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這本書將向你展示如何通過連接特定的Azure技術來組裝數據倉庫解決方案，這些技術可以滿足你的需求并為你的業務帶來價值。您將看到如何為數據池技術和SQL數據庫使用批、事件和流實現一系列體系結構模式。您將了解如何管理元數據和自動化以加速倉庫的開發，同時在每個級別上建立彈性。您還將知道如何提供下游分析解決方案，如Power BI和Azure分析服務，以增強數據驅動的決策能力，從而推動您的業務走向成功模式。

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。

題目： Data Science in Economics

摘要：

本文介紹了經濟學中數據科學的發展現狀，通過在數據科學中的一個新的分類應用和方法的研究進展。數據科學的研究進展分為三類:深度學習模型、集成模型和混合模型。應用領域包括股票市場、市場營銷、電子商務、企業銀行和加密貨幣。Prisma方法是一種系統的文獻綜述方法，用于保證調查的質量。結果表明，混合模型的發展趨勢為51%以上的文獻采用了混合模型。另一方面，我們發現基于RMSE精度度量的混合模型具有比其他算法更高的預測精度，然而這是預期的趨勢走向先進的深度學習模型。

本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。

要成為一名成功的數據科學家，你需要的不僅僅是技術知識。從如何找到你的第一份工作，到數據科學項目的生命周期，甚至是如何成為一名經理，在數據科學領域開創一番事業會教會你學校遺漏了什么。

對這項技術 數據科學家長期成功的關鍵是什么?將你的技術知識與正確的“軟技能”結合起來，是一份有意義的職業的核心要素。

關于這本書

在數據科學領域發展是你獲得第一份數據科學工作并成為有價值的高級員工的指南。通過遵循清晰而簡單的指導，你將學會制作一份出色的簡歷，并在面試中取得好成績。在這個要求高、變化快的領域，保持項目在正確的軌道上、適應公司的需求并管理棘手的涉眾是很有挑戰性的。你會喜歡書中那些經驗豐富的數據科學家的故事中關于如何處理期望、處理失敗和規劃職業道路的見解。

里面有什么

• 創建一個數據科學項目組合
• 評估和協商報價
• 優雅地離開，爬上梯子
• 與專業數據科學家的訪談

機器學習(ML)是一組用于發現數據關系的編程技術。使用ML算法，您可以對數據進行聚類和分類，以執行建議或欺詐檢測之類的任務，并對銷售趨勢、風險分析和其他預測進行預測。機器學習曾經是學術數據科學家的領域，現在已經成為主流的業務流程，而像易于學習的R編程語言這樣的工具將高質量的數據分析交到任何程序員的手中。《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您廣泛使用的ML技術，以及如何使用R編程語言及其強大的工具生態系統將它們應用于您自己的數據集。這本書會讓你開始!

對這項技術

機器學習技術準確而有效地識別數據中的模式和關系，并使用這些模型對新數據進行預測。ML技術甚至可以在相對較小的數據集上工作，使這些技能成為幾乎所有數據分析任務的強大盟友。R語言的設計考慮了數學和統計的應用。小型數據集是它的最佳選擇，它的現代數據科學工具(包括流行的tidyverse包)使R成為ML的自然選擇。

關于這本書

《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您如何使用強大的R編程語言從數據中獲得有價值的見解。作者兼R專家Hefin Ioan Rhys以其引人入勝的、非正式的風格為ML基礎知識打下了堅實的基礎，并向您介紹了tidyverse，這是一套專門為實用數據科學設計的強大的R工具。有了這些基礎知識，您將更深入地研究常用的機器學習技術，包括分類、預測、約簡和聚類算法，并將每種技術應用于實際數據，從而對有趣的問題進行預測。

使用tidyverse包，您將轉換、清理和繪制您的數據，并在工作中使用數據科學最佳實踐。為了簡化您的學習過程，您還將使用R的mlr包，這是一個非常靈活的接口，用于各種核心算法，允許您以最少的編碼執行復雜的ML任務。您將探索一些基本概念，如過擬合、欠擬合、驗證模型性能，以及如何為您的任務選擇最佳模型。富有啟發性的圖片提供了清晰的解釋，鞏固了你的新知識。

無論您是在處理業務問題、處理研究數據，還是僅僅是一個有數據頭腦的開發人員，您都可以通過本實用教程立即構建自己的ML管道!

