密歇根大學(xué) 應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(密歇根大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì))

密歇根大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位專業(yè)介紹

向美國排名第一的公立研究型大學(xué)學(xué)習(xí)，加入下一代數(shù)據(jù)科學(xué)家的行列。

密歇根大學(xué)信息學(xué)院的應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位(MADS)旨在幫助有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家通過實(shí)踐項(xiàng)目學(xué)習(xí)和應(yīng)用技能。您將學(xué)習(xí)如何使用數(shù)據(jù)來改進(jìn)結(jié)果并實(shí)現(xiàn)雄心勃勃的目標(biāo)。

申請密歇根大學(xué)信息學(xué)院應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位（MADS）學(xué)位的學(xué)生將有機(jī)會開始學(xué)習(xí)以下數(shù)據(jù)科學(xué)課程：

應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論

本課程探討數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)四個(gè)階段項(xiàng)目的專業(yè)知識、觀點(diǎn)和道德承諾：問題制定、數(shù)據(jù)采集、建模和分析以及結(jié)果呈現(xiàn)。通過這個(gè)過程，學(xué)生將定義他們希望如何發(fā)展數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)的愿景。

數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)操作展示了使用流行的PythonPandas數(shù)據(jù)科學(xué)庫的操作和清理技術(shù)。在本課程結(jié)束時(shí)，學(xué)生將掌握獲取表格數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)和運(yùn)行基本推論統(tǒng)計(jì)分析所需的技能。

數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)方法

數(shù)學(xué)方法將回顧并建立數(shù)據(jù)科學(xué)家工具包所需的基本數(shù)學(xué)概念。學(xué)生將學(xué)習(xí)和應(yīng)用線性代數(shù)（例如矩陣和向量）、基本優(yōu)化技術(shù)（例如梯度下降）和統(tǒng)計(jì)學(xué)（例如貝葉斯規(guī)則）中的概念。

信息可視化

信息可視化我將重點(diǎn)討論可視化在理解一維和多維數(shù)據(jù)中的作用。它涵蓋感知、認(rèn)知以及優(yōu)秀的設(shè)計(jì)如何增強(qiáng)可視化。本課程還介紹了用于可視化構(gòu)建的API。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和分析介紹了實(shí)驗(yàn)室和現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)的技術(shù)。學(xué)生將討論實(shí)驗(yàn)的邏輯以及使用實(shí)驗(yàn)來研究社會和技術(shù)現(xiàn)象的方式。學(xué)生還將學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)和分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的方法。

數(shù)據(jù)的可視化探索

數(shù)據(jù)的可視化探索使學(xué)生能夠使用matplotlib庫識別數(shù)據(jù)中的聚合模式，并了解與探索和表示數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)。學(xué)生還將提高對各種統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用的理解。

數(shù)據(jù)挖掘一

數(shù)據(jù)挖掘I介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念。本課程介紹如何將現(xiàn)實(shí)世界的信息表示為基本數(shù)據(jù)類型（項(xiàng)集、矩陣和序列），以促進(jìn)下游分析任務(wù)。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何通過模式提取和相似性度量來表征每種類型的數(shù)據(jù)。

密歇根大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位專業(yè)課程的參考學(xué)習(xí)書籍介紹

《應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)研討會-第二版：開始應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)和技術(shù)有效地探索和評估數(shù)據(jù)(TheAppliedDataScienceWorkshop-SecondEdition:Getstartedwiththeapplicationsofdatascienceandtechniquestoexploreandassessdataeffectively)》

《應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)研討會-第二版：開始應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)和技術(shù)有效地探索和評估數(shù)據(jù)》

本研討會專為初學(xué)者設(shè)計(jì)，將幫助您利用Python庫和JupyterNotebooks的強(qiáng)大功能，并學(xué)習(xí)如何應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)來解決現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)問題。

本書的主要特點(diǎn)

獲得有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的有用見解探索JupyterNotebook的不同功能和特性了解如何將Python庫與Jupyter結(jié)合使用進(jìn)行數(shù)據(jù)分析書籍簡介

從銀行和制造到教育和娛樂，將數(shù)據(jù)科學(xué)用于商業(yè)徹底改變了現(xiàn)代世界的幾乎每個(gè)領(lǐng)域。它在從應(yīng)用程序開發(fā)到網(wǎng)絡(luò)安全的各個(gè)方面都發(fā)揮著重要作用。

本書采用交互式方法來學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，非常適合初學(xué)者。您將學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)場景和示例環(huán)境中應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)的所有最佳實(shí)踐和技術(shù)。

