Data science - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science Data science, also known as data-driven science, is an interdisciplinary field of scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge or insights from data in

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.

Data Science 和 Finance 两个领域的融合是什么样子的? 2015-05-24 董可人 现在大部分人所说的Quant一般是指各大投行里做衍生品定价,信用评估,风险控制之类工作的人,这种工作里又有很大一部分是涉及随机过程微分方程等偏理论的数学,对数据分析要求不高:只有另外一部分基于统计的工作才和Data Science相关.两者的分类可以参见这个问题在华尔街工作的数学博士的研究方向一般是什么?如果对使用理论模型进行定价的工作感兴趣,很多学校开设的Financial Enginee

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

数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机.图像分析与理解.目标检测与跟踪.自动目标识别等等.在遥感中,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确.更完全.更可靠的估计和判断......一. 数据融合基本涵义      数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数

Data Mining的十种分析方法: 记忆基础推理法(Memory-Based Reasoning:MBR)        记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较.        记 忆基础推理法中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function).距离函数的用意在找出最相似的案例:结合函数则将相似案例的属性结合起来,以供预测之用.

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

学习Data Science at the Command Line时,win7下安装环境是遇到了一些小问题,最后通过百度解决. 官方指导可以在这个地址找到:http://datascienceatthecommandline.com/ 1)电脑安装完vagrant+virtual box之后,新建工作目录, 默认会在c:\User\<username>\目录下生成.vagrant.d及\VirtualBox VMs目录,C盘空间可能会因此而不足. a)打开VirtualBox,从菜单项选择

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http://www.cs.cmu.edu/~avrim/courses.html Foundations of Data Science Avrim Blum, www.cs.cornell.edu/jeh/bookJan25_2016.pdf

Post Date: September 3, 2014By: Stephanie Miller Marty Rose, Data Scientist in the Acxiom Product and Engineering group, and an active member of the DMA Analytics Council shared the following list of data science books with the Council this week, and

Competing in a data science contest without reading the data Machine learning competitions have become an extremely popular format for solving prediction and classification problems of all sorts. The most famous example is perhaps the Netflix prize.

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

1.课程实践编号 课程实践编号 随着对习题集“PS 1a:研究方法入门”和其他习题集的了解,你可能会发现进度栏中的习题编号并非一直是连续的. 对于存在两个习题集的课程,如果一个习题集看上去“缺失”习题,这些习题会显示在课程的其他习题集中.例如,PS 1a 从习题 3 跳至 6,这是因为习题 4 和 5 在 PS 1b 中. 编号相似的习题通常包含类似的主题.例如,PS 1a 中的习题 1-3 和 PS 1b 中的习题 4-5 均包含用于讨论总体和样本的术语. 2.练习:1.全部加州居民 尼亚居民

R Projects Similar to Python, when we installed the data science tools we get an “R” section in our templates. If you go there you’ll see something like this: Only one template to choose from, but that’s ok! That is all we need. R Interactive Just li

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

Bioconductor for Genomic Data Science ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/archive/old_genbank/Bacteria/Halobacterium_sp_uid217/ 下载:AE004437.faa文件

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