天給大家分享8個非常實用的學(xué)習(xí)網(wǎng)站，值得收藏！
01
程序員英語詞匯寶典
官網(wǎng)：https://learn-english.dev/
程序員英語詞匯寶典是一個程序員英語詞匯學(xué)習(xí)網(wǎng)站。它集合了程序員工作中應(yīng)掌握的英文術(shù)語，并且按照不同詞性進行分類，包括形容詞、動詞、名詞、副詞，還有符號、詞組和縮寫。
每個單詞都提供翻譯、詞性、發(fā)音和實例應(yīng)用，點擊發(fā)音就可以朗讀單詞；總體而言，它清晰直觀，一目了然，非常實用，也非常全面。
02
國圖公開課
官網(wǎng)：http://open.nlc.cn/onlineedu/client/index.htm
中國國家圖書館推出的在線學(xué)習(xí)網(wǎng)站，免費提供了豐富的視頻課程，可以選擇最新課程，也可以選擇授課教師參與學(xué)習(xí)。
詳細的分類，包括：百部經(jīng)典、專題課程、讀書推薦、館員課程、名著品讀、非遺漫談、走進名城、養(yǎng)生智慧……
支持超清播放，支持添加學(xué)習(xí)筆記，支持字幕功能。
03
我要自學(xué)網(wǎng)
官網(wǎng)：https://www.51zxw.net/
這個網(wǎng)站是軟件學(xué)習(xí)者的天堂，里面提供了非常豐富的軟件類課程，像電腦辦公、平面設(shè)計、室內(nèi)設(shè)計、影視動畫、程序開發(fā)等類型的課程在這里都有。
里面提供的課程都為視頻課程，講解的非常細致，簡單易懂，不管是初學(xué)入門，還是進階學(xué)習(xí)，都可以在這里找到適合自己的課程。
里面提供的視頻課程大部分都是免費的，可直接在線觀看，部分視頻課程需要付費觀看，一節(jié)課大概2毛錢左右，不算貴。
另外，需要付費觀看的課程，前面可以免費試看很多節(jié)課，如果感覺課程質(zhì)量不錯在付費即可，不用擔心會購買到質(zhì)量差的課程。
04
Maspeak
官網(wǎng)：https://maspeak.com/
Maspeak 是一個讓你趣味性學(xué)習(xí)多種語言單詞的實用網(wǎng)站，它支持學(xué)習(xí)的語言包括：法語、英語、西班牙語、意大利語、德語、阿拉語、俄語、韓語、日語。
它采用的學(xué)習(xí)方法是中文、單詞和圖片結(jié)合的方式，讓你趣味性學(xué)習(xí)單詞；通過展示單詞對應(yīng)的中文和單詞對應(yīng)的圖片，讓你聯(lián)想對應(yīng)的單詞，從而學(xué)習(xí)記憶這個單詞。
05
Visuwords
官網(wǎng)：https://visuwords.com/
Visuwords 是一個唯美好看的英語單詞可視化工具，也是一個新穎有趣的英語單詞學(xué)習(xí)網(wǎng)站。
它的使用方法非常簡單，直接輸入一個單詞按下回車鍵就可以；它的功能非常強大，通過一個唯美的樹狀圖形象化這個單詞，展示這個單詞對應(yīng)的名詞、動詞、分詞、形容詞、副詞、屬性、實例、近義詞、反義詞、因果、派生、從屬關(guān)系詞。
它非常唯美，不同顏色的球體和線條，不同類型的線條代表什么意思，網(wǎng)站的左側(cè)也清晰提供展示，一目了然。
它非常有趣，我們還可以用鼠標拖動樹狀圖。
06
Learning Music
官網(wǎng)：https://learningmusic.ableton.com/zh/
Learning Music 是一個免費好用的音樂創(chuàng)作學(xué)習(xí)網(wǎng)站。
它只需要在瀏覽器就可以完成學(xué)習(xí)和練習(xí)，并且提供了豐富的章節(jié)學(xué)習(xí)內(nèi)容，包括節(jié)奏、音符和音階、和弦、貝斯、旋律、歌曲結(jié)構(gòu)、音樂樂園等。
每個學(xué)習(xí)章節(jié)又包含了多個具體學(xué)習(xí)課程，打開網(wǎng)站就可以清晰查看。
它不僅提供了音樂創(chuàng)作文字課程，還支持音樂創(chuàng)作在線練習(xí)，你可以通過鼠標點擊的方式在瀏覽器試聽音樂效果。
總體而言，它的學(xué)習(xí)內(nèi)容非常全面，可以幫助你學(xué)習(xí)音樂創(chuàng)作的基礎(chǔ)知識。
07
考試酷
官網(wǎng)：https://www.examcoo.com/
