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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

  3. 所属分类：其它

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

  1. up206a-zhendong-源码

  2. 振东 关于我自己： 我叫MURP一年级学生Jayden Zhendong Long。 我目前专注于区域和国际发展（RID），并有可能在交通运输方面进行次要关注。 我对经济发展和土地利用以及交通运输的交叉点很感兴趣。 关于本课程： UP 206A：GIS和空间数据科学概论是由UCLA Luskin的Yoh Kawano教授教授的课程。 这是所有学生探索空间数据科学和编码信息基础的机会。 该课程包括对Python编码程序的介绍，并要求学生利用现实世界的数据探索自己的研究兴趣。 关于项目构想：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42099151

  1. 1SA-Final-Project:数据科学最终项目简介-源码

  2. 1SA最终项目 数据科学最终项目简介 作为数据科学概论课程的一部分，我们被分配了作业，以反映我们整个学期所学的知识。 Jupyter笔记本： 概率和随机变量：1SA最终项目pt.1 Python和Pandas：1SA最终项目pt.2 分类：1SA ML酒店预订 回归：1SA ML Udemy课程

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：775kb
    • 提供者：weixin_42174098

  1. 2020年数据科学概论一个学期的最终项目-源码

  2. 数据科学2020学期简介最终项目 这是“数据科学概论”课程中的最后一个项目。 在本学期中，我们学习了用于预测分类类型问题和回归类型问题的结果的模型。 我们了解了两种类型的预测之间的区别：一种分类是根据数据所属的类别（例如狗或猫）对数据进行分类，而回归则可以预测一定数量（例如公寓价格的预测），并且永远不会为100 ％ 准确的。 笔记本1是有关概率，基本律和随机变量的问题的解决方案。 笔记本2是有关Python编程语言的问题的解决方案。 在这个笔记本中，我正在编写代码，以解决从数据集等中查找特定

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  1. ai-ds-ml-practical：各种课程笔记的集合-源码

  2. ai-ds-ml-实用 来自LinkedIn学习的人工智能，数据科学和机器学习的各种课程词汇，注释和练习文件的集合 数据科学概论2（Madecraft和Lavanya Vijayan） python-data-analysis-2，作者Michele Vallisneri 微软机器学习必备数学版 机器学习和AI基础：Keith McCormick的线性回归 机器学习和AI基础：Keith McCormick的聚类和关联 机器学习和AI基础：Keith McCormick的决策树 机器学习与A

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：292mb
    • 提供者：weixin_42117150

  1. Python数据科学概论-源码

  2. Python数据科学概论

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42122986

  1. udemy_python_ml_gomila：学习ML的通用语言：学习Curso机器学习的完整知识：Python的数据科学-源码

  2. udemy_python_ml_gomila 通用机器语言学概论Curso完成机器学习：Python数据科学

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  1. dsmp-pre-work：GreyAtom上的Pre Work程序的代码存储库-源码

  2. 这项准备工作涵盖了以下准备程序所需的概念。 有些人可能会发现某些任务非常具有挑战性，但是慢慢地完成所有任务，您将很容易做到。 数据科学导论 Python入门 使用Python处理程序流 用统计汇总数据 概论

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  1. cs418-s20-cs418_spring20_mighty_python：cs418-s20-cs418_spring20_mighty_python由GitHub Classroom创建-源码

  2. cs418-s20-cs418_spring20_mighty_python 爱德华斯 高等教育在经济上值得吗？ 了解，分析和预测美国研究所的研究生入学数据 团队：强大的Python 会员 Alexander Adrahtas，Conway Dang，Jessica Ni，Sean Barber，Yashashvi Dave电子邮件：aadrah2，cdang4，jn5，sbarbe2，ydave4 GitHub ：aadrah2，Xiansia，jni77，SeanBarber，YJDave

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42140846

  1. 数据科学：这是凯瑟斯劳滕技术大学提供的数据科学概论课程的一部分，是一项很有意义的工作。 2020年夏季-源码

  2. 应用数据科学-COVID 19数据分析 动态COVID-19数据仪表板 所使用的技术是REST服务，Python Pandas，scikit-learn，Plotly和Dash 在敏捷开发的基础上遵循了行业标准流程（CRISP-DM） REST API服务用于获取数据。 数据准备，理解，建模和可视化是根据视频教程逐步完成的。 研究了处理数据的直觉。 在Dash和John Hopkins数据的帮助下，创建了一个动态仪表板，其中加倍率，当前案例总数和未过滤的数据。 该执行基于单击。

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42127369

  1. 数据科学专业化-源码

  2. 使用Python的应用数据科学-专业化 密歇根大学专业的这5门课程通过python编程语言向学习者介绍数据科学。 这种基于技能的专业化课程面向有基本python或编程背景，并希望通过流行的python工具包（例如pandas，matplotlib，scikit-s）应用统计，机器学习，信息可视化，文本分析和社交网络分析技术的学习者。学习，使用nltk和networkx来深入了解其数据。 Python的数据科学概论（课程1），Python的应用绘图，制图和数据表示（课程2）和Python的应用机

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    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42146086

  1. 使用Python专业化的Coursera应用数据科学-源码

  2. Python专业化的应用数据科学 密西根大学课程 密歇根大学专业的这5门课程通过python编程语言向学习者介绍数据科学。 此基于技能的专业化课程面向具有python或编程基础知识，并希望通过流行的python工具包（例如pandas，matplotlib，scikit-s）应用统计，机器学习，信息可视化，文本分析和社交网络分析技术的学习者。学习，使用nltk和networkx来深入了解其数据。 Python的数据科学概论（课程1），Python的应用绘图，制图和数据表示（课程2）和Pytho

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  1. up206a-ashley-源码

  2. up206a-ashley 嗨！ 我叫姚明我是UCLA拉斯金公共事务学院的城市与区域规划专业的一年级硕士。 我是一个姐姐，爱好很多。 目前，我正在学习吉他并尝试新的视频游戏！ UP206：GIS和空间数据科学概论是一门探索空间数据科学基础的课程。 空间数据科学是从数据中提取知识以了解事物发生的位置和原因的方法。 本课程通过教授Python来实现。 我参加本课程的目的是扩展我的数据处理能力，重点是研究和运输方面的未来工作！

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  1. 数据分析项目-源码

  2. Python中的数据分析项目 包含我用Python完成的一些数据分析项目的存储库。 项目涉及清理/准备数据进行分析，以及使用一些基本的预测模型，例如线性和逻辑回归。 内容 心力衰竭 从Kaggle获得的关于心脏健康数据的EDA 使用线性/逻辑回归来预测患者死亡和随访预约时间 avocado_prediction.ipynb 我在“数据科学概论”课程中从事的一项作业 清理并准备好数据以输入Logistic回归模型。 项目目标是建立一个预测鳄梨价格的模型

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    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：199kb
    • 提供者：weixin_42143092

  1. UMich_Applied_Data_Science_With_Python-源码

  2. 密歇根大学的课程专业化应用数据科学和Python库 此密歇根大学专业化课程中的5门课程通过python编程语言向学习者介绍数据科学。 这种基于技能的专业化课程面向有基本python或编程背景，并希望通过流行的python工具包（例如pandas，matplotlib，scikit-s）应用统计，机器学习，信息可视化，文本分析和社交网络分析技术的学习者。学习，使用nltk和networkx来深入了解他们的数据。 Python的数据科学概论（课程1），Python的应用绘图，制图和数据表示（课程2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_42176827