從數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)簡介開始，您將首先掌握J(rèn)upyter的功能和特性。您將使用sci-kitlearn、pandas、Matplotlib和Seaborn等Python庫在自己的Jupyter環(huán)境中對真實(shí)數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)預(yù)處理。在本章中，您將使用sci-kitlearn來訓(xùn)練分類模型并使用高級驗(yàn)證技術(shù)評估模型性能。最后，您將使用JupyterNotebooks記錄您的研究、構(gòu)建利益相關(guān)者報(bào)告，甚至分析Web性能數(shù)據(jù)。

在應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)研討會結(jié)束時(shí)，您將準(zhǔn)備好從初學(xué)者進(jìn)步到通過自信地將數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)和工具應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目，將您的技能提升到一個(gè)新的水平。

本書你將學(xué)到什么

了解數(shù)據(jù)科學(xué)中的關(guān)鍵機(jī)遇和挑戰(zhàn)使用Jupyter執(zhí)行數(shù)據(jù)分析和建模等數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)在Jupyter筆記本中運(yùn)行探索性數(shù)據(jù)分析使用成對散點(diǎn)圖和分段分布可視化數(shù)據(jù)使用高級驗(yàn)證技術(shù)進(jìn)行評估模型性能解析HTML響應(yīng)和分析HTTP請求這本書是為誰寫的

如果您是一位有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，希望在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域建立職業(yè)生涯，或者是一位想要從頭開始探索數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序并使用Python庫分析Jupyter數(shù)據(jù)的開發(fā)人員，那么這本書適合您。雖然建議您簡要了解Python編程和機(jī)器學(xué)習(xí)，以幫助您更快地掌握本書所涵蓋的主題，但這不是強(qiáng)制性的。

《產(chǎn)品分析：應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)提供切實(shí)可行的消費(fèi)者洞察（ProductAnalytics:AppliedDataScienceTechniquesforActionableConsumerInsights）》

《產(chǎn)品分析：應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)提供切實(shí)可行的消費(fèi)者洞察》

本指南解釋了如何將數(shù)據(jù)科學(xué)與社會科學(xué)相結(jié)合，以獲得對客戶行為的前所未有的洞察，以便您可以改變它。JoanneRodrigues-Craig彌合了預(yù)測數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)之間的差距，揭示了重要事情發(fā)生的原因-為什么客戶購買更多商品，或者為什么他們立即離開您的網(wǎng)站-這樣您就可以獲得更多您想要的東西。行為，而不是你不想要的行為。憑借豐富的企業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及對人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和社會學(xué)的深刻理解，羅德里格斯-克雷格展示了如何創(chuàng)建更好的理論和指標(biāo)，以便您可以加速洞察、改變行為并賺取業(yè)務(wù)價(jià)值的過程。在本書中，您將學(xué)習(xí)如何：

開發(fā)復(fù)雜的、可測試的理論來理解網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品中的個(gè)人和社會行為像社會科學(xué)家一樣思考，并將個(gè)人行為置于當(dāng)今社會環(huán)境中為任何網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或系統(tǒng)KPI構(gòu)建更有效的指標(biāo)和指標(biāo)進(jìn)行信息更豐富、可操作的A/B測試探索因果效應(yīng)，反映對相關(guān)性和因果關(guān)系之間差異的更深入理解改變復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品中的用戶行為了解相關(guān)人類行為如何發(fā)展和變化他們的先決條件是為常見任務(wù)（例如多狀態(tài)和提升建模）選擇正確的統(tǒng)計(jì)技術(shù)使用高級統(tǒng)計(jì)技術(shù)對多維系統(tǒng)進(jìn)行建模，在R中完成所有這些操作（示例代碼在單獨(dú)的代碼手冊中提供）《實(shí)用R4：將R應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、處理和集成（PracticalR4:ApplyingRtoDataManipulation,ProcessingandIntegration）》

《實(shí)用R4：將R應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、處理和集成》

開始快速介紹R生態(tài)系統(tǒng)、編程語言和工具，包括R腳本和RStudio。本書使用許多示例和項(xiàng)目來教您如何將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到R中以及如何使用R來處理這些數(shù)據(jù)。一旦您掌握了基礎(chǔ)知識，實(shí)用R4的其余部分就會深入研究特定的項(xiàng)目和示例，從使用R和LimeSurvey運(yùn)行和分析調(diào)查開始。接下來，您將使用R和MouselabWeb執(zhí)行高級統(tǒng)計(jì)分析。然后，您將了解R在沒有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的情況下如何為您工作，包括如何使用R來自動執(zhí)行數(shù)據(jù)格式化、操作、報(bào)告和自定義函數(shù)。

