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。

本教科书将创新和创新者视为与商业应用等式的两个要素。它讨论了创造力，发展创造力的方法，设计思维，精益创业和最小可行产品（MVP），企业家的个人发展，魅力，特许经营和阿联酋的案例。

《创新项目管理》成功管理创新项目的可操作工具、流程和指标，以及来自全球世界级组织的独家见解；新修订的第二版《创新项目管理》为学生和执业专业人士提供了成功管理创新项目所需的工具、流程和指标，提供了基于价值的创新项目管理指标以及如何建立指标管理计划的指导。

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。

生物医学和健康信息学是一个重要的领域，由于有大量可用的生物医学数据，它带来了巨大的机遇，并有助于应对挑战。本书研究并展示了基于物联网和机器学习的生物医学和健康相关应用的最新方法。本书旨在提供在智能系统中积累、更新和改变知识的计算方法，特别是帮助我们从数据中诱导知识的学习机制。在直接算法解决方案不可用、缺乏正式模型或未充分定义有关应用领域的知识的情况下，它会很有帮助。

本书重点探讨了大数据中的隐私和安全问题，并区分了大数据中的隐私和安全以及隐私要求。它侧重于在“商业智能”的建立下，在大数据中应用系统的映射研究和安全性实施以用于业务后获得的结果。