单身数学家

凌晨三点，在加州大学洛杉矶分校（UCLA）数学系大楼五楼的一个拥挤小隔间里，只有一只灯泡和一台计算机的屏幕发出光亮。克里斯·麦金利（Chris McKinlay）正在为他的博士论文《大规模数据处理和并行数值方法》跑程序。计算机发出嘎嚓声，他点击打开第二个窗口，检查了一下他在交友网站OkCupid的收件箱。约有4000万美国人使用Match.com、J-Date和e-Harmony等交友网站寻找浪漫恋情，35岁的麦金利就是其中之一。他身材瘦高，头发凌乱，自从九个月前跟前女友分手之后，他就一直都在寻找新恋情，但迄今为止都是徒劳无果。

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作为一种面向物理学家的符号数学软件包，“Schemannian”基于Matlab的方案/球拍程序包，目前支持欧拉-拉格朗日方程的实现。这个程序包在经典物理学、黎曼几何学、广义相对论的计算以及简单的格拉斯曼微积分中发挥作用。测试环境包括64位Ubuntu 13.04（Raring Ringtail）上的v5.3.1和32位Ubuntu 12.04（Precise Pangolin）上的v5.3.5。用户可以通过安装Racket来使用“Schemannian”，并使用Euler-Lagrangian方程计算经典力学系统的拉格朗日方程和运动方程，例如双摆的运动方程。

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本指南提供了MATLAB代码的详细信息增强，提高植物学家对数据集的分析能力。本演示将使用tidyverse生态系统中的软件包（如ggplot2、dplyr和readr），以及Thomas Pedersen的patchwork软件包。此外，还将介绍使用Jeffery Arnold的ggthemes软件包进行主题自定义，并涵盖其他用于创建演示文稿和报告的软件包，如xaringan、papaja、rmarkdown和knitr。here包将用于管理工作目录。以下命令可用于安装必需的软件包：install.packages(c('tidyverse', 'ggalt', 'ggthemes', 'knitr', 'rmarkdown', 'here', devtools))。需要使用devtools安装的其他软件包：devtools::install_github('broomhead/ggalt')。

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作为初级数据科学家的最终项目，我创建了一个电影推荐系统工具。该工具根据具有相似特征的电影推荐电影列表。我清理了电影原始数据集，并使用Python、Excel和PowerBI进行数据分析。通过使用不同的度量标准如曼哈顿距离、欧氏距离和余弦相似度，优化了K最近邻（KNN）模型，以实现最佳的数据挖掘解决方案。我还使用了K均值算法作为描述性数据挖掘工具。最终，我使用Spider构建了用户界面，展示了电影推荐系统的功能和预测能力。数据集包括movie.csv和rating.csv，这些数据集基于MovieLens的用户评级。