Data Science

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（Coursera） (2) R编程（Coursera）+ 漩涡（“R编程”） (3) 获取和清洁数据（Coursera）+ 漩涡（“获取和清洁数据”） (4) 探索性数据分析（Coursera）

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("odd") end职能：传统方法： function sum(a,b) a + b end新方法： sum(a,b) = a + b功能对象的分配something = sum现在分配的对象将工作相同something(5, 10)功能类型用户自定义功能参数功能功能形式没有参数，没有返回

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 effectively? This book adapts Columbia University’s 'Introduction to Data Science' class into a user-friendly format, guiding you through essential skills chapter by chapter., Each lecture, presented by a guest data scientist from a leading company like Google, Microsoft, or eBay, introduces crucial algorithms, methods, and models backed by real-world case studies and code examples. Discover what data scientists do daily, and gain hands-on techniques as you progress through each topic., Key topics explored include:, - Machine learning and data mining algorithms, - Statistical models and methods, - The differences between prediction and description, - Techniques for exploratory data analysis, - Communication and visualization methods, - Data processing for large datasets, - Big data management, - Essential programming skills, - Data science ethics, - Strategies for asking insightful questions, Whether you’re comfortable with linear algebra or just starting, this resource provides a clear path toward mastering the skills that define today’s data science landscape.

在金融科技快速发展的背景下，金融科技对我国保险行业的影响日益显著，尤其是在大数据和区块链技术的推动下，保险精算工作面临着前所未有的变革。通过分析大数据与区块链在保险精算中的应用，探讨其对精算模型、风险评估、定价策略以及赔付预测的深远影响。 一方面，大数据技术通过处理大量实时数据，帮助保险公司更加精准地评估客户风险，改进定价模型，并能够对客户行为进行实时分析，提高精算的准确性和效率。另一方面，区块链技术则为保险精算提供了更加透明、安全的交易记录，降低了信息不对称，提高了数据共享的可信度，从而增强了精算过程中的风险控制能力。 综上所述，金融科技尤其是大数据和区块链的融合为我国保险精算带来了巨大的变革机会，不仅提升了精算工作的精确度与效率，也推动了行业向更加智能化、透明化的方向发展。

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): Markdown 文件链接- (link): 外部链接 目录1. Prerequisite Knowledge (必备知识)- 1.1 Basic Concepts Related to Mathematics and Python Implementation (数学相关基础概念和Python实现)- Vector and Determinant (向量和行列式)- Matrix (矩阵及其运算)

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 and Technology are essential for students mastering this field. These materials cover curated key points by faculty, aiming to help students deeply understand and master the principles, design, and applications of embedded systems. Embedded systems are characterized by customization and specificity. Typically, they are applied in control, monitoring, or interactive applications such as automotive electronics, medical devices, home appliances, industrial automation, and mobile communication devices. To understand embedded systems, students must first grasp processor architecture concepts, including microcontrollers (MCUs) and digital signal processors (DSPs), their instruction sets, memory structures, and peripheral interfaces. The software component covers the selection of operating systems (OS), such as real-time operating systems (RTOS) like FreeRTOS and VxWorks, or lightweight embedded Linux distributions. Understanding OS mechanisms, including task scheduling, interrupt handling, and memory management, is crucial for developing efficient, reliable embedded applications. Programming in C/C++ is common in embedded development, requiring platform-specific coding skills. On the hardware side, embedded engineers need skills in circuit design and system integration, encompassing power management, signal processing, and I/O interface (like GPIO, UART, SPI, I2C) design and debugging. Additionally, optimizing power consumption and designing for reliability are essential aspects. In terms of exams, students may engage in case analysis to deepen their understanding of embedded applications, such as designing a basic embedded control system or working on IoT projects. Exams may include theory questions asking students to explain embedded system components and workflows, and programming tasks requiring code to control specific hardware devices. Hands-on experiments and projects, like setting up and debugging embedded boards to accomplish particular tasks, are also crucial in assessing students’ skills. Key Review Points:1. Basics of embedded processors: architecture, instruction set, memory hierarchy.2. OS concepts and applications in embedded systems.3. Embedded programming: C/C++ features, platform-specific coding techniques.4. Hardware interfaces and communication protocols.5. Power management, power optimization, and reliability design.6. Practical application: designing and implementing simple embedded projects. Through focused learning and practical experience, students can build a comprehensive understanding of embedded systems, laying a solid foundation for future careers in this field. The embedded exam materials at Shandong University of Science and Technology provide a valuable learning path for students.

并行计算 (中科大讲义) 提供了一系列关于 并行计算 的关键概念、模型与实现策略。本讲义从并行计算的基本原理开始，深入探讨了如何利用 多核处理器 实现高效计算。包括数据并行、任务并行等模型，并展示了 并行算法 的设计原则与优化方法。此外，讲义中还详细阐述了常用的并行计算工具、编程模型（如 MPI、OpenMP）以及 性能评估 的方法，为学习者提供了全面的并行计算知识框架。

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。

本书探讨Web资源分析的方法和技术，深入挖掘超链接、内容以及用户数据，揭示如何有效利用这些数据进行决策和优化。

在当前的大数据时代背景下，LTE网络的发展带来了大量的数据，为网络分析提供了全新的机遇和挑战。详细介绍了如何运用MR（测量报告）数据和信令数据进行联合分析，以解决网络用户投诉、优化网络性能等问题。 MR数据是TD-LTE系统输出的一部分，包含了三个主要部分：MRs、MRE（事件性测量统计）和MRo（原始测量统计）。MRo文件中包含了每个用户每个周期性测量事件的原始统计信息，是定位过程中使用的重点数据。信令数据通过s1接口进行分析，提供了用户事件等信息的参考，尤其是在用户级信令统计方面。 联合分析中，MR数据用于定位计算，信令数据提供详细的用户事件信息，两者结合将数据视角从小区扩展到具体地理位置。主要利用时间和s1APID信息来关联数据。在用户正常呼叫过程中，MMEuEslAPid保持不变，这使得在指定时间段内可以实现MR和信令的关联。 为处理和分析这些大数据，现代CPU的发展提供了强大的计算能力。MR数据的量级达到每天几个TB，信令数据则为几十个TB，处理这些数据需要高效的方法。信令详单是与MR进行关联的主要信令数据，为跨厂商的用户级信令统计提供了可能。通过这样的联合分析，运营商能够更加精准地定位网络问题，优化网络配置，提高用户满意度。