跨学科挑战

数据挖掘是一个跨学科的领域，涉及到数据库技术、统计学、信息科学、机器学习、可视化等多个方面。要了解数据挖掘的基础，得从这些学科出发。其实，对于开发者来说，掌握这些技能会让你的工作变得更高效。比如，机器学习和数据可视化是常见的工具，是在复杂数据集时，搭配使用效果不错。你可以利用这些技术快速构建模型，数据，通过可视化展示结果，让数据变得更易于理解。如果你是做相关开发的，下面这些资源挺适合你，直接帮你找到一些实用的工具和资源，省下不少时间。

滨田·巴德尔如今，有许多技术娴熟且才华横溢的研究科学家在整个行业工作，并运用他们的能力来解决其领域中具有挑战性的问题。然而，很少有科学家找到能够动态结合多种学科（跨学科研究）、创新思想和软件方法，以使用（大）数据分析和数值模拟来解决复杂的现实世界问题的科学家。 我是一位数据科学家，具有广泛而深入的技能，并且在统计分析、物理过程的数值建模、数据可视化、软件开发以及项目管理和领导方面拥有超过二十年的经验。我是一个独立于软件的开发人员，可以轻松快速地在不同平台之间切换并掌握新的解决方案。 我首先接受过航空航天工程和地球科学方面的培训，并且在编程、数学、统计和物理学方面发展了我的技能，以应对空气动力学

邵俊明 ：男，电子科技大学教授。受国家留学基金委LMU-CSC（慕尼黑大学-留学基金委）项目资助，于2008年赴德国慕尼黑大学计算机科学系数据挖掘小组攻读博士学位。在攻读博士期间，主要从事数据挖掘的理论研究及其在脑科学等交叉学科中的应用研究。其相关论文发表在数据挖掘的三大顶级会议（ACM SIGKDD，IEEE ICDM，SIAM SDM）及权威期刊IEEE TKDE上。在数据挖掘理论研究的同时，并致力于将其应用于大脑神经影像及水文水资源等交叉学科领域，取得了一批原创性研究成果。

Pandas 挑战 深入数据挖掘，运用 Python Pandas 技能应对新的数据挑战！本挑战提供两个数据分析项目供您选择：Pymoli 英雄 或 PyCitySchools。选择您感兴趣的项目，尽情发挥您的数据分析能力，磨练您的技能！ 项目准备 创建一个名为 pandas-challenge 的新代码库。 将新代码库克隆到您的计算机。 在本地代码库中，为 Pandas 挑战创建一个目录。使用与挑战相对应的文件夹名称： HeroesOfPymoli 或 PyCitySchools。 将您的 Jupyter 笔记本添加到此文件夹。这将是运行分析的主要脚本。 将以上更改推送到 GitHub 或

准备好深入 Pandas 数据分析世界了吗？选择“魔兽英雄”或“城市学校”挑战，应用你的 Pandas 技能解决真实数据难题。创建一个新的 GitHub 仓库，命名为“pandas-challenge”，并在本地克隆。根据你选择的挑战创建“魔兽英雄”或“城市学校”文件夹，并在其中创建 Jupyter Notebook 进行分析。完成后，将更改推送到 GitHub。

这份数据是根据当前学科专业的分类而生成的MySQL表格格式，用户可以直接运行以生成该表。

感谢您点评Avi的所有Coding Jr开发挑战库！Louis的挑战描述强调了前端功能，我开始在后端使用Sinatra应用程序来提供静态文件，希望在前端使用Angular构建。后端非常简单，没有数据库，尽管模型模拟了数据库模型。lfa目录通过ajax调用返回了类似nosql查询的信息。学生模型包含成绩信息，模拟了关系模型。这是我第一次尝试Angular应用程序，功能可以很容易地扩展到持久化数据。

PLSQL练习已准备就绪，这是您提升技能的机会。

大学学科分类具有13个主要门类，包括军事学。它采用三级联动结构，方便直接导入数据库使用。该数据库为大学教育提供了系统化的分类和管理工具。

随着信息时代的迅猛发展，传统的人工管理已无法满足当前信息管理需求的急剧增长。因此，建立一个智能化的学科建设信息管理系统成为迫在眉睫的任务。该系统综合管理高校学科建设所需的各类信息，涵盖教学、科研、高层次学位管理、设备条件、图书资料建设及学术交流等多个方面。通过互联网快速查询，提高了信息管理的效率和保密性。还探讨了通用报表组件的研发过程，增强了用户与系统数据互动的能力，克服了传统报表的限制。在详细需求分析的基础上，确定了系统的功能要求、性能要求，并选择了最适合的系统模型和网络拓扑结构，优化了数据库设计。系统采用B/S与C/S相结合的软件体系结构，面向对象的开发方法，结合关系型与分布式数据库技术，