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管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

首先加速介紹R生態系統、編程語言和工具，包括R腳本和RStudio。通過使用許多例子和項目，這本書教你如何將數據導入R，以及如何使用R處理這些數據。一旦基礎扎實，《實用R 4》的其余部分將深入具體的項目和例子，從使用R和LimeSurvey運行和分析調查開始。接下來，您將使用R和MouselabWeb執行高級統計分析。然后，您將看到在沒有統計信息的情況下R如何工作，包括如何使用R自動化數據格式化、操作、報告和自定義函數。

本書的最后一部分討論了在服務器上使用R;您將使用R構建一個腳本，該腳本可以運行RStudio服務器并監視報表源的更改，以便在發生更改時向用戶發出警報。這個項目包括定期電子郵件提醒和推送通知。最后，您將使用R創建一個定制的個人最重要信息的每日綱要報告，例如天氣報告、每日日歷、待辦事項等等。這演示了如何自動化這樣一個過程，以便用戶每天早上導航到相同的web頁面并獲得更新的報告。

你將學到什么

• 設置并運行R腳本，包括在新機器上的安裝以及下載和配置R
• 使用RStudio Server將任何機器變成可從任何地方訪問的強大數據分析平臺
• 編寫基本的腳本并修改現有的腳本以滿足自己的需要。
• 在R中創建基本的HTML報告，根據需要插入信息
• 構建一個基本的R包并發布它

這本書是給誰的

• 建議您之前接觸過統計學、編程和SAS，但不是必需的。

使用Microsoft Excel中流行的數據挖掘技術，更好地理解機器學習方法。

軟件工具和編程語言包接受數據輸入并直接交付數據挖掘結果，對工作機制沒有任何見解，并在輸入和輸出之間造成了鴻溝。這就是Excel可以提供幫助的地方。

Excel允許您以透明的方式處理數據。當您打開一個Excel文件時，數據立即可見，您可以直接使用它。在執行挖掘任務時，可以檢查中間結果，從而更深入地理解如何操作數據和獲得結果。這些是隱藏在軟件工具和編程語言包中的模型構建過程的關鍵方面。

這本書教你通過Excel進行數據挖掘。您將了解當數據集不是很大時Excel在數據挖掘方面的優勢。它可以為您提供數據挖掘的可視化表示，在結果中建立信心。您將手動完成每一個步驟，這不僅提供了一個主動學習體驗，而且還告訴您挖掘過程是如何工作的，以及如何發現數據內部隱藏的模式。

你將學到什么

• 使用可視化的一步一步的方法理解數據挖掘
• 首先從理論上介紹了一種數據挖掘方法，然后是Excel的實現
• 揭開機器學習算法背后的神秘面紗，讓每個人都能接觸到一個復雜的話題
• 熟練使用Excel公式和函數
• 獲得數據挖掘和Excel的實際操作經驗

這本書是給誰的

• 任何對學習數據挖掘或機器學習感興趣的人，特別是數據科學視覺學習者和擅長Excel的人，希望探索數據科學主題和/或擴展他們的Excel技能的人。建議對Excel有基本或初級的了解。

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

理解并實施panda的大數據分析解決方案，強調性能。本書通過探索其底層實現和數據結構，增強了您使用Python數據分析庫pandas的直覺。

《Pandas 編程思想》介紹了大數據的主題，并通過觀看pandas幫助解決的激動人心和有影響力的項目來展示概念。從那里，您將學習按大小和類型評估您自己的項目，以確定pandas是否適合您的需要。作者Hannah Stepanek解釋了如何在pandas中有效地加載和規范化數據，并回顧了一些最常用的加載器和它們的幾個最強大的選項。然后，您將了解如何有效地訪問和轉換數據，應該避免哪些方法，以及何時使用更高級的性能技術。您還將學習基本的數據訪問、學習panda和直觀的字典語法。此外，還討論了如何選擇正確的DataFrame格式、使用多層次的DataFrame以及將來如何改進panda。

在本書結束時，您將對pandas庫的底層工作原理有一個牢固的理解。準備好用正確的方法在你自己的項目中做出自信的決定。

你將學到什么

• 理解pandas的底層數據結構，以及為什么在某些情況下它會這樣執行
• 了解如何使用pandas正確地提取、轉換和加載數據，重點關注性能
• 選擇正確的數據格式，使數據分析簡單有效。
• 使用其他Python庫提高pandas操作的性能

