数据科学 – 第7页小小书 XXshu

晚到派对：成年后学习编码第二部分-Gooey Gui

新的学习型创业之所以如此难以启动的最大原因是，因为我们不了解我们对该学科的无知。最好的例子来自Marcelo Gleiser的“知识之岛”概念。本质上，当我们处于完全无知的状态时，我们就漂浮在“神秘海”中。随着我们对一个主题的理解，“知识之岛”突破了海洋的表面，并且随着海平面的上升，“神奇的海岸线”也不断发展。为了追求Python熟练程度，我的知识之岛已经在图表上进行了绘制，拥有足够多的海岸线，使我对在何处着陆感到茫然。他们改变的时代如果我只是在十年前进行这项学术考察，那么我的过程将会大为不同。我可能会从前往Borders的地方（仍然错过那个地方）开始拿铁咖啡，然后浏览堆栈以选择编程和Python的读取内容。如果进展顺利，我什至可以从当地一所大学获得课程目录，看看是否可以找到一个可以与我的全职工作相配合的课程。有了这些工具，我就可以开始在集成开发环境（IDLE）中进行黑客入侵了，也许在一两年之内，我就能在Python中做一些有用的事情。现在回想一下我与实际情况相距不远的尝试，我现在至少为什么对我而言，这种方法行不通。原因是Gooey GUI。由于从来没有要求我进行任何类似神经外科手术的帮助，因此我不得不假设（尤其是出于同音异义的缘故）大脑有些粘糊糊。从我十二岁左右开始，并且在我的计算机实验室里第一次体验Apple IIe以来，我一直在使用图形用户界面，通常被称为GUI（发音为“ gooey”）。…

论主观和客观措施的重要性

仅仅主观指标（例如幸福感）并不是非常一致或可靠的数据点。客观指标（例如，距离跑步）非常适合进行统计分析，但对于我们关注的许多事物而言，尚不存在。为了解决这个问题，我们使用标记或代理来表示我们关心的事情。我认为，主观和客观指标的结合是获得洞察力的有力工具。这是一个例子：我的个人跟踪框架的最新版本具有约40个数据点，可用于主观生产率评估（SPR）和深度工作时间。 SPR以1至5的整数倍来衡量我的生活对我的生活和职业最重要的事情的效率。深度工作时间是一个相关的客观指标，可以用我在追溯日历中记录的在“深度工作”状态下所花费的小时数来简单地衡量。实际上，这只是我工作效率的代表，因为我在这种专注状态下的工作时间并不总是那么紧张，因此一个小时的“深度工作”会产生不同的影响。靠它们自己，也不能很好地表明我的工作效率。 SPR受制于偏见，错误的看法以及量化心理体验的固有噪音，而“ 深夜工作时间”仅是我工作效率的参考点。两者都是可以单独跟踪的好东西，但是它们一起使我有以下感觉：我感觉自己的工作效率如何。如果/何时有更多时间在深层工作中，报酬递减。每一个都可能与我的实际生产力有多紧密的联系。…

25项最佳数据科学认证和课程[2019年更新]

我们的全球专家团队进行了广泛的研究，以提供2019年可在线获得的15项最佳数据科学认证，学位，课程，教程和培训的清单。这些清单包括免费和付费的学习资源，与初学者和中级学习者有关。以及专家。 25项最佳数据科学认证，课程，指南和学位在线发布[2019更新] 哈佛大学（edX）的数据科学认证这项哈佛认证计划将教您关键的数据科学基础知识，包括使用现实案例研究开展R和机器学习，从而开启您的数据科学事业。这个沉浸式课程涵盖9个课程，是领先的在线学习平台edX上评级最高的在线硕士课程之一。组成该程序的课程包括R基础知识，可视化，概率，推理和建模，生产力工具，Wrangling，线性回归，机器学习以及Capstone项目，以测试和尝试您在课程中学到的所有知识。持续时间：9门课程，每门课程4周，每周2-4小时评分：4.6 / 5 您可以在这里注册 2. IBM数据科学专业证书（Coursera）如果您决定从事数据科学或机器学习职业，那么这是一个不错的起点。该认证包括9个系列的课程，可帮助您掌握从事行业可用项目所需的技能。讲座涵盖了广泛的主题，包括数据可视化，分析，库和开源工具。…

