数据科学基础John Hopcoft的图灵奖专著

这是一份优质的Oracle基础学习资料，包含了相关的数据代码，非常适合练习和学习报表和数据库操作。

这本Oracle基础教程适合想要学习和练习数据库操作的人士。内容主要围绕练习展开，涵盖了Oracle的基础操作。

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。

隐马尔科夫模型的统计推断讲得最全的书，非《Inference in Hidden Markov Models》莫属。连续状态空间、最大似然估计、贝叶斯计算这些概念听起来复杂，但书里用挺接地气的方式拆解了不少关键点。 Olivier Cappé他们这几位作者，都是统计圈里的老熟人，比较系统，尤其对时间序列的同学来说，这书真的能帮上忙。你要是做过音频、自然语言、或者金融建模，应该对 HMM 不陌生。这本就可以说是入门+进阶一条龙了。 马尔科夫链作为底层逻辑，虽然简单，但和隐藏状态一结合，瞬间复杂度就上来了。还好书里图也不少——78 张插图呢，讲公式的时候不会太晕。里面关于模型选择的那段我个人觉得值

想自学数据科学，但不想花一大笔钱？这个免费的开源课程推荐路径可以帮你走上正轨！通过 MOOC（大规模开放在线课程），你可以随时随地接触到世界顶级大学的课程。推荐的课程涵盖从数据科学基础到机器学习的各个方面。课程安排也灵活，你可以根据自己的进度来调整。最棒的是，只要你能每周投入 20 个小时，大约两年内就能完成所有学习内容！ 其中，包括了计算机科学、数据结构与算法、微积分等课程。每个模块都被精心设计，适合任何想深入理解数据科学的朋友。你还可以根据个人情况调整学习进度，看看自己预计何时能完成。嗯，，如果你有足够的热情，走这条路不难！ 顺便提一下，课程内还附带了一些实用的资源链接，像 MIT 的线性

实验设计的套路搞不清楚？John Lawson的《Design and Analysis of Experiments with R》就挺好用的，逻辑清晰，案例也实在。不光教你怎么设计实验，还顺手把数据收集、、解释一条龙给讲了，感觉像带你打了一遍副本，清清爽爽。 整本书比较接地气，不绕弯子，讲设计原理时就配上了 R 代码，像lm()、aov()这些用得顺手，搭配自己的数据直接上手，效率还蛮高。适合做 AB 测试、农业试验、工艺流程优化这种场景。 我当时用这本书做一个营销实验，设计方案、方差、事后检验全靠它搞定，R 的代码贴心到位，还不复杂。你要是以前只接触过方差表，不知道怎么搭建设计模型，这本

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

数据科学的入门课里，数据基础算是个蛮扎实的起点。课程围绕数据的整个流程，像是数据采集、预、统计、可视化这些都有涉及，思路清晰，技术栈也比较贴近实际工作。用的工具也不死板，Python、R、MATLAB这些都能找到对应的实操资源，挺方便的。 讲到数据采集，推荐你看看数据采集汇聚+数据治理+数据+数据可视化平台，思路一条龙，适合搞项目参考。 Python 数据这块也蛮实用的，比如Python 数据与可视化，还有数据与可视化示例，拿来直接改改就能跑。 如果你想练练用PowerBI搞大屏展示，那可以看看这个可视化大数据项目，组件比较全，拖拽也顺手。 而像是更学术一点的，比如用MATLAB搞预或做组学，