Matlab编程精通之路

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数据科学涵盖统计分析、机器学习和计算机科学等多个领域。本课程将系统、深入浅出地讲解数据科学的精髓，带领学生掌握 scikit-learn、statsmodels、TensorFlow、Pyspark 等开源工具。 课程共分为四个部分，18个章节： 第一部分：入门 (3 章)聚焦数据科学解决的问题、Python 工具运用以及数学基础。 第二部分：数据模型 (4-7 章)涵盖统计学中的线性回归和逻辑回归模型、模型工程实现基础——随机梯度下降法，以及计量经济学中的特征提取方法和模型稳定性。 第三部分：算法模型 (8-15 章)深入探讨机器学习领域的经典模型，包括监督式学习、生成式模型和非监督式学习。 第四部分：前沿领域 (16-18 章)探索数据科学的两个前沿领域——大数据和人工智能，第11章将介绍大数据相关内容。

在编程实践中，掌握Oracle的技术要领至关重要。

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Python编程学习之路从新手到大师作者：骆昊描述：随着项目上线并获得8w+星标的反馈，收到了关于基础部分（前15天内容）对新手较为困难的反馈。因此，重新设计了一个项目，用更简单易懂的方式重写了基础部分并配有视频讲解，初学者可关注此新项目。国内用户若访问GitHub缓慢，可转至知乎专栏查看更新，即将发布的“数据分析”也备受期待，欢迎关注知乎专栏、文章及解答。创作不易，感谢大家的支持，捐赠款项将通过腾讯公益、美团公益、水滴筹等平台用于支持有需要的人群。加入QQ交流群的方式请扫描下方二维码，交流群提供学习资源与问题解答，同时推出免费线上Python体验课及行业公开课。Python应用领域与就业形势分析简言之，Python是一门“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言，学习曲线低，非专业人士亦能轻松上手。拥有强大的生态系统及完善的平台可移植性解释型语言。

本章探讨了PL/SQL高级编程的核心概念。首先介绍了存储过程和函数的重要性，其次详细讨论了包的结构和功能，最后深入研究了触发器的应用场景和实现技巧。通过本章的学习，读者将对PL/SQL编程有更深入的理解与掌握。