探索科学的迷思与边界

我出生和成长于巴西，毕业于Embry-Riddle航空大学和韩国科学技术高等研究院（KAIST），获得了航空工程学学位。我完成了数据科学和全栈开发的两个训练营。在第一个项目中，我开发了一个机器学习模型来识别医疗保险公司的提供商欺诈，每年为保险公司节省了100,000美元。第二个项目是预测和最大化数据挖掘公司的房屋价值，创建了堆叠式机器学习模型，以生成高精度的房地产价格预测。此外，我还通过Scrapy技术收集了超过40,000个电子竞技比赛记录，分析了电子竞技行业的兴趣和投资增长。我还使用R Shiny构建了一个Web应用程序，对奥运会历史数据进行了交互式数据分析，并研究了经济实力与奖牌数量之间的关系。我还曾获得电子产品销售商定价策略的HACKATHON冠军。

统计软件与R语言：数据分析的黄金搭档 在数据驱动的时代，统计软件已经成为分析和解读信息的利器。而R语言，作为一门开源的统计编程语言，以其强大的功能和灵活的操作，在众多统计软件中脱颖而出，成为数据科学家的首选工具。 R语言不仅提供了丰富的统计分析函数库，涵盖了从基础统计到高级建模的各种方法，还支持用户自定义函数和扩展包，极大地扩展了其应用范围。此外，R语言拥有强大的数据可视化能力，能够将数据转化为直观的图表，帮助用户更好地理解数据背后的规律。 对于初学者来说，R语言入门可能会有一定的门槛，但其活跃的社区和丰富的学习资源可以帮助学习者快速掌握这门强大的工具。

SQL的艺术与科学：掌握SQL的艺术与科学 ###知识点总结1. SQL的重要性与背景：SQL作为一种数据库查询语言，在信息技术领域占据着核心位置，它不仅被广泛应用于数据检索，还是管理和操作数据库的关键工具。 2. SQL的历史发展：自20世纪80年代初以来，SQL逐渐成为标准的数据库访问语言，至今仍保持着其主导地位。 3. SQL性能优化的重要性：随着数据量的爆炸性增长，仅仅实现SQL查询的功能正确已不足以满足需求，性能优化变得至关重要。 4. 开发者与DBA的角色分工：开发者负责编写高效的SQL代码，而DBA则专注于调整数据库配置和参数，以提高整体性能。 5. SQL的艺术概念：本书提出了一种新的视角来看待SQL编程，将其视为一门艺术而非纯粹的技术学科。 6. SQL性能与调优的全面探讨：本书不仅涵盖了具体的SQL语句编写技巧，还包括了更广泛的策略和原则，帮助开发者构建快速且健壮的应用程序。 ### SQL的重要性和历史发展SQL（结构化查询语言）是一种专门用于管理关系型数据库的标准语言。自20世纪80年代初以来，SQL因其强大的功能和易用性而迅速普及，成为数据库管理和操作的行业标准。随着信息技术的发展，特别是互联网的兴起，数据处理的需求日益增加，SQL的地位也随之不断巩固。 ### SQL性能优化的重要性随着企业业务规模的扩大，数据量呈指数级增长，对数据库系统的性能提出了更高的要求。仅仅实现SQL查询的功能正确已经远远不够，还需要确保查询执行速度快、资源消耗低。因此，SQL性能优化成为了许多企业的关注焦点之一。 ### 开发者与DBA的角色分工在传统的角色划分中，开发者负责编写应用程序中的SQL代码，而DBA（数据库管理员）则专注于数据库的配置、性能调优等工作。这种分工虽然在一定程度上简化了开发流程，但也导致了一些问题。例如，开发者可能缺乏足够的SQL优化知识，而DBA可能难以全面了解应用程序的具体需求。因此，近年来越来越多的企业开始强调跨角色合作，共同提升数据库系统的整体性能。 ### SQL的艺术概念《SQL的艺术与科学》这本书提出了一个全新的视角来看待SQL编程，即将其视为一门艺术而非仅仅是一门技术学科。这意味着编写SQL不仅仅是实现

欢迎来到我的 Yandex Praktikum 项目仓库！我是 Marat Zastavnichenko，一个数据科学爱好者，正在通过 Yandex.Praktikum 在线学校学习数据科学。 在这里，我分享了一些个人认为最有趣的项目，每个项目都展示了我在学习过程中的成长和探索。您可以在每个项目的自述文件中找到详细描述，并按照项目文件夹编号顺序见证项目的复杂度逐步提升。 项目概览： 研究分析 - 公寓价格：运用可视化工具和相关性分析，探索影响公寓价格的关键因素。主要库：numpy, pandas, matplotlib 统计分析 - 电话资费计划：化身电信公司分析师，分析两种资费计划的盈利能力，并使用统计假设检验评估差异的显著性。 期待与您交流，共同进步！

深入了解数据挖掘领域最新进展，KDD 2016 文章合集为您呈现。这份资料汇集了众多专家学者的研究成果，涵盖了数据挖掘的各个方面，为相关领域的研究者和实践者提供了宝贵的参考。

描述了Matlab中点追踪与边界跟踪的技术应用。

Matlab边界跟踪程序要求输入二值图像，通过处理输出边界点的坐标。

《Data Science For Dummies》这本书详细介绍了数据科学的基础概念和技术，适合初学者。数据科学是一门跨学科领域，结合统计学、数学、计算机科学及专业领域知识，通过收集、清洗、分析、解释和可视化大数据，帮助决策者制定明智决策。随着互联网技术和智能设备的普及，数据科学成为企业发现数据背后模式与趋势、提高业务效率、优化产品设计、提升用户体验和实现个性化服务的重要工具。文章详细介绍了数据获取、数据清洗、数据分析、数据建模、结果展示和部署应用的流程，并探讨了Python/R、SQL、Hadoop/Spark、Tableau/Power BI及TensorFlow/Keras等关键技术和工具的应用。数据科学领域的职业发展路径广泛，包括数据分析师、数据工程师、机器学习工程师等职位，可以逐步晋升至数据科学团队负责人或首席数据官（CDO）。

线性判别函数利用输入特征的线性组合构建决策边界。以二分类为例，判别函数 g(x) 若大于零，则样本 x 属于类别 C1；反之，若 g(x) 小于零，则样本 x 属于类别 C2。g(x)=0 定义了特征空间中的决策面，用于区分不同类别。