阿里天池大數據

⑴ 學了編程可以參加哪些含金量高的比賽

小學生可以參加的競賽

1.全國青少年創意編程與智能設計大賽

2.谷歌全國中小學生計算思維編程挑戰賽

3.全國中小學生電腦製作大賽

高中生可以參加的競賽

1.全國青少年創意編程與智能設計大賽

2.谷歌全國中小學生計算思維編程挑戰賽

3.全國中小學生電腦製作大賽

4.全國青少年信息學奧林匹克競賽（NOI）

5.全國青少年信息學奧林匹克聯賽（NOIP）

高考：自主招生名額，可以作為省代表隊成員參加全國決賽(NOI)及夏令營比賽

6. FRC中學生國際機器人比賽

7. 中美國際機器人挑戰賽 (CRC)

具體的實時競賽信息可以去官方網站查看

谷歌全國中小學生計算思維編程挑戰賽官網http://appjs.gzjkw.net

全國中小學生電腦製作大賽官網http://www.huodong2000.com.cn

全國青少年信息學奧林匹克競賽（NOI）官網http://www.noi.cn

全國青少年信息學奧林匹克聯賽（NOIP）官網http://www.noi.cn

Python藍橋杯大賽官網http://dasai.lanqiao.cn/

青少年信息安全與對抗技術競賽官網http://www.isclab.org.cn

ACM國際大學生程序設計競賽官網http://acm.hpu.e.cn

FRC中學生國際機器人比賽官網https://www.firstinspires.org

⑵ 天池大數據競賽值得參加嗎

如果自己來編程能力比較強，自天池大數據競賽還是非常值得參加的。天池比賽的趣味性與挑戰性挺大，涉及到自然語言處理，圖像深度學習以及排序優化等搜索技術相關內容，可以通過競賽學到學到許多專業知識，提升代碼能力，邏輯思維能力，如果能進入比賽答辯還有進一步提升機會，賽後交流能了解更多大神思路。比賽成績好對工作面試極有好處，面試很注重項目和實戰經驗，天池比賽無疑非常貼近實際業務場景，還有獎金福利。隨著天池宣傳與普及，天池參賽人員越來越多，含金量會越來越重。

⑶ 數據分析中數據從哪找

1、簡單、公開的數據集

先分享一些科研機構、企業、政府會開放的一些數據集和一些專業的數據下載網站。這些數據集一般都比較完善、質量相對較高，拿到手數據清洗的工作比較少，適合新手做一些簡單基礎的分析。

中國統計信息網:全國各級政府各年度的國民經濟和社會發展統計信息，部分數據免費

國家統計局：各種民生相關的統計數據，而且所有數據都是免費，而且這個網站的友情鏈接里還有很多其他地方的數據以及國外數據。

2、數據可視化項目數據集

最常見的數據可視化項目就是製作某某地區人均收入區別的信息圖，找數據可視化項目相關的數據集的時候，我們希望數據集盡量“干凈”，減少數據清洗的工作，數據要足夠有趣，能夠支撐起豐富的圖表。

3、數據建模、機器學習的數據集

UCI：UCI是加州大學歐文分校開放的經典數據集，是機器學習領域最有名的數據存儲庫。包含各種數據集，比如經典的泰坦尼克號倖存預測到最新的數據(如空氣質量和GPS軌跡)。

阿里天池：作為國內互聯網龍頭阿里巴巴旗下的大數據競賽網站，提供了很多比賽數據集可以練手，說不定還能順手拿個獎，賺點獎金。

⑷ 阿里巴巴的天池大數據競賽和datacastle大數據競賽哪個好

直觀的肯定是kaggle是一個已經成熟的數據競賽，而DC才在國內剛剛興起。但從一定角專度來說，如果和屬國外的相比，DC也具有一定的條件了，那肯定是在DC上去做競賽好，畢竟首要的語言方面的問題就能夠克服。而且對於初次參加此類競賽，或者想練手的同學來說，DC可以是你開始做數據分析的第一步。
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⑸ 亂花漸欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智慧歷史上經歷過數次沉浮，如今再次被引爆。

從政府、學術界、企業界、投資界到創業者們，無一不將人工智慧視為未來方向;而分析師和媒體從業者們的海量分析報道，更是讓人工智慧快速佔領了每一個普通人的視聽。

於是，正如歷史上每一個產業的興起，人工智慧在歌舞昇平的同時，也逐漸變得有些「亂花漸欲迷人眼」。

從積極的一面來看，人工智慧催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點，甚至將驅動第四次技術革命，創造巨大的價值。

