大数据和人工智能领域最实用且绝对不能错过的

本文整理出领域最实用，质量最高的10大技术网站信息，既可以用于丰富技术知识，也可以用于学术研究。

[ 导读 ]随着AI，大数据这些技术的快速发展，与此有关的知识也普及开来。如何在众多网站中寻找最有价值的信息，如何在最短的时间内获得最新的技术资讯?笔者在这里整理出领域最实用，质量最高的10大技术网站信息，既可以用于丰富技术知识，也可以用于学术研究，仅供参考。

1. Google AI Blog

名称：Google AI Blog

链接：research.googleblog.com

内容：AI

例文：SLING: A Natural Language Frame Semantic Parser

更新速度：未知

科学上网(此处是指需要连接VPN,下同)：Yes

竞争强度：高

笔者有话说：该网站发布的文章为谷歌的最新研究成果，极具权威性和学术性。根据笔者经验，该网站的文章一出，就会受到各大微信公众号的疯抢，不到24个小时便能搜索到译文，由此可以看出该网站的水准的确很高。

2. Towards Data Science

名称：Towards Data Science

链接：towardsdatascience.com/

内容：Data Science

例文：Building an Altcoin Market Sentiment Monitor

更新速度：平均每日三至四篇

科学上网：Yes

竞争强度：中等

笔者有话说：这是一个内容非常丰富的数据科学学习网站。大多数的文章都是以案例展开，并附有代码和配图，文字严谨且具有良好的逻辑性，手把手教读者如何去操作，对于数据科学的初学者非常友好。就选文渠道而言，它的更新速度很快，因此关注该渠道可以获得源源不断的优质文章，可选择的余地非常大，但是要注意去甄别文章的内容，并不是所有文章都那么出色。

3. Analytics Vidhya

名称：Analytics Vidhya

链接：www.analyticsvidhya.com/blog/

内容：AI & Data Science

例文：The Essential NLP Guide for data scientists (with codes for top 10 common NLP tasks)

更新速度：平均每周一篇

科学上网：No

竞争强度：低

笔者有话说：与Towards Data Science一样，这也是一个优秀的数据科学教育网站。在它的blog里面，大多数的文章以教程的方式展开，并附有代码。除此之外，还有一些纯干货型文章，例如：The Essential NLP Guide for data scientists (with codes for top 10 common NLP tasks)。

4. Kdnuggets

名称：Kdnuggets

链接：www.kdnuggets.com

内容：Computer Science

例文：PySpark SQL Cheat Sheet: Big Data in Python

更新速度：优质选文成批发放，两至三周一更新

科学上网：No

竞争强度：高

笔者有话说：这是一个内容覆盖非常广泛的网站，不论是就职干货还是技术难题，它总会有相关的文章。该网站的文章质量非常高，因此是各大公众号的“兵家必争之地”。建议多挂住网站左下角的“Most Popular”和“Most Shared”里的文章，快捷高效地获取优质文章。

5. Pete Warden’s Blog

名称：Pete Warden’s Blog

链接：https://petewarden.com/

内容：AI

例文：How do CNNs Deal with Position Differences?

更新速度：平均两月一篇

科学上网：No

竞争强度：高

笔者有话说：这是技术牛人Pete Warden的个人博客。他的文章更新较慢，但是内容严谨且具权威性。文章大都附有图片和代码进行解释。该网站是一个很好的研究性信息来源，和Google Research Group一样，文章一出，非常容易遭到疯抢。另外，文章的内容比较艰深，同时篇幅长，比较适合学术研究使用。

6. Revolution Analytics

名称：Revolution Analytics

链接：http://blog.revolutionanalytics.com/

内容：News & Learning Resource

例文：Compare outlier detection methods with the OutliersO3 package

更新速度：优质文章成批发放，平均每月一次

科学上网：No

竞争强度：低

笔者有话说：这是一个杂文网站，文章种类繁多。平时会发布一些结构较小的文章，而每个月都会出现一次Roundup。这个Roundup通常分两个部分: 新闻和学习资源。建议主要关注这个Roundup里的学习资源，有许多技术性的文章质量很高。

7. DZONE

名称：DZONE

链接：https://dzone.com/

内容：各种计算机相关信息

例文：NLP in Python

更新速度：平均每日每种类别都会更新一到两篇文章

科学上网：No

竞争强度：低

笔者有话说：笔者在“内容”一栏填写了“各种计算机相关信息”，是因为这个网站的内容对于计算机领域的知识覆盖简直让人惊讶。不论是AI、云计算、数据安全还是计算机性能、IoT和网站设计，这网站都有相关的文章，并且分好了类别。该网站的更新速度很快，而且每次都会对各个类别的文章进行大量更新。但是，对于文章质量来讲，还需要认真甄别。

8. Codementor

名称：Codementor

链接：

https://www.codementor.io/community/topic/data-science

内容：各种附代码技术类干货

例文：Introducing pydbgen: A random dataframe/database table generator

更新速度：每月一篇

科学上网：No

竞争强度：低

笔者有话说：这是一个对于文章管理不是特别好的网站，它的文章没有分类，因此很难摸清楚它发文章的具体套路。根据笔者经验，这个网站所发的文章基本都是技术性文章，帮助解决各种技术性问题的。文章大都附有代码，因此比较干货。

9. Data+Science

名称：Data+Science

链接：

https://www.dataplusscience.com/insights.html

内容：数据可视化

例文：Finding the Nearest Ocean Coast or any Nearest Point on a Map in Tableau

更新速度：每月两篇

科学上网：No

竞争强度：低

笔者有话说：这个网站的主题是数据可视化。因此，它的所有文章都是数据可视化案例，其中比较多见的就是Tableau的case。这个网站文章的最大特点就是其运用到极致的版面设计美学(笔者有点夸张(#^.^#))。文章的排版、配图还有操作解说都安排得整洁美观，对于读者来说也格外赏心悦目，文章的内容也是干货满满。

10. Edwin Chen’s Blog

名称：Edwin Chen’s Blog

链接：http://blog.echen.me/

内容：AI

例文：Exploring LSTMs

更新速度：未知

科学上网：No

竞争强度：高

笔者有话说：关注这个Blog，很大程度上是因为一篇爆热文：Exploring LSTMs。这篇文章在刚刚发出来以后，被各大公众号争相翻译和转发。笔者个人对于这个技术大牛的网站就八个字的评价：“不鸣则已，一鸣惊人”。它的文章质量非常高，同时讨论的也是非常前沿的话题，因此称之为“篇篇热门”并不为过。但是它的缺点也非常明显，大牛更文更得非常慢，文章之间隔了几个月是常有的事。另外该网站发布的文章篇幅较长，内容艰深，对于读者的英文水平和AI专业知识要求非常高。