Datawhale零基础入门数据挖掘PDF下载

零基础入门数据挖掘的特征工程任务里，异常值和特征构造讲得挺扎实的，尤其适合刚接触数据的前端或者产品同学。异常值这块，作者不只是讲概念，还带着你用箱型图实操一遍，配上代码示例，理解更容易。 合并训练集、构造使用时间和城市信息这些步骤，基本覆盖了树模型常见的特征构造套路，逻辑也挺清晰。线性模型那部分也有提到数据分布观察，算是比较贴地气的切入方式，不会搞得太玄乎。 建议你重点看下3.2.3 箱型图和4.1 特征构造这几节，代码可复用性还不错，适合搭个 baseline。数据导出这块直接用了.to_csv，省事，适合快速调试。 如果你之前没怎么搞过数据，用这个练练手还蛮合适，顺便熟悉下异常值检测思路和

陈锐等编著的《零基础数据结构》，适合没有任何数据结构基础的读者，通过循序渐进的方式，深入浅出地讲解数据结构的原理和应用。

hadoop 的零基础入门 PPT，内容挺贴心的。视频截图思路清晰，适合刚接触大数据的你。像MapReduce、HDFS这些概念都有提，手把手地讲，连怎么搭环境都讲了，真的是一步步带你走。文档节奏不快，看着不累，讲的方式也接地气，像老司机在带新人入行。搭配里面的视频链接一起看，理解更快。尤其对没搞过 Linux 的小伙伴，里面命令也写得挺全的。有几个相关的资料也蛮不错，比如Hadoop 入门指南，还有大数据实战课程这种能配着练的，提升效率挺的。如果你最近刚开始接触Hadoop，又苦于没方向，强烈建议先啃完这个 PPT，顺手把视频一起看完，节省不少踩坑时间。

零基础也能上手的R 语言入门课，挺适合刚接触数据的你。课程分两晚搞定，内容聚焦在如何用 R 读取、整理、数据，避开那些复杂统计和高阶可视化。时间是 7 月 10 日和 12 日，晚上 7 点到 9 点，地点在 DoSomething.org。 课程的讲义和资料也都备好了，讲得比较浅显易懂，就算你平时用的是 Python 或别的语言，照样能跟上节奏。建议你提前刷下基本的统计概念，像平均值、中位数、条形图这类，心里有数更轻松。 技术要求不复杂，一台自己的笔记本电脑就行（Mac 或 Windows 都 OK）。只要你能写点简单代码，像创建变量、调函数，课堂上就能顺利推进。R 的语法都会现场讲，挺友好

MySQL 5.5 从零开始学

面向缺乏数据库知识但希望在LabVIEW中运用数据库的工程师，本指南提供由浅入深的讲解，帮助您快速掌握相关技能，提升项目开发效率。

针对 Access 2010 软件，本书以简洁易懂的语言，帮助读者快速掌握数据库的基本概念和操作技巧。

TASK2: 数据分析来自AI蜗牛车在Datawhale数据挖掘入门教程的部分内容。主要讨论了如何利用Python的数据科学工具进行数据预处理、可视化和探索性分析。使用的工具包括pandas、numpy、scipy、matplotlib和seaborn，这些工具提供了强大的数据分析和可视化能力。文章首先介绍了如何载入数据集，并使用head()和shape属性了解数据的基本结构。接着，通过describe()函数获取数据的统计摘要，帮助读者快速理解数据的分布和异常情况。此外，info()函数用于检查数据类型和缺失值情况，而missingno库则用于可视化缺失数据模式。数据可视化阶段使用matpl

总共17节课程，包括基础介绍、管理使用、查询处理、函数应用、触发、安全性等内容，体积超过600兆。由于限制，分成了11部分。