DataSpell的jhm：深度探索数据科学工作流 在数据科学领域，高效的工作环境是提升生产力的关键。DataSpell是一款专为数据科学家设计的集成开发环境（IDE），它结合了强大的Jupyter Notebook和PyCharm的专业特性，旨在提供无缝的数据分析体验。"jhm"可能是"JetBrains Hub"或"Jupyter Hub"的缩写，这在DataSpell中与多用户协作和管理相关。 "DataSpell的jihuoma"可能指的是DataSpell与Jupyter Hub的整合，Jupyter Hub是一个开源服务，允许用户在一个共享的多用户环境中运行Jupyter Notebook。通过这种方式，团队成员可以协作编辑和运行代码，同时管理各自的计算资源。 【详细说明】 1. **DataSpell**：由JetBrains公司开发，DataSpell是PyCharm家族的一员，专为数据科学工作流定制。它提供了对Python、R以及其他数据科学库的强大支持，包括自动完成、代码调试、版本控制以及丰富的数据可视化功能。 2. **Jupyter Notebook**：Jupyter Notebook是一种交互式笔记本，支持多种编程语言，尤其是Python，是数据科学家常用的工具。它将代码、文档和可视化结果融合在一起，便于记录和分享分析过程。 3. **Jupyter Hub**：作为Jupyter Notebook的扩展，Jupyter Hub允许在一个中心服务器上创建多个独立的Jupyter Notebook实例，供多个用户同时使用。这对于教育、研究或企业环境中的团队协作非常有用。 4. **在DataSpell中整合Jupyter Hub**：DataSpell可以连接到Jupyter Hub，让用户能够直接在IDE内使用和管理Hub上的Notebook。这样，用户可以利用DataSpell的强大功能，如代码编辑器和调试器，同时享受Jupyter Hub的多用户协作优势。 5. **协作与资源管理**：通过DataSpell与Jupyter Hub的集成，团队成员可以共享项目、代码和资源，同时控制各自的计算资源分配，确保高效协作，避免资源冲突。 6. **版本控制**：DataSpell支持Git等版本控制系统，使团队成员可以跟踪和回滚代码更改，确保项目的版本历史清晰。 7. **数据科学库支持**：DataSpell内置对Pandas、NumPy、Matplotlib等常见数据科学库的支持，提供快捷的库导入和智能代码补全，加速数据分析流程。 8. **数据可视化**：DataSpell内置的数据可视化工具可以帮助用户直观地理解数据，无论是简单的图表还是复杂的交互式可视化，都能轻松实现。 9. **教育应用**：在教学场景下，教师可以创建和分发Notebooks，学生则可以在DataSpell中直接打开并运行，方便进行课堂练习和项目作业。 10. **企业级应用**：对于企业来说，DataSpell与Jupyter Hub的结合有助于建立统一的数据科学平台，便于项目管理和知识分享，提高团队效率。 DataSpell的jhm（可能是Jupyter Hub的简称）是数据科学家协同工作和高效分析的强大工具，它将PyCharm的专业编程环境与Jupyter Notebook的灵活性和协作性融为一体，为现代数据科学工作流带来了前所未有的便利。

数据科学 项目1：足球运动员的评分（ ） 使用来自欧洲足球数据库的数据并建立了回归模型，以基于各种属性预测足球运动员的整体评分。 使用Flask构建了基本的API，并将其部署到GCP，Herolu和Pivotal云平台中。 项目2：预测一个人每年的收入是否超过5万（ ） 建立了几个分类模型，以预测一个人每年从经典成人数据集中赚取的收入是否超过5万。 建立了KNN，决策树，随机森林和XGBoost模型，并通过比较各自的AUC和准确性得分，比较了哪一种最适合数据集。 项目3：Zomato_EDA（ ） 是否在Zomato印度餐厅数据集上进行了广泛的EDA分析。 zomato探索性数据分析旨在为美食家找到最佳的餐馆，并在他们所在的地区物有所值。 它还有助于在当地找到所需的美食。

共有16个数据集，适合做以下分析： （1）广州二手房数据分析 （2）电影数据分析 （3）北京二手房数据分析 （4）全球航班数据分析 （5）Twitter Layoffs 关于推特裁员的评论 （6）Walmart Sales 沃尔玛销售数据 （7）French bakery 法国面包店日销售额 （8）疫情大数据分析 （9）手机客户使用情况分析 （10）世界生育率数据集 （11）保险业务数据分析 （12）ONU Sustainability 国家发展的可持续性 （13）Global Hunger Index 全球饥饿指数 （14）Cost prediction 美国食品市场媒体宣传费用数据 （15）CarnivorousDiets 肉食动物饮食数据集 （16）Car_price 汽车产品数据分析

matlab精度检验代码深度学习 这是针对KTH 2017的个别课程分配的存储库。此存储库中的代码主要在Matlab中完成，并且训练过程中涉及的操作（例如，梯度计算和参数更新）以一般的方式（低级）实现。 数据集 对于作业1-3 对于作业4 内容 作业1：具有多类输出的一层网络（测试准确度：40.42％） 报告：+ 作业2：具有多层输出的两层网络（测试准确度：54.06％） 报告：+ 作业3：具有多类输出的k层网络（测试准确度：54.8％） 报告：+ 作业4：香草RNN逐个字符地合成英文文本 报告：+

EDLD 652：教育数据科学的数据可视化 此存储库包含数据可视化课程的所有材料（随着它们的更新）。 欲了解更多信息，请访问。 学生应该计划克隆此存储库，并在每节课之前提取最新的更改。

《数据科学导论》猫狗数据集

包含课件、往年题

每个大点又包括许多的小点，所以学起来还挺费劲的。可能需要一定的学历要求，有一定的知识基础，特别是数学基础，这是必备的知识。 学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话，很有可能你会气馁，会放弃，所以，不如在学习过程中制定一些小小的可实现的目标，让自己充满动力。 以下是从在这领域学过的大佬得到的经验。 1、选择一种编程语言（至少要学会一门语言） 首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，后面可以学学C或者C++。 “Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。

山东大学软件学院2022-2023数据科学导论知识点整理【软工大数据课组】

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