我是一个web前端开发者和rails程序员,计算机专业出身,掌握Python、Ruby、C、Java编程语言,具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的,不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下,数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人,还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错,我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话,我可以从
我是一个web前端开发者和rails程序员,计算机专业出身,掌握Python、Ruby、C、Java编程语言,具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的,不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下,数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人,还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错,我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话
📌 在今天的这篇博客中,猫头虎博主将与大家深入探讨Python数据分析在职场中的重要性,以及如何学习和应用Python进行数据分析。让我们一起探索“Python数据分析”这一热搜词条,看看作为一个程序员,你是否真的掌握了这一关键技能!
入门读物: 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。难易程度:非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度:易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦,入门读起来很不错! 数据分析: SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧,因为numpy和
这几年生物信息学(Bioinformatics,下文简称生信)的迅猛发展席卷科研领域,越来越多的科研工作者认识到生物信息的重要性,部分实验室甚至开出高价招聘专职的生物信息分析人员。越来越多的研究生为了老板的需求或者自己的发展,也开始了解和尝试学习生物信息。为此,各种“鱼龙混杂“的培训班曾出不穷,但是,扪心自问,真正能够带你进入这个领域的恐怕少之又少。
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。 难易程度:非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。 难易程度:非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度:易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法,浅显易懂,还有可执行的Python代码。 难易程度:中
1. 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。 难易程度:非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。 难易程度:非常易。 3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度:易。 4. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的,不然不敢写,怕误人子弟 = = 数据分析篇 实习的时候只会Matlab,公司小,没钱买正版,所以领导要我两星期把R学会,当时看的有这些书 1.R语言实战 https://book.douban.com/subject/20382244/ 评价:很好的入门书,从安装、入门、基本的统计分析,作图命令,以及常见的分类、回
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的,不然不敢写,怕误人子弟 = =,持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab,公司小,没钱买正版,所以领导要我两星期把R学会,当时看的有这些书 1.R语言实战 评价:很好的入门书,从安装、入门、基本的统计分析,作图命令,以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数:五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
导读:马云说996是“修来的福报”;刘强东给你讲了“地板闹钟的故事”;李国庆认为“管理者提高决策科学性比员工加班更有价值”;经济学家林采宜直接怼马云,说“996是一种洗脑文化”。
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》,神书,不解释 1.2《实用多元统计分析》,从线性代数的角度详细讲解算法,例子简单,国外课程教材 1.3《统计学习方法》,李航著,统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶!数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学:从数据到结论》 1.6《数据挖掘:概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
我们公众号之前曾经推送过类似的推文,但当时推荐的书籍不是很全面,另一方面笔者最近又看了不少经典的脑电书籍,因此在这里就重新做一个梳理,把一些经典的EEG脑电方面的教材推荐给大家,希望对EEG领域的同学和研究者有所帮助。
