数据科学 – 第5页小小书 XXshu

我的数据之旅：第1单元-分析入门

首要单位的矫正：分析学概论。分析的基本资料，分析的实用性和准确性：IBM Watson，Rencontre eHarmony的站点，Fourmingham心脏研究和诊断的方法-D2Hawkey。集体或团体的集体诉讼分析：使用数据构建模型的科学，该模型可导致更好的决策并增加价值简介àR 倒入Mooc，按语言使用R qui serautilisé。进行数据分析和语言编程的最佳实践。在装置R上，在主要命令书上，在基本命令上。倒入塞拉利酒，利用蒙迪亚莱－德拉桑特组织的唐纳德油画，观察和涂漆的唐纳德油画。 Ci-dessous，un petitrésumédes Commandes en…

第3组改善的糖尿病解决方案

Denzel Chia 3S2（领导），Guan Lin 3S1，David Lim 3S2 介绍：毫无疑问，随着我们生活水平的提高，大多数人将不得不面对由于营养素过度消费而引起的许多疾病，其中之一就是糖尿病。我们的项目有超过4.22亿的糖尿病患者，三分之一的成年人肥胖，超过160万人死于糖尿病1。我们的项目旨在利用数据科学发现糖尿病的主要原因，并将这些数据提供给普通大众和医疗机构，寻找更好的，改进的糖尿病解决方案，以帮助在全球范围内解决糖尿病，并向公众宣传如何避免糖尿病。如果该项目成功，它将扩大其范围，以找到针对其他医疗保健问题的改进和更好的解决方案。文献评论： Hippisley-Cox，J.，Coupland，C.，Robson，J.，Sheikh，A.，＆Brindle，P.（2009年）。预测英格兰和威尔士2型糖尿病的风险：QDScore的前瞻性推导和验证。 Bmj，338（3月17日）。 doi：10.1136 / bmj.b880…

第6天-完成第一步

经过2天的奋斗，我了解了twitter用户模型的工作原理，今天，我能够成功打印用户属性列表。我确实在理解json以及如何指向json中的相应属性方面遇到了问题，通过一些在线参考，我能够克服它。昨天我添加了一个不需要的for循环，并期望它能正常工作。今天，我对代码进行了必要的更改，并且能够输出几列与数据相关的用户。这是令我非常困扰的错误。我无法理解上面的错误，我大部分时间都在理解该错误，最后，当我删除了for循环时，我能够按需运行。以下gif显示了我今天编辑的代码得到的输出。输出数据帧还有几件事要做：我想到了从Twitter吸引随机用户，但是那没有发生。我做了很多尝试，但最终还是手动将用户屏幕名称插入列表中，并循环遍历以输出所需的数据帧。 user_list = ['ganomula'，'realdonaldtrump'，'espn'] 为您在user_list中：用户= api.get_user（screen_name =…

3学习科学中的“知识”-以及如何在实践中应用它们

为学生创造更美好未来的关键在于对学习科学的理解和应用。作为数据科学家和edtech开发人员，我相信我们的工作不是要发明下一个闪亮的数字设备；而是要开发新的数字设备。这是关于改善学生的教育成果，并通过研究证明和经验地做到这一点。这样做的出发点是看我们已经从学习科学中学到了什么。在学习科学研究的一系列工作中，有三项重要的指导我的工作，我希望它们也能为您的工作提供支持。布卢姆的两个西格玛问题本杰明·布鲁姆（Benjamin Bloom）是美国领先的教育心理学家之一，以“布鲁姆分类法”（Bloom’s Taxonomy）而闻名，但在1984年，他写了一篇关于学习科学的开创性论文《两个西格玛问题》（Two Sigma Problem）。在三种教学条件下的学生学习：常规。学生以标准的演讲类型设置学习材料。还定期对其进行测试，以评估他们是否已学习该材料。精通学习。精通学习中的教学材料与常规模型中的相同。但是，在精通学习中，学生必须证明对先前教学单元的“精通”才能进入下一阶段的学习。同样，以连续反馈和错误纠正形式的评估代替了测试。…

教育剑术

作为芝加哥的棒球迷，尤其是小熊队的球迷，我完全接受了剑术学的革命。对于不熟悉Sabermetrics的读者，美国棒球研究协会提供了大量有用信息的有用指南。像Fangraphs这样的网站提供了词汇表，涵盖了打点，全垒打和三振出局等基础知识。剑术测验的基本思想是使用大量数据来为您的球队寻找最佳的棒球运动员并客观地评估运动员。西奥·爱泼斯坦（Theo Epstein），最近的世界冠军小熊队的幕后黑手，已经成为使用此类统计数据组建团队的招贴孩子（海报成人？招贴男人？）。 Sabermetrics有助于获得玩家的整个画面，而不只是较旧的，更传统的统计数据可能会描绘的狭窄画面。纽约洋基队的亚伦·贾恩（Aaron Judge）是受到这些新数据青睐的球员的完美例证。法官今年在WAR中领先联盟（这是一项旨在显示一名球员对他们的球队有多有价值的统计数据），但他在三振出局中也以208分领先联盟。他有30％的出场时间来蝙蝠。在过去的几年中，法官可能会被淘汰，或者由于罢工的频率而被他的成功完全否定，但那是在2017年，他被认为是联盟中最好的球员之一。这如何与教育联系起来？很简单：不应以传统的方式来衡量学生的学习成绩。成绩和考试成绩并不能说明学生的全部情况，特别是如果这些内容是独立看待的。一个不好的考试成绩并不能说明一个坏学生。如果您在真空中看待事物，可能会得出一些危险的结论。教育者具有收集，可视化和分析大量有关学生的数据的能力，但是我们很少在成绩，通过率（通过/失败），出勤率（现出率），考试分数（达到或不达到期望）和行为（＃个负面事件）。这些东西是独立看待的，而不是整体看待的。…

