数据分析资料

关于Python数据分析，其实网上能够找到的学习资源很多，主要分为两类：一类是提供各种资源的推荐，比如书单、教程、以及学习的先后顺序；另一类是提供具体的学习内容，知识点或实际案例。

任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。因此我把推荐书籍划分成几个段位，更便于大家挑选。

DMP？DSP？SaaS？Paas？HaaS？我天这是说的什么？以下为您带来49例大数据基础术语，一起来学习吧！

摘要： 这是一份被国外专家引用最多的计算机视觉和深度学习论文清单。

摘要：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada…

摘要：分享大数据/数据挖掘/推荐系统等相关资源，小伙伴们还不赶紧收藏起来备用 书籍 各种书~各种ppt~更新中~ http://pan.baidu.com/s/1EaLnZ 机器学习经典书籍小结 http://www.cnblogs.com/snake-hand/archive/2013/06/10…

没有数学基础，没有编程基础，没有项目经验，但有一颗想成为数据分析师的心，有没有办法 让我们抛掉“一定要努力”的鸡汤，扔掉“数据科学家必备”的书单，在本文中，我将给出一条方向明确，可操作的实现路径。 开篇前的定义： 本文中的”100小时成为数据分析师“，指在0基础(统计学基本不懂，代码基本不会，数据分…

这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 …

前言 我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣，但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新的岗位上学到了很多东西。然而，我们聊天时，她提到了一个至今在我脑海里都挥之不去的事实或者说是问题。她说，不论她表现如何，每一个项目或分析任务在令经理满意之前…

在了解了什么是数据分析师、数据分析师的基本素质，那么接下来需要学习什么，有什么好的学习资料呢？

我总是在证明这样一个论点，即数据无处不在——并且很多都是免费的。在开始大数据分析之前，公司不一定要建立自己的大规模数据仓库。企业和政府将大量信息投入到公共领域的举措，使得每个人都能够获得海量数据。

#学习 R 的方法知识和耐心，是成为强者的唯一方法。 – 通过阅读来学习。包括了阅读经典的教材、代码、论文、学习公开课。– 通过牛人来学习。包括同行的聚会、讨论、大牛的博客、微博、twitter、RSS。– 通过练习来学习。包括代码练习题、参加kaggle比赛、解…

找了这么多关于数据科学，数据视觉化，和大数据的免费资源，从中找到你想要的东西了吗？