入门课程

本课程介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，以及它们在商务决策中的应用。强调基础理论的同时，重点放在实际应用上。

这些课件专为初学者和新接触PL/SQL编程的程序员设计，适合自我教学使用。

Oracle DBA快速入门课程已被认为是一门经典课程。它为学员提供快速学习Oracle数据库管理的技能和知识。

本视频课程讲解了R语言在数据挖掘中的应用，演示了R和RStudio在Windows和Linux下的安装和使用方法，还涵盖了R基础知识、寻求帮助和设置工作空间等内容。此外，课程还介绍了在Windows和Linux环境下安装R扩展包的方法。

nosql 的入门三部曲，memcached、redis、mongodb 全都有，讲得挺系统的，适合你边学边实操。课程内容从 nosql 的来龙去脉讲起，慢慢带你了解每种数据库的用法、运维，还有分布式架构的落地案例，重点偏向运维管理这块。嗯，资源有点多，memcached 的视频太大，作者直接传百度网盘了，自己去附件找链接吧。文章区还有不少干货，像是Redis 分布式锁和MongoDB 架构演进这些，结合起来看效果更好。

黑色封面的 Oracle DBA 速成 PDF，挺适合想短时间入门数据库管理的你。虽然只有两天的学习内容，但每个主题都讲得比较扎实，像数据库结构、SQL 语法、备份恢复这些基本功都有覆盖。文档清楚，结合 PDF 按章节来看，学习起来还挺系统的。Oracle 的 SGA 和 PGA 啥意思？你要是不想啃厚书，这个文件里直接用图和示意讲明白，蛮友好的。像10.pdf这种，就专讲RMAN备份的内容，步骤写得还算清晰。你可以一边看，一边跟着试试命令，效果会更好。哦，还有数据库启动模式、监听配置这些操作，按部就班跟下来，不太容易出错。顺手建议装个 Oracle 虚拟环境，实操体验会更直观。如果你对Ora

这个存储库包含了edX中UC San DiegoX的Data Science MicroMasters计划的资源材料，引入分析数据和进行数据科学所需的开源工具集。数据科学是一个跨学科领域，利用数据挖掘等技术从各种结构化或非结构化数据中提取知识和见解。课程涵盖了Python软件包的使用，如Jupyter笔记本、NumPy、Matplotlib、Pandas、NLTK和Sci-Kit，以及在Kaggle上公开的著名数据集。

MATLAB代码意外删除前端开发简介：应该如何操作？前端Web开发是一个充满激情的领域，因为现代浏览器如Chrome、Firefox和Safari都带有JavaScript运行时。这些平台提供了令人难以置信的优化和高度安全性。您只需修复用户反馈的少数永不过时的错误，而无需要求用户刷新页面。免费的托管资源很多，如GitHub Pages，它可以托管您的静态HTML/CSS/JavaScript资产。前端开发还可以完成许多有趣的任务，无需依赖后端协作。学习像React这样的库并不仅仅是学习，JavaScript从1999年的第3版到2009年的第5版再到具有纪念意义的2015年第6版，已经取得了长

深度学习的入门体系其实挺丰富的，尤其你要是搞前端又想跨界试试 AI，这波资源还蛮值得收藏的。像神经网络和集成学习的代码都能直接拿来跑，配套的课程也挺系统的，适合动手党。 MATLAB 的神经网络示例代码就比较适合有点工程基础的同学，代码风格清晰，像DNNE 学习算法这种也能学到模型怎么组合。嗯，用来跑实验还是挺顺手的。 另外，神经网络和机器学习的框架对比这部分内容也不错，讲了传统机器学习和深度模型的区别，比如监督学习里你是手动提特征，而深度学习更多是“端到端”，模型自己学特征。 还有一个亮点是资源里的开源数据集整理，适合你自己做实验或者改模型。数据类型多，文本、图像啥的都有。 如果你想试试更轻

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