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该Data Science Design Manual PDF文件不带水印。

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简介：
该数据科学设计手册的英文版提供无水印PDF格式，并且所有页面均可通过FoxitReader和PDF-XChangeViewer进行顺利打开。请注意，本资源是直接从网络上获得的，若有任何侵权行为，请及时联系资源上传者或平台进行处理。同样地，由于本资源的来源关系，若存在任何可能构成侵权的情况，烦请与上传者或联系以寻求解决方案。

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  • 《Data Science Design Manual》无水印PDF版
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    《Data Science Design Manual》是一本深入介绍数据科学原理与实践的技术书籍，提供无水印PDF版本，便于读者学习和研究。 《Data Science Design Manual》英文无水印pdf版本已验证所有页面均可使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer打开。此资源来源于网络分享，请自行确保其合法性和版权问题，如遇侵权情况请直接联系上传者处理。该内容转载自互联网，若存在侵犯他人权益的情况，请告知上传方以便删除相关资料。
     
  • data-science-bowl-2018.zip文件
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    Data Science Bowl 2018 数据竞赛数据集，包含影像、标签等资源，旨在推动医疗健康领域的数据分析与算法创新。 文件描述： - /stage1_train/*：训练集图像（包括图片及其标注的掩码） - /stage1_test/*：第一阶段测试集图像（仅包含图片，你需要预测其掩码） - /stage2_test/*（稍后发布）：第二阶段测试集图像（仅包含图片，你需要预测其掩码） - stage1_sample_submission.csv：一个提交文件，其中包含了你在第一阶段中需要进行预测的ImageIds - stage2_sample_submission.csv （稍后发布）：一个提交文件，其中包含了你在第二阶段中需要进行预测的ImageIds - stage1_train_labels.csv：提供了训练图像的运行长度编码表示。此文件为方便使用而提供，并且与掩码图片文件是冗余信息。
     
  • LeetCode题库 - Data Science Projects: Data Science Projects
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    本项目集合了多种数据科学挑战与解决方案，利用LeetCode题库中的问题进行实践。通过真实案例和算法优化，提升数据分析能力和机器学习模型构建技巧。 我是布兰迪斯大学商业分析理学硕士毕业生，并且是一名拥有四年广告经验的专业营销人员。我热衷于从复杂的数据集中挖掘出有意义的、可操作的信息来解决业务问题。我对数据提取、整理，以及使用Python、R和SQL进行预测性建模有着丰富的经验。 当前，我在深入学习自然语言处理(NLP)相关的金融知识与技能，以应对日益复杂的商业挑战。我的作品集涵盖了我为学术研究、个人自学及兴趣驱动下完成的数据科学与数据分析项目。 在技术方面，我能熟练运用Python和R进行文本分析，并利用这些工具来理解客户对业务的态度。通过应用朴素贝叶斯算法等机器学习方法，我已经成功地将F1得分提高到78.1%，并识别出53个用于区分正面和负面评论的关键词汇。 此外，在探究当前状况以发现潜在见解方面，我擅长使用描述性统计、队列分析及可视化技术。通过这些手段，我发现自八月以来实施的策略显著提高了客户留存率，并带来了额外收入的增长。
     
  • Python Data Science Handbook PDF by VanderPlas
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    《Python Data Science Handbook》由Jake VanderPlas编写，是一本全面介绍使用Python进行数据科学实践的指南，涵盖了Pandas、NumPy和Matplotlib等库的应用。 这本书探讨了使用Python进行数据科学的方法，这立刻引出了一个问题：什么是数据科学？尽管这个术语已经非常普遍，但要给出一个确切的定义却相当困难。一些直言不讳的批评者认为该术语要么是一个多余的标签（毕竟哪一门科学不需要数据呢），要么只是一个用于装点简历、吸引过度热情的技术招聘人员的流行语。
     
  • Business Data Science
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    《Business Data Science》是一本结合商业策略与数据科学实践的指南，旨在帮助企业利用数据分析优化决策过程，创造竞争优势。 《Data Science for Business》介绍了数据挖掘和数据分析思维的相关知识，作者是Foster Provost和Tom Fawcett，版本为第一版。
     
  • Business Data Science
    优质
    《Business Data Science》是一本融合商业洞察与数据科学实践的著作，旨在帮助读者掌握利用大数据分析来驱动企业决策的关键技能。 这本书是英美经典书籍，《What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking》。
     