IDC預計，全球人工智慧支出到2020年將達到2758億人民幣，未來五年復合年增長率將超過50%。中國人工智慧技術支出將達到325億元，佔全球整體支出的12%。

從消極的一面來看，盡管人工智慧揭開了一個全新的時代，但也在不斷滋生著「泡沫」，吹捧有之，跟風有之，噱頭有之，近兩年，數十家中美AI創業企業密集倒閉，大量AI創業項目中途夭折，不免讓人感慨，人工智慧是否只是「看上去很美」？

那麼，人工智慧的未來到底會發展成怎樣？如何才能真正落地？如何才能實現規模商業化？盡管人工智慧的概念的提出已經有六十餘年，但理論、技術和應用、商業的結合並沒有太多前人的足跡。

故而，在人工智慧產業的發展中，「拓荒者」和「領頭羊」的角色就顯得尤為重要。

「場景驅動」是AI落地關鍵

在人工智慧的諸多玩家中，阿里巴巴已經正在努力成為這一角色。對於AI的未來，阿里已經有了清晰的認知，以及與眾不同的AI發展路徑。

12月20日，在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲總裁胡曉明提出了「AI for Instries」(產業AI)的理念：人工智慧不應僅僅是實驗室里的、PPT里的「概念上的AI」，更應是「產業AI」。

胡曉明表示，「產業AI」的提出，是基於阿里巴巴對人工智慧的三個判斷：

「第一，必須要有場景驅動，我們在解決什麼問題，為這個社會的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智慧背後是否是有足夠的數據來驅動AI能力的提升;第三，是否有足夠的計算能力支撐我們的演算法、深度學習;只有三個場景同時具備的前提下，人工智慧才會有價值」。

阿里將「場景驅動」放在了首位，這正是阿里「產業AI」戰略的核心，也是阿里獨特的AI發展路徑，更是阿里能夠將AI實現落地的獨家秘笈。

和很多企業和機構的做法不同，阿里的AI旅程並不是從實驗室中的研究和討論開始，而是反其道行之，從基礎業務部門開始推動，讓AI從日常場景中「長出來」。

例如，手機淘寶中能夠讓用戶通過拍照的方式實現「以圖搜圖」的「拍立淘」功能，就是源於電商場景，之後通過解決一個個的技術問題，最終形成成熟的AI解決方案。

電商平台為阿里提供了AI生長的優良土壤。大量消費者普遍的、或者個性化的需求造就了不同的應用場景;海量數據為AI提供了充足的「原料」;而阿里雲強大的計算能力則成為了AI實現的加速器。三要素齊備，阿里得以讓人工智慧快速發揮出價值。

事實證明，阿里選擇的這條「自下而上」、「從場景中來」、「再到場景中去」的產業AI路徑方向正確，並行之有效，推動了AI技術在行業應用場景中的真正落地。

「雙11」當天，機器人客服「阿里小蜜」承擔了95%的客服咨詢;機器智能推薦系統生成了超過567億個專屬貨架;AI設計師「魯班」在雙11期間設計了4.1億張商品海報;而阿里華北數據中心運維機器人接替了運維人員30%的重復性工作。

不僅在零售領域，阿里「產業AI」布局已經覆蓋城市、金融、司法、農業、教育、航空、工業、安全、環境、醫療十大垂直領域，並已相繼開花結果，目標以AI技術對垂直產業進行全局重塑。

例如，在金融領域，阿里通過雲計算和智能演算法，將南京銀行申請貸款過程中的人工視頻驗證減少54%;在工業領域，阿里雲ET工業大腦幫助天合光能將電池A品率提升7%;在智慧城市領域，阿里雲ET城市大腦在杭州接管了128個路口的紅綠燈，通過對視頻等數據的全量分析來優化道路運營速度和效率，在試點區域的道路上通行時間減少了15.3%。

在胡曉明看來，過去每一次產業革命都是技術與產業的深度融合，從而引發經濟和社會變革，AI也不例外。未來AI要深入各行各業，去解決生活、生產和社會環境中遇到的棘手問題，這樣才能引領真正的產業革命。

通過「產業AI」布局，阿里正在這條「產業與AI深度結合」的路上漸行漸遠。

「ET大腦」讓行業共享AI紅利

一年前，阿里雲發布了人工智慧ET，全面整合了阿里巴巴的語音、圖像、人臉、自然語言理解等能力。在12月20日的雲棲大會·北京峰會上，阿里雲正式推出整合城市管理、工業優化、輔助醫療、環境治理、航空調度等全局能力為一體的ET大腦，將ET從單點的技能升級為具備全局智能的ET大腦，全面布局產業AI。

