网络科学

这份解析针对中国科学院大学网络数据挖掘课程2016年至2018年的试题进行了详细分析，力求帮助学习者深入理解课程核心知识点，掌握解题思路。

随着网络技术的进步，网络分析2.0已经成为用户中心科学与在线统计艺术的关键内容。

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。

数据科学手册学习笔记，涵盖数据科学相关知识点和实践。

包含 Agile Data Science 第一版中英文高清 PDF 和代码，以及第二版英文高清 PDF 和代码。

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。

近年来，数据科学在计算机领域扮演着越来越重要的角色。大数据、数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术的发展，为企业带来了前所未有的机遇。企业积极引进数据人才，借助数据分析摆脱经验主义的束缚，进行精准预测，以期获得更高的商业回报。

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

这本英文教材以数学知识为基础，结合程序代码详细介绍了MATLAB和Octave的科学计算应用。

这份文件提供了关于Facebook数据科学面试的相关问题及其解答思路，涵盖了多个统计学和数据科学概念。内容包括广告投放策略分析、伯努利分布与正态分布的应用、广告评价模型的概率分析、数据分布理解、中心极限定理和置信区间、随机变量的分布问题、A/B测试的分析及概率问题的解决方法。