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。

这本畅销的专业参考书已帮助超过 100，000 名工程师和科学家成功完成了实验。新版本包括更多软件示例，这些示例取自该领域三个最主要的程序：Minitab、JMP 和 SAS。在几章中还添加了其他材料，包括鲁棒设计和因子设计的新发展。本书还提出了新的示例和练习，以说明在服务和交易组织中使用设计实验。工程师将能够应用这些信息来提高工作系统的质量和效率。

鉴于机器学习（ML）模型在商业应用中的巨大成功，在许多学科中，机器学习（ML）模型越来越多地被视为基于科学的模型的替代品。然而，这些“黑匣子”ML模型的成功有限，因为它们无法在有限的训练数据下很好地工作，也无法推广到看不见的场景。

Oehlert的书籍适用于非统计学研究生或统计学专业的服务课程。与实验设计一学期研究生/高级课程的大多数教材不同，Oehlert的新书提供了分析和设计的完美平衡

本卷书中介绍的56篇论文按主题部分组织，分别是：信息可视化;多模态相互作用;虚拟现实和增强现实中的信息;信息和愿景;以及文本和数据挖掘和分析。

机器学习和数据科学最关键的能力是掌握其本质的数理逻辑，而不是依赖知识或经验。这本教科书通过考虑相关的数学问题和构建 Python 程序来解决机器学习内核方法的基础知识。

开始加速介绍 R 生态系统、编程语言和工具，包括 R 脚本和 RStudio。本书利用许多示例和项目，教你如何将数据导入R以及如何使用R处理这些数据。一旦以基础知识为基础，Practical R 4的其余部分将 深入到特定的项目和示例，从使用R和LimeSurvey运行和分析调查开始。接下来，您将使用 R 和 MouselabWeb 执行高级统计分析。然后，你将了解 R 如何在没有统计信息的情况下为你工作，包括如何使用 R 自动执行数据格式设置、操作、报告和自定义函数。

本指南介绍如何将数据科学与社会科学相结合，以获得对客户行为的前所未有的洞察力，以便您可以改变它。Joanne Rodrigues-Craig弥合了预测数据科学和统计技术之间的差距，揭示了为什么重要的事情会发生 - 为什么客户购买更多，或者为什么他们立即离开您的网站 - 因此您可以获得更多想要的行为，而不是您不需要的行为。

该研讨会专为初学者而设计，可帮助您充分利用 Python 库和 Jupyter Notebook 的功能，了解如何应用数据科学来解决现实世界的数据问题。

这本书包括一组关于几十年来成为一名工程师的故事，以及作者从研究和实践中学到的经验教训。这些课程侧重于人员和组织，通常由技术实现。这些设置的范围从飞机、发电厂和通信网络到支持教育、医疗保健和交通的生态系统。所有这些环境都充满了需要理解和影响的行为和社会现象。