本書的最后部分討論了在服務(wù)器上使用R；您將使用R生成一個(gè)腳本，該腳本可以運(yùn)行RStudio服務(wù)器并監(jiān)視報(bào)告源的更改，以便在發(fā)生更改時(shí)提醒用戶。該項(xiàng)目包括定期電子郵件警報(bào)和推送通知。最后，您將使用R創(chuàng)建最重要信息（例如天氣預(yù)報(bào)、每日日歷、待辦事項(xiàng)列表等）的自定義每日摘要報(bào)告。這演示了如何自動化此過程，以便每天早上用戶導(dǎo)航到同一網(wǎng)頁并獲取更新的報(bào)告。

你將學(xué)到什么

設(shè)置和運(yùn)行R腳本，包括在新計(jì)算機(jī)上安裝以及下載和配置R。將任何計(jì)算機(jī)變成強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析平臺，可通過RStudioServer從任何地方進(jìn)行訪問。編寫基本的R腳本并修改現(xiàn)有腳本以滿足您自己的需求。您需要在R中創(chuàng)建基本的HTML報(bào)告，根據(jù)需要插入信息，生成基本的R包并分發(fā)它本書的讀者對象：建議您事先接觸過統(tǒng)計(jì)、編程和SAS，但不是必需的。

《使用數(shù)學(xué)和Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)核方法：構(gòu)建邏輯的100個(gè)練習(xí)(KernelMethodsforMachineLearningwithMathandPython:100ExercisesforBuildingLogic)》

《使用數(shù)學(xué)和Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)核方法：構(gòu)建邏輯的100個(gè)練習(xí)》

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)最關(guān)鍵的能力是掌握其本質(zhì)的數(shù)學(xué)邏輯，而不是依賴知識或經(jīng)驗(yàn)。這本教科書通過考慮相關(guān)數(shù)學(xué)問題和構(gòu)建Python程序來闡述機(jī)器學(xué)習(xí)核方法的基礎(chǔ)知識。

本書的主要特點(diǎn)如下：

內(nèi)容以易于理解且獨(dú)立的風(fēng)格編寫。本書包含100道習(xí)題，都是經(jīng)過精心挑選和改進(jìn)的。由于文中提供了他們的答案，讀者可以通過閱讀本書來解決所有習(xí)題。它證明了內(nèi)核的數(shù)學(xué)前提，并提供了正確的結(jié)論，幫助讀者理解內(nèi)核的本質(zhì)。提供源程序和運(yùn)行示例以幫助讀者更深入地了解所使用的數(shù)學(xué)。一旦讀者對第2章中涵蓋的泛函分析主題有了基本的了解，這些應(yīng)用程序?qū)⒃诤罄m(xù)章節(jié)中討論。這里，不假設(shè)任何數(shù)學(xué)知識。本書考慮了再現(xiàn)核希爾伯特空間（RKHS）的核和高斯過程的核；兩者之間有明顯的區(qū)別?！度藱C(jī)界面和信息管理：交互、可視化和分析(HumanInterfaceandtheManagementofInformation.Interaction,Visualization,andAnalytics)》

《人機(jī)界面和信息管理：交互、可視化和分析》

這本兩卷本的LNCS10904和10905構(gòu)成了2018年7月在美國內(nèi)華達(dá)州拉斯維加斯舉行的第20屆國際人機(jī)界面和信息管理會議(HIMI2018)的參考論文集。是HCIInternational2018的一部分。本卷中呈現(xiàn)的56篇論文按主題劃分，即：信息可視化；多模式交互；虛擬和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的信息；信息和愿景；以及文本和數(shù)據(jù)挖掘和分析。

《實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析第一課程（AFirstCourseinDesignandAnalysisofExperiments）》

《實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析第一課程》

厄勒特的書適合非統(tǒng)計(jì)學(xué)研究生或統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的服務(wù)課程。與大多數(shù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)一學(xué)期研究生/高級課程的教科書不同，厄勒特的新書提供了分析和設(shè)計(jì)的完美平衡，為學(xué)生提供了三個(gè)實(shí)用主題：?何時(shí)使用各種設(shè)計(jì)

?如何分析結(jié)果?如何識別各種設(shè)計(jì)選項(xiàng)此外，與其他舊書不同，本書完全面向使用統(tǒng)計(jì)軟件分析實(shí)驗(yàn)。

