如果希望成为一名气象算法工程师，并寻找深入浅出、理论与实践结合的学习资源，以下是为你精心整理的课程推荐，涵盖了从基础气象学到人工智能应用的多个方面，适合不同阶段的学习者：

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🌤️ 气象学与数值预报基础课程

1. 《数值天气预报》 – 南京信息工程大学（中国大学MOOC）

   • 内容简介：系统介绍数值天气预报的基础知识、基本原理和方法，帮助学生理解数值预报的基本原理，并掌握制作数值天气预报的方法。
   • 推荐理由：课程内容深入浅出，适合初学者打下坚实的理论基础。
   • 课程链接(iCourse163)

2. 《气象学与气候学》 – 国家高等教育智慧教育平台

   • 内容简介：系统讲授气象学、天气学、气候学的基本原理、规律、机制及应用实践，内容包括气象要素、大气热学、大气水分、大气运动、天气系统、气候形成等。
   • 推荐理由：课程结构清晰，理论与实践相结合，适合系统学习气象学与气候学知识。
   • 课程链接(SmartEdu)

3. 《天气学》 – 浙江大学（中国大学MOOC）

   • 内容简介：介绍影响我国的主要天气系统及它们的特点，了解这些系统影响下的各种天气现象，揭示暴雨、台风等极端天气的形成机制。
   • 推荐理由：课程内容贴近实际，帮助学生理解天气系统的运行机制。
   • 课程链接(iCourse163)

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🤖 气象人工智能与数据分析课程

1. 《人工智能在气象领域的应用系列课程》 – 中国气象局培训平台

   • 内容简介：课程共十讲，涵盖人工智能技术在气象领域的应用探索、深度学习技术在地球系统中的应用等内容。
   • 推荐理由：由行业专家授课，内容前沿，适合希望将AI技术应用于气象领域的学习者。
   • 课程链接(training.chinamsa.org)

2. 《深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力》 – CSDN博客

   • 内容简介：采用“理论讲解+动手实操+案例实战”相结合的方式，深入浅出讲解Python在气象领域的人工智能应用。
   • 推荐理由：强调实践操作，适合希望通过项目实践提升技能的学习者。
   • 文章链接(CSDN Blog)

3. 《气象人工智能学习路径》 – 和鲸社区

   • 内容简介：提供气象Python中常见基本库的学习路径，包括Numpy数组基础、xarray进阶、数据可视化等内容。
   • 推荐理由：适合希望系统学习气象数据分析与处理的学习者。
   • 学习路径链接(Heywhale)

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📘 进阶与实战课程推荐

• 《气象统计分析与预报方法》

  • 内容简介：深入探讨气候数据分析中广泛应用的统计学原理及技术，通过这些方法建立气象要素间的联系，揭示数据的时空变化，以实现对天气与气候的精准预测。
  • 推荐理由：适合希望深入理解气象数据统计分析方法的学习者。
  • 文章链接(Hans Publishers)

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🧭 学习建议与路径规划

1. 基础阶段：建议先学习《数值天气预报》和《气象学与气候学》，打下坚实的理论基础。(SmartEdu)

2. 进阶阶段：结合《天气学》和《气象统计分析与预报方法》，深入理解天气系统和气象数据分析方法。(Hans Publishers)

3. 实践阶段：通过《人工智能在气象领域的应用系列课程》和《深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力》，将AI技术应用于气象数据分析与预测。(CSDN Blog)

4. 项目实践：利用《气象人工智能学习路径》中的资源，进行实际项目的练习，提升实战能力。(Heywhale)

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