คำถามติดแท็ก reference-request

ฉันเห็นรายละเอียดงานหลายครั้งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ขอประสบการณ์ Python / Java และไม่สนใจอาร์ด้านล่างเป็นอีเมลส่วนตัวที่ฉันได้รับจากหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ บริษัท ที่ฉันสมัครผ่าน LinkedIn X ขอขอบคุณที่เชื่อมต่อและแสดงความสนใจ คุณมีทักษะการวิเคราะห์ที่ดี อย่างไรก็ตามนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของเราทุกคนต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมที่ดีใน Java / Python เนื่องจากเราเป็นองค์กรอินเทอร์เน็ต / มือถือและทุกอย่างที่เราทำออนไลน์อยู่ ในขณะที่ฉันเคารพการตัดสินใจของหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล แต่ฉันไม่สามารถเข้าใจได้อย่างชัดเจนว่าอะไรคืองานที่ Python สามารถทำสิ่งที่ R ไม่สามารถทำได้ ใครบ้างที่สามารถใส่ใจในรายละเอียด? จริง ๆ แล้วฉันกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้ Python / Java หากฉันได้รับรายละเอียดเพิ่มเติม แก้ไข: ฉันพบการสนทนาที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Quora ทำไม Python เป็นภาษาที่ถูกเลือกสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล? แก้ไข 2: บล็อกจาก Udacity เกี่ยวกับภาษาและไลบรารีสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

53 beginner  tools  career  reference-request 

ปิด คำถามนี้จะต้องมีมากขึ้นมุ่งเน้น ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้มุ่งเน้นที่ปัญหาเดียวโดยแก้ไขโพสต์นี้ ปิดให้บริการใน5 ปีที่ผ่านมา หนังสือเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์เบื้องหลังวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร รู้สึกเหมือนหนังสือ "วิทยาศาสตร์ข้อมูล" จำนวนมากเป็นบทเรียนการเขียนโปรแกรมและไม่ได้สัมผัสสิ่งต่าง ๆ เช่นกระบวนการสร้างข้อมูลและการอนุมานเชิงสถิติ ฉันสามารถเขียนโค้ดแล้วสิ่งที่ฉันอ่อนแอคือคณิตศาสตร์ / สถิติ / ทฤษฎีที่อยู่เบื้องหลังสิ่งที่ฉันทำ หากฉันพร้อมที่จะเผาหนังสือ 1,000 ดอลลาร์ (ประมาณ 10 เล่ม ... ถอนหายใจ) ฉันจะซื้ออะไรได้บ้าง ตัวอย่าง: การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดของ Agresti , ตัวแบบผสมเชิงเส้นสำหรับข้อมูลระยะยาวฯลฯ ... ฯลฯ ...

26 statistics  reference-request 

ฉันสร้างcorr()df จาก df ดั้งเดิม corr()DF ออก 70 X 70 มาและมันเป็นไปไม่ได้ที่จะเห็นภาพ heatmap ส sns.heatmap(df)... ถ้าฉันพยายามที่จะแสดงcorr = df.corr()ตารางที่ไม่พอดีกับหน้าจอและฉันสามารถดูความสัมพันธ์ทั้งหมด มันเป็นวิธีที่จะพิมพ์ทั้งdfโดยไม่คำนึงถึงขนาดของมันหรือเพื่อควบคุมขนาดของ heatmap หรือไม่?

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 

พอดคาสต์บางตัวที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร นี่เป็นคำถามที่คล้ายกับคำถามคำขออ้างอิง CrossValidated รายละเอียดสินค้า / กฎ: The podcasts (the theme and the episodes) should be related to data science. (For example: A podcast which is about some other domain, with an episode which speaks about data science in that domain, is not a good reference/answer.) Personal opinions/reviews (if any) would …

16 reference-request 

ฉันเป็นวิศวกรวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ไม่มีพื้นฐานด้านสถิติหรือคณิตศาสตร์ขั้นสูง ฉันเรียนหนังสือหลามเครื่องเรียนรู้โดย Raschka และ Mirjalili แต่เมื่อฉันพยายามที่จะเข้าใจคณิตศาสตร์ของการเรียนรู้ของเครื่องผมไม่สามารถที่จะเข้าใจหนังสือดีที่เพื่อนแนะนำผมองค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ คุณรู้สถิติและหนังสือคณิตศาสตร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องได้ง่ายขึ้นไหม? หากคุณไม่ฉันจะย้ายได้อย่างไร

14 machine-learning  statistics  reference-request  math 

ปิด คำถามนี้จะต้องมีมากขึ้นมุ่งเน้น ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้มุ่งเน้นที่ปัญหาเดียวโดยแก้ไขโพสต์นี้ ปิดให้บริการใน5 ปีที่ผ่านมา ดูเหมือนว่าภาษาส่วนใหญ่จะมีห้องสมุดคำนวณทางวิทยาศาสตร์จำนวนหนึ่ง Python มี Scipy Rust มี SciRust C++มีหลายอย่างรวมถึงViennaCLและArmadillo JavaมีJava NumericsและColtเช่นเดียวกับหลาย ๆ ไม่ต้องพูดถึงภาษาที่ชอบRและJuliaออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ด้วยตัวเลือกมากมายคุณจะเลือกภาษาที่ดีที่สุดสำหรับงานอย่างไร นอกจากนี้ภาษาใดที่จะเป็นคนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด? PythonและRดูเหมือนว่าจะมีแรงฉุดที่สุดในอวกาศ แต่ภาษาที่รวบรวมได้ดูเหมือนจะเป็นทางเลือกที่ดีกว่า และจะมีอะไรดีกว่านี้Fortranไหม ภาษาที่คอมไพล์ด้วยนอกจากนี้มักจะมีการเร่งความเร็วของ GPU ในขณะที่ตีความภาษาเช่นRและPythonไม่ ฉันควรคำนึงถึงอะไรเมื่อเลือกภาษาและภาษาใดให้ความสมดุลของยูทิลิตี้และประสิทธิภาพที่ดีที่สุด มีภาษาใดบ้างที่มีทรัพยากรการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญที่ฉันพลาดไป

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

ฉันพยายามทำความเข้าใจการวิเคราะห์ความรู้สึกและวิธีใช้โดยใช้ภาษาใด ๆ (R, Python และอื่น ๆ ) ฉันอยากจะรู้ว่ามีสถานที่ที่ดีบนอินเทอร์เน็ตสำหรับการกวดวิชาที่ฉันสามารถทำตาม ฉัน googled แต่ฉันไม่พอใจอย่างมากเพราะพวกเขาไม่ใช่แบบฝึกหัด แต่มีทฤษฎีมากกว่านี้ ฉันต้องการตัวอย่างเชิงทฤษฎีและภาคปฏิบัติ

9 machine-learning  reference-request  sentiment-analysis