数据科学基础John Hopcoft的图灵奖专著

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本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

这本书描述了当今数据科学坚实而有力的基础，举例说明了许多情况。其中数学和计算科学是这些基础的核心。我们对数据的思考和决策可以追随物理学家保罗·狄拉克的深刻观察，即物理理论和物理意义必须在数学之后（参见第4.7节）。复杂现实的层次结构是这种基于数学的观察和与物理、社会以及所有现实互动的重要组成部分。本书使用了广泛的案例研究。然而，文本以易于理解和掌握的方式编写，面向具备知识并投入的读者，无需在所有问题上都是专家。最终，本书激励和引导我们关于数据、相关信息和衍生知识的人类思维和行为。本书为读者提供一个良好的起点。

线性鲁棒控制的老朋友们，Michael Green 和 David J.N. Limebeer 写的《Linear Robust Control》真挺值得一看。书里的重点内容不是大杂烩，而是专挑对你学控制、写代码有用的那些东西，讲得清楚还挺系统，尤其对搞工程落地的你来说，蛮实在的。 H∞控制这一块讲得蛮细，核心思想也直接——怎么在外部扰动下系统还能稳得住、干得漂亮。什么命令响应、干扰衰减这些通俗易懂，看完你就知道怎么优雅地“稳住系统”。 多变量频率响应设计那章我个人觉得实用，像什么奇异值分解、Nyquist 稳定性、模型误差那几节，讲的东西在你做 MIMO 系统的时候用得上。对有点项目经验的朋

通过设置起征点、专项抵扣和年终奖金额，对比了年终奖单独计算和分摊到各月计算个税的差异。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Py

Spark 是大数据领域的明星，性能和灵活性让它受到了广泛欢迎。如果你是数据科学家或开发者，Spark 几乎是你不可错过的工具。Spark for Data Science这本书就深入了如何用 Spark 2.0 进行数据，是在机器学习的应用上。书里不仅仅讲 Spark 的基本框架，还了 Spark SQL、MLlib 等常用组件，你掌握最新的技术和应用。无论是流、图形计算还是大规模数据，Spark 都能轻松搞定。而且，Spark 的弹性分布式数据集（RDD）设计也让大数据变得更加高效。书中的内容深度适中，适合想要入门或进阶的开发者。推荐给那些对大数据和机器学习有兴趣的朋友们，能你更好地理解

近年来，数据科学在计算机领域扮演着越来越重要的角色。大数据、数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术的发展，为企业带来了前所未有的机遇。企业积极引进数据人才，借助数据分析摆脱经验主义的束缚，进行精准预测，以期获得更高的商业回报。