工程科学

Scilab是一款功能强大的开源软件，广泛应用于科学工程计算领域，与Matlab不相上下。

科学与工程专业人员的应用数学方法教程

这本教材详细介绍了MATLAB在工程和科学领域中的应用，适合有一定MATLAB基础的学生参考。它不仅帮助读者掌握基本操作，还深入探讨了高级功能和实际案例。

这是一本专门为工程师和科学家设计的MATLAB数值计算教材，涵盖了广泛的应用领域。

Matlab与C代码集成awsomeEngSci精选的工程与科学开源软件列表。人们可能出于多种原因希望使用免费开源CAD软件。例如，科学家想确保其研究可复现性；教师遵循道德规范，不偏袒特定商业软件；初创公司缺乏支付昂贵许可费用的资源；大公司避免高昂的许可费用；学生希望在个人计算机上工作；非Windows用户不愿意运行CAD虚拟机。搜索得知开源3D和2D CAD软件包包括自由CAD、NaroCAD、BRL CAD、HeeksCAD等，欢迎分享经验、书籍、示例和教程。

《工程师与科学家的必备 MATLAB 指南，第四版 - Brian Hahn》是一本非常重要的技术书籍，帮助工程师和科学家掌握 MATLAB 的关键技能和应用。这本书详细介绍了 MATLAB 在工程和科学领域中的实际应用，包括数据分析、算法开发和模拟等方面。作者 Brian Hahn 通过清晰的示例和详细的解释，使读者能够快速掌握 MATLAB 的核心功能和技巧。

工程师和科学家必备的MATLAB核心技能 第三版PDF

想自学数据科学，但不想花一大笔钱？这个免费的开源课程推荐路径可以帮你走上正轨！通过 MOOC（大规模开放在线课程），你可以随时随地接触到世界顶级大学的课程。推荐的课程涵盖从数据科学基础到机器学习的各个方面。课程安排也灵活，你可以根据自己的进度来调整。最棒的是，只要你能每周投入 20 个小时，大约两年内就能完成所有学习内容！ 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

一些卷子和总结

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 Py