《山东大学数据科学导论》课程是一门专为数据科学方向设计的课程，旨在为学生提供数据科学的基础理论和实践技能。课程涵盖了多个关键领域，包括数据预处理、数据建模、自然语言处理以及数据分析等。以下是根据提供的压缩包文件名解析出的相关知识点： 1. **数据排序（sort5个最大.jpg）**： 数据排序是数据处理中的基本操作，这里可能涉及到对一组数据进行升序或降序排列，尤其是选取最大的五个元素。在实际的数据科学项目中，排序经常用于找出异常值、识别模式或进行统计分析。 2. **阅读材料（reading sections）**： - **Section 7.1-7.2**：这部分可能讨论了数据科学中的某个特定主题，如机器学习算法、统计模型或者数据可视化，这些是数据科学核心概念的重要组成部分。 - **Section 12**：没有具体说明，但通常会涵盖高级话题，比如深度学习、大数据处理或数据挖掘策略。 3. **数据建模（03DataModels.pdf）**： 数据建模是数据科学的关键步骤，它涉及创建数据结构来表示现实世界的实体和它们之间的关系。概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型是常见的建模类型，课程可能涵盖了这些内容。 4. **数据预处理（02DataPrep.pdf）**： 数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换，它是数据分析前不可或缺的步骤。这部分内容可能会讲解如何使用编程语言如Python或R进行数据预处理。 5. **数据清洗与整合（04DataCleaningAndIntegration.pdf）**： 数据清洗涉及发现和纠正数据集中的错误，而数据整合则是将来自不同来源的数据合并到一起。课程可能涵盖了数据匹配、数据融合以及处理不一致性的话题。 6. **数据科学家的第一个项目（数据科学家的第一个Project.pdf）**： 这可能是指导学生如何从头至尾完成一个数据科学项目，包括定义问题、收集数据、探索性数据分析、建模和结果解释。 7. **自然语言处理（lab 4Natural Language Parsing.pdf, 05NaturalLanguage.pdf）**： 自然语言处理是数据科学中的一个重要分支，涉及文本分析、情感分析、语义理解等。实验可能涉及使用NLP库如NLTK或Spacy进行词法分析、句法分析或语义解析。 8. **Python for Data Analysis（Python_For_Data_Analysis.pdf）**： Python是数据科学中广泛使用的编程语言，这个文件可能详细介绍了如何使用Pandas、NumPy和SciPy等Python库进行数据操作和分析。 这些文件共同构成了一个全面的数据科学课程框架，涵盖了从数据获取、预处理到模型构建和自然语言处理等多个环节。通过学习这些内容，学生可以建立起扎实的数据科学基础，并具备解决实际问题的能力。

Python是当今数据科学领域中最流行的编程语言之一，其简洁的语法和强大的库使其成为初学者和专业人士的理想选择。本教程将带你从零开始，逐步掌握使用Python解决数据科学问题的知识和技能。 "Python0基础入门"部分将介绍Python的基础知识。这包括安装Python环境（如Anaconda或Miniconda）、理解Python的语法结构（如变量、数据类型、运算符、流程控制语句），以及如何使用Python进行基本的文件操作。此外，你还将学习函数的定义和调用，模块的导入，以及面向对象编程的基本概念。 接下来，"科学计算工具入门"部分会引导你了解和使用Python中的科学计算库。NumPy是Python科学计算的核心库，它提供了高效的多维数组对象和大量数学函数。Pandas是另一个重要工具，用于数据清洗、处理和分析，其DataFrame对象使得数据操作变得简单直观。Matplotlib和Seaborn则用于数据可视化，帮助我们更好地理解和解释数据。 在"数学与计算机基础入门"章节，你将重温一些重要的数学概念，这对于理解和应用数据科学算法至关重要。这可能涵盖线性代数（如向量、矩阵、线性方程组）、微积分（如导数、积分）、概率论和统计学基础。同时，你也将学习计算机科学的基础，如算法、数据结构以及如何使用Python实现这些概念。 "统计学"部分将深入到数据科学的核心——数据分析。统计学提供了一套方法来收集、组织、分析、解释和展示数据。你将学习描述性统计（如均值、中位数、模式、标准差），推断性统计（如假设检验、置信区间、回归分析）以及机器学习的基础，如分类、聚类和回归模型。 通过这个课程，你将能够使用Python进行数据预处理、探索性数据分析，执行统计测试，并创建引人入胜的数据可视化。随着对这些工具和概念的熟悉，你将具备解决各种数据科学问题的能力，无论是在学术研究还是在实际工作中，Python都将是你得力的数据工具。记住，实践是提高的关键，所以不要只是阅读，要动手尝试，通过编写代码和解决实际问题来巩固你的学习。

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。