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如何学习大数据 成都好的大数据培训学校

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www.gxaedu.com 如何学数据 成都好的大数据培训学校 不同的领域有不同的应用语言,作为初学编程语言的新人该如何选 择自己喜欢的编程语言呢? Web 前端: 前端就是能让网友直接看见的, 比如说网页的构架、 网站外观、 Web 层面的交互实现等等。

主要是利用(X)HTML、CSS、JavaScript、Flash 等各种 Web 技术进行客户端产品的开发,正是因为这样,就要习得 HTML 语言、CSS 语言、JavaScript 语言等编程语言。

Web 后端: 在前端的依托上来完成的,前端开发完成,有些功能的试想,还有 数据的传输,都是要用特有的后端开发语言来实现其功能的。

当有数据 传输时,就要与数据库建立链接,那么此时就要熟练使用 oracle、 sqlserver、 mysql 等常用的数据库系统, 还要对 jsp, servlet, java bean, JMS 等一些语言有所掌握。

除了以上这些还有其他应用领域的编程语言被程序员们使用,编程 语言比较多,常用的有 Java,c 语言,python 等,作为新手选择自己 比较喜欢的一门语言好好学习。

程序员是值得尊敬的,程序员的双手是 魔术师的双手,他们把枯燥无味的代码变成了丰富多彩的软件。

四川地处中国大西南,肥沃的土地,丰富的自然资源,悠久的历史 和绚烂多彩的少数民族文化,构成了多样性的自然和文化旅游资源。

www.gxaedu.com 到中考季,很多初中生总是为自己的未来前途担心,尤其是一些学习成 绩不好的初中生, 他们不知道中考没考上怎么办。

同时许多家长也担心, 自己的孩子年龄还小,进入社会显然不合适。

这个时候职业培训学校更 加适合,放眼众多学院,四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。

一说起 IT 培训,很多人都表示苦不堪言,总有人被虚假信息坑过。

很多人表示自己对其一窍不通,实在不知道怎么办才好。

别着急,让小 编为你奉上这些必备小技巧,带你快速简单的上手。

那么,实用的攻略 有哪些?一般会选择哪家呢?哪个是最实用呢?下面就随小编来看一 看吧~ 数据科学并没有一个独立的学科,统计学,机器学习,数据挖 掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数 据,科多大数据和你一起来看看数据大咖的分享。

但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题:

www.gxaedu.com 1. data pre-processing;(数据预处理) 2. data interpretation;(数据解读) 3.data modeling and analysis.(数据建模与分析) 这也就是我们做数据工作的三个大步骤: 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过 程,才能形成高质量的数据; 2、我们想看看数据“长什么样”,有什么特点和规律; 3、按照自己的需要,比如要对数据贴标签分类,或者预测,或者想 要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息, 都要对数据建 模,得到 output。

这三个步骤未必严谨,每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不 同的小步骤,但按我这几年的经验来看,按照这个大思路走,数据一般 不会做跑偏。

这样看来,数据科学其实就是门复合型的技术,既然是技术就从编 程语言谈起吧,为了简练,只说说 R 和 Python。

但既然是荐数据科学 方面的书,我这里就不提 R/Python 编程基础之类的书了,直接上跟数 据科学相关的。

R programming 如果只是想初步了解一下 R 语言已经 R 在数据分析方面的应用, 那 不妨就看看这两本:

www.gxaedu.com R in action:我的 R 语言大数据 101。

其实对于一个没有任何编程 基础的人来说,一开始就学这本书,学习曲线可能会比较陡峭。

但如果 配合上一些辅助材料,如官方发布的 R basics( http:// cran.r-project.org/doc/ contrib/usingR.pdf ),stackoverflow 上有 tag-R 的问题集(Newest „r‟ Questions ),遇到复杂的问题可在上面搜索,总会 找到解决方案的。

这样一来,用这本书拿来入门学习也问题不大。

而且 这本书作者写得也比较轻松,紧贴实战。

Data analysis and graphics using R:使用 R 语言做数据分析的入 门书。

这本书的特点也是紧贴实战,没有过多地讲解统计学理论,所以 喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。

而且这本书可读 性比较强,也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码,有事没事拿出这本 书翻一翻,也能读得进去。

但如果你先用 R 来从事实实在在的数据工作,那么上面两本恐怕不 够,还需要这些: Modern appl statistics wITh S:这本书里统计学的理论就讲得比 较多了,好处就是你可以用一本书既复习了统计学,又学了 R 语言。

(S/Splus 和 R 的关系就类似于 Unix 和 Linux,所以用 S 教程学习 R, 一点问题都没有) Data manipulation wITh R:这本书实务性很强,它教给你怎么从不 同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。

当 然和任何一本注重实战的书一样, 本书也有丰富的真实数据或模拟数据

www.gxaedu.com 供你练习。

对于真正从事数据处理工作的人来说,这本书的内容非常重 要,因为对于任何研究,一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量 的时间和精力。

否则,你的研究总是要等待你的数据。

R Graphics Cookbook:想用 R 做可视化,就用这本书吧。

150 多 个 recipes,足以帮你应付绝大多数类型的数据。

以我现在极业余的可 视化操作水平来看,R 是最容易做出最漂亮的图表的工具了。

An introduction to statistical learning wITh application in R:这本书 算是著名的 the element of statistical learning 的姊妹篇,后者更注重统 计(机器)学习的模型和算法,而前者所涉及的模型和算法原没有后者全 面或深入,但却是用 R 来学习和应用机器学习的很好的入口。

A handbook of statistical analysis using R:这本书内容同样非常扎 实,很多统计学的学生就是用这本书来学习用 R 来进行统计建模的。

Python Think Python,Think Stats,Think Bayes:这是 Allen B. Downey 写的著名的 Think X series 三大卷。

其实是三本精致的小册子,如果想 快速地掌握 Python 在统计方面的操作,好好阅读这三本书,认真做习 题,答案链接在书里有。

这三本书学通了,就可以上手用 Python 进行 基本的统计建模了。

Python For Data Analysis:作者是 pandas 的主要开发者,也正是 Pandas 使 Python 能够像 R 一样拥有 dataframe 的功能,能够处理结

www.gxaedu.com 构比较复杂的数据。

这本书其实 analysis 讲得不多,说成数据处理应该 更合适。

掌握了这本书,处理各种糟心的数据就问题不大了。

Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis:这本书第一章就告诉你要安装 Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython 等等。

然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库 该怎么用。

很全面,但读起来比较枯燥,可以用来当工具书。

Practical Data Analysis:这本书挺奇葩,貌似很畅销,但作者把内 容安排得东一榔头西一棒子,什么都讲一点,但一个都没讲透。

这本书 可以作为我们学习数据分析的一个索引,看到哪块内容有意思,就顺着 它这个藤去摸更多的瓜。

Python Data Visualization Cookbook:用 Python 做可视化的教材 肯定不少,我看过的也就这一本,觉得还不错。

其实这类书差别都不会 很大,咬住一本啃下来就是王道。

Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization Exploratory Data Analysis: John Tukey 写于 1977 年的经典老教材, 是这一领域的开山之作。

如今 EDA 已经是统计学里的重要一支,但当 时还是有很多人对他的工作不屑一顾。

可他爱数据,坚信数据可以以一 种出人意料的方式呈现出来。

正是他的努力,让数据可视化成为一门无 比迷人的技术。

但这本书不推荐阅读了,内容略过时。

要想完整地了解 EDA,推荐下一本:

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