科学地理

你是否曾想过MathWorks总部的经纬度是多少？现在您可以在MATLAB中轻松找到任何地址的地理位置信息。这个函数利用雅虎地理编码API来查询地址字符串，无论是公司名称、城市、邮政编码，还是完整的街道地址。雅虎地图网络服务提供了详细的地理编码功能，具体信息可在此处查看：http://developer.yahoo.com/maps/rest/V1/geocode.html。请注意，您需要自己的AppID才能从雅虎获取数据，而不是使用示例AppID。

全球地理数据存储

提供美国地图，包括城县分布图、河流湖泊分布图，可用于数学建模和美赛项目。

PostgreSQL 的空间扩展 PostGIS，是地理空间数据时靠谱的工具，适合搞地图、定位、地理这一块的开发者。嗯，功能还挺全，从数据存储、查询到一条龙搞定，而且支持标准的 OpenGIS 规范，兼容性也不错。 Windows系统装起来也蛮，装 PostgreSQL 的时候勾上 PostGIS 就行，懒人必备。Debian系统下就稍微麻烦点，但有详细命令，一步步复制粘贴也能搞定，像apt-get install postgresql-8.1-postgis、createdb、psql这些用起来还是比较顺手。 你要是习惯折腾源码，也有源码安装的选项。虽然麻烦点，但灵活性高，适合需要定制环境的

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

该教程全面讲解了ArcGIS基础、空间分析工具和地学分析实例，涵盖ArcGIS简介、ArcMAP操作、数据创建、数据分析、三维分析、统计分析、水文分析和建模等内容，并辅以实例分析和练习材料，便于学生学习和实践。

该数据库涵盖全球 IPv4 和 IPv6 地址，能够精准定位 IP 地址对应的国家、地区、城市以及邮政编码等地理信息。

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。

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。