social science

这本《Python Data Science Handbook》简直是数据科学的宝典。如果你对 Python 有一些了解，想要进一步探索数据、机器学习和数据可视化，绝对不能错过它。书中的内容覆盖了从基础到进阶的方方面面，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy等核心库。是对于数据科学项目流程的详细，真的蛮实用的，能你从零开始做一个完整的项目。而且，这本书不仅仅是理论，多实际操作也讲得到位，适合用作手头的参考资料。如果你已经掌握了一些 Python 基础，想学习如何高效地数据、做可视化、甚至进行机器学习建模，这本书会是一个好的选择哦。

社交数据挖掘的入门指南里，《Mining the Social Web》算是挺值得一看的资源。它不光讲了理论，还直接带你动手撸代码，像调用 API 拿 Twitter 或 Facebook 的数据、用 Python 做清洗和可视化，例子都蛮实在的。你要是有点编程基础，看这个完全没压力。 Matthew Russell 的风格比较接地气，讲得清楚又不啰嗦。像怎么用 Python 和 Jupyter Notebook 把数据一步步搞出来，再用 pandas 做，基本一看就懂。你要是平时就喜欢鼓捣社交数据，或者想搞点自己的小项目，这本书参考价值还挺高。 它里面多例子都能直接跑，像怎么爬 Reddit

这是一个R的数据科学资料库，涵盖统计分析、学习和整体数据科学相关的所有资源。我将上传自己编写的.R代码，以供将来参考。我的目标是在一年内完成以下内容（将持续更新）： 2015年夏季 漩涡 + Coursera的数据科学课程[1, 2] 描述性统计简介 + 推断性统计简介（Udacity） 使用R进行数据分析（Udacity） 2015年秋季 Coursera数据科学课程[3, 4, 5, 6, 7] 统计学习（斯坦福） + 教科书 2016年春季 Coursera数据科学课程[8, 9] 面向黑客的机器学习教科书 Coursera数据科学专业课程 (1) 数据科学家工具箱（Cou

MATLAB导入Excel代码数据科学语： Julia [这就是我们正在使用的]库/软件包： matplotlib-用于数据分析 Matlab-用于数学计算快速说明： julia code = .jl文件扩展名操作：赞美~和&或|双向运算，例如>, <, >>>数学运算：输入数据输入一个字符串： var = readline()读取数字： num = parse(Int64, readline())环形尽管while (true) print("Go to hell") end有条件的如果别的if (num % 2 == 0) println("even") else println("

如果你正在探索数据科学在商业中的应用，推荐你看看《Data Science for Business》这本书。它不仅了数据挖掘的基本概念，还结合了实际的商业决策案例，挺适合想深入了解商业数据的你。书中的技术不复杂，内容也挺有深度，能你在实际工作中运用数据科学的技巧提升业务决策。如果你对数据挖掘感兴趣，可以顺便参考一下相关的资源，比如数据挖掘的商业应用，或者看一下如何通过数据科学驱动决策。

入门数据科学不想太烧脑？《Data Science For Dummies》还挺合适。全书偏实战，讲得清楚不绕，像老朋友带你一步步捋顺什么是数据清洗、什么是可视化、怎么理解机器学习。没有太多数学公式，比较适合前端转型或者想做数据相关项目的开发者看一看。哦，它还会提到 MapReduce、Hadoop、Spark 这些大数据工具，虽然只是入门级，但了解下架构思路还是蛮有用的。

聚类算法是机器学习中的一个经典难题，核心目的是将数据划分成不同的簇，使同一簇内的对象尽相似，簇与簇之间尽不同。你听过 K-Means 算法，它的核心思想其实挺简单：随机选择 K 个中心点，根据距离最小原则，把每个点归类到最近的中心，更新簇的中心。说白了，它就是找“中心”进行反复迭代调整，直到聚类结果稳定。K-Means 的优点是实现起来比较简单，速度也挺快，适合大规模数据。不过，它有个小问题，就是需要事先定义簇的数量 K，选得不好影响效果。如果你做数据挖掘或是市场、客户细分这类工作，这个算法还挺有用的。你可以尝试着在自己的数据上跑跑看，效果蛮不错的哦！ 如果你在了解聚类问题时卡住了，可以看看这

Data Science has become a pivotal skill set, capable of shaping everything from election outcomes to revolutionary business models. This field’s allure stems from its power to answer complex, meaningful questions through data. But how can one learn such a vast and interdisciplinary subject effective

Embedded systems are a crucial area in computer science and engineering, focusing on integrating microprocessor technology into specific devices or systems to achieve dedicated functions. The embedded exam materials from the Computer Science and Engineering School of Shandong University of Science a

数据科学的资料整理笔记挺全的，尤其适合刚入门或者需要查资料的朋友。整合了不少像、这种常见数据库的学习笔记，还有的总结，拿来当速查手册也方便。数据科学的学习笔记不光是讲理论，像那篇“极速搜集网络资料”，对怎么找资料、整理内容说得挺细，操作性也强，用的时候你会觉得挺省事。手册类的内容，比如“数据科学手册学习笔记”，用词不晦涩，思路也比较清晰。哪怕是平时没系统学过数据科学的，看这个也能理个。数据库这块资源也不缺，比如“MySQL 学习笔记资料整理”和“SQLite 数据库的开发与资源搜集”，配合你自己写点查询语句，效果立马上来。如果你对更学术的内容感兴趣，像“高等数理统计课程笔记”和“MATLAB