  • Data Science Capstone Project
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    本项目为数据科学课程的最终作品，结合统计学、机器学习及编程技术，旨在解决实际问题，展示数据分析与模型构建能力。 Data_Science_Final_Project项目使用的数据集如下： 1. 分类-PAMAP2：PAMAP2体育活动监测数据集包含了由穿戴了三个惯性测量单元及心率监测器的受试者所提供的24种不同类型的体育活动（例如步行、骑自行车和踢足球等）的数据。该数据集可用于进行活动识别与强度估计，并且可以用于开发和应用各种数据处理、分割、特征提取以及分类算法。 2. 回归-Home Depot产品搜索相关性：此数据集中包含了在Home Depot网站上销售的多种产品的信息，以及真实的客户搜索词。作业要求根据提供的这些搜索字词及对应的产品组合（首先基于字符级别，然后是单词/字符组合级别）来预测相关的得分。为了创建基准标签，Home Depot已经将所有搜索产品对众包给多个评估者进行人工评价和标注。
     
  • Grus - Data Science from Scratch, 2nd Edition - 2019.pdf
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    这本书是《Data Science from Scratch》第二版（出版于2019年），旨在帮助读者从零开始学习数据科学的基础知识和实践技能。 ### 数据科学从零开始——第二版 #### 书籍概述 《数据科学从零开始》（第二版）由乔尔·格鲁斯编写，于2019年出版。本书旨在帮助读者从头学习数据科学的核心概念和技术，并通过Python语言进行实践。作为一本全面的数据科学入门教材，本书不仅覆盖了理论基础，还提供了丰富的实践案例，让读者能够在实际操作中理解和掌握数据科学的基本原理。 #### 版权与出版信息 该书由OReilly Media, Inc. 出版，ISBN为978-1-492-04113-9。版权持有者为乔尔·格鲁斯，所有权利均保留。本书在美国印刷，首次出版时间为2015年4月，第二版出版时间为2019年5月。 #### 内容概览 ##### 第一章：数据科学导论 本章介绍了数据科学的基本概念和发展历程。通过定义数据科学、了解其应用领域以及讨论其对现代社会的影响，读者可以建立对数据科学的整体认识。此外，还会探讨数据科学与其他学科的关系，如统计学和计算机科学等。 ##### 第二章：Python编程基础 对于没有编程经验的新手来说，本章将教授Python的基础语法和常用库的使用方法。Python因其简洁性和强大的数据分析能力而成为数据科学领域的首选语言之一。读者将学习变量、条件语句、循环结构、函数定义等内容，并掌握NumPy、Pandas等重要库的用法。 ##### 第三章：概率与统计基础 概率与统计是数据科学的重要组成部分。本章深入浅出地介绍了概率论的基本概念，包括概率分布、期望值和方差等，并进一步讨论了统计推断的方法。这些基础知识为后续章节中的数据分析和机器学习打下了坚实的数学基础。 ##### 第四章：数据清理与预处理 在实际工作中，原始数据往往存在缺失值或异常值等问题，需要进行清洗和预处理才能用于分析。本章详细介绍了数据清理的方法和技术，如数据标准化、离群值检测等。通过实例演示如何使用Python进行数据预处理，确保了数据的质量。 ##### 第五章：探索性数据分析 本章重点介绍了探索性数据分析（EDA）的技巧和方法。EDA是一种发现数据集中模式、趋势及异常点的过程。读者将学会使用可视化工具来探索特征之间的关系，并利用统计测试验证假设。 ##### 第六章：机器学习基础 机器学习是数据科学的核心技术之一。本章从基本理论出发，介绍了监督学习、无监督学习以及强化学习的概念和算法原理。通过具体的示例和代码实现，使读者能够理解并应用常见的机器学习算法，如线性回归、决策树及K-means聚类等。 ##### 第七章：深度学习简介 随着神经网络技术的发展，它们已成为解决复杂问题的强大工具。本章简要介绍了前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本概念，并展示了如何使用TensorFlow或PyTorch等框架构建模型。 ##### 第八章：项目实践与案例研究 为了巩固所学知识，本章提供了一系列实际项目案例，涵盖社交媒体情感分析及电子商务推荐系统等领域。通过参与这些项目，读者可以在实践中加深对数据科学流程的理解，并提高解决实际问题的能力。 #### 结语 《数据科学从零开始》（第二版）是一本适合初学者和有一定基础的读者的综合性教材。它不仅系统地讲解了数据科学的核心知识和技术，还注重培养读者的实际操作能力。通过阅读本书，读者可以建立起坚实的数据科学基础，并为进一步的专业发展打下良好开端。
     
  • Data Science Solutions with R
    优质
    《Data Science Solutions with R》一书专注于利用R语言进行数据科学实践，涵盖数据分析、机器学习及可视化等内容。 R for 数据科学习题答案
     
  • Data Science Introduction with R
    优质
    《Data Science Introduction with R》是一本引导初学者进入数据科学领域的教程，通过R语言教授数据分析、统计模型和可视化技术。适合对数据科学感兴趣的编程新手阅读。 《数据科学：数据分析与预测算法入门》是一本优秀的资料，使用R语言详细介绍了完整的数据分析流程，并涵盖了多种预测算法。这本书非常适合想要深入了解数据科学的读者。