它是一個移動的集成式題庫！里面資源非常豐富，從小學(xué)教育到高考以及各類考試證書，你想要的考試題目資源一定都能找得到！選擇任一類目都有很多試卷可以查看，可以通過做題自我檢測你的水平和分數(shù)！喜歡刷題的一定要用起來！
08
好知網(wǎng)
官網(wǎng)：http://www.howzhi.com/
這是一個非常不錯的綜合性在線學(xué)習(xí)平臺，里面提供了大量在線課程，提供了從生活到職業(yè)技能的各種知識，包括攝影課堂、創(chuàng)意設(shè)計、運動健身、語言學(xué)習(xí)、職場技能、編程開發(fā)等。
里面提供的課程都為視頻類課程，課程質(zhì)量都非常高，可以根據(jù)課時逐步進行學(xué)習(xí)，同時還可以查看其他同學(xué)的筆記。
課程在線學(xué)習(xí)時需登錄賬號，里面提供的課程大部分都是免費的，僅部分課程需要付費才可進行學(xué)習(xí)。
TEM 就是將Science 科學(xué), Technology 科技, Engineering 工程, Mathematics 數(shù)學(xué)結(jié)合的跨學(xué)科教育，強調(diào)的是跨學(xué)科知識的融合，注重理論學(xué)習(xí)與動手實踐的聯(lián)系。
往近了說，它就是一個橋梁，讓孩子能夠把零散知識，變成一個互相聯(lián)系的整體，是一種跨學(xué)科的學(xué)習(xí)方法。
往遠了說，STEM教育的好處，可以說為娃的未來做準備！它培養(yǎng)了四個未來人才最需要的能力：創(chuàng)新的能力、獨立自主思考的能力、動手能力與解決問題的能力。
總之，STEM教育是一種激發(fā)并保持孩子學(xué)習(xí)熱情的極佳方式！
今天給大家分享8個超贊的STEM學(xué)習(xí)網(wǎng)站?？茖W(xué)的學(xué)習(xí)不僅僅是應(yīng)對考試，它更應(yīng)該著眼于廣闊的世界、廣袤的宇宙、未知的未來。
DK FindOut
適合年齡：3-8歲
網(wǎng)址：https://www.dkfindout.com/us/
如DK百科圖書一般，清晰、可靠、高度可視化，內(nèi)容涵蓋從動植物、恐龍，到計算機編程等所有科目。有測驗、視頻和動畫，還有文章可供家長解釋給孩子。
內(nèi)容適合小朋友（kid-safe），大一點的孩子可以自行進行一站式的自主學(xué)習(xí)， 小一點的孩子也可在父母的協(xié)助下學(xué)習(xí)！
StoryBots
適合年齡：3-8歲
網(wǎng)址：https://www.storybots.com/backpack
StoryBots是兒童教育媒體系列，以獲得艾美獎的Netflix（奈飛） “Ask the storybots”系列而聞名。 StoryBots Library包括教育電視劇，書籍，視頻，音樂，游戲和課堂活動，旨在使基礎(chǔ)學(xué)習(xí)變得有趣，并激發(fā)3至8歲兒童的求知欲。
豐富的免費資源
在線數(shù)學(xué)游戲
主題涉及廣泛，并有名為storybots的人物角色，他們是生活在計算機，平板電腦和手機中的小型多彩生物，幫助人類回答問題！
網(wǎng)站內(nèi)容適合小朋友（kid-safe），簡潔清晰，內(nèi)容非常豐富，而且大量免費，強力推薦給小小孩，視頻保證科學(xué)嚴謹?shù)耐瑫r，生動有趣，是非常棒的STEM啟蒙和英語啟蒙資源?。ㄔ赮outube上也有訂閱的頻道）
風(fēng)趣幽默的科普視頻
The Stem Laboratory
50+ Genius STEM Activities for Kids
網(wǎng)址：https://thestemlaboratory.com/stem-activities-for-kids/
適合年齡：3-8歲
這是一個博客網(wǎng)站，致力于為孩子們設(shè)計的的STEM相關(guān)的小活動，這50個以上的STEM活動都是可以在家里進行的，會讓小小的“科學(xué)家們”樂在其中，體會科學(xué)的魅力。是尋找科學(xué)啟蒙homeschool activitie（家庭教育活動）素材的好地方！
24/7 Science
適合年齡：學(xué)前-小學(xué)
網(wǎng)址：http://static.lawrencehallofscience.org/kidsite/