裸统计：将乐趣带回数学

社交媒体的兴起意味着我们唾手可得的海量数据。我们如何处理所有这些信息取决于我们。您是否曾经登录过，以面对面发现唯一拥有一个数据点的帖子并以此为依据的朋友？在热门话题上采取立场是完全可以接受的，但是如果您不了解论点背后的统计数据和数据点，您就会看起来很愚蠢。不要做那个人。裸统计长大后，我从不喜欢数学。我在高中挣扎，平均成绩只有65分（在美国，这是边缘性的失败），而且长期以来，我认为现在不适合我。直到最近，我才发现我真的很喜欢数字，尤其是统计数字。无论是通过社交媒体还是我最喜欢的东西（游戏），它始终无处不在。回顾过去，我认为教育者从来没有以吸引我注意力的方式向我解释，这使我想继续进行数学教育。不能仅将责任归咎于我长大的教育者，所以我最近亲自掌握了这一点，以加深我对数学的理解。我偶然发现了达特茅斯学院教授查尔斯·惠兰（Charles Wheelan）的有声读物《裸体统计》。我发现叙述很诱人，有声读物完成后实际上购买了实物副本，并用我自己的笔记对其进行了标记。在整本书中，作者详细介绍了统计学如何真正改善我们的生活，同时又帮助读者理解它所具有的功能，以及如何使用该功能以及否定方式。…

年度＃10周

使用R进行回归和分类，网络抓取工具实现以及通过阅读Cassel和Gauld的“ Python项目”对Python基础进行修订。这是艰难的一周。很难找到时间编写代码并继续学习这些主题。然而，我每天至少花费一个小时来编码或学习未来的项目和目标。回归与分类我着迷于处理数据并将其可视化。因此，本周我花了一天时间来学习回归和分类的区别。我注意到，许多人将这些术语用作同义词，所以我做到了。但这不是事实。两者之间有区别，我想知道这一点，因此我不会犯再次将两者都用作同义词的错误。只要我想在以后的机器学习项目中使用这些知识，我就搜索了一篇与机器学习有关的解释它的文章。我在机器学习精通课程中找到了一篇有意义的文章，标题为：机器学习中分类和回归之间的差异。在对两个术语进行区分之后，我希望像往常一样尝试这些主题。我从回归部分开始。因此，我对线性回归模型和逻辑回归模型有一些了解。在这两个主题中，我都深入研究了数学以真正理解我想编写的代码。最后，我在R中实现了Logistic回归模型。此刻，我真的很喜欢R中的编码，它是我正在研究的主题的一种很好的编程语言。…

渥太华数据科学

第二次技术活动：Lexar’s Bar 在我从其他地方学习技术的第二步中，我去了利萨尔（Lixar）的数据科学渥太华（Data Science Ottawa）。与几乎所有的技术活动一样，我们也吃披萨和啤酒。但是，Lixar有自己的水龙头。自己的水龙头！一个黑啤酒和苹果酒在里面，他们实际上还不错！我通常不是个结实的粉丝，但这真是太好了！现代办公室作为曾经看过现代办公室的人，Lixar的期望与之相符。他们不久前搬到了这些场所，这是他们在该场所的第四次聚会。观众似乎是技术专家，统计数据和数学生手的完美结合。我当时戴着所有三顶帽子，立刻，我也担心比萨饼。但是不，那些比萨饼很结实！那里没有事故。两位见面的演讲者是Lixar的数据可视化专家Laura…