這本書是給誰的

• 具有基本Python編程技能的軟件工程師熱衷于在大數據分析項目中使用pandas。Python軟件開發人員對大數據感興趣。

機器學習已經成為許多商業應用和研究項目中不可或缺的一部分，但這一領域并不僅限于擁有廣泛研究團隊的大公司。如果您使用Python，即使是初學者，這本書也會教你構建自己的機器學習解決方案的實用方法。今天，有了所有可用的數據，機器學習應用程序只受限于你的想象力。

您將學習使用Python和scikit-learn庫創建成功的機器學習應用程序所需的步驟。兩位作者安德烈亞斯?穆勒(Andreas Muller)和薩拉?圭多(Sarah Guido)關注的是使用機器學習算法的實踐層面，而不是背后的數學。熟悉NumPy和matplotlib庫將有助于您從本書獲得更多信息。

通過這本書，你會學到 :

• 機器學習的基本概念和應用
• 廣泛應用的機器學習算法的優缺點
• 如何表示機器學習處理過的數據，包括關注哪些數據方面
• 先進的模型評估和參數調整方法
• 用于鏈接模型和封裝工作流的管道概念
• 處理文本數據的方法，包括特定于文本的處理技術
• 提高機器學習和數據科學技能的建議

流式數據介紹了流式和實時數據系統的概念和要求。這本書是一個思想豐富的教程，教你如何有效地與快速流動的數據交互。

對這項技術

作為人類，我們不斷地過濾和解密流向我們的信息。以同樣的方式，流數據應用程序可以完成一些驚人的任務，比如讀取實時位置數據以推薦附近的服務，實時跟蹤機器故障，以及在客戶離開商店之前發送數字收據。流數據技術和技術的最新進展使任何開發人員都有可能構建這些應用程序，如果他們有正確的心態。這本書會讓你加入他們。

關于這本書

流式數據是一個思想豐富的教程，教你如何有效地與快速流動的數據交互。通過相關的示例和演示用例，您將探索讀取、分析、共享和存儲流數據的應用程序的設計。在此過程中，您將發現關鍵技術的角色，如Spark、Storm、Kafka、Flink、RabbitMQ等。這本書在宏觀思維和實現細節之間提供了完美的平衡。

里面有什么

收集實時數據的正確方法 構建流管道 分析數據 何時使用何種技術

//www.manning.com/books/streaming-data

數據結構和算法的更新、創新方法

這個權威的指南由其領域的專家組成的作者團隊編寫，它甚至解釋了最困難的數學概念，這樣您就可以清楚地理解c++中的數據結構和算法。

權威的作者團隊采用面向對象的設計范式，使用c++作為實現語言，同時還提供基本算法的直覺和分析。

• 提供一種獨特的多媒體格式，學習基本的數據結構和算法
• 允許您可視化關鍵的分析概念，了解該領域的最新見解，并進行數據結構設計
• 為開發程序提供清晰的方法
• 具有清晰，易于理解的寫作風格，打破了即使是最困難的數學概念

在Python中獲得操作、處理、清理和處理數據集的完整說明。本實用指南的第二版針對Python 3.6進行了更新，其中包含了大量的實際案例研究，向您展示了如何有效地解決廣泛的數據分析問題。在這個過程中，您將學習最新版本的panda、NumPy、IPython和Jupyter。

本書由Python panda項目的創建者Wes McKinney編寫，是對Python中的數據科學工具的實用的、現代的介紹。對于剛接觸Python的分析人員和剛接觸數據科學和科學計算的Python程序員來說，它是理想的。數據文件和相關材料可以在GitHub上找到。

• 使用IPython外殼和Jupyter筆記本進行探索性計算
• 學習NumPy (Numerical Python)中的基本和高級特性
• 開始使用pandas庫的數據分析工具
• 使用靈活的工具來加載、清理、轉換、合并和重塑數據
• 使用matplotlib創建信息可視化
• 應用panda groupby工具對數據集進行切片、切割和匯總
• 分析和處理有規律和不規則的時間序列數據
• 學習如何解決現實世界的數據分析問題與徹底的，詳細的例子