《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)。
数据科学简介与应用
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讲到数据采集,推荐你看看数据采集汇聚+数据治理+数据+数据可视化平台,思路一条龙,适合搞项目参考。
Python 数据这块也蛮实用的,比如Python 数据与可视化,还有数据与可视化示例,拿来直接改改就能跑。
如果你想练练用PowerBI搞大屏展示,那可以看看这个可视化大数据项目,组件比较全,拖拽也顺手。
而像是更学术一点的,比如用MATLAB搞预或做组学,
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其中,包括了计算机科学、数据结构与算法、微积分等课程。每个模块都被精心设计,适合任何想深入理解数据科学的朋友。你还可以根据个人情况调整学习进度,看看自己预计何时能完成。嗯,,如果你有足够的热情,走这条路不难!
顺便提一下,课程内还附带了一些实用的资源链接,像 MIT 的线性
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