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每一个数据分析师或是数据科学家都使用各自不同的技术栈。即使同样使用Python做为主力数据分析语言，每个人会用到的工具组合也不尽相同。但不管怎么说，对于希望使用python来进行数据分析工作的人来说，学习iPython，NumPy，pandas，matpotlib这个组合是一个目前看来怎么都不会太错的方向。本书恰好精确地涵盖了这几个方向。 作者：举个疯子 链接：https://www.jianshu.com/p/d89bc0898264 来源：简书 简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

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机器学习数据科学的常用的Python包的常用命令速查表，包含sklean, kereas, tensorflow, pandas, numpy, scipy等

该数据集集了美国各地7000个数据科学家职位的信息。收集的信息是：公司名称、职位名称、位置、职位描述和公司审核次数。 alldata.csv fulltimeAL.csv fulltimeAT.csv fulltimeBO.csv fulltimeBOS.csv fulltimeCHI.csv fulltimeDC.csv fulltimeLA.csv fulltimeMA.csv fulltimeMV.csv fulltimeNY.csv fulltimeRM.csv fulltimeSD.csv fulltimeSEA.csv fulltimeSF.csv fulltimeSU.csv

数据科学大作业 具体内容见pdf 只要把爬虫文件里的cookie换成你的应该就跑的起来 当然还要改日期和关键词

Shiny_APP_RStiduo_Statistic_Probability_Machine_Learning 使用R的Shiny软件包为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序。 安装R Project进行统计计算 点击 安装RStudio 点击 Shiny v1.5.0文档 点击 目录结构 C：\ Users \ Desktop \ Shiny_APP> ls server.R ui.R .RData .RHistory数据集 实施技术 短裤 使用GUI导入数据 描述性分析功能 二项式概率模型 几何概率模型 泊松概率模型 决策树 简单线性回归 支持向量回归 执照 根据Apache许可版本2.0（“许可”）许可； 除非遵守许可，否则不得使用此文件。 您可以从获得许可证的副本。 除非适用法律要求或以书面形式同意，否则根据“许可”分发的软件将按“原样”分发，而

从数据库到数据科学的教学法探讨.docx

抽水数据挖掘水表 目标是为数据集中的每个记录预测水位的运行状况。 为您提供了以下有关水位的信息： amount_tsh-总静水头（可用于水位的水量） date_recorded-输入行的日期 出资者-谁为井提供了资金 gps_height-井的高度 安装程序-安装井的组织 经度-GPS坐标 纬度-GPS坐标 wpt_name-水位的名称（如果有的话） num_private- 盆地-地理水盆 子村-地理位置 地区-地理位置 region_code-地理位置（编码） district_code-地理位置（编码） lga-地理位置 病房-地理位置 人口-井周围的人口 public_meeting-对/错 recorded_by-输入此行数据的组 scheme_management-谁经营水位 scheme_name-谁操作水位 允许-如果允许水位 construction_year

Introduction to Datascience 有很多数据，事实上我们创造了数据爆炸这个术语，很多时候我们意识不到这些数据表明了一些有价值的东西。有了数据，人们成为了伟大的股票交易员，他们让机器赢得了原本以为只有人类才能赢得的比赛。 事实证明，如果我们能用聪明的计算机科学对大量数据进行数学运算，我们就能做以前认为不可能的事情，而且有大量的数据。 数据科学是一个我们利用计算机科学来理解我们身边大量数据的领域。我们试图让人们理解它，我们试图预测一些事情即使我们可能不明白为什么会发生。这是科学数据。 这可能是超级智能的顶点，当然这是一个新的数据时代。欢迎来到这个奇妙的宇宙!