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搜索资源列表

  1. introdatasci:课程资料-源码

  2. 课程材料：数据科学与编程概论 这些课程材料涵盖了2019年秋季在哥本哈根IT大学举行的课程的下半年，与2020年秋季相比有所改善。公共课程页面： 2019： : ciid 2020年： ： 主题 涵盖的主题是： 使用numpy进行数组编程 单变量分析 正态分布 数据关系 仿真和自上而下的设计 面向对象的程序设计 代码优化 网络科学概论 数据偏斜 图形属性 网络模型 网络分析和可视化 图算法 这些主题是在课程的前半部分（此处未包括）之后提出的，该课程涵盖了Python的编程基础。 资料来

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：295mb
    • 提供者：weixin_42139460

  1. dsc-0-01-23-project-lab-online-ds-sp-000-源码

  2. 项目：分析麦克白 介绍 对于我们的第一天和第一个数据科学项目，我们将对莎士比亚的经典剧作《麦克白》进行一些初步的分析。您将练习如何使用列表，条件字典和字典，可视化数据以及对数据进行分析性思考。 目标 你将能够： 精通本节介绍的内容 获取数据 在这里，我们首先导入一个python程序包，并使用它从项目Gutenberg网站提取Macbeth的成绩单。我们还将预览有关变量Macbeth中现在存储的内容的一些详细信息。这是一个包含119,846个字符的字符串，其中前500个字符显示在下面。 impo

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  1. ECE-143-源码

  2. ECE143项目：所有谷物的产量都一样吗？ 描述 这是第18组的项目 代码组织 数据集 -csv格式的数据集 源代码 用于pca分析 可视化 谷歌合作笔记本，包含演示文稿中使用的所有绘图。 演示幻灯片 -pdf格式的演示幻灯片 ========数据集位于： : 第三方模块 大熊猫 麻木 matplotlib 海生的 斯克莱恩 阴谋地 科学的 pca 如何运行代码 导航到“源代码”文件夹 安装所有第三方模块 用法示例cd Source Code python PCA.py 您还可以

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  1. IBM-AI0403-Team3:数据科学项目-源码

  2. IBM-AI0403-Team3 数据科学的顶峰项目 供团队在colab中试用jupyter笔记本使用。 项目背景与准则： 讲师应向学习者强调，数据科学方法论方法的8个阶段可以看作是两个较大的分组： 第一组包括：业务理解，数据探索，转换和可视化 第二组包括：训练，验证，部署模型和反馈环境。 第二组处理预测性和说明性分析，而第一组处理描述性分析等。 注意：方法的范围将取决于数据类型，业务目标等。由于也会增加复杂性，因此所需的角色将在第二组中具有更多的数据科学家和数据工程师角色。 项目简介

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  1. rubicon:以可重现的方式捕获整个模型开发过程中的所有信息，并将结果直接与模型代码联系起来！-源码

  2. 鲁比Kong 目的 Rubicon是一种数据科学工具，可以以可重复和可搜索的方式捕获和存储模型训练和执行信息，例如参数和结果。 Rubicon的git集成将这些输入和输出直接与产生它们的模型代码相关联，以确保开发人员和涉众都具有完全的可审核性和可重复性。 在进行实验时，Rubicon仪表板使浏览，过滤，可视化和共享记录的工作变得容易。 成分 Rubicon由三部分组成： 一个Python库，用于存储和检索由支持的文件系统的模型输入，输出和分析 仪表板，用于浏览，比较和可视化用构建的记录数据 以

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42134143

  1. ads2020:先进数据科学2020版-源码

  2. 2020年先进数据科学 请在此处实时查看课程网站： 。 实时网站提供有关该课程的最新信息。 假设条件 你知道统计学的中心教条 统计推断的基础（估计，标准误差，基本分布等） 您知道如何拟合和解释统计模型 线性模型 广义线性模型 平滑样条线 基本混合模型 您了解R或Python的基础知识 您可以读取整洁的数据 您可以拟合模型 您可以进行可视化 您知道可重复研究的基础 你知道什么是版本控制 你知道如何使用Github 你知道如何使用R / Rmarkdown 学习目标 您将能够批判数据分析，并将

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：68mb
    • 提供者：weixin_42122306

