Data Science
資料科學中最重要的四件事情是:
-
資料準備和清理:資料科學的一個重要部分涉及收集、清理和準備資料。這包括識別缺失值、處理異常值以及將資料轉換為適合進行分析的格式等任務。
-
探索性資料分析(EDA):EDA是分析和視覺化資料以了解其潛在模式和關係的過程。這一步驟對於識別資料中的趨勢和模式非常重要,進而幫助後續進行更深入的分析。
-
機器學習演算法:機器學習演算法是資料科學中的核心,它們可用於從資料中學習並提取模式和洞察,以幫助做出更好的預測和決策。
-
資料視覺化和傳達:資料視覺化是將資料轉換為易於理解和解釋的圖形和視覺化元素的過程。通過將資料呈現在圖表和圖形中,人們可以更容易地理解和傳達資料中的訊息和洞察。
相關書籍
-
80折
$667智能電網與大數據分析 — 隨機矩陣理論方法 (Smart Grid and Big Data: Theory and Practice)
-
75折
$401萬億級流量轉發:BFE核心技術與實現
-
85折
$199Python數據分析與可視化
-
85折
$403Python數據可視化:數據類型、庫與實踐
-
75折
$356Python AI 項目實戰 (Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools)
-
VIP 95折
$599$569 -
95折
$564機器學習與 R語言 (Machine Learning with R, 3/e)
-
95折
$507MATLAB R2020a 神經網絡典型案例分析
-
VIP 95折
$534$507 -
85折
$509Python 網絡爬蟲從入門到精通
-
95折
$678Python 遊戲開發從入門到精通
-
75折
$441Python 編程:從數據分析到數據科學, 2/e
-
95折
$730大數據分析與應用實戰
-
85折
$305Web 數據可視化 (ECharts版)
-
95折
$512零基礎學 Python 網絡爬蟲案例實戰全流程詳解.高級進階篇
-
85折
$505零基礎學Python網絡爬蟲案例實戰全流程詳解 : 入門與提高篇
-
85折
$760人工智能:計算 Agent 基礎, 2/e (Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, 2/e)
-
95折
$564基於 Spark 的下一代機器學習:XGBoost、LightGBM、Spark NLP 與 Keras 分佈式深度學習實例
-
85折
$556MATLAB 2020 GUI 程序設計從入門到精通
-
85折
$458Python 數據分析從入門到精通
-
85折
$458Python 電腦視覺和自然語言處理 開發機器人應用系統 (Artificial Vision and Language Processing for Robotics)
-
85折
$505實戰大數據 (Hadoop + Spark + Flink) 從平台構建到交互式數據分析 (離線/實時)
-
75折
$576數據挖掘概念、模型、方法和算法, 3/e (Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, 3/e)
-
85折
$229R語言基礎與應用
-
70折
$248Python編程基礎
-
85折
$551快速上手 Scala:Spark 大數據分析入門
-
75折
$356數據分析 — 統計、描述、預測與應用
-
95折
$455Jupyter 入門與實戰
-
VIP 95折
$594$564 -
95折
$314數據治理:如何設計、開展和保持有效的數據治理計劃