除了基础的pandas,scikit-learn,numpy,matplotlib,seaborn以外 ( 1 ) category_encoders github 属于scikit-learn compatible projects之一,下面是Binary Encoding和One-hot Encoding的区别 ----------------------------------------------- | Level | "Decimal | Binary | One hot | | |…

七个用于数据科学(data science)的命令行工具 数据科学是OSEMN(和 awesome 相同发音),它包括获取(Obtaining).整理(Scrubbing).探索(Exploring).建模(Modeling)和翻译(iNterpreting)数据.作为一名数据科学家,我用命令行的时间非常长,尤其是要获取.整理和探索数据的时候.而且我也不是唯一一个这样做的人.最近,Greg Reda介绍了可用于数据科学的经典命令行工具.在这之前,Seth Brown介绍了如何在Unix下进行探索…

文章标题 Introducing DataFrames in Apache Spark for Large Scale Data Science 一个用于大规模数据科学的API——DataFrame 作者介绍 Reynold Xin, Michael Armbrust and Davies Liu 文章正文 Today, we are excited to announce a new DataFrame API designed to make big data processing even…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好的文章 Comprehensive learning path – Data Science in Python 深度学习路径-用python进行数据学习 Journey from a Pythonnoob(新手) to a Kaggler on Python So, you want to bec…

数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)的区别是什么? 数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间有什么关系? 本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比…

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储…

作者:大数据女神-诺蓝(微信公号:dashujunvshen).本文是36大数据专稿,转载必须标明来源36大数据. 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种…

数据科学是一个大领域,如果你想成为一个优秀的数据专家,自学是必要的技能. MOOCs是数据科学的主要来源.有许多网站提供了 MOOCs,比如Coursera.Coursera和Udacity都还不错.无论您的语言是R.python.Java还是c/c++,MOOCs都有涵盖. 如果你是一个初学者,并且了解数据科学到底是什么,或者你成为下一个前沿领域的专家. 这里提供几个公开课列表,您可以根据自己的情况去学习. 关于这些课程资源的一些的指导说明: 你需要考虑到需要的条件,决定所需的学时和持续时间看…

原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.…