors.

1) The Data Scientist’s Toolbox
2) R Programming
3) Getting and Cleaning Data
4) Exploratory Data Analysis
5) Reproducible Research
6) Statistical Inference
7) Regression Models
8) Practical Machine Learning
9) Developing Data Products
10) Data Science Capstone

5、Data Science at Scale Specialization

华盛顿大学的大规模数据科学专项课程系列(Data Science at Scale ),这个系列包括3门子课程和1个毕业项目课程,包括大规模数据系统和算法,数据分析模型与方法,数据科学结果分析等,感兴趣的同学可以关注: Tackle Real Data Challenges-Master computational, statistical, and informational data science in three courses.

1) Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms
2) Practical Predictive Analytics: Models and Methods
3) Communicating Data Science Results
4) Data Science at Scale – Capstone Project

6、Advanced Data Science with IBM Specialization

IBM公司推出的高级数据科学专项课程系列(Advanced Data Science with IBM Specialization),这个系列包括4门子课程,涵盖数据科学基础,高级机器学习和信号处理,结合深度学习的人工智能应用等,感兴趣的同学可以关注:Expert in DataScience, Machine Learning and AI。Become an IBM-approved Expert in Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence.

1) Fundamentals of Scalable Data Science
2) Advanced Machine Learning and Signal Processing
3) Applied AI with DeepLearning
4) Advanced Data Science Capstone

7、Data Mining Specialization

伊利诺伊大学香槟分校的数据挖掘专项课程系列(Data Mining Specialization),这个系列包含5门子课程和1个毕业项目课程,涵盖数据可视化,信息检索,文本挖掘与分析,模式发现和聚类分析等,感兴趣的同学可以关注:Data Mining Specialization-Analyze Text, Discover Patterns, Visualize Data. Solve real-world data mining challenges.

1) Data Visualization
2) Text Retrieval and Search Engines
3) Text Mining and Analytics
4) Pattern Discovery in Data Mining
5) Cluster Analysis in Data Mining
6) Data Mining Project

8、Data Analysis and Interpretation Specialization

数据分析和解读专项课程系列(Data Analysis and Interpretation Specialization),该系列包括5门子课程,分别是数据管理和可视化,数据分析工具,回归模型,机器学习,毕业项目,感兴趣的同学可以关注:Learn Data Science Fundamentals-Drive real world impact with a four-course introduction to data science.

1) Data Management and Visualization
2) Data Analysis Tools
3) Regression Modeling in Practice
4) Machine Learning for Data Analysis
5) Data Analysis and Interpretation Capstone

9、Executive Data Science Specialization

可管理的数据科学专项课程系列(Executive Data Science Specialization),这个系列包含4门子课程和1门毕业项目课程,涵盖数据科学速成,数据科学小组建设,数据分析管理,现实生活中的数据科学等,感兴趣的同学可以关注:Be The Leader Your Data Team Needs-Learn to lead a data science team that generates first-rate analyses in four courses.

1)A Crash Course in Data Science
2)Building a Data Science Team
3)Managing Data Analysis
4)Data Science in Real Life
5)Executive Data Science Capstone

10、其他相关的数据科学课程

1) Data Science Math Skills
2) Data Science Ethics
3) How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

注:本文首发“课程图谱博客”:http://blog.coursegraph.com

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