  1. python-deliberate-practice：认真学习Python的实践-源码

  2. Python故意练习 首先，不要害怕，请阅读 。 更重要的是，要有耐心，彼得·诺维格（Peter Norvig）的一本好书，标题为“ 。 动机 Python和R之间的是数据科学家中讨论最频繁的话题之一，对于哪个更好，似乎尚未达成共识。 就个人而言，我同时使用了R和Python，但目的却截然不同。 我主要使用tidyverse软件包（dplyr + ggplot2）进行数据分析和数据可视化，同时使用Python进行Web抓取，任务自动化以及构建。 到目前为止，我已经对R语言有相当不错的使用知识。

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  1. gstephan30：关于-源码

  2. 斯蒂芬·格洛克纳（Stephan Gloeckner） 你好 :waving_hand: ，我是斯蒂芬。 我所做的？ 我用数据解决问题！ 目前，我是流行病学的数据科学家，为内部和外部利益相关者开发商业智能解决方案（例如KPI仪表板），以及开发与数据相关的产品（基于Web的平台）。 我在墨尔本大学获得了计算机科学博士学位，并且可以在Melbourne eResearch Group的数据分析/数据分析方面获得很多经验。 教与讲是我的第二爱好。 我正在教机器学习，我喜欢通过简单的图表可视化复杂

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    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_42127020

  1. IBM-Data-Science-Professional-Certificate：该存储库包含针对IBM数据科学专业认证的所有已完成的评估-源码

  2. IBM：数据科学专业认证 该存储库包含本课程的所有作业和其他资源。 目前，我正在寻求该认证，并将在后续工作中更新资源。 该专业招募的课程如下： 什么是数据科学？ 数据科学的开源工具 数据科学方法论 适用于数据科学和AI的Python Python数据科学Python项目 数据库和数据科学SQL 使用Python进行数据分析 使用Python进行数据可视化 使用Python进行机器学习 应用数据科学的顶峰

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  1. ml-pancancer-example-源码

  2. ml-pancancer-example 描述 使用PANCANCER数据进行数据科学和机器学习–示例 这是对数据科学和机器学习技术的介绍，重点介绍了三个专业知识水平： 初学者 中间的 先进的 该项目假定您具有python或R的一些知识或经验，但将展示并逐步进行数据分析过程。 要访问数据，请参见 。 初学者笔记本教程 在本笔记本中，我们将研究的数据分析过程。 这是初学者还是新手笔记本，我们将专注于python中的常规数据清除，操作和分析技术。 我们专注于： 导入Python库进行数据分析

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  1. data_science_courses：Python-源码

  2. 数据科学专业 该存储库供我研究。 这些是Coursera IBM Data Science Specialization的一些材料。 我完成了IBM Data Science Specialization。 这包括以下9门课程。 我总结如下。 什么是数据科学？ 数据科学工具 数据科学方法论 适用于数据科学和AI的Python 数据库和数据科学SQL 使用Python进行数据分析 使用Python进行数据可视化 使用Python进行机器学习 应用数据科学的顶峰 我省略了机密信息。

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  1. IBM-Python-Data-Science：IBM提供的Python程序，涵盖5门课程-源码

  2. IBM Python数据科学计划 这是我的GitHub存储库，该存储库是IBM通过提供的有关学习Python编码课程的课程计划。 程序名称： 该计划包括以下5门课程： 课程顺序 课程编号 课程名 01 IBM PY0101EN 数据科学的Python基础 02 IBM DA0101EN 使用Python分析数据 03 IBM TBC 使用Python可视化数据 04 IBM TBC 使用Python进行机器学习：实用介绍 05 IBM TBC 数据科学和机器学习的顶点项

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  1. 交通事故分析-源码

  2. 本地流量，统计摘要和推断 概述 这是我从事数据科学之旅的第一个项目。 我应用了上周学到的基本技能，涵盖了以下内容：-基本统计信息（分布，置信区间，假设检验） 许多Python编程概念 与文件和目录进行编程交互 可视化 EDA 使用Jupyter笔记本进行开发和报告 通过这个项目，我了解了沙特阿拉伯颁发的交通事故和驾驶执照的数量。 我确定了数据的趋势，并创建了一些图表来查看数据中每个功能的概况，以及数据分析方法的导入，清除以及寻找一些统计信息以识别有关数据的更多细节。 数据集 提供的数据 对于

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：491kb
    • 提供者：weixin_42113456

  1. medium-blog-post：有关中级博客帖子的其他信息-源码

  2. 中博客帖子 有关中等博客文章的其他信息 在Medium上写数据科学博客文章 该项目是Udacity的数据科学纳米学位计划的一部分。 该帖子可以在这里找到： : 介绍 为了写我的帖子，我使用了Kaggle上关于西雅图AirBNB的数据集，： ://www.kaggle.com/airbnb/seattle/data。 目的是通过分析，清理，建模和创建可视化结果来支持以下五个问题，以支持假设并得出结论。 Q1-哪个季节更少/更多可用？ 问题2：哪些街区价格更高/更低？ 问题3：哪些地区的收视率

