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本書介紹了數據科學的數學和算法基礎，包括機器學習、高維幾何和大型網絡分析。主題包括高維數據的反直覺性質，重要的線性代數技術，如奇異值分解，隨機行走理論和馬爾可夫鏈，機器學習的基礎和重要算法，聚類算法和分析，大型網絡的概率模型，表示學習包括主題建模和非負矩陣分解、小波和壓縮感知。發展了重要的概率技術，包括大數定律、尾部不等式、隨機投影分析、機器學習中的泛化保證，以及用于分析大型隨機圖中的相變的矩方法。此外，還討論了重要的結構和復雜性度量，如矩陣規范和VC維。這本書是適合的本科生和研究生課程的設計和分析的算法的數據。

本書旨在介紹大數據處理的一些定義、方法、工具、框架和解決方案，從信息提取和知識表示的過程開始，通過知識處理和分析，再到可視化、意義構建和實際應用。本書的每一章都講述了數據處理鏈的一些相關方面，特別關注于理解企業知識圖、語義大數據架構和智能數據分析解決方案。這本書是針對研究生從技術學科，專業觀眾繼續教育短期課程，并研究人員從不同的領域自學課程。具備計算機科學、數學和統計學的基本技能。

//www.springer.com/gp/book/9783030531980

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

本課程從數據科學的角度介紹概率論與統計的基本概念。目的是熟悉在數據分析中廣泛使用的概率模型和統計方法。

//cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/DSGA1002_fall17/index.html

這本書來自統計學習課程，這是一門統計機器學習的入門課程，面向具有一些微積分、線性代數和統計學背景的學生。這門課程的重點是監督學習：分類和回歸。本課程將涵蓋機器學習和數據科學中使用的一系列方法，包括:

• 線性回歸(包括嶺回歸和Lasso)
• 通過logistic回歸和k近鄰進行分類
• 線性和二次判別分析
• 回歸和分類樹(包括套袋林和隨機林)
• Boosting
• 神經網絡和深度學習

這些方法將在整個課程中被研究并應用于來自各種應用的真實數據。課程還涵蓋了一些重要的實際問題，如交叉驗證、模型選擇和偏方差權衡。課程包括理論(例如，推導和證明)以及實踐(特別是實驗室和小型項目)。實際部分將使用Python實現。