数据科学与大数据

中南大学张祖平老师的课件PPT，详细介绍了数据科学与大数据技术导论第四章的大数据环境与技术。内容涵盖了大数据在现代科技领域中的重要性和应用。

《大数据科学》深入探究了大数据的概念、发展和应用，同时提出大数据科学在高校的学科建设方案，为大数据科学的推广提供参考。

宁财大数据科学与大数据专业2021级数据结构与算法（Python）评测资料 这份资料包含宁波财经学院2021级数据科学与大数据专业数据结构与算法课程的期末评测内容。涵盖了Python语言实现的数据结构与算法知识，可供学习参考和复习备考。

过去十年中，利用大数据推动科学发现的理念引发了来自私营和公共部门的巨大热情和投资，并且预期仍在持续增长。使用大数据分析来识别隐藏在从未组合过的海量数据中的复杂模式可以加速科学发现的速度，并促进有益技术和产品的开发。然而，从如此庞大、复杂的数据集中产出可操作的科学知识需要能够产生可靠推论的统计模型 (NRC, 2013)。

本书深入探讨大数据分析的理论基础和实践应用，从前沿研究视角出发，阐释如何将理论知识转化为实际商业价值。 全书涵盖数据分析流程的各个环节，包括： 业务场景分析与建模: 剖析不同行业的大数据应用场景，阐述分析建模流程、关键任务以及模型部署的关键要素。 数据处理: 详细介绍数据收集、抽样、预处理等环节的实施要点。 模型技术: 系统讲解各类模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等，涵盖线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、集成学习（Bagging、Boosting、随机森林）等。 实践应用: 阐述如何将分析成果转化

山西大学数据科学与大数据技术专业的数据库实验包括多个实验项目，涵盖了数据库定义与操作语言、游标的使用、数据库安全与权限、创建和使用触发器、数据备份与还原、数据转换以及创建和使用存储过程。每个实验都通过详细的实验指导书进行指导。

SciPy是一款强大的科学计算工具，广泛应用于大数据分析和科学研究领域。本章介绍了SciPy的多个模块：SciPy.io用于文件输入输出，SciPy.special提供特殊数学函数，SciPy.linalg执行线性代数操作，sipy.fftpack用于快速傅里叶变换，SciPy.optimize提供优化器功能，SciPy.stats包含各种统计工具。通过SciPy，用户可以进行最小二乘拟合、函数最小值等多种科学计算任务。

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