数据是信息时代的“新能源”。从金融到电商，从教育到体育，数据科学都成为成功决策的基础。在这门纳米学位中，你将掌握如何发现数据中的模式规律、用机器学习进行预测并清晰传达你的洞察。毕业后，你将成为硅谷认证的抢手数据分析师，离百万年薪更进一步！
链接详情：http://cn.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree-foundation--nd101-cn
1. 课程介绍
人工智能正迅速改变着各行各业，背后推动这场变革的，正是深度学习！在这门纳米学位中，你将通过充满活力的
课程内容，硅谷独家实战项目以及来自全方位的专业辅导，快速入门深度学习领域，为成为人工智能工程师、无人车
工程师、机器人工程师打好基础。
2. 课程视频及源码获取联系方式
收集整理了人工智能和大数据方面的项目实战类的视频教程，需要视频请加微信（BigDataAI007） 如本站没有您想要的视频，请微信联系，可以帮您拿到课程。
2.1 项目总体介绍和背景
项目总体介绍和背景
第一周
数据清洗基础
跟随 Shannon 了解常见的数据格式，数据提取流程，数据清洗方法。
第二周
查询语句
学习并掌握基础的 SQL（或 MongoDB） 技能，并使用 SQL（或 MongoDB）分析数据。
第三、四周
项目：整理 OpenStreetMap 数据
选择你感兴趣的城市提取并清洗数据，并使用 SQL（或 MongoDB）分析
第五周
EDA 基础及单变量分析
跟随 Chris 和 Moira 了解 EDA 的基本概念、R 的基础语法并用 R 进行单变量分析。
第六周
双变量与多变量分析
跟随 Chris 和 Moira 使用 R 进行双变量和多变量的分析。
第七、八周
项目：使用 R 分析数据集
选取优达学城提供的任意数据集（红酒、白酒、美国总统财政捐助、Prosper贷款数据或者自选数据集），使用 R 并应用 EDA 分析数据集。
第九周
机器学习基础 1
跟随 Sebastian ，Katie 学习机器学习的基础知识：朴素贝叶斯和支持向量机。
第十周
机器学习基础 2
跟随 Sebastian ，Katie 学习机器学习的基础知识：决策树和数据集问题识别
第十一周
机器学习基础 3
跟随 Sebastian ，Katie 学习机器学习的基础知识：回归、异常值识别和聚类分析。
第十二周
机器学习基础 4
跟随 Sebastian ，Katie 学习机器学习的基础知识：特征缩放、文本学习、特征选择和主成分分析。
第十三周
机器学习基础 5
跟随 Sebastian、Katie 学习机器学习的基础知识：验证及模型评估指标。
第十四、十五周
项目：使用机器学习分析安然数据集
将所学的内容应用到安然数据集分析中。构建你的算法，探索安然财务和电子邮件数据集，最终找出有欺诈嫌疑的安然员工。
第十六周
可视化基础
跟随 Chris 和 Ryan 学习可视化的基础知识，以及 D3 的基础构件。
第十七周
可视化原则及 Dimple.js 封装
跟随 Chris 和 Ryan 学习 可视化设计原则，并学习 Dimple.js 封装。
第十八周
可视化展示
跟随 Chris 和 Ryan 学习 通过可视化来讲故事的技巧以及动画展示。
第十九、二十周
项目：通过数据可视化来展示数据
选取优达学城提供的任意数据集，创建一个数据集的数据可视化，突出数据中的趋势或模式，向读者讲述其中的故事。
收起
实战项目：你将挑战以下项目
整理 OpenStreetMap 数据项目
实战项目 1
整理 OpenStreetMap 数据
在 OpenStreetMap 中选择任意一个城市区域，然后使用数据加工技术（比如针对有效性、准确性、完整性、一致性和均匀性评估数据质量）进行整理。并使用 SQL 或 MongoDB 查询基本数据信息。
研究和总结数据项目
实战项目 2
研究和总结数据
选取优达学城提供的任意数据集，使用 R 并应用探索性数据分析技术，研究一个变量与多个变量的关系，并探索选定数据集的分布、异常值和反常现象。
从安然公司邮件中发现欺诈证据项目
实战项目 3
从安然公司邮件中发现欺诈证据
构建你的算法，探索安然财务和电子邮件数据集，最终找出有欺诈嫌疑的安然员工——这是一个侦探游戏，让你将你的机器学习技巧付诸实践。
创建有效的数据可视化项目
实战项目 4
创建有效的数据可视化
选取优达学城提供的任意数据集，创建一个数据集的数据可视化，突出数据中的趋势或模式，向读者讲述其中的故事。