獲得2013年Common Sense Media Learning Award（常識媒體學(xué)習(xí)獎），Lawrence Hall of Science 是一個科學(xué)互動平臺，通過反饋式游戲吸引孩子們的注意力！
Peep and the Big Wide World
適合年齡：學(xué)前-小學(xué)
網(wǎng)址：http://www.peepandthebigwideworld.com/en/
Peep and the Big Wide World是一個加拿大動畫幼兒園系列，通過在線數(shù)學(xué)和科學(xué)游戲，如“陰影形狀”進行科學(xué)探索。
與Tynker的合作還為學(xué)齡前到四年級兒童提供了30多個編程教程。
Howtosmile
適合年齡：學(xué)前-中學(xué)
網(wǎng)址：https://www.howtosmile.org
非常贊的一個免費資源網(wǎng)站，由Lawrence Hall of Science 啟動于2010年創(chuàng)立，一眾科學(xué)博物館聯(lián)合起來致力于將科學(xué)，技術(shù)，工程和數(shù)學(xué)（STEM）帶出學(xué)術(shù)象牙塔，進入更廣闊的世界！
HowtoSmile是一個免費的在線教育社區(qū)，孩子們可以在這里搜索3,500多個實踐活動，這些方案設(shè)計來自科技館、公共電視網(wǎng)絡(luò)、大學(xué)、以及其它教育機構(gòu)，提供了如何在在學(xué)校以外進行科學(xué)探索的豐富資料，有詳細的實驗pdf可以下載！可以按照年齡、主題來搜索，涵蓋學(xué)齡到中學(xué)科學(xué)探索， 每年有近100萬網(wǎng)友參加"海洋文化”和“骨骼化學(xué)”等熱門課程！
選擇了一個ocean literary（海洋館）簡單介紹一下：
ocean下有7個板塊：
Khan Academy（可汗學(xué)院）
適合年齡：學(xué)前-中學(xué)
網(wǎng)址：https://www.khanacademy.org
是由麻省理工學(xué)院及哈佛大學(xué)商學(xué)院畢業(yè)生薩爾曼·可汗在2006年創(chuàng)立的一所非營利教育機構(gòu)。
機構(gòu)通過網(wǎng)絡(luò)提供一系列免費教材，內(nèi)容涵蓋數(shù)學(xué)、歷史、醫(yī)療衛(wèi)生及醫(yī)學(xué)、金融、物理、化學(xué)、生物、天文學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、宇宙學(xué)、有機化學(xué)、美國公民教育、美術(shù)史、宏觀經(jīng)濟學(xué)、微觀經(jīng)濟學(xué)及計算機科學(xué)。
TEDed
適合年齡：兒童、成人都適合
網(wǎng)址：https://ed.ted.com/
TEDEd是TED的教育頻道，擁有63個可搜索的課程，這些課程圍繞TED講座建立，分為幾個類別，如工程與技術(shù)，科學(xué)與技術(shù)和數(shù)學(xué)，有著非常豐富的資源，卡通的視頻也讓學(xué)習(xí)變得更有趣，還有習(xí)題可以用來檢驗學(xué)習(xí)效果。
來源:小花生網(wǎng)（xiaohuasheng99),網(wǎng)絡(luò)
者 | Oleksii Kharkovyna
責編 | 屠敏
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
以下為譯文：
如今，科技界最熱門的話題莫過于最先進、最前沿、最令人興奮的數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)了。然而，要想緊跟該領(lǐng)域的進步和發(fā)展，你需要付出大量努力來研究、閱讀和查看信息、新聞、指南以及其他內(nèi)容。
這項任務(wù)并沒有簡單的解決方案。你會發(fā)現(xiàn)很多地方都涌現(xiàn)出了大量標題黨，但僅靠這些文章是否就足夠？每天我都會看到海量的信息，但不幸的是，大多數(shù)都是虛假或毫無價值的東西，尤其是關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)的東西。我們究竟應(yīng)該從哪里尋找有用的資料呢？讓本文來為你解答。
我想通過本文與你分享我最喜歡和最信得過的資源。
1. r/datascience 和 r/MachineLearning
鏈接：
