UC San DiegoX数据科学入门课程介绍

本书单为有志于从事数据科学的读者提供了全面指南，涵盖了从基础理论到实践应用的各个领域。

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。

入门数据科学不想太烧脑？《Data Science For Dummies》还挺合适。全书偏实战，讲得清楚不绕，像老朋友带你一步步捋顺什么是数据清洗、什么是可视化、怎么理解机器学习。没有太多数学公式，比较适合前端转型或者想做数据相关项目的开发者看一看。哦，它还会提到 MapReduce、Hadoop、Spark 这些大数据工具，虽然只是入门级，但了解下架构思路还是蛮有用的。

ORACLe数据库讲义简要介绍了Oracle的基础知识，适合初学者了解和学习。

该指南提供MATLAB最简单的代码，供DataScience_finalTask 2020数据科学项目使用。它涵盖从数据处理到心态分析的各种任务。

弹性分布式数据集的核心概念，挺适合刚上手 Spark 的你。RDD就是 Spark 里搞数据最常用的那套东西，能分区、能并行，支持内存缓存，还能自动容错。简单说，你写一堆转化操作，数据就在内存里转来转去，响应也快，效率也高，挺香的。 RDD的懒加载机制也蛮好玩，你定义完操作链不立马跑，等你执行collect()或者count()这类 action 时才真正开始算。这样一来，性能就能压榨得比较极致。嗯，缓存用得好，查询飞快不说，还能少跑不少无谓逻辑。 而且，出错了也不怕，RDD有血统信息，可以靠日志和依赖关系自动恢复，挺有安全感的。像日志、用户行为这类事儿，用RDD是老搭档了。如果你追求速度优先

这份材料面向工程科学领域，熟悉MATLAB或Fortran，但尚未接触过Python的用户。它不需要计算机科学、IT或软件工程的正式背景，可以作为大学课程的补充材料，也适用于自学。 材料专注于Python 3，并提供一些旧版本的支持信息。我们重点讲解Python在科学计算中的应用，并提供相关在线资源的链接，供读者深入学习。 本材料不是通用的Python编程指南，也不试图面面俱到，而是提供一个从科学计算角度理解Python的视角。

DEM7093人口科学人口统计学地理信息系统5093/7093 2021年Spring课程资料星期三下午6-8:15讲师：Corey S. Sparks博士时间：星期三下午，最好预约得到课程说明：本课程为对社会科学，人口科学和政策领域感兴趣的研究生提供动手入门，介绍地理信息系统的使用。该课程将涵盖地理数据类型，空间数据创建和管理，探索性空间统计分析以及地理空间分析的基础知识。在课程结束时，学生将能够使用R和QGIS创建和修改地理数据，对空间数据进行描述性分析，并将各种来源的数据集成和映射到GIS环境中。电脑技巧：本课程将使用R版本（4.0.3）和Quantum GIS（QGIS）版本3.10。