数据科学理论与方法下载

weixin_39820535 2019-10-06 01:00:22

数据科学理论与方法，EMC公司认证教材。内部文档仅供参考
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本微软面试100题系列，共计11篇文章，300多道面试题，截取本blog索引性文章：程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大系列集锦：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6543438，中的第一部分编辑而成，涵盖了数据结构、算法、海量数据处理等3大主题。闲不多说，眼下九月正是校招，各种笔试，面试进行火热的时节，希望此份微软面试100题系列的PDF文档能给正在找工作的朋友助一臂之力！如果读者发现了本系列任何一题的答案有问题，错误，bug，恳请随时不吝指正，你可以直接评论在原文之下，也可以通过私信联系我。祝诸君均能找到令自己满意的offer或工作，谢谢。July、二零一二年九月二十日

通过此书，你将学习：希望你的网络应用超越平庸进入Web 2.0时代？《深入浅出Rails》将使你的编程和生产力达到最大值。你将学习一切Rails scaffolding的基本原理，以创建自定义的交互式网络应用程序，全部使用Rails的一套丰富的工具和MVC框架。你将掌握数据库交互、Ajax和XML的集成、丰富的内容，甚至数据的动态图形——曾经要使用Java、PHP、Perl建立相同的应用程序。你甚至可以舒适并熟练地使用Ruby——但你是在Web编程的上下文中去做这些，而不是另一个无聊的“Hello，World！”。本书的特别之处我们认为你的时间如此宝贵以至于不应该花费在为新概念伤脑筋上面。《深入浅出Rails》用最新的认知科学和学习理论打造多感官的学习体验，运用适合大脑工作方式的直观的格式编排，而不是令人昏昏欲睡的密密麻麻的文字。

目录前言一、数据科学的学科地位二、统计学 2.1 统计学与数据科学 2.2 数据科学中常用的统计学知识 2.3 数据科学视角下的统计学三、机器学习 3.1 机器学习与数据科学 3.2 数据科学中常用的机器学习知识 3.3 数据科学视角下的机器学习四、数据可视化五、总结

2.1 数据科学的学科地位从学科地位看，数据科学处于数学与统计知识、黑客精神与技能和领域实务知识三大领域的重叠之处： 数据科学并不是以一个特定理论为基础发展起来的，而是包括数学与统计学、计算机科学与技术、数据工程与知识工程、特定学科领域的理论在内的多个理论相互融合后形成的新兴学科。 2.2 统计学 1.统计学是数据科学的主要理论基础之一。 2.常用的统计学知识：从行为目的与思维方式看，统计方法可以分为两大类：描述统计和推断统计。 2.3 机器学习 2....

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