https://www.reddit.com/r/datascience/
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
無論你是專業(yè)人士還是業(yè)余愛好者，Reddit都是不同經(jīng)驗水平的科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)工程師共享信息的理想之地。你可以在上面討論問題和熱門話題，還可以看到所有最新的成果，Reddit可以為你帶來各種各樣有趣的新聞。就我個人而言，我選擇了最熱門和最受歡迎的主題，很多時候都能收到很多重要的信息。
2. DataCamp
鏈接：https://www.datacamp.com/community/blog
如果沒有DataCamp，我甚至無法想象如何發(fā)展數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)。為什么？當然，對于新手來說，這是一個完美的選擇，但絕非唯一。我發(fā)現(xiàn)，如果你有興趣學(xué)習(xí)一種新語言，那么這是一個非常棒的資源。但是，僅靠這些資源還不足以幫助你成為數(shù)據(jù)科學(xué)家。我覺得他們的程序缺少一個實際項目，無法給你帶來實際需要解決的挑戰(zhàn)。以我的經(jīng)驗來看，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的最好方法就是參與一些實際的項目。
3. KDnuggets
鏈接：https://www.kdnuggets.com/
這是最受歡迎的資源之一。上面的文章涵蓋了方方面面的問題和案例，以及新聞、招聘、軟件、事件等等。因此，這是一個面向數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者的完美資源。你可以獲得有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中發(fā)生的新變化，以及需要上什么課程等各種信息。但是，KDnuggets的組織方式有所不同，它側(cè)重于行業(yè)新聞、觀點和訪談、公開可用的數(shù)據(jù)集以及數(shù)據(jù)科學(xué)軟件。
4. Datafloq
鏈接：https://datafloq.com/
Datafloq提供了推動大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能和其他新興技術(shù)（例如數(shù)據(jù)科學(xué)）創(chuàng)新方面的信息、見解和機遇。該網(wǎng)站的目標成為提供高質(zhì)量文章，尋找大數(shù)據(jù)和技術(shù)供應(yīng)商，人才招聘以及發(fā)布活動的中心。Datafloq還提供在線培訓(xùn)。這個網(wǎng)站的對象不僅包括數(shù)據(jù)科學(xué)工作者，還包括安全和物聯(lián)網(wǎng)。
5. CodeMentor.io
鏈接：https://www.codementor.io/community/topic/data-science
這是一個學(xué)習(xí)編程的在線指導(dǎo)平臺，我個人非常喜歡這個網(wǎng)站。該網(wǎng)站主要側(cè)重于為所有努力學(xué)習(xí)編程的業(yè)余愛好者提供教程，而對于機器和數(shù)據(jù)科學(xué)的工作者來說，編程是必不可少的技能。該網(wǎng)站提供了高級開發(fā)人員的見解、定制的閱讀清單，還可以與世界各地的開發(fā)人員取得聯(lián)系。網(wǎng)站上的熱門主題包括Angular、JavaScript、Node.js，Ruby和Python。我最喜歡這個網(wǎng)站的一點是，工作人員的反應(yīng)非常迅速（由于我們處于不同的時區(qū)），他們很專業(yè)，而且他們關(guān)心客戶和導(dǎo)師。以我的經(jīng)驗來看，找到一個優(yōu)秀的導(dǎo)師實屬不易。很多人花了錢，得到的結(jié)果卻是自己搜Google，顯然沒有太大幫助性。
6. Distill
鏈接：https://distill.pub/about/
Distill聲稱可以提供清晰、動態(tài)和生動的機器學(xué)習(xí)研究。盡管這個網(wǎng)站在科學(xué)家中并不那么受歡迎，但確實提供了很多實用的內(nèi)容。絕大多數(shù)文章都有有趣的研究和發(fā)現(xiàn)，但最重要的是，所有文章都是由在Open AI、蘋果和特斯拉等公司工作的頂尖專家編寫和編輯的。
