这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本速查表是《数据科学家知识要点图》。数据科学、机器学习、大数据分析……如果我们想成为一名数据科学家，应该如何开始呢？需要了解哪些工具和技术？ 这份速查表用“地铁图”的可视化方式，描绘了成为数据科学家的学习路径。每个领域表示为一条“地铁线”，内容主题按照序号标示为一个个车站。你可以选择一条线路，搭乘地铁并穿过所有车站（主题），最终到达目的地或者中途切换到下一条线路。

山西大学数据科学与大数据技术专业计算机网络实验 实验1 网线实验基础 实验2 交换机基本配置 实验3 路由器基本配置 实验4 路由交换综合配置以及三层交换机的综合配置 附带拓扑图文件和演示

山西大学数据科学与大数据技术专业数据库实验 实验一 数据库定义与操作语言 实验二 游标的使用 实验三 数据库的安全与权限 实验四 创建和使用触发器 实验五 数据备份与还原 实验六 数据转换 实验七 创建和使用存储过程 外加实验指导书

山西大学数据科学与大数据技术专业操作系统实验 包含4个实验报告和一个实验指导书 实验1：Linux用户界面（对应实验指导书第2章） 实验2：Linux的shell编程（对应实验指导书第3章） 实验3：进程管理（对应实验指导书第5章） 实验4：内存管理（对应实验指导书第7章） 实验指导书

R语言基础与数据科学应用CH3 程序设计基础

乳腺癌诊断SVM模型实验报告.docx

物流人工智能_机器学习

Kaggle National Datascience Bowl 2017第二名 这是我在Kaggle.com主办的第二名解决方案中我的源代码。 有关该方法的文档，请访问： ://juliandewit.github.io/kaggle-ndsb2017/ 请注意，这是我的代码部分。 我的队友Daniel Hammack的工作可以在以下位置找到： : 依赖关系和数据 该解决方案是使用Keras和Windows 64位上的tensorflow后端构建的。 接下来，我使用了scikit-learn，pydicom，simpleitk，beatifulsoup，opencv和XgBoost。

构建机器学习Pipeline，Architecting a Machine Learning Pipeline 。

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