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42116705

  1. Movie-Analysis-for-Phase-1：针对全职数据科学队列的第一阶段项目，为未来的电影投资提供建议-源码

  2. 电影数据审查项目 安德烈斯·拉米雷斯（Andres Ramirez） 在我通过Flatiron学校的数据科学计划进行学习时，该项目是我课程的一部分。 目的： 该项目的目的是根据从IMDB，烂番茄，TMDb和Box Office Mojo提取的数据，为Microsoft Corporation提供电影制作策略的建议。 此次探索所需的信息包括： 哪种类型的电影最适合剧院？ 哪些收视率包括票房最高的电影？ 预期生产成本有多少回报？ 方法： 数据清理 SQL查询 数据可视化 技术： Py

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：45mb
    • 提供者：weixin_42128988

  1. 学习：在线学习路径记录：统计与数学，数据科学，产品管理，软件开发，定量金融-源码

  2. 网上学习路径 减价是我自己的在线学习记录，也是下列主题的学习笔记的一部分。 我将不时继续更新记录。 我的背景：金融理学硕士，理学学士统计学，工学硕士学位。 计算机科学（正在进行，兼职） 资源： Coursera Udemy Udacity Medium Blooberg Terminal CFA FRM Stanford Online MIT Open Courseware 目录 1.统计与数学： [ ] [注] 2.数据分析 2.1 MySQL（SQL）： 2.2 MongoDB（NoSQL

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  1. PY0101ZH：数据科学的Python基础-源码

  2. PY0101ZH 数据科学的Python基础 通过此Python课程介绍，开始学习数据科学的Python，以及一般的编程。 这门对初学者友好的Python课程将在几个小时内Swift将您从零转移到使用Python进行编程。 完成后，您将能够使用基于Jupyter的实验室环境编写自己的Python脚本并执行基本的动手数据分析。 如果您想从头开始学习Python，本课程适合您。 您可以开始创建自己的数据科学项目，并使用IBM Watson Studio与其他数据科学家合作。 注册后，您将免费访问

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  1. datasciY：我的数据科学项目网站：http：datasciY.com-源码

  2. 我的数据科学和Python编码项目， 注意：为了支持美国黑人种族平等，于2020年6月将“主人”更名为“主要”分支 作者：詹妮弗·E·尹 描述 我使用HTML5和CSS3标准对所有页面进行手工编码。 我还手工编码了样式表。 在评估了Bootstrap和W3C框架之后，决定仅使用正在使用的项目来编写轻量样式表。 样式使用CSS3网格来布局照片。 大多数编码示例都使用Python语言和Python数据科学库。 一些演示和文章与工具和云服务有关。 标签 主题：数据科学，数据分析，机器学习，深度学习，

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    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：124mb
    • 提供者：weixin_42110533

  1. udacity-data-analyst-nanodegree：Udacity数据分析师纳米度的项目工作-源码

  2. 数据分析师纳米学位产品组合 该存储库包含我为Udacity的Data Analyst Nanodegree计划（2015年7月）所做的工作。 项目： 项目1： 项目2： 项目3： 项目4： 项目5： 项目6： 项目7： 所修课程： 描述性统计 推论统计 Python简介 数据科学导论 使用MongoDB进行数据整理 用R进行数据分析 机器学习入门 数据可视化和D3.js A / B测试 获得的技能： Python（包括numpy，pandas，scikit-learn，ggp

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42133680

  1. Exploratory_Data_Analysis_Visualization_Python：使用PyData生态系统进行数据分析和可视化：Pandas，Matplotlib Numpy和Seaborn-源码

  2. Python中的探索性数据分析和可视化 Python编程第1和2部分 循环播放 功能 Lambda表达式 方法 科学 Matplotlib第1和2部分 子图 自定义情节外观 Matplotlib-基础 多图 子图 设置颜色 Matplotlib高级 对数刻度 文字注解 轴格 双轴 3D图 Matplotlib的FiveThirty38可视化 自定义刻度线和坐标轴 添加标题和字幕 添加签名栏 一维和二维数据的NumPy和Pandas 异同 皮尔逊的r函数 脾气暴躁的 创建数组 索引和选择 基本操

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：weixin_42118161
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