7. DATAVERSITY
鏈接：https://www.dataversity.net/
DATAVERSITY Education為業(yè)務(wù)和信息技術(shù)專業(yè)人員提供有關(guān)數(shù)據(jù)使用和管理的內(nèi)容。這個團隊為全球的工作者、專家和開發(fā)人員社區(qū)提供內(nèi)容，還通過面對面主持的會議、實時網(wǎng)絡(luò)研討會、白皮書、在線培訓(xùn)每日新聞和文章以及博客等各個方面幫助他們。此外，這個網(wǎng)站還提供免費的每周新聞。
8. Data Science Central
鏈接：https://www.datasciencecentral.com/
Data Science Central可能是網(wǎng)上最優(yōu)秀的獨立數(shù)據(jù)科學(xué)博客。該網(wǎng)站專門面向大數(shù)據(jù)工作者，為他們提供社區(qū)體驗，其中包括廣闊的編輯平臺、社交互動、基于論壇的技術(shù)支持及最新的技術(shù)、工具和趨勢，以及針對行業(yè)的求職信息。Data Science Central還提供網(wǎng)絡(luò)研討會，該網(wǎng)站的會員套餐還可免費訪問該網(wǎng)站上的所有內(nèi)容。
9. Machine Learning Mastery
鏈接：https://machinelearningmastery.com/
首先聲明這個網(wǎng)站并非向你介紹機器學(xué)習(xí)。它不會向你介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么，單詞嵌入背后的數(shù)學(xué)原理以及所有其他機器學(xué)習(xí)的知識。你需要在其他地方學(xué)習(xí)這些理論。不要妄想借助這個網(wǎng)站攻克機器學(xué)習(xí)。在學(xué)習(xí)器學(xué)習(xí)之前，首先你需要具備基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)知識和編程命令。
如果你已精通矩陣，了解支持向量機以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種AI理論，而且準備開始實驗和構(gòu)建模型，那么這個網(wǎng)站是一個很不錯的選擇，它可以為你提供所有的示例。
10. Data Science Dojo
鏈接：https://blog.datasciencedojo.com/
Data Science Dojo提供為期五天的公共和私有數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練班。該網(wǎng)站有一個特色的社區(qū)，由該領(lǐng)域的導(dǎo)師、學(xué)生和專業(yè)人士組成，已有來自700個國家的3600多名用戶從該網(wǎng)站的學(xué)習(xí)計劃中畢業(yè)。Dojo的博客提供了廣泛的內(nèi)容，涵蓋了數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)知識，以及道德、安全和訪問控制更高級的主題。
11. DataRobot Blog
鏈接：https://blog.datarobot.com/
這家公司通過自動機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)DataRobot的轉(zhuǎn)換，并加速預(yù)測分析。他們不僅出色地完成了這項任務(wù)，而且還提供有關(guān)自動機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的最新新聞。
12. FiveThirtyEight
鏈接：https://fivethirtyeight.com/
這是Nate Silver的數(shù)據(jù)科學(xué)博客，是分析數(shù)據(jù)領(lǐng)域最新、最出色的數(shù)據(jù)科學(xué)博客之一。該博客的文章通常以互動示例為特色，而且文章詳細介紹了如何將數(shù)據(jù)應(yīng)用于政治、文化、經(jīng)濟和日常生活等其他方面。
