全栈数据科学入门指南.rar

我出生和成长于巴西，毕业于Embry-Riddle航空大学和韩国科学技术高等研究院（KAIST），获得了航空工程学学位。我完成了数据科学和全栈开发的两个训练营。在第一个项目中，我开发了一个机器学习模型来识别医疗保险公司的提供商欺诈，每年为保险公司节省了100,000美元。第二个项目是预测和最大化数据挖掘公司的房屋价值，创建了堆叠式机器学习模型，以生成高精度的房地产价格预测。此外，我还通过Scrapy技术收集了超过40,000个电子竞技比赛记录，分析了电子竞技行业的兴趣和投资增长。我还使用R Shiny构建了一个Web应用程序，对奥运会历史数据进行了交互式数据分析，并研究了经济实力与奖牌数量之间

PostgreSQL 的功能是真的挺全的，从建表到复杂查询，一套流程都能搞定。适合你这种想要系统掌握数据库技术的开发者。这本《PostgreSQL 从入门到精通》，内容安排得实在，安装、使用、查询、建模这些基本功都覆盖到了，还讲了不少进阶技巧，比如全文搜索、并发控制、数据交互这些实战场景。用起来感觉就是——你只要跟着它走，慢慢就会了，不用死磕文档了。 PostgreSQL 的架构比较清晰，不光支持标准 SQL，像JSON类型、全文搜索、地理空间数据这些也都有，功能上可以说挺硬核。平时我一些杂七杂八的结构化/半结构化数据，也没觉得它卡壳。 安装配置那部分也写得贴地气，不管你是用Linux、Win

Titan数据运营系统 Titan是一个涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化的全栈闭环系统，特别适用于线上业务为主的公司。通过对用户行为进行深入分析和挖掘，Titan为精准营销、个性化推荐和业务运营提供强力支持，从而提升业务转化率并优化运营效果。 系统流程: 数据采集: 利用Flume-Kafka-Flume架构从埋点日志服务器读取日志数据。 数据存储: 将采集到的日志数据存储至HDFS分布式文件系统。 数据仓库构建: 在Hive中进行数仓设计，并使用Spark完成数仓表之间的转换以及ADS层表到MySQL的数据迁移。 任务调度: 通过Azkaban进行定时任务调度，确保数据处理流程的

大数据技术的入门资源其实蛮多的，但要说整理得清楚、适合前端或者全栈同行快速上手的，我还挺推荐这个《大数据教程.txt》。大数据的 4V 特性讲得明明白白，Volume、Velocity、Variety、Value几个点都带例子，理解起来不费劲。像是 Hadoop 和 Spark 的部分，内容不光全面，还挺贴近实战，是 MapReduce 和 HDFS 那块，对初学者来说友好。 Hadoop 的 HDFS 原理解释得比较清晰，像“把大文件拆块存多个节点”这种说法，就挺接地气。你要是之前没接触过分布式存储，看完这个也能搞懂怎么回事。MapReduce那段说的是“先分再归”，比教科书好懂多了。 讲

【Python全栈学习教程1】是一份专为初学者和进阶者设计的详尽学习资源，从基础到高级全面覆盖Python编程语言的核心概念和实用技能，使学习者能够掌握全栈开发所需的全部知识。课程内容包括Python语法、面向对象编程、文件操作、函数式编程、数据库交互、Web开发、网络编程、数据分析、自动化脚本等多个方面。教程还可能涵盖机器学习与人工智能等前沿领域，帮助读者快速掌握Python的全方位应用。

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

安卓系统下的记账小助手，蛮适合想练手全栈项目的你。React Native写前端，交互上挺丝滑；后端用Node.js + Express，逻辑清楚，响应也快。数据就靠MongoDB撑着，查账、都不费劲。 整体结构不复杂，代码也挺好读。你会发现多细节像是关键词搜索、消费提醒这种，都写得比较贴心。还有个小亮点，小助手能在对话里给理财建议，挺有意思的设计。 想快速上手的同学可以看看这个项目，UI 素材虽然是从叨叨记账 App 里抠图来的，但风格还挺统一。要注意，仅供学习交流，别直接拿去做商用哦。 顺带放几个相关的资料，想扩展一下技术栈的你可以点进去看看： Node.js Mongodb 操作优

yelpCamp 的代码结构清晰，功能也比较全，挺适合拿来练手全栈开发。前端用了HTML5和Bootstrap，页面响应快、布局也还不错，写起来也轻松。你要是想做个像 Yelp 那样的评论网站，这项目蛮有参考价值的。 Node.js配上Express，后端接口写起来挺顺手的。路由清晰，用app.js统一管理配置；静态资源丢public目录，结构也直观，改样式啥的方便。 MongoDB负责存数据，用的是 NoSQL 的文档型数据库，配合Mongoose就更好用了，基本可以当成操作对象在搞，少写多繁琐代码。像添加评论、获取场所列表这些都用得上。 模版引擎是EJS，页面渲染逻辑比较直观。你在view

你要做数据科学项目吗？这本《数据科学项目生命周期.pdf》可以给你好的指引哦！它详细了整个数据科学项目的过程，从数据的获取、清洗，到模型的建立和优化，涵盖了每个阶段的细节。通过阅读它，你能更清楚地理解数据科学的工作流程，是如何管理这些数据，让你的项目走得更顺利。下载后，按照它的步骤走，绝对能节省不少时间，避免走弯路。