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Data Science Introduction with R

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简介：
《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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • Edx: Introduction to Big Data with Apache Spark
    优质
    本课程由edX提供，旨在介绍使用Apache Spark进行大数据处理的基础知识和技术。适合初学者。 edx-Apache-Spark大数据简介实验1：使用Spark的字数统计示例 本练习包含四个部分： 第一部分：创建基本RDD和配对RDD。 第二部分：对RDD进行计数操作。 第三部分：寻找独特单词并计算平均值。 第四部分：将字数统计应用于文件。 实验2：使用Apache Spark进行Web服务器日志分析 该练习包括以下四部分内容： 第一部分：介绍Apache Web服务器的日志文件格式； 第二部分：在样本日志上执行基本的分析操作； 第三部分：对实际的Web服务器日志数据进行全面分析； 第四部分：探索404响应代码的相关信息。 实验3：文本分析和实体解析 本练习包含五个步骤及测验问题： 第一部分：使用单词袋模型进行文本相似度计算（ER-单词袋）。 第二部分：采用加权词袋方法，基于术语频率/文档反向频率来评估文本相似性（ER-TF-IDF权重的词袋）； 第三部分：利用余弦相似性的技术对两个文本之间的关联程度做出评定（ER-余弦相似度计算）。 第四部分：介绍可扩展实体解析的方法和技术。 实验4：使用Apache Spark进行电影数据分析。
     
  • LeetCode题库 - Data Science Projects: Data Science Projects
    优质
    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。
     
  • Business Data Science
    优质
    《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
    优质
    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。
     
  • Python Data Science Handbook: Essential Tools for Data Manipulation
    优质
    《Python Data Science Handbook》是一本介绍数据科学必备工具的手册，专注于利用Python进行高效的数据操作和分析。 Python Data Science Handbook：数据科学工作的必备工具 2023版