数据科学是一个蓬勃发展.前途无限的行业,有人将数据科学家称为"21世纪头号性感职业".本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识--数学和统计学.作者选择了功能强大.简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好.简洁易读的实现范例. 学习后可以: 学到一堂Python速成课: 学习线性代数.统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的: 掌握如何收集.探索.清理.转换和操作数据: 深入理解…

学习R有不会的就查工具书<R数据科学>, 工具不是重点,创造价值才是目的.具体到数据科学,表现形式往往是提供解决方案或者做出某种决策.至于使用什么语言,采用什么工具,不本质.用 R 还是 Python 或者是 Julia, 都可以. 工具会影响单位时间内产出的效率.典型的数据分析场景下,生产力的标志可能并不是一开始就写一个保证高并发的服务框架,因为可能业务方向都还没定呢.所以此时的生产力标志往往是尽快发现问题,尽快验证各种模型,尽快做出合理决策. 学习参考: <R数据科学>高清中文…

R数据科学(R for Data Science) Part 3:编程 转换--可视化--模型 --------------第13章 使用magrittr进行管道操作-------------------- library(tidyverse) #管道不能支持以下函数: #①使用当前环境的函数:如assign/get/load assign("x",10) x "x" %>% assign(100) # 这里的赋值是由%>% 建立的临时环境进行的 env…

R数据科学(R for Data Science) Part 2:数据处理 导入-->整理-->转换 ------------------第7章 使用tibble实现简单数据框------------------- #tibble一种简单数据框 vignette("tibble") #创建tibble str(iris) str(as_tibble(iris)) tibble(x=1:5, y=1, z=x^2+y) #tribble(transposed tibble)转…

R数据科学(R for Data Science) Part 1:探索 by: PJX for 查漏补缺 exercise: https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions ------------前言------------------------------- library(tidyverse) #核心包:ggplot2/tibble/readr/purrr/dplyr/tidyr/forcats/stringr #更新 tidyverse…

绝大多数的绘图案例都是以强大.灵活制图而著称的R包ggplot2实现的,充分展现了ggplot2生动.翔实的一面.从如何画点图.线图.柱状图,到如何添加注解.修改坐标轴和图例,再到分面的使用和颜色的选取等,本书都有清晰的讲解.虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2,但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍.作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务,读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来适应各种复杂的需求. 用合适的工具来完成合适的绘图任务,也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来…

前言 本文讲解了从零开始学习Python数据科学的全过程,涵盖各种工具和方法 你将会学习到如何使用python做基本的数据分析 你还可以了解机器学习算法的原理和使用 说明 先说一段题外话.我是一名数据工程师,在用SAS做分析超过5年后,决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python! 我非常喜欢编程,这是我真正喜欢做的事情.事实证明,编程并没有想象中的那么难. 我在一周之内学习了Python的基本语法,接着我一方面继续深入探索Python,另一方面帮助其他人学习这门语言.P…

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础,<Python数据科学手册>这本书是绝佳选择. 是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.很友好实用,结构很清晰.但不适合数据分析的入门的学习人员,尤其matplotlib与机器学习部分,虽点到为止切到要害,但没有一定的基础,很难通顺的走完每个章节,每个小节.而且不是查查文档,看看资料就能解决的. 中文版PDF,474页,带目录和书签,文字能够复制粘贴:附源代码. 英文版PDF,548页,带目录和书签,文字能够复制粘贴.…

当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:…

看到第38章了,整体感觉解释详细,例子丰富:关于Python语言本身的讲解全面详尽而又循序渐进不断重复,同时详述语言现象背后的机制和原理:除语言本身,还包含编程实践和设计以及高级主题.边看边写代码.不然看了会忘,也不会发现细节问题.边看边梳理总结.先看代码,再看文字解释.因为Python本来就是自说明,例子也好懂,所以这样干可以避免枯燥,加速阅读.循序渐进,重要的主题会渐进式呈现,并随后重复. <Python学习手册第4版>每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课,并且包含了一个…

<人人都是产品经理2.0--写给泛产品经理>将从人开始,以人结束,中间说事,以一个产品从无到有的过程为框架--想清楚.做出来.推出去,外加一章综合案例.其中,最重要的想清楚.做出来.推出去,对应着互联网公司里三个最核心的岗位--产品.技术.运营,而<人人都是产品经理2.0--写给泛产品经理>的内容重点,则对应着"产品". 学习参考: <人人都是产品经理2.0:写给泛产品经理>高清中文PDF,带书签目录,彩色配图,383页,文字能够复制.作者:苏杰 网…

数据科学内容广泛,涉及到统计分析.机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能.学习数据科学,推荐学习<精通数据科学从线性回归到深度学习>. 针对技术书籍,最好的阅读方法是对照每一章的示例代码,动手实现所讨论的模型.这样会极大加深自己对模型的理解和实践能力,否则就会像读小说一样,阅读时感觉不错,但实际使用时就无从下手了.配套代码则兼容Python 3和Windows系统. 学习参考: <精通数据科学从线性回归到深度学习>PDF,432页,带书签目录,文字可以复制.配套源代码.作者:唐亘…

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分…

对于初步接触编程语言的朋友,推荐看一看<父与子的编程之旅第2版>,对于完全编程零基础的很友好! 图文并茂,过多的文字堆垒很容易让人产生厌倦情绪,也更容易让人产生放弃的想法.使用了大量插图,凡是稍显复杂的概念,都用漫画比喻来辅助说明. 尽早地引入图形用户界面(GUI)以保持新鲜感.能够做出一个看得到的东西,是一件很有成就感的事情. 以Python语言为例,详尽细致地介绍了Python如何安装.字符串和操作符等程序设计的基本概念. 参考学习: <父与子的编程之旅第2版>高清中文PDF,…