13. Data Science 101
鏈接：https://101.datascience.community/
Data Science 101為有抱負的數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了學(xué)習(xí)所需的所有資源。該博客由Ryan Swanstrom負責運營，提供了源源不斷的內(nèi)容，主題涉及從在頂級公司任職數(shù)據(jù)科學(xué)家到工作的面試技巧等。Data Science 101還有一個活躍的用戶社區(qū)，如果你想與他們交談，還可以加入一個開放的Facebook群。
14. Towards Data Science
鏈接：https://towardsdatascience.com/
Towards Data Science在扎實的機器學(xué)習(xí)知識和實例之間取得了很好的平衡。網(wǎng)站上包含由實踐中的數(shù)據(jù)科學(xué)家撰寫的大量高質(zhì)量文章。很多數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他機器學(xué)習(xí)從業(yè)人員都通過這個網(wǎng)站記錄他們正在從事的工作。你不僅可以通過這個網(wǎng)站提高實踐能力，而且還可以在需要時復(fù)習(xí)理論。盡管這個網(wǎng)站有點側(cè)重于深度學(xué)習(xí)，但對于積極嘗試解決數(shù)據(jù)驅(qū)動挑戰(zhàn)的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，這是一個非常實用的網(wǎng)站。
15. insideBIGDATA
鏈接：https://insidebigdata.com/
insideBIGDATA是一個新聞媒體，可為數(shù)據(jù)科學(xué)家以及IT和業(yè)務(wù)專業(yè)人士提供大數(shù)據(jù)相關(guān)的新聞、策略、產(chǎn)品和服務(wù)。他們的社論專注于大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。該網(wǎng)站的內(nèi)容制作團隊由該領(lǐng)域非常聰明的專業(yè)人士組成，并且真正迎合了希望密切關(guān)注機器學(xué)習(xí)和AI最前沿動向的技術(shù)專業(yè)人士。
16. Cloudera
鏈接：https://www.cloudera.com/
這是一家大型軟件公司，他們創(chuàng)建了這個了不起的博客，其中包含有關(guān)Hadoop、Apache等各種軟件的大量文章和指南，非常實用。
17. OpenAI blog
鏈接：https://openai.com/blog/
這是一家位于美國加利福尼亞州舊金山的研究實驗室。他們提供有關(guān)AI的綜合資源，其中包括博客、研究論文和有趣的文章。一切內(nèi)容都是該領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑淖钚沦Y訊。
18. Tombone’s Computer Vision Blog
鏈接：http://www.computervisionblog.com/
該網(wǎng)站提供深度學(xué)習(xí)、計算機視覺以及塑造人工智能未來的算法。
19. Data Elixir
鏈接：https://dataelixir.com/
這個網(wǎng)站提供免費的每周新聞，其中包含來自網(wǎng)絡(luò)的頂級數(shù)據(jù)科學(xué)精選。涵蓋內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、分析和策略。絕對值得訂閱！
20. Stack Overflow
鏈接：https://stackoverflow.com/
我無法想象沒有StackOverflow的生活。這是一個開放的社區(qū)，面向所有從事編程工作、尋找所有類型問題的答案或只是喜歡尋找有趣話題的人們。這是一個絕佳的分享知識和發(fā)現(xiàn)新事物的平臺。
原文：https://towardsdatascience.com/top-20-machine-learning-data-science-websites-to-follow-in-2020-258c5cc2bb55