Data Science For Dummies数据科学入门指南

如果你正在探索数据科学在商业中的应用，推荐你看看《Data Science for Business》这本书。它不仅了数据挖掘的基本概念，还结合了实际的商业决策案例，挺适合想深入了解商业数据的你。书中的技术不复杂，内容也挺有深度，能你在实际工作中运用数据科学的技巧提升业务决策。如果你对数据挖掘感兴趣，可以顺便参考一下相关的资源，比如数据挖掘的商业应用，或者看一下如何通过数据科学驱动决策。

数据科学的资料整理笔记挺全的，尤其适合刚入门或者需要查资料的朋友。整合了不少像、这种常见数据库的学习笔记，还有的总结，拿来当速查手册也方便。数据科学的学习笔记不光是讲理论，像那篇“极速搜集网络资料”，对怎么找资料、整理内容说得挺细，操作性也强，用的时候你会觉得挺省事。手册类的内容，比如“数据科学手册学习笔记”，用词不晦涩，思路也比较清晰。哪怕是平时没系统学过数据科学的，看这个也能理个。数据库这块资源也不缺，比如“MySQL 学习笔记资料整理”和“SQLite 数据库的开发与资源搜集”，配合你自己写点查询语句，效果立马上来。如果你对更学术的内容感兴趣，像“高等数理统计课程笔记”和“MATLAB

这本《Python Data Science Handbook》简直是数据科学的宝典。如果你对 Python 有一些了解，想要进一步探索数据、机器学习和数据可视化，绝对不能错过它。书中的内容覆盖了从基础到进阶的方方面面，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy等核心库。是对于数据科学项目流程的详细，真的蛮实用的，能你从零开始做一个完整的项目。而且，这本书不仅仅是理论，多实际操作也讲得到位，适合用作手头的参考资料。如果你已经掌握了一些 Python 基础，想学习如何高效地数据、做可视化、甚至进行机器学习建模，这本书会是一个好的选择哦。

这是一个R的数据科学资料库，涵盖统计分析、学习和整体数据科学相关的所有资源。我将上传自己编写的.R代码，以供将来参考。我的目标是在一年内完成以下内容（将持续更新）： 2015年夏季 漩涡 + Coursera的数据科学课程[1, 2] 描述性统计简介 + 推断性统计简介（Udacity） 使用R进行数据分析（Udacity） 2015年秋季 Coursera数据科学课程[3, 4, 5, 6, 7] 统计学习（斯坦福） + 教科书 2016年春季 Coursera数据科学课程[8, 9] 面向黑客的机器学习教科书 Coursera数据科学专业课程 (1) 数据科学家工具箱（Cou

MATLAB导入Excel代码数据科学语： Julia [这就是我们正在使用的]库/软件包： matplotlib-用于数据分析 Matlab-用于数学计算快速说明： julia code = .jl文件扩展名操作：赞美~和&或|双向运算，例如>, <, >>>数学运算：输入数据输入一个字符串： var = readline()读取数字： num = parse(Int64, readline())环形尽管while (true) print("Go to hell") end有条件的如果别的if (num % 2 == 0) println("even") else println("

数据科学入门的那点事儿，总得有人讲得明白点、轻松点。《intro-to-datascience.pdf》就是这么个还挺实在的材料。文件一上来就提了 1996 年“datascience”这个词的由来，还带了点八卦味儿，挺吸引人。后面讲到 H2O 这个 AI 平台，适合你玩 Python 或 R 语言的同学试试水。里面还有安装指导，基本不用你瞎猜怎么配环境。 数据科学家的“独角兽”说法也挺形象，意思就是这类人不常见，但有料。文件里把团队结构也梳理清楚了，像数据工程、、建模这几类角色分别是干嘛的，看完你就心里有数了。更好的是，机器学习、深度学习、集成学习这些也都有提到，虽然是入门内容，但覆盖面还蛮

这是一本全面介绍数据分析领域的入门书籍，重点以Python语言为主线，涵盖了numpy、Pandas和scikit-learn等数据分析库，以及可视化工具Orange 3。内容包括kNN、Kmeans、决策树、随机森林等常用算法的实际应用，还涉及特征工程和深度学习中的自动编程器。此外，书籍还介绍了在大数据环境中如何使用Hadoop、Hive和Spark的ML/MLlib库进行分布式机器学习。通过大量的实战案例，读者可以全面掌握数据科学的各个方面。

SQL Server最近两个版本才开始全面支持数据科学。如果您同时熟悉SQL Server和数据科学，并有兴趣在项目中使用SQL Server和机器学习（ML）服务，那么这本书非常适合您。本书是使用Microsoft SQL Server和内置ML服务进行数据科学的理想入门指南，涵盖从业务和数据理解、数据概述、数据准备、建模和算法使用、模型评估到部署的所有数据科学项目阶段。您将学习使用SQL Server附带的引擎和语言，包括R和Python语言的ML服务以及Transact-SQL。还将了解如何选择哪种算法用于哪项任务，以及每种算法的工作原理。

Data Science has become a pivotal skill set, capable of shaping everything from election outcomes to revolutionary business models. This field’s allure stems from its power to answer complex, meaningful questions through data. But how can one learn such a vast and interdisciplinary subject effective