《知識引導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)：使用科學(xué)知識和數(shù)據(jù)加速發(fā)現(xiàn)（Knowledge-GuidedMachineLearning:AcceleratingDiscoveryUsingScientificKnowledgeandData）》

《知識引導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)：使用科學(xué)知識和數(shù)據(jù)加速發(fā)現(xiàn)》

鑒于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型在商業(yè)應(yīng)用中取得的巨大成功，它們越來越被視為許多學(xué)科中基于科學(xué)的模型的替代方案。然而，這些“黑匣子”機(jī)器學(xué)習(xí)模型的成功有限，因?yàn)樗鼈儾荒芎芎玫靥幚碛邢薜挠?xùn)練數(shù)據(jù)，并且無法推廣到未見過的場景。因此，科學(xué)界對創(chuàng)建將科學(xué)知識集成到機(jī)器學(xué)習(xí)框架中的新一代方法越來越感興趣。這個(gè)新興領(lǐng)域被稱為科學(xué)引導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)(KGML)，它尋求與現(xiàn)有的“僅數(shù)據(jù)”或“僅科學(xué)”方法完全不同，以平等地使用知識和數(shù)據(jù)。事實(shí)上，KGML涉及不同的科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)，來自不同背景和應(yīng)用領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者不斷為這個(gè)新興領(lǐng)域的問題表述和研究方法增添豐富性。

《知識引導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)：使用科學(xué)知識和數(shù)據(jù)加速發(fā)現(xiàn)》，通過討論KGML研究中的一些常見主題，使用領(lǐng)先研究人員的書籍章節(jié)作為說明性示例、案例研究和來自不同應(yīng)用領(lǐng)域和研究社區(qū)的評論，介紹了這個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域。

本書的主要特點(diǎn)：

這是在科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注的新興研究領(lǐng)域的第一本書籍。面向數(shù)據(jù)科學(xué)、科學(xué)和工程領(lǐng)域的廣大受眾。使用不同應(yīng)用領(lǐng)域的說明性示例來制定KGML新興領(lǐng)域的問題表述。和研究方法提供了連貫的組織結(jié)構(gòu)包含來自領(lǐng)先研究人員的章節(jié)，從多個(gè)角度闡釋KGML研究的前沿研究趨勢、機(jī)遇和挑戰(zhàn)《實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析(DesignandAnalysisofExperiment)》

《實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析》

這本暢銷的專業(yè)參考書已幫助超過10萬名工程師和科學(xué)家成功完成實(shí)驗(yàn)。新版本包括來自該領(lǐng)域三個(gè)最主要程序的更多軟件示例：Minitab、JMP和SAS。幾個(gè)章節(jié)中添加了其他材料，包括穩(wěn)健設(shè)計(jì)和因子設(shè)計(jì)的新發(fā)展。本書還提供了新的示例和練習(xí)來說明設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)在服務(wù)和交易組織中的使用。工程師將能夠應(yīng)用這些信息來提高工作系統(tǒng)的質(zhì)量和效率。

道格拉斯·蒙哥馬利為讀者提供了學(xué)習(xí)如何設(shè)計(jì)、進(jìn)行和分析實(shí)驗(yàn)以優(yōu)化產(chǎn)品和工藝性能的最有效方法。他展示了如何使用統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)來獲取信息，以表征和優(yōu)化系統(tǒng)、改進(jìn)制造工藝以及設(shè)計(jì)和開發(fā)新工藝和產(chǎn)品。您還將學(xué)習(xí)如何評估產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的材料替代品，提高產(chǎn)品的現(xiàn)場性能、可靠性和制造方面，以及如何有效且高效地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過這本廣受好評的書了解如何提高工作系統(tǒng)的質(zhì)量和效率。本書重點(diǎn)介紹計(jì)算機(jī)的使用，提供兩種軟件產(chǎn)品的輸出：Minitab和DesignExpert；提供及時(shí)的新示例并擴(kuò)大覆蓋范圍，從添加運(yùn)行到分?jǐn)?shù)階乘再到抗鋸齒效果；包括有關(guān)目前如何使用它的信息基于計(jì)算機(jī)的實(shí)驗(yàn)分析和設(shè)計(jì)的詳細(xì)討論；提供許多重要主題的新材料，包括后續(xù)實(shí)驗(yàn)和裂區(qū)設(shè)計(jì)；并更加關(guān)注階乘和部分階乘設(shè)計(jì)。