ET大腦LOGO

據阿里雲機器智能首席科學家閔萬里介紹，ET大腦的核心能力是「量子拓撲」，其誕生主線要追溯到1905年愛因斯坦發布的關於布朗運動的論文：「從一個巨大的網路上，怎麼樣從這些傳播的表象上找到它最核心的路徑？而這一點恰恰是ET大腦最核心的一個能力，也是與眾不同的能力。」

閔萬里表示，相較於其他AI產品，阿里雲ET大腦將AI技術、雲計算大數據能力與垂直領域行業知識相結合，基於類腦神經元網路物理架構及模糊認知反演理論，實現從單點智能到多體智能的技術跨越，打造出具備多維感知、全局洞察、實時決策、持續進化等類腦認知能力的超級智能體。

ET大腦的發布，意味著阿里雲的AI能力已經從單點技術進化到面向垂直行業的全局能力，在過去的一年中，ET大腦在城市、工業、醫療等領域獲得大量實踐，量變引發質變，進而能夠升級為各行業的「大腦」。閔萬里表示，ET大腦將被設定為一個開放的生態，讓創業公司、開發者和行業公司一起來分享技術的紅利。

除了ET大腦，阿里雲在雲棲大會·北京峰會上還發布了ET航空大腦，用運籌優化、機器學習等人工智慧方法分配停機位，預計每天調度1700架次航班，幫助乘客節省5000個小時，大大提高航班中轉效率，從而降低延誤率。

據閔萬里介紹，為機場提供停機位的智能調度只是ET航空大腦的功能之一，航空大腦還希望深入航空的其他場景。此前，阿里雲天池平台曾聯合廈門航空、白雲機場啟動智慧航空AI大賽，向全球工程師發出邀請，用智能演算法解決航空場景下的問題。未來，ET航空大腦將繼續為航班智能恢復、機場地勤人員調度、航空公司航線規劃等提供人工智慧解決方案，打造智慧航空。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲還宣布推出具備智能風控、千人千面、關系網路、智能客服等能力的智能決策金融方案——ET金融大腦。

據阿里雲金融事業部總經理徐敏介紹，ET金融大腦可輔助銀行、證券、保險等金融機構實現對貸款、徵信、保險等業務的智能決策及風控監管，可大幅降低資損率，提高信用卡等預測准確率，促進金融機構在互聯網消費金融、中小微企業金融服務等普惠金融方面的探索。

如今，ET金融大腦已經在南京銀行、浙商銀行、廣發銀行等金融機構得到應用，在智能風控、「千人千面」的金融服務、開拓「新金融」商業模式中大顯身手。

推落地促生態，讓AI「普惠」大眾

從《終結者》、《黑客帝國》到《西部世界》，人類表達了對於人工智慧的隱憂，未來，人工智慧是否將代替人類？MIT人類動力學實驗室主任、《智慧社會》的作者Alex Pentland曾經指出，其實我們要憂慮的並非是全球化人工智慧本身，而是它的幕後操縱者。

人工智慧是人類創造的工具。如今，業界更樂於將人工智慧定位於「增強智能」，其目標不是為了代替人類，而是增強人類的能力，為人類生產生活服務。故而，人工智慧不應被封閉在實驗室之中，而是要與人類生產生活緊密結合，普惠大眾。

阿里所提倡的「產業AI」，正是一種將其AI能力開放，普惠大眾的做法。阿里AI能力相繼在城市、工業、汽車、零售、金融、家居、航空等領域落地，在破解行業難題的同時，也切實為普通消費者的生活帶來了改變，讓消費者切實能夠從AI中獲益。

阿里也正在通過開放合作，讓AI能力惠及更多的行業和消費者。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲和中國電信在安全領域展開合作，雙方將於明年共同推出定製化DDoS防護服務，為中小企業提供普惠安全;新華書店攜手阿里雲，布局智慧書店，在消費側與顧客建立緊密連接，打造全新的「悅讀生活」理念，滿足消費者多元化、個性化的需求。

同時，阿里雲同隆平高科、中信雲宣布達成戰略合作，計劃將ET大腦推進到農業領域，主要用於篩選育種、基建數據化、農事管理、基地選址及農作物生產預測。阿里雲與寶馬中國正式對外宣布，雙方將基於物聯網，為寶馬車主提供從家到車的一站式無縫連接的遠程服務，實現查詢汽車實時狀態以及遠程式控制制車輛的智能生活。

