入门课程

功能齐全的 Minitab，在统计软件里算是蛮好上手的了。尤其你要是搞质量管理，像 SPC、TQM 这些，用它真挺顺的，操作也比较直观，出图快、稳，省了不少麻烦。 Minitab的菜单结构清晰，不像某些工具动不动就弹十几个窗口。比如做个直方图或控制图，点几下就搞定，图一看就懂，输出也能直接拿去汇报。 你要是之前用过Excel做，转到 Minitab 也快上手，逻辑差不多但功能更硬核。像回归、假设检验这些操作，Minitab 的向导功能也蛮贴心，新手也不容易懵。 对比一下SAS和SPSS，SAS 确实强，但上手门槛高；SPSS 界面友好但更偏社会科学。Minitab 就比较均衡，专注质量，性价比

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。

Oracle 的入门培训《Oracle Administration Workshop I》还挺值得一看，适合刚接触 Oracle 数据库的朋友。内容覆盖得蛮全面，从数据库基本结构到备份恢复一整套流程都有。教材是 Oracle 官方出的，靠谱，而且分了好几部分，学起来也不费劲。 Oracle 数据库的结构讲得蛮清楚，比如数据文件、控制文件这些在实际部署时关键的东西，不用死记硬背，理解了之后用起来就顺手多了。 数据库实例和内存结构那部分也讲得挺实用，像SGA和PGA怎么分配、什么时候调整，都有例子带着你看，性能调优就不容易踩坑。 DBCA 建库和手动建库两种方法也都有，配合几个表空间的配置讲得还

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。

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