有些标题党了,打我可以但是不可以打我脸,推荐我是认真的,4000 字长文,请慢慢食用
本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 数字经济时代,数据成为新时代的生产要素!数据已成为企业的重要生产力! “生产力”是企业创造财富的能力,掌握数据分析能力的企业将具备创造更多财富的能力。 很多小伙伴已经看到了数据分析对企业经营的重要性,也看到掌握数据分析技能的员工自然能成为企业的中坚力量,是各企业争相抢夺的宝贵人力资源。 所以,越来越多的人想要学习数据分析这一技能,来增强自己的职场竞争力,或为自己未来转岗、加薪铺路。 而CDA数字化人才身份认证是数据分析领域得到业界广泛认可的凭证,不少想要
推荐语:本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。
未来已来 如同互联网发展的浪潮,AI正在创造一个全新的世界。 面对AI发展的新浪潮,越来越多的人开始涉足AI领域,研究AI知识,跨入AI大门。而Python,Python作为2017年最受欢迎的人工智
作为专栏的第零篇,编外篇,我们也是考虑到在正式开始强化学习专栏内容介绍之前,给大家树立一些基础知识和学习框架。大部分关注专栏的同学都是具有数据处理、数据分析、数据挖掘、以及算法工程背景的同学。为了让大家能够统一基础认识,加深理论学习深度,我们在这里特此推出:数据科学——从计算到推理。
推荐理由:本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中,该书会让你完成一系列习题,而你则可以通过反复练习来学到技能,这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说,在能理解更复杂的话题之前,这可以说是最有效的学习方式。
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体,如今也面临着“保饭碗”的巨大压力,许多想要入坑的新人也处于观望态势。
2014年,“大数据” 成为国内年度热词,并首次出现在当年的《政府工作报告中》。同年,数据分析也同样成为朝阳行业,数据分析一度霸屏各招聘网站。
使用Python进行数据分析,大家都会多少学习一本经典教材《利用Python进行数据分析》,书中作者使用了Ipython的交互环境进行了书中所有代码的案例演示,而书中的Ipython交互环境用的是原生Python开发环境,在原生环境里,由于没有代码提示、自动格式等智能辅助给你,导致编码效率有点低下,之前就有很多人在问,能不能在PyCharm这款目前最流行最智能的python IDE里设置Ipython的交互环境,我自己也做了尝试,经过自己不断摸索和实践,总结出了在PyCharm设置Ipython交互环境和宏快捷键的方法,现已图文方式分享给大家。
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书?3万多人关注了该问题,被浏览251W+次。
导读:这个年代里,“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性,甚至日常生活中也需要用数据看清事实,科学吃瓜。所以,当前的重点已经超越了“用数据说话”,而是“怎样用数据说话”。
如果让我推荐一本比较全面的单细胞数据分析教材,我想会是《Computational-method-for-single-cell-data-analysis》。在2019年刚出版没多久的时候,就有趁着一次生物信息会议之后,打印了这本书(仅作个人学习之用)。
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) Python 有多好应该不用多说了,毕竟它是“钦定的”最接近 AI 的语言。(当然,PHP 才是最好的语言。) 此外,学会 Python 的好处多多,包括但不限于“出任 CEO,迎娶白富美(高富帅),走上人生巅峰”。 致富经已经告诉大家了,现在的问题是,如何开始? 在 Python 的地界,有一本备受推崇的经典教材——Learn Python the Hard Way,有人将其亲切地翻译为《笨方法学 Python》。(在线阅览地
“一切都被记录,一切都被分析”就了一个信息爆炸的时代,人类过去两年产生的数据占据了整个人类文明中所产生的数据的90%。而在这些无限丰富的数据中,蕴藏着巨大的价值,数据分析在数据爆炸式增长的前提下变得炙手可热,数据分析师甚至被称为“性感的职业”。由于需求的迫切增加和人才的短缺,数据人才显得弥足珍贵,数据分析师由此披上了华丽的光环。那么对于并非科班出身的人来说,如何通过自己的学习入门并成为厉害的数据分析师呢?下面是一份比较基础的书单,但也可以说是一个相对完整的入门学习体系。
世界读书日 世界,是一本书 再帅气的容颜都会有老去的一天,唯有我们读过的书会积累在我们的身体里成为财富! ——沈剑 又到了一年一度的423世界读书日 也到了大家囤书的好时候 既然要囤书 就要囤经典书,囤好书 鉴于很多经典好书大家可能已经买过了 所以本期书单主要以近期重量级新书为主 并辅以过于值得回味的经典书 希望可以帮助大家在知识的海洋中尽情地遨游~~ 对了,文末还有福利哦! ---- 01 量子计算 本书是量子计算与量子信息领域的经典著作,是量子信息领域及物理领域被引用次数高的图书之一,
周老师这本书用来当教材确实不错,不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比,确实不够详细,但周老师的书广度上要更加广泛。
由于EEG信号的分析涉及数字信号处理、概率论、统计学等多个学科的知识,这使得很多EEG初学者望而却步。其实,如果静下心来耐心学习,你会发现“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”,EEG的学习也并没有那么难。当然,良好的学习素材是开启EEG学习的不可或缺的一部分。这里,笔者从在线视频教程、学习网站和书籍教材三个方面汇总目前的EEG学习素材,希望对正在EEG学习路上的朋友有所帮助。
