密歇根大学的应用数据科学硕士学位介绍
向美国排名第一的公立研究型大学学习，加入下一代数据科学家行列。
密歇根大学信息学院的应用数据科学硕士 (MADS) 学位旨在帮助有抱负的数据科学家通过实践项目学习和应用技能。 您将学习如何使用数据来改善结果并实现雄心勃勃的目标。
MADS 课程通过掌握机器学习和自然语言处理等核心数据科学概念，帮助您成为该领域的领导者。 通过深入研究隐私、数据伦理和有说服力的沟通等关键主题，您将为在当今的组织中取得成功做好准备。 在构建展示您技能的工作组合时，您还将使用来自顶级公司的真实数据集。 了解可帮助组织克服数据过载并做出明智决策的系统和技术。
无论您是想为数据知情的解决方案制定更好的问题陈述、构建预测模型，还是在仪表板中可视化数据，这个硕士课程都会教授您在不断变化的领域取得成功所需的技能。
当您获得 MADS 学位时，您将能够：
- 使用数据来改善结果并实现雄心勃勃的目标。
- 掌握核心数据科学概念，如机器学习和自然语言处理。
- 了解隐私、数据道德和有说服力的沟通等关键主题。
- 构建预测模型并在仪表板中可视化数据。
- 为数据知情解决方案制定更好的问题陈述。
密歇根大学的应用数据科学硕士学位的课程介绍
参加密歇根大学信息学院应用数据科学硕士（MADS）课程的学生将学习应用数据科学所有基本科目的课程，重点是端到端方法。MADS计划将计算与理论和应用相交，确保学生将他们的数据科学学习付诸实践。
课程涵盖：
- 大数据的计算方法
- 探索和交流数据
- 使用各种方法可视化数据
- 分析技术（机器学习、网络分析、自然语言处理、实验和因果推理）
- 上下文中的数据科学应用（搜索和推荐系统、社交媒体分析、学习分析）
- 3个投资组合建设重大项目
以下课程集群和标题突出了引人入胜的数据科学科目的广度和深度。课程涵盖从问题制定到将结果付诸行动的所有内容。
Python是整个课程中使用的主要编程语言。学生将在整个课程的3个顶点项目中应用数据科学技能和知识。
密歇根大学的应用数据科学硕士学位的数据科学的实际应用课程介绍
数据科学的实际应用课程包括以下内容
- 搜索和推荐系统（Search and Recommender Systems）
- 社交媒体分析（Social Media Analytics）
- 学习分析（Learning Analytics）
数据科学的实际应用课程的参考学习书籍
《用于工程问题解决的数据科学基础（Foundations of Data Science for Engineering Problem Solving）》
《用于工程问题解决的数据科学基础》
本书是一站式商店，提供了必须了解数据科学的基本信息，并且可以在实时业务扩展中实施，以解决各个学科的工程问题。它还将帮助我们使用人工智能算法对工程问题做出未来的预测和决策。机器学习和优化技术为新手用户提供了强大的洞察力。在大数据时代，需要从多学科的角度处理数据科学问题。在现实世界中，数据来自各种用例，并且需要特定于源的数据科学模型。信息来自各种平台、渠道和部门，包括基于网络的媒体、在线商业场所、医疗服务研究和互联网。
为了了解市场趋势，数据科学可以带我们了解各种场景。它需要人工智能和机器学习技术来帮助设计和优化算法。收集数据的大数据建模和可视化技术在数据科学领域发挥着至关重要的作用。本书面向人工智能、机器学习、数据科学和大数据分析等领域的研究人员，寻找商业分析中的新技术以及人工智能在近期业务中的应用。
《数据科学与数据分析：机遇与挑战（Data Science and Data Analytics: Opportunities and Challenges）》
《数据科学与数据分析：机遇与挑战》
数据科学是一个多学科领域，它使用科学方法、流程、算法和系统从结构化（标记）和非结构化（未标记）数据中提取知识和见解。这是人工智能（AI）的未来，也是使事情变得更容易，更高效的未来必需品。简单来说，数据科学就是发现数据或从数据中发现隐藏的模式（例如复杂的行为、趋势和推论）。此外，大数据分析/数据分析是数据科学家在数据科学中使用的分析机制。一些工具，如Hadoop，R等，用于分析大量数据，以预测有价值的信息和决策。请注意，结构化数据可以通过高效（可用）的商业智能工具轻松分析，而大多数数据（到 2020 年占数据的 80%）是非结构化形式，需要高级分析工具。但在分析这些数据时，我们面临着几个问题，例如复杂性、可扩展性、隐私泄露和信任问题。
数据科学帮助我们从非结构化或复杂或大量数据（可用或虚拟存储在云中）中提取有意义的信息或见解。 《数据科学与数据分析：机遇与挑战》涵盖了所有可能的领域、引起严重关注的应用以及这一新兴领域的挑战，并进行了比较分析/分类法。
本书的特色：
- 提供许多有用应用程序存在的数据科学、工具和算法的概念
- 在数据科学和数据分析方面提供许多挑战和机遇，帮助研究人员识别研究差距或问题
- 确定智能时代数据科学的许多领域和用途
- 将数据科学应用于农业、医疗保健、图形挖掘、教育、安全等。