MS Excel —我终于明白了！强大的Power Query枢轴功能非常棒！

“必要是发明之母……” Microsoft Excel — Power Query Unpivot！我的情况需要坚定这个星期，我在一个分析项目中陷入困境，并且遇到了以下困境。 “如何将125行x 45列的Excel数据集转换为适当的数据集以进行分析？” 在商业中，这种情况并不罕见。很多时候，数据以“报告”格式进行组织-左侧带有数据列的描述，例如此样本报告：苹果公司销售报告—按季度因此，我进行了一次Google搜索-“ 将Excel列转换为Power Query中的行…

深入研究大数据分析

爱索玛最好的分析书籍类型不仅可以告诉您该行业的运作方式，还可以帮助您有效地执行日常工作。他们不仅在解释数据科学的细微差别或如何执行分析，还教会您讲故事的艺术。如果您想将自己定位为数字化转型的倡导者，这些书将向您展示解码数字化企业转型的方法。无论您是新手还是从事该行业数十年的专家，它们都将使您成为更好的分析专家。这是五个畅销数据科学必读的文章。讲故事与数据： Cole Nussbaumer Knaflic 为业务专业人员提供的数据可视化指南讲故事与数据可以教您数据可视化的基础知识以及如何与数据进行有效通信。您将发现讲故事的力量以及使数据成为故事中关键点的方式。本说明性文字中的课程是理论基础，但可通过大量实际示例进行访问-准备立即应用于下一张图表或演示文稿。在这里拿书 Anil Maheshwari可以访问数据分析本书满足了关于数据科学不断发展的领域的简洁对话性书籍的需求。…

为什么打旋？ –乔恩·卡尔德（Jon Calder）–中

为什么打旋？ spiral是R编程语言的软件包，它将R控制台变成了交互式学习环境。在数据科学和R编程的自学课程中，用户将获得即时反馈。我想我是在2014年中期首次遇到漩涡的，当时我是约翰霍普金斯大学教授Roger Peng，Brian Caffo和Jeff Leek共同研究的Coursera数据科学专业的早期阶段。该专业的课程大量使用漩涡技术以R中的交互式编程作业（例如R编程）形式介绍和探索各种主题。这可能主要是由于这三位教授参与了涡旋的早期发展，其创造者尼克·卡德迪（Nick Carchedi）毕业于约翰·霍普金斯生物统计学。对于那些可能不熟悉R或数据科学的人-这些Coursera课程是极好的资源，我强烈建议您这样做。当然，有很多很多很好的资源可供R编程入门（和以后进行改进）：尝试RStudio的在线学习建议，或者浏览一些Quora的答案，您会发现大量的R资源：在线课程，书籍，教程等。如果您还不够，那么Google是您的朋友。那里有很多东西！但是，我想在这篇文章中重点介绍漩涡，因为我觉得它并没有得到应有的重视。我认为，涡旋技术可以作为学习平台正确使用的三种主要方法：它直接通过做来促进学习它从R内部运行…

分解工作描述：数据科学家

让我们看看一些主要公司的情况。快速在LinkedIn上搜索“数据科学家”的职位将为全球提供30,000多个结果。多家公司聘请“数据科学家”来拥有多个个人资料。本质上，数据科学家的角色并不仅限于特定的团队或部门。通常，公司中的每个团队可能都有自己的数据科学家。例如，Facebook聘用了各种个人资料的数据科学家，例如收入预测和分析，在线安全性，增长和分析，广告，视频生态系统，产品质量等。工作是相同的，但是您使用的数据和产生的结果是不同的。数据无处不在。这就是增加对数据科学家的需求的原因。他们的用例用途非常广泛，范围非常广泛。在分析了来自不同公司的数据科学家的一系列职位描述之后，我们汇总了人们在数据科学家中通常需要的要求和各种内容。您需要知道的事情（您不需要全部了解）：编程语言： Python： Python是一种简单有效的脚本语言，在配备了各种库的数据科学和分析中非常有用。 “ Python数据科学手册”提供了开始使用python进行数据分析和使用的各种重要库所需的所有信息。 R： R是一种功能强大的编程语言，在统计分析方面，公司通常优先于python来使用。…

我的数据科学之路

成为一名数据科学家以来，我已经走到了这一步，并仍在为我创造线索以供跟随…… 内森·麦克布莱德（Nathan McBride）在Unsplash上拍摄的照片嗯，我以为那是我早期的定量推理书？统计课？整个频率事物（理货，平均数，中位数和众数）一开始对我没有多大意义，但显示了如何从一组数字中得出很酷的值。无论我在哪里看到艺术，都不会对艺术和讲故事产生浓厚的兴趣，即使在我刚开始的时候也是如此。通过教育，我在科学的道路上看到了更高的分析显示。阐明了系统的经验主义，经验问题和公共知识。回顾一切始于何处，从来没有永远提醒我我的日子应该多么分析。我是如何进入大学学习计算机科学的？这不是我计划的，但我可以接受，因为，拥有计算机和访问互联网使我感到很兴奋，所以我想。说实话，我对整个计算机并不是很着迷，但是我所学的与数据和分析有关的课程给了我更多的乐趣。在完成了涉及“论文管理系统”的最后一年的项目后，我真正地打开了数据领域的大门，并激发了永无止境的知识型精神，从而提高了信息管理硕士学位的水平。我在这里感到震惊的是，商业与技术，信息政策，信息产业，信息寻求行为和知识管理之间的差距。 2018年3月2日，是参加CoLab Kaduna的世界数据日并听取Roberts John的演讲之后对数据科学领域的启示，我想大家都应该听他说数据。…