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亚马逊线上实习
这是一个由 AWS APAC 与 Forage 合作推出的免费线上、按自己节奏 (self-paced) 进行的虚拟实习，模拟云架构 (Solutions Architecture) 职位在真实企业环境下的任务与职责。参与者将体验设计、部署、维护云基础设施与解决方案的流程，涵盖 AWS 服务、架构设计、性能优化等内容，非常适合对云计算、AWS 云服务、DevOps／架构工程感兴趣、希望积累实践经验的学生或 early-career 软件／云工程师。完成实习有助于理解企业级云架构、准备云计算方向的求职，并丰富简历／项目组合。
德勤线上intern
该虚拟实习由 Deloitte Australia 与 Forage 合作推出，免费且 100% 在线、自主节奏 (self-paced)。参与者将完成模拟真实商业环境的软件工程／技术任务（例如整合不同数据模型、编写算法、准备技术方案等），体验咨询公司／技术团队的日常工作流程。适合对软件开发、数据工程、技术咨询感兴趣，希望通过项目实践增强简历／技能、了解真实工作场景的学生或 early-career 人士。完成后可获得证书，有助于求职／申请实习／全职岗位。
devops线上intern
这是一个免费、线上、自主节奏 (self-paced) 的虚拟实习体验，模拟 Cloud／Cloud-Platform 相关岗位在 Verizon 的实际工作流程与任务 — 包含云基础设施、部署、线上服务、可能的 DevOps／后端工程任务等。适合对云计算、平台工程与云基础设施管理有兴趣、准备进入相关岗位 (Cloud Engineer, DevOps, Backend) 的学生或 early-career 开发者。参与者可通过完成模拟任务积累实践经验、了解真实工作环境、丰富简历／项目组合。
Telstra 软件工程线上实习
是一个免费、线上、自主节奏 (self-paced) 的线上实习—— 由 Forage 与 Telstra 联合推出，模拟真实软件工程师 (Software Engineering) 的日常工作任务与挑战。参与者通过完成一系列任务 (例如编码、系统设计、问题解决) 来体验软件工程流程，非常适合希望了解软件工程实际工作、积累项目经验、丰富简历／LinkedIn 的学生或 early-career 开发者。完成后可以获得模拟实习证书 (certificate)，有助于申请实习／工作并证明实践能力。
Olympic 2024 Data Analysis Project
该仓库包含一个围绕 2024 年奥运会 (Olympic 2024) 的数据分析项目，涵盖数据收集、清洗与分析流程，可用于统计运动员表现、国家 medal 分布、比赛趋势等分析练习。适合对体育数据分析感兴趣的人 — 包括数据科学 / 数据分析初学者或中级者，用于练习 Python / Pandas /可视化 技能与真实世界数据分析流程。仓库提供代码与数据，方便你复现分析，也可以扩展为自己的项目。
Web开发与编程在线课程平台
Upskillcourses 是一个面向初学者与中级学习者的线上编程与 Web 开发培训平台，提供从 HTML/CSS、JavaScript、Node.js、PHP、Ruby on Rails，到计算机基础、算法、数据库与全栈开发的系统课程。课程通过高清教学视频 + 编码练习 + 项目实战组成，并强调“从基础到实战”的渐进式学习，适合希望自学编程、构建作品集或准备转行为开发者的人。免费账户即可访问部分内容，付费后可解锁完整课程库，对想系统掌握 Web 开发技能的人非常实用。
编程 & 数据科学免费视频教程
涵盖 HTML、CSS、JavaScript、Python、数据科学、机器学习、Web 开发等内容，非常适合想通过视频学习编程与数据分析基础的人。适合初学者，也适合需要辅以视频教学进行自学的人 — 可以作为搭配官网课程／实战练习的补充资源。
Azure Data Engineering with AU Health Expnd — 数据工程实战项目代码
该仓库提供一个以 Microsoft Azure 为基础的数据工程实战项目，结合澳洲卫生数据（AU Health Expnd）进行数据处理、清洗、ETL 与分析的完整流程。适合希望学习云端数据工程实践、数据管道搭建、数据集成与 Azure 服务应用的人 — 对学生、初入数据工程领域或希望将数据工程技能迁移到云平台的人特别有用。仓库里包含项目说明、代码、配置与示例，有助于快速上手并理解数据工程在真实数据集上的应用流程。
AI Planet — 免费 AI / 数据科学在线课程平台
AI Planet 提供一系列面向初学者到中级学习者的免费数据科学与人工智能 (AI) 在线课程。涵盖从 Python 基础、数据分析、探索性数据分析 (EDA)、可视化、机器学习，到深度学习与 NLP 等模块，适合想系统入门数据科学／AI、提升编程与数据处理能力的人。课程为自 paced (自主进度)、终身可访问，同时完成后可获得结业证书 (Certificate of Completion)，也能参与社区讨论、实战挑战与 live session，加深实践与交流经验。
Introduction to Data Science with Python — 哈佛大学数据科学入门课程
该课程使用 Python 进行数据科学教学，帮助学习者掌握数据分析、统计与机器学习基础。内容涵盖使用 Pandas、NumPy、matplotlib、scikit-learn 等常用库进行数据处理、可视化、回归与分类模型训练与评估。适合有一定编程基础且想系统入门数据科学 / 机器学习的人，为之后更高级 AI / ML 学习或数据分析／数据工程职业打基础。课程可在线自学，灵活安排时间。
SQL & Data Interview 练习题库
DataLemur 是一个专注于 SQL 和数据／数据科学面试准备的在线平台。其 “Questions” 页面收录了大量真实公司（包括 FAANG、大型科技公司等）面试中常见的 SQL、统计、机器学习、数据分析题目，并提供在线编辑器让你可以直接练习和测试 SQL／数据题。适合准备数据分析、数据科学或数据工程面试的人系统练习并提高技能。
Machine Learning 代码与资源
GML2023 是一个公开 GitHub 仓库，收集了与 “Graph Machine Learning (图机器学习)” 相关的代码、数据与参考资源，适合对图神经网络 (GNN)／图 ML 感兴趣的研究者与开发者。仓库内容包括模型实现、示例代码以及用于学习和研究图 ML 的实践材料，非常适合希望了解或入门图机器学习的程序员、学生或研究者。
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