最近在看《R数据分析——方法与案例详解》,感觉很不错,本书精华是统计学理论与R的结合,尤其是多元统计部分,因为本书其中一个作者朱建平是厦大统计系教授,曾编写过《应用多元统计分析》一书,可能有同学用过这本教材。《R数据分析》的理论部分建议研究透彻,公式部分最好都演算一遍。因为已经看过《R inaction》,所以笔记就只做我比较感兴趣的部分,也是我认为比较重要的部分。
深入浅出数据分析 以类似“章回小说”的活泼形式,生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术。
一、数据分析-入门篇 1.1《谁说菜鸟不会数据分析》 作者:张文霖, 刘夏璐, 狄松 简介:本书按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技
如果你找一个熟悉的朋友给你推荐书单,他会倾向于越短越好,因为他想把他知道的最好的推荐给你,让你少花时间在不重要的事情上。
大概是自带了亲和属性,经常会有很多机会听到身边同事、朋友,甚至一些仅有数面之缘的人分享他们对于职业的看法和困惑。前不久,身边相熟的妹子,非常困惑地问我,为什么学了那么多软件,还是做不好数据分析? 这样的问题,不是第一次听到。我经历过那种痛苦而纠结的过程。今天老师说SPSS常用,明天发现金融行业SAS才是王道。回头翻翻网络,原来R已经铺天盖地。正当痛苦地一遍遍写代码时,发现朋友圈已经在刷“life is short,you need python”。我们拼命追赶,却永远赶不上前辈们的脚步。到最后,疲惫不堪。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 数据分析是一门艺术。 做好数据分析不是一件容易的事情,既要了解业务,又要有数据意识和思维,还要懂得分析方法,熟练使用分析工具。 博文菌最近发现几本持续霸榜的新书和经典书,迫不及待地想要分享给大家,希望可以帮助大家掌握一套正确的数据分析体系,并熟练地应用到实际业务问题的解决中! ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道:用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合 作者累计创作 “100+”
你的书架,由我承包 上次的回血送书活动大家热情十分高涨哇! 宠粉狂魔——博文菌决定要把这个活动长期搞下去 本次主题【数据分析】,活动清单可不止有书哦 本次内容包括 8本新上市的热销好书以及2门爆款视频课 下面是详情介绍,参与方式可直接拉至文末哦~ 当当网图书暑期阅读季开始啦,博文菌为你送上一份【实付满200减50】的优惠码,可以和当前的【每满100减50】活动叠加使用!遇到喜欢的书放肆地入手吧! 具体怎么用 步骤一,进入当当APP 步骤二,挑选心仪的图书至购物车点击结算 步骤三,点击优惠券/码处
成绩已经揭晓(详细请移步CDA官网),崭新的证书大抵都抵达每位通过考试的持证人手中啦!
这是一个很好的问题,对于新手、特别是非统计科班出身的人来说,心里总是有这样的顾虑,掌握的统计学基础只是不够,然而又应该从哪里入手呢?以下是中国统计网整理自知乎的一些答案,希望对大家会有所帮助。 @肖玄: 我认为首先要明确的是学统计干什么,如果有明确的作用,比如时间序列,市场调研这些,那么推荐书籍各不一样,统计终究只是一个工具,在实际运用中的偏重和变化还是蛮大的,如果不是有特别的目的,只是想要了解统计的话建议从理论基础看起,再看一些实际操作的书会比较好。 基础书籍,我看前面各位大师都
最好是项目为主,Just Do it!手边要备一本工具书做教材(先看目录哦~)。根据任务去解决问题,在解决问题的过程中学习,并用教材做知识的填充和整理。
数据挖掘(Data Mining)应该是一门大家都听说过,但又不太容易说清楚的课程。在数据科学领域,乃至在更大的计算机科学领域,数据挖掘就好比山东蓝翔,大家不一定都知道挖掘机要怎么开,但一定都知道挖掘机技术到底哪家强。
导读:明天就是“世界读书日”了,各位小哥哥小姐姐们最近有没有读书啊?今天给大家推送一个书单,其中的书都是小编最近读过或是被安利过的。有些也许是你读过的,或者是正要读的。
问题:如何系统地学习数据挖掘? 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看 svm 的数学证明,EM 算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不
首先肯定是要明确学习目标,因为目标不同,学习的重点和所用的平台也不同,推荐大家一款我以前一直在用的免费 SQL 刷题网站——牛客网 SQL 题库。
对于任何一个将来要实际运用的技能,通过实战,自己亲自将一行行代码敲出来,然后达到自己想要的效果,这个过程是最好的学习方式。
Hi~ 各位大伙伴们。今早博文菌一苏醒就刷到了【微软宣布:比尔·盖茨退出公司董事会】的消息。
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”,但本期C君采访了可不止一位,他们有的是从业几年甚至十几年的老兵,有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿,那就是参加了第三届CDA数据
2018年4月28日,教育部高等教育司发函〔2018〕18号《教育部高等教育司关于公布有关企业支持的产学合作协同育人项目申报指南(2018年第一批)的函》。
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(AI_Thinker) 想要成为一名数据科学家,首先你得学会数据分析,而 Python 就是一个很好的数据分析工具。 问题是,如何用 Python 来进行数据分析? 现在,MIT 博士 Luke Thompson 开设了一门课程:Python for Data Science。 这门课程将教会你使用 Python 来分析所有类型的数据,而且不需要任何的编程经验。 以下是课程内容介绍: ▌课程主题 介绍/审查命令行 Python 基础知识及其数据类型 数据分析软件包
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