福利 | 13篇精选国外资源合集（技术指南、大咖经验、资源分享...）
数据派一直致力于打造数据科学人才聚集地，传播数据科学知识，分享前沿科技动态，分析应用案例，组织线下活动。本文通过梳理往期内容，挑选出数据派翻译组出品的系列独家原创文章，做成了合集。
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翻译组出品
翻译组成员包括名企的数据科学工作者、北大清华以及海外名校的学生、业界学界大咖，他们每天阅读国内外行业资讯并精心挑选，致力于分享国外数据科学技术应用前沿动态、优质学习资源，主要包括入门指南、实战指导、深度分析、经验分享以及资源整合等系列文章。
以下为翻译组出品的原创文章：
入门指南系列：世界顶级数据科学家为你指导，带你轻松入门。
独家 | 一文带你上手卷积神经网络实战（附数据集&学习资料）
本文通过数据集和应用案例，详细分析卷积神经网络，手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。
独家 | 10分钟带你上手TensorFlow实践（附代码）
通过这篇文章，你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念，还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。
独家 | 一文读懂FM算法优势，并用python实现！（附代码）
本文带大家了解因子分解机算法并解析其优势所在，教你在python中实现。
Medium上获得超过一万五千赞的深度学习入门指南，结合图文为你缕清深度学习中的各个基础概念的内涵。
实战指导系列：通过实操详解，带你轻松掌握技术方法。
独家 | 教你用Scrapy建立你自己的数据集（附视频）
数据科学中，数据的爬取和收集是非常重要的一个部分。本文将以众筹网站FundRazr为例，手把手教你如何从零开始，使用Python中非常简便易学的Scrapy库来爬取网络数据。
独家 | 放弃“for循环”，教你用这种算法 !（附代码）
数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法，比如for循环。本文教你用简单的代码来演示它。
独家 | 社交媒体假新闻检测方法及发展方向（附数据集）
本文为你介绍社交媒体假新闻的描述和检测及未来研究方向。
经验分享系列：从第一视角为你分享学习与发展规划建议。
独家 | 两个月上手AI的学习经验（附学习资源）
Shival Gupta，Yodlee高级软件工程师，同时处于创业阶段。 作者在本文中分享了自己初入人工智能领域两个月来学习经历。 其中包含很多学习AI的方法和关键步骤，以及一些很有用的学习资源。作者还谈到了AI的一些基本用途以及发展趋势。
独家 | 给初级数据科学家的8点建议（附学习资源）
Robert Chang曾在Twitter供职，如今在Airbnb也已经工作了两年。回顾自己成为高级数据科学家，他为刚踏入数据科学家这条道路的新人写下了数条意见，覆盖道路的选择、工具的选择以及学习计划的制定等方面。
独家 | 研究了66位AI领域优秀科学家，我们发现...
本文分析并整理66位杰出AI科学家的特征，助你寻找AI人才。
独家 | 想成为一名数据科学家？你得先读读这篇文章
本文为你解答数据科学究竟是什么及一个好数据科学家应具备的品质。
资源整合系列：从全球海量资源为你精心挑选，整理出你最需要的知识。
独家 | 这15个最热门的GitHub库你不可错过！
本文为你分享2017年最热门的GitHub项目列表。
独家 | 自然语言处理数据集免费资源开放（附学习资料）
本文提供了七个不同分类的自然语言处理小型标准数据集的下载链接，对于有志于练习自然语言处理的新手而言，是极有帮助的资源。
都是干货，欢迎转发。
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工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。
你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。
其他福利：来自于名企的数据科学工作者，北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。
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