Questions tagged «reference-request»

我在数据科学家的职位描述中多次看到要求Python / Java经验而无视R的情况。以下是我从我通过Linkedin申请的一家公司的首席数据科学家那里收到的一封个人电子邮件。 X，感谢您的联系和表达兴趣。您确实具有良好的分析技能。但是，由于我们是互联网/移动组织，所以我们所有的数据科学家都必须具备Java / Python方面的良好编程技能，并且我们所做的一切都是在线的。 尽管我尊重首席数据科学家的决定，但我无法清楚地了解Python可以完成R无法完成的任务。有人愿意详细说明吗？实际上，我很想学习Python / Java，请提供更多细节。 编辑：我在Quora上找到了一个有趣的讨论。 为什么Python是数据科学家的首选语言？ Edit2：来自Udacity的有关机器学习的语言和库的博客

53 beginner  tools  career  reference-request 

已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 5年前关闭。 关于数据科学背后的科学和数学的书籍是什么？感觉像是很多“数据科学”书籍都是编程教程，没有涉及数据生成过程和统计推断之类的事情。我已经可以编写代码了，我的弱项是我正在做的事情背后的数学/统计/理论。 如果我准备在书本上烧掉1000美元（那么大约10本书...叹气），那我可以买什么？ 示例：Agresti的分类数据分析，纵向数据的线性混合模型等...等等...

26 statistics  reference-request 

我corr()用原始df 创建了df。该corr()DF出来70×70，这是不可能的可视化热图... sns.heatmap(df)。如果我尝试显示corr = df.corr()，则表格不适合屏幕，并且我可以看到所有相关性。它是打印整个df大小而不管其大小还是控制热图大小的方法吗？

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

与数据科学有关的播客有哪些？ 这与CrossValidated上的参考请求问题类似。 详细信息/规则： 播客（主题和剧集）应与数据科学相关。（例如：一个关于其他领域的播客，其中带有讲述该领域数据科学的一集，并不是很好的参考/答案。） 个人意见/评论（如果有）也将非常有帮助。

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我是一位计算机科学工程师，没有统计学或高级数学背景。 我正在学习Raschka和Mirjalili撰写的《Python机器学习》一书，但是当我试图理解机器学习的数学时，我无法理解一位朋友向我推荐的《统计学习的要素》这本书。 您知道用于机器学习的更简单的统计资料和数学书籍吗？如果不这样做，我应该怎么走？

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已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 5年前关闭。 似乎大多数语言都具有一定数量的科学计算库。 Python有 Scipy Rust 有 SciRust C++有几个包括ViennaCL和Armadillo Java具有Java Numerics和Colt其他几个 且不说像语言R和Julia明确的科学计算而设计。 有这么多种选择，您如何选择适合任务的最佳语言？另外，哪种语言的性能最高？Python并且R似乎在该领域具有最大的吸引力，但从逻辑上讲，编译语言似乎是一个更好的选择。会有什么表现胜过Fortran？此外编译语言往往有GPU加速，而解释性语言如R并Python没有。选择一种语言时应该考虑什么？哪些语言可以在效用和性能之间取得最佳平衡？还有我错过的具有重要科学计算资源的语言吗？

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我正在尝试理解情绪分析以及如何使用任何语言（R，Python等）应用它。我想知道互联网上是否有适合我学习的教程。我用谷歌搜索，但是我不是很满意，因为它们不是教程，而是更多的理论。我想要理论和实际的例子。

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