本书适合于那些希望提高编程和解决问题技能并体验兴奋并看到使用尽可能利用并发的通用数据结构和算法的好处的软件开发人员和学生。

海量的现代数据集使传统的数据结构和算法陷入停滞。这本有趣而实用的指南介绍了尖端技术，甚至可以可靠地处理最大的分布式数据集。

通过攻读科罗拉多大学博尔德分校的完整数据科学理学硕士学位，学习宝贵的数据科学职业技能。

John Macinnes是数据分析和统计领域经验丰富的作者，他撰写了这一本简洁易懂的书籍，用通俗易懂的语言和详细的示例分解了推论统计的复杂主题。

本书面向包括数据科学在内的广泛学科的学生。本书基于基于模型的理论，该理论被许多领域的科学家广泛使用，并将其与计算机科学，机器学习和官方调查分析中流行的无模型理论进行了比较，但不太详细。贝叶斯分析的最新发展加速了基于模型的理论的发展。

本书对有关统计推断的基本问题进行了连贯的描述，并展示了统计学如何帮助我们仅基于有限的数据集（例如从较大人群中抽取的随机样本）对更广泛的背景进行归纳推断。

Fay和Brittain提出了统计假设检验和兼容置信区间，重点是应用和正确的解释。重点是为应用统计学家提供足够的工具——以及在其中选择的建议——为几乎任何问题找到合理的方法，并通过修改现有方法找到足够的理论来解决新问题。

本书从实践的角度对回归模型的基本概念进行了严格的处理

本书收集了第二届ECCOMAS CM3运输系列会议的成果，该会议讨论了计算和大数据在汽车，物流，航空和海洋海事领域的运输和移动性方面所代表的主要挑战和机遇。通过一系列全体会议和小型论坛，讲座和问答环节，会议探讨了潜在的解决方案和创新，以改善地面和空中应用中的运输和流动性。

在这次修订的课程中，将使用历史概述和东京工业大学的校园建筑作为案例研究来解释日本结构设计的基本和现代方法。