里面有什么

• 常用ML技術
• 使用tidyverse包來組織和繪制數據
• 驗證模型的性能
• 為您的任務選擇最佳的ML模型
• 各種實際的編碼練習
• ML的最佳實踐

您的邏輯，線性指南的基本數據科學編程。

數據科學正在以一種良好的方式迅猛發展，預計到2020年，地球上每秒鐘為每個人創造1.7兆字節的新信息，到2026年將創造1150萬個工作機會。很明顯，知情是有好處的。這個友好的指南在數據科學的基礎上繪制了一條路徑，然后深入到實際工作中: 線性回歸、邏輯回歸、機器學習、神經網絡、推薦引擎，以及模型的交叉驗證。

Data Science Programming All-In-One For Dummies是關鍵數據科學、機器學習和深度學習編程語言Python和r的匯編。它幫助你決定哪種編程語言最適合特定的數據科學需求。它還為您提供了構建自己的項目以實時解決問題的指導方針。

腳踏實地:新數據專業人士的理想起點

未來的情況:了解數據正在轉換的特定領域

有意義:找出如何講述你的數據故事

看清楚:學習可視化的藝術

無論你是剛開始學習還是已經處于職業生涯的中期，現在就拿起你的那份，給你的生活和其他人的生活增添更多的意義吧!

主題： Python Data Science Cookbook

簡介： 這本書包含了簡單而簡潔的Python代碼示例，以有效地演示實際中的高級概念,使用Python探索編程、數據挖掘、數據分析、數據可視化和機器學習等概念,借助簡單易懂、有見地的方法，快速掌握機器學習算法。

簡介：

科學專業人員可以通過本書學習Scikit-Learn庫以及機器學習的基礎知識。該書將Anaconda Python發行版與流行的Scikit-Learn庫結合在一起，展示了各種有監督和無監督的機器學習算法。通過Python編寫的清晰示例向讀者介紹機器學習的原理，以及相關代碼。

本書涵蓋了掌握這些內容所需的所有應用數學和編程技能。不需要深入的面向對象編程知識，因為可以提供并說明完整的示例。必要時，編碼示例很深入且很復雜。它們也簡潔，準確，完整，是對引入的機器學習概念的補充。處理示例有助于建立理解和應用復雜機器學習算法所需的技能。

本書的學生將學習作為勝任力前提的基礎知識。讀者將了解專門為數據科學專業人員設計的Python Anaconda發行版，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python領域許多機器學習應用程序的基礎。

本書內容包括：

• 使用Scikit-Learn通用的簡單和復雜數據集
• 將數據處理為向量和矩陣以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的Anaconda發行版
• 通過分類器，回歸器和降維應用機器學習
• 調整算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV，JSON，Numpy和Pandas格式加載數據并保存

內容介紹：

這本書分為八章。 第1章介紹了機器學習，Anaconda和Scikit-Learn的主題。 第2章和第3章介紹算法分類。 第2章對簡單數據集進行分類，第3章對復雜數據集進行分類。 第4章介紹了回歸預測模型。 第5章和第6章介紹分類調整。 第5章調整簡單數據集，第6章調整復雜數據集。 第7章介紹了預測模型回歸調整。 第8章將所有知識匯總在一起，以整體方式審查和提出發現。

作者介紹：

David Paper博士是猶他州立大學管理信息系統系的教授。他寫了兩本書-商業網絡編程：Oracle的PHP面向對象編程和Python和MongoDB的數據科學基礎。他在諸如組織研究方法，ACM通訊，信息與管理，信息資源管理期刊，AIS通訊，信息技術案例與應用研究期刊以及遠程計劃等參考期刊上發表了70余篇論文。他還曾在多個編輯委員會擔任過各種職務，包括副編輯。Paper博士還曾在德州儀器（TI），DLS，Inc.和鳳凰城小型企業管理局工作。他曾為IBM，AT＆T，Octel，猶他州交通運輸部和空間動力實驗室執行過IS咨詢工作。 Paper博士的教學和研究興趣包括數據科學，機器學習，面向對象的程序設計和變更管理。

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