除了將AI技術和行業深入結合，普惠大眾，阿里還在積極參與人工智慧生態的建設和人才的培養，推動人工智慧在中國的加速落地。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲聯合掌通家園、貝聊、智慧樹、小蟻科技、得圖等廠商發布了「AI視覺守護聯盟」，希望將人工智慧、視頻技術和工業、農業、教育等行業深度結合。

阿里雲深度融入了國家大數據戰略，包括深度參與兩個由政府發起的大數據國家工程實驗室;阿里雲「天池」大數據平台已經聚集了超過11萬名開發者;阿里亦已和307所中國大學開啟了普惠計劃，將雲計算、大數據、人工智慧等新技術帶進高校，培養人才。

綜上，中國人工智慧的發展和落地，既需要「拓荒者」和「領頭羊」，也需要整個生態的繁榮和健康發展。在這個過程中，阿里及其所布局的「產業AI」，都扮演了關鍵的角色。

⑹ 阿里天池數據集可以拿來寫論文嗎

可以的
阿里天池競賽含金量非常高,賽題目標:通過這道賽題可以引導大家走入計算機視覺的世界,主要針對競賽選手上手視覺賽題,提高對數據建模能力。

⑺ 阿里巴巴天池大數據競賽是一天提交一次嗎

．高瞻遠矚：站得高，看得遠，不要就事論事。有時看上去好像沒有什麼，但認真分析一下還是能夠發現問題。

⑻ 程序員是如何找項目練手的

首先，你能想到平時找項目來進行練手，說明你是一個在技術上面是一個非常上進的同學。 想要找到項目進行練手，第一個想到的地方應該是 Github。Github 上擁有全球最多的開源項目，你可以從其中找到自己感興趣的開源項目，然後參與到開源項目的開發中去。 能夠參與開源社區，這也是很多互聯網公司非常看重的一點。

其次現在也有很多舉辦計算機類比賽的平台，比如阿里雲的天池大數據、Kaggle、Datacasle等。 你如果有時間，可以參與上面舉辦的比賽，進行項目練手。

想要在 Github 上面找到自己想要參與的開源軟體，首先你要確定好自己對什麼技術方向感興趣。 比如對於我來說，我對實時計算非常感興趣，所以我找了很多開源的實時計算引擎，最後選擇了 Flink 開源項目，現在也在努力的參與到 Flink 的開發中去。想要使用開源項目來進行練手，你一定要確定好自己的技術方向，找到感興趣的開源項目，接著就是嘗試參與到其中。

確定好自己感興趣的開源項目後，第一步就是去訂閱官方社區的郵件組，在社區的郵件組裡面，你可以看到很多同學對於開源項目的問題以及解答，你未來有任何問題時，也可以在開源項目郵件組中進行提問。 其次，你可以去開源項目的官方網站，將裡面的官方文檔閱讀和理解一遍，這對於你未來 API 的使用和概念的理解，會有很大的幫助。

最後，你可以去開源項目的 JIRA(問題主頁)，查看自己能解決哪些 JIRA，隨著你解決的問題越來越多，我相信你的能力也會提升的越來越快。

其他方面，你也可以去阿里雲的天池大數據等平台上面查找自己想要參與的比賽，上面的比賽主要以演算法類比賽為主，但也有性能優化相關，編程類的比賽項目。 我以前在上面參加過阿里中間件的比賽，但是還是和同學一起來進行參加，一路跟著做下來，自己的能力也提升了很多，而且在校招的時候，面試官也問了很多這方面的問題。如果你能夠跟著比賽做下來，我相信你肯定能夠得到一定的收獲。

我會持續大數據、資料庫方面的內容，如果你有任何問題，也歡迎關注私信我，我會認真解答每一個問題。期待您的關注

剛入門可以在GitHub或者各個技術網站找一些基礎的DEMO，不需要很復雜，有幾個知識點就可以了，熟練了在學其他知識點。最後再找一些完整的DEMO練，理解各個知識點之間的聯系，熟練掌握常用的設計模式。

初級程序員可以拿公司的項目練手，從頭到尾熟悉代碼，然後跟著版本更新，鞏固掌握的技能，有新技術點多在網上查查資料，多理解，活學活用。

高級程序員可以對現有項目進行重構，搭建框架，深入底層原理。

大神程序員一般都很神秘，是我膜拜的對象[呲牙]

給你推薦一些比較實用的小項目吧，另外千鋒也有很多實戰項目視頻教學。

文本操作

網路

類

線程處理

Web應用

文件

資料庫

圖像和多媒體

游戲

不用刻意找項目練手，可以從興趣入手自己做一個項目，然後再不斷的用新技術重構這個項目 。

為什麼說要從興趣入手呢？因為這個是一個需要長期進行下去的項目，如果不是自己感興趣的東西，很難有動力堅持下去。

有哪些方向可以參考呢？比如你喜歡動漫，那麼可以做一個動漫圖片素材收集的網站；你喜歡足球，那麼可以做一個 歷史 數據統計的網站，其實只要是你感興趣的都可以動手去做。