如何教汉学数字方法

数字方法革新了许多研究领域，不仅提供了更有效的沿传统方式进行研究和教学的方法，而且还提出了全新的方向和研究问题，这些问题在数字化之前是不切实际甚至是不可能的。年龄。这场数字革命为包括中国研究在内的许多人文学科提供了新的令人兴奋的机会。通过使用计算机软件，数字技术使大规模研究材料成为可能，由于组装和处理原始材料需要时间和人工，因此深入研究曾经是完全不切实际的。更令人兴奋的是，它们为应用复杂的统计技术（由于科学和工业的应用而在其他领域已经广泛开发）提供了机会，以对重要的人文问题提供新的见解和理解。墨子，X子和庄子之间的文字关系（图片：C-Text项目）在此背景下，2016年，作为费尔班克斯中心“数字中国计划”的一部分，并在东亚语言与文化部的支持下，首次向哈佛社区开设了名为“ 中国研究数字方法 ”的研究生课程。。本课程旨在向主要从事汉语研究的学生介绍实用的编程技能和数字人文技术，以便将来将其应用于自己的研究中。尽管没有编程或数字技术方面的技术背景，但在整个学期中，学生获得了用于分析和可视化文本资料的现代软件技术的动手经验。首先是对使用Python进行编程的实用介绍，它是其余部分的基础，它为学生提供了创建软件“胶水”的实践经验，这些胶水通常是将不同技术和实际数据源绑定在一起所必需的，使用数字方法进行有意义的研究。虽然不是编程课程，因此没有尝试全面涵盖整个编程语言，但是编程元素对于使学生能够独立地使用数字技术开展有用的研究这一总体目标至关重要，这既是课程的一部分，也是其未来工作的一部分。通过允许学生学习如何将大量数据从当前可用的任何形式（例如网页，学术数据库以及其他各种主要源数据集合）转换为可以应用有用的分析的形式，该课程的编程部分也使每个学生都可以直接使用与他或她自己的研究相关的材料，而不是简单地使用教师选择的示例。 [数字人文科学]提供了应用复杂的统计技术的机会，以使人们对重要的人文问题提出新的见解和理解。在介绍基本程序设计的同时，本课程还涵盖了范围广泛的数字方法，重点是适用于文本材料研究的方法。这些始于简单但高度灵活的技术，例如正则表达式，一种用于指定和识别文本数据中的模式的标准机制，以及一种特别适合汉语的材料，因为后者具有很高的每个字符的语义内容。然后，本课程转向更专业和更先进的技术，从从网站和在线存储库自动收集大量数据的实用方法开始，这是学生获取研究项目所需数据的方式之一。…

在古腾堡计划中的外观

这是什么？古腾堡计划（Project Gutenberg）是网络上最古老的开源项目之一，许多文学爱好者加入了世界上最伟大的经典著作并将其数字化。迄今为止，已经数字化了超过53种ooo书。为了分析数据，我编写了一个脚本，该脚本每天都会更新目录的个人副本。这篇文章的数据已于2016年12月23日下载。我如何获取数据？我编写了一个Python脚本，该脚本可获取XML目录的当前状态，并每晚将其写入RaspberryPi上的简单SQLite数据库中。这篇文章所需的数据分析非常简单，并且使用SQL和R完成。最好尽快从古腾堡计划中读一本书……。目录的增长古登堡计划的第一本书是《美国独立宣言》，于1971年12月发行。自那时以来，已经出版了53,000多本书。这个开源项目经受了时间的考验，仅在2016年就发行了3000本书，与2006年至2016年的年度书发行量大致相符。如下图所示，社区经历了最活跃的时期。 2004年和2006年。

数据科学教育：一些思考

生命科学家，经济学家，生态学家，计算机科学家，社会科学家，语言学家，数学家，物理学家以及许多其他人已经或正在选择数据科学作为职业。背景知识宝库提供了知识共享的机会和挑战。但是，对于新来者来说，这种职业过渡和持续发展可能会令人不知所措，并使其中一些人感到自己不属于或缺乏能力，即冒名顶替综合症的特征。教育者，导师，培训者和管理者在培养新人成为有能力和自信的数据科学家方面起着至关重要的作用。数据科学基本上由以下组成：学科专长统计统计编程一个人可能精通这三者，但通常情况并非如此。可能会有不同的人代表这三个组成部分，从某种意义上说，这仍然是“数据科学”。实际上，新手想要掌握2和3知识，而通常更着重于3知识。这在主题知识和统计数据上与1和2之间存在差距。这些是建立良好数据科学的基础，在学习和开发过程中需要进一步强调这些基础。数据科学始于与主题专家（例如，生态学家，生物学家，经济学家）的合作或要求。起点可能是一些现有数据，也可能是需要收集新数据来回答一些感兴趣的问题（例如，确定影响某些结果的因素）。数据将具有一些历史和定义，数据科学家在着手进行任何编程或统计分析之前需要理解这些历史和定义。从一开始，通常是数据科学家与主题专家之间的迭代过程，直到最终确定工作为止。将其纳入到数据科学新手的学习和发展中是必不可少的，但绝非易事。这一挑战是与编程语言无关的。…

累西腓酷刑组织

财务数据集，机器学习的通用数据集，通用的数据集，pegar数据集的全文，CTTU的语言集。 Espero que mes sigam enquanto demonstro os primeiros dois dias que gastei analisando os dados。 O工作流程melhorou 在2015年至2016年期间，您将在第0800届CTTU大会上获得比赛冠军。在数据集上，您可以从示例数据集获得示例性记录，例如。…