来自工业/商业的院士、数据科学家和股票经纪人会发现这本书对于设计最佳策略以提高公司的生产力很有用。
《数据科学基础数学：使用基本线性代数、概率和统计控制数据（Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics）》
《数据科学基础数学：使用基本线性代数、概率和统计控制数据》
要在数据科学领域取得成功，您需要一定的数学能力。但不仅仅是任何数学。这本常识性指南提供了清晰、简单的英语调查，介绍了数据科学所需的数学知识，包括概率、统计学、假设检验、线性代数、机器学习和微积分。Python 代码的实际示例将帮助您了解数学如何应用于您将要做的工作，从而清楚地了解概念在后台的工作方式，同时将它们连接到机器学习等应用程序。您将获得数据科学必不可少的数学基础，但更重要的是，您将能够使用它来： 识别概率数学的细微差别和陷阱 掌握统计和假设检验（并避免常见的陷阱） 发现概率、统计、微积分和机器学习的实际应用 直观地将线性代数理解为空间的变换， 不仅仅是数字网格被乘以和相加 在 Python 中完全从头开始执行微积分导数和积分，并将所学知识应用于机器学习，包括线性回归、逻辑回归和神经网络等知识；
《使用 Java 的数值方法：用于数据科学、分析和工程（Numerical Methods Using Java: For Data Science, Analysis, and Engineering）》
《使用 Java 的数值方法：用于数据科学、分析和工程》
使用 NM Dev 在 Java 中实现数值算法，NM Dev 是一个面向对象的高性能数学编程库。您将看到它如何通过快速组合类来帮助您轻松创建复杂的工程问题的解决方案。
《使用Java的数值方法》涵盖了广泛的主题，包括线性代数，根查找，曲线拟合，微分和积分，求解微分方程，随机数和模拟，一整套无约束和约束的优化算法，统计，回归和时间序列分析的章节。算法背后的数学概念得到了清晰的解释，大量的代码示例和插图甚至可以帮助初学者入门。
通过本书您将学到什么：
- 使用高性能数值库在 Java 中编程
- 学习各种数值计算算法的数学知识
- 将想法和方程式转换为代码
- 将算法和类组合在一起以构建您自己的工程解决方案
- 为工业优化问题构建求解器
- 使用基本和高级统计数据进行数据分析
这本书是为谁写的：程序员、数据科学家和分析师，具有任何语言（尤其是 Java）编程经验。
《PythonPandas初学者：Pandas数据科学家专业(Python Pandas for Beginners: Pandas Specialization for Data Scientist)》
《PythonPandas初学者：Pandas数据科学家专业》
《Python NumPy & Pandas for Beginners Python Libraries Textbook for Beginners with Codes Folder 》Python 无疑是最通用的编程语言。
但是你是否认真地精通Python？
如果是，那么你需要成为两个基本Python库——NumPy和Pandas的大师。你根本不能忽视这个事实。
在数据科学中，NumPy和Pandas是迄今为止使用最广泛的Python库。这些库的主要特点是强大的数据分析工具和易于使用的结构。
Python NumPy & Pandas for Beginners 为您提供了一种快速学习 Python 的动手、简单的方法。这本书令人耳目一新，因为除了阅读之外，还有很多事情要做。您涵盖的每个理论概念后面都有实际示例，从而更容易掌握该概念。
本书的分步布局简化了您的学习。作者不遗余力地确保您学到的东西坚持下去。在 11 章中的每一章的末尾，您都有简短的练习，以测试您对所学理论概念的了解。
本书为您介绍：熊猫的坚实基础。对基础和中级主题的深刻理解。在 Python 中编码的要点。链接到与您学习的主题相关的参考资料。快速访问外部文件以练习和学习熊猫的高级概念。包含书籍中使用的所有数据集的 Resources 文件夹。本书的重点是边做边学 在这本边做边学的书中，你从第一章的 Python 安装开始。然后在第一章的后半部分有一个Python速成课程。在第二章中，你直接跳到NumPy。在本书中，您将使用 Jupyter Notebook 编写代码。您还可以快速访问本书中使用的数据集。
这本书充满了不言自明的脚本、图表和图像。它们经过精心设计，可帮助您轻松理解新概念。因此，即使你精通Python，这本书也是自学的最佳选择。
您可以自信地解决新的数据科学问题，并在现实世界中开发可行的解决方案。最后，你可以依靠这种
通过做书来学习来更快地实现你的Python职业目标。本书将帮助您快速掌握以下主题：
- 环境设置和 Python 速成课程
- Pandas基础知识
- 操作Pandas数据帧数据分组、聚合和合并
- Pandas用于数据可视化的熊猫
- 使用Pandas处理时间序列数据
- 使用 Jupyter 笔记本