一個項目做成以後並不是一層不變的，因為技術永遠在更迭。當我們學習了一個新技術時，那麼我們就可以用新技術把這個項目重構，順便練練手。

比如說原來項目里有一個用Java寫的用來抓取數據的爬蟲，現在你正好在學習Python語言，那麼你就可以嘗試用Python語言將這個爬蟲重構。

我一直認為一個好的程序員必定具備良好的產品思維，可以根據自身的興趣點做一個項目並長期維護下去，並不斷的用新技術重構這個項目，在練手的同時還能兼顧興趣，可謂一舉兩得。

想通過項目練手,這說明你有上進心，非常值得鼓勵。互聯網上有不少資源，這些項目是比較成功的實踐案例，還有相應的教程或者豐富的文檔，便於使用者理解，這類項目非常適合程序員練手實踐。這些寶藏級的資源在哪裡最多呢，毫無疑問，在GitHub上最多。

有同學會問，GitHub上面這么多項目，我應該如何找到合適自己的呢？

每個人喜歡做的項目都不一樣。有的人喜歡爬蟲，有的喜歡自己做些小 游戲 。從自己的興趣出發入手，這樣有利於保持學習的動力和熱情，肯花時間學習，自然進步就快。

一開始不要選擇太難的項目，要從簡單容易的項目入手，再慢慢過渡到難得項目。就像打 游戲 一樣，先殺小怪積累經驗，最後再跟boss單挑。順序不要搞反了。

想要找項目練熟的話，肯定是找已經有人做出來的，有源程序的，如果你在項目中遇到問題不懂又沒有人指導那這時候源程序就是你最好的指導老師，找項目最好是找自己喜歡的，這樣你做起來就不會覺得累，即使做一天都不會感覺到累，特別是每一次中的小小的成功可以讓自己更興奮和開心。我以前就是這樣過來的。

任何項目都沒有實際項目練手快，各種進度，各種bug，各種要求，想想就頭痛，剛解決了一個進度，下一個又來了，下一個寫完了上一個又出bug了，沒玩沒了，這是練手最快學習最快，網上找的項目只能全是熟悉，要解決問題卻比不上實際項目來的快

程序員的世界雖然是很精彩的，但是寫代碼本身是很枯燥的。

跟工作不一樣，練手的項目一般不會給你任何回報，除了能夠提高你的水平之外不能帶給你其他東西。為了防止我們因枯燥的代碼過程放棄練手，要盡可能地去找熱門的東西，能夠與人交流才能使這個練手的過程豐富起來，來自同行或者愛好者的交流反饋能使我們在枯燥的代碼過程中更有目標，更能堅持下去。一個人枯燥的壘代碼學到的東西比與同行在論壇上或者開源項目上的交流中要少得多。

所以說找項目練手最好是找自己感興趣的，並且最好是有很多用戶或者同行交流的，這樣才能學的更多並且不容易放棄。

可以去bilibili上找找相關的項目練習，主要還是得跟著視頻老師講解多加練習才好，熟能生巧嘛。推薦你可以看看尚矽谷bilibili上的視頻，更新及時內容也是貼合企業開發的需求呢。

「我的做法是，自己創造項目，然後哪裡做不出來就去問，去搜。

童年接觸過很多fc 游戲 ，我就把他們重新做一遍。

」

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⑼ 國內外有哪些數據分析相關的競賽比賽網站

國外：

1、Kaggle

Kaggle: Your Home for Data Science

國內：

1、阿里的天池

天池大數據科研平台

2、SODA

SODA上海開放數據創新應用大賽

3、數據城堡

首頁-DataCastle大數據競賽平台

4、WID

WID,CCF唯一指定大數據競賽平台

5、數據嗨客

數據嗨客 全球首家大數據教育、競賽、服務平台

6、數據火車

數據火車—數據競賽平台

7、大數據研究中心

大數據研究中心

8、華為雲科技大賽

https://developer.huaweicloud.com/competition/competitions

9、億信社區大數據模板比賽

http://bbs.esensoft.com/thread-132647-1-1.html

⑽ 參加天池大數據競賽對校園招聘有幫助嗎

這必須有的，在參加校園招聘時，這對其他應聘者來說明顯有優勢，在大數據領域，你起步比別人早得多，所以，被招聘幾率肯定比沒參加過的高得多啊！