敏捷数据科学资料合集

想要将研究转化为实用分析应用程序的数据科学团队不仅需要合适的工具，还需要正确的方法才能取得成功。通过这本修订后的第二版动手指南，崭露头角的数据科学家将学习如何使用敏捷数据科学开发方法，利用 Python、Apache Spark、Kafka 和其他工具构建数据应用程序。

《敏捷软件构建》由约翰·亨特（John Hunt）编著，出版社为Springer，第一版于2005年9月8日出版。评论如下：“这是对当前最流行的敏捷方法的非常全面的指南。作者成功地以非常简洁的风格汇集了不仅是基本方法和途径，还有在真实软件开发过程中更有效应用敏捷方法所需的工具。……书中的内容不仅适合软件开发理论家和从业者，也是任何有兴趣获取敏捷软件构建技能的学生的优秀指南。”（Tudor Balanescu，《数学中心》，第1095卷（21），2006年）。“对于系统工程师、系统论者、软件用户以及开发人员来说，这本书都是一份受欢迎的文本。出版商强调，该书侧重于大多数软件项目必须工作的现实情况。这似乎是文献中的一份有用的补充，也被推崇为展示了优秀的作者风格。”

关于敏捷数据的经典内容，适合初学者深入学习。

Learun敏捷开发框架数据库说明：数据库名为LearunFramework_Base_2017，包含多个关键表如LR_Base_AnnexesFile、LR_Base_Area和LR_Base_Authorize等。每张表都扮演着重要的角色，支持系统的各种功能和权限管理。详细了解这些表结构，对于开发者理解和使用Learun框架至关重要。

宁财大数据科学与大数据专业2021级数据结构与算法（Python）评测资料 这份资料包含宁波财经学院2021级数据科学与大数据专业数据结构与算法课程的期末评测内容。涵盖了Python语言实现的数据结构与算法知识，可供学习参考和复习备考。

这份资料包含中国科学技术大学机器学习课程的PPT、课后习题答案、往年考试试卷以及数据挖掘导论和推荐系统相关的PPT，授课教师为陈恩红老师。

MATLAB科学计算第三章学习资料，包含讲义和习题，习题解答由资料整理者本人完成。通过实践每道题，可以巩固MATLAB基础知识。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等多个领域的技术。在这个PDF资源合集中，我们可以深入探讨数据预处理的重要性，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据减少。此外，还涵盖监督学习、无监督学习和半监督学习方法，如决策树、聚类和关联规则学习。深度学习模型如神经网络、卷积神经网络和循环神经网络在数据挖掘中的应用也将被详细探讨。开源工具和库如R语言的caret和tidyverse，Python的pandas、numpy、scikit-learn，以及专有软件如SAS、SPSS和Tableau也将被介绍。数据可视化工具如matplotlib、seaborn和ggplot2的使用方法也在合集中有所涉及。案例研究将展示数据挖掘技术在市场篮子分析、客户细分和预测模型构建中的实际应用。此外，还讨论了数据挖掘过程中的伦理和隐私问题，以及模型性能评估和数据挖掘竞赛参与的方法。最后，合集还展望了数据挖掘的未来发展趋势。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Python、Scala、Java 等多种语言 API，降低学习门槛。 通用性强： 支持批处理、流处理、交互式查询等多种计算模式。 如果您想在数据科学领域有所建树，学习 Spark 将会是一个明智的选择。