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b…

学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作,学习用Python内置的数据结构来处理数据: 掌握Python的代码结构和函数的用法:使用模块和包编写大规模Python程序:深入理解对象.类和其他面向对象特性 学习使用普通文件.关系数据库和NoSQL数据库来存储数据:使用Python构建Web客户端.服务器.API和服务:管理系统任务,比如程序.进程和线程:理解并发和网络编程的基础知识: 学习参考: <Python语言及其应用>高清中文PDF,410页,带目录和书签,能够复制:高清英文PDF,4…

本文会持续将<数据科学实战手册(R+Python)>一书中的附带参考资料网址手打出来, 方便访问. 由于书中的参考资料网址太多, 这个文档将可能花费一段时间才能完成. 第一章 P7  Rstdio (http://www.rstdio.com/) 参考Gettinng Started with R文章: http://support.rstdio.com/hc/en-us/articles/201141096-Getting-Started-With-R 访问RStdio的主页: http:/…

一.简介 R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包,熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像,但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素,本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生ggplot2图像进行美化,掌握它之后你就可以创作出更具特色和美感的数据可视化作品. 二.基础内容 2.1 安装 不同于常规的R包,ggthemr并没有在CRAN上发布,因此我们需要使用devtools中的install_github()直接从github上安装它,参照github上ggthemr…

一.简介 马上大四了,最近在暑期实习,在数据挖掘的主业之外,也帮助同事做了很多网络数据采集的内容,接下来的数篇文章就将一一罗列出来,来续写几个月前开的这个网络数据采集实战的坑. 二.马蜂窝评论数据采集实战 2.1 数据要求 这次我们需要采集的数据是知名旅游网站马蜂窝下重庆区域内所有景点的用户评论数据,如下图所示: 思路是,先获取所有景点的poi ID,即每一个景点主页url地址中的唯一数字: 这一步和(数据科学学习手札33)基于Python的网络数据采集实战(1)中做法类似,即在下述界面: 翻页…

python基础教程ed3: 基础知识 列表和元组 字符串 字典 流程控制 抽象(参数 作用域 递归) 异常 魔术方法/特性/迭代器 模块/标准库 文件 GUI DB 网络编程 测试 扩展python/程序打包/趣味编程 10个项目. 结构安排还是比较明显的.先是基础知识和python的基本数据类型和语言特性介绍,然后是面向对象的编程.之后介绍python的标准库以及相关主题的编程(比如数据库.文件IO.GUI.网络编程),最后是以10个项目来总结对前面知识的综合运用.应该说这个内容编排和传统的…

通过编写一个个小巧.有趣的游戏来学习Python,通过实例来解释编程的原理的方式.14个游戏程序和示例,介绍了Python基础知识.数据类型.函数.流程控制.程序调试.流程图设计.字符串操作.列表和字典.图形和动画.碰撞检测.声音和图像等方方面面的程序设计知识.在轻松有趣的过程中,掌握Python游戏编程的基本技能. <Python 游戏编程快速上手(第3版)>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 高清中文版,带目录和书签,文字能够复制.高清英文版,带目录和书签,文字能够复制. 中英文两…

本文对应脚本已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网): 图1 通常我们可以在 https://www.openstreetmap.org/export 中选择矩形区域内的路网矢量数据进行下载,但这种方式对选择区域的大小有一定限制,想获取较大范围区域…

Python学习手册(第4版)PDF高清完整版免费下载|百度云盘 提取码:z6il 内容简介 Google和YouTube由于Python的高可适应性.易于维护以及适合于快速开发而采用它.如果你想要编写高质量.高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码,<Python学习手册:第4 版>将帮助你使用Python快速实现这一点,不管你是编程新手还是Python初学者.本书是易于掌握和自学的教程,根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成. <Python学习手册:第4版…

百度云盘:Python编程初学者指南PDF高清电子书免费下载 提取码:bftd 内容简介 Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言.Python可以用于很多的领域,从科学计算到游戏开发. <Python编程初学者指南>尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能.<Python编程初学者指南>共12章,每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点,并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程,引发读者的兴趣,降低学习的难度.每章最后都会对…

建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R…

一.简介 接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib.requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫…

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…

一.简介 在上一篇(数据科学学习手札41)中我们了解了folium的基础内容,实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上,本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明: 二.处理GeoJSON和TopoJSON数据 2.1 GeoJSON数据 GeoJSON是语法规则符合JSON文件的,专用于表示地理信息的一种JSON文件,其在JSON语法的基础上,内部又有着一套固定的语法规则.在folium中我们使用folium.GeoJson()方法来为已…

一.简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务,若你对RNN及LSTM不甚了解,请移步上一篇数据科学学习手札39; 二.数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers,这个数据集记录了Box & Jenkins航空公司1949-1960年共144个观测值(对应每个月的国际航线乘…

一.简介 关于正则表达式,我在前一篇(数据科学学习手札31)中已经做了详细介绍,本篇将对Python中自带模块re的常用功能进行总结: re作为Python中专为正则表达式相关功能做出支持的模块,提供了一系列方法来完成几乎全部类型的文本信息的处理工作,下面一一介绍: 二.re.compile() 在前一篇文章中我们使用过这个方法,它通过编译正则表达式参数,来返回一个目标对象的匹配模式,进而提高了正则表达式的效率,主要参数如下: pattern:输入的欲编译正则表达式,需将正则表达式包裹在''内传…