全栈数据科学入门指南.rar

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。

Titan数据运营系统 Titan是一个涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化的全栈闭环系统，特别适用于线上业务为主的公司。通过对用户行为进行深入分析和挖掘，Titan为精准营销、个性化推荐和业务运营提供强力支持，从而提升业务转化率并优化运营效果。 系统流程: 数据采集: 利用Flume-Kafka-Flume架构从埋点日志服务器读取日志数据。 数据存储: 将采集到的日志数据存储至HDFS分布式文件系统。 数据仓库构建: 在Hive中进行数仓设计，并使用Spark完成数仓表之间的转换以及ADS层表到MySQL的数据迁移。 任务调度: 通过Azkaban进行定时任务调度，确保数据处理流程的自动化执行。 数据可视化: 最终将报表数据以Web形式呈现，方便用户进行数据洞察和分析。 技术栈: Java/Scala Hadoop Spark Hive Kafka Flume Azkaban SpringBoot Bootstrap ECharts 项目展示: 项目地址

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随着全球技术的迅猛发展，全栈Web开发正逐渐成为网络设计和应用开发的核心要素。

在企业全栈开发中，Spring MVC框架是一个重要的工具。它不仅提供了强大的MVC架构支持，还能有效整合各种企业级应用所需的功能模块，包括安全、数据访问和事务管理。这篇文章将分享关于Spring MVC企业全栈开发的最佳实践，帮助开发者更好地应用于实际项目中。

本书单为有志于从事数据科学的读者提供了全面指南，涵盖了从基础理论到实践应用的各个领域。

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