數據挖掘,數據分析,人工智能及機器學習課程匯總
問答
- 數據科學是什么?7
- 我怎樣才能成為一個數據科學家?4
- 科學數據是如何從傳統的統計分析不同嗎?1 </ul>
- 計算數據概念,伯克利分校9
- 實用機器學習,伯克利分校4
- 人工智能伯克利分校1
- 可視化,伯克利1
- 數據挖掘和分析的智能商務服務,伯克利2
- 數據科學及分析:思想領袖,伯克利
- 機器學習,斯坦福大學4
- 范式的計算數據,斯坦福大學1
- 挖掘大型數據集,斯坦福大學1
- 數據可視化,斯坦福大學3
- 海量數據集分析,斯坦福大學的算法2
- 交互式數據分析,斯坦福大學的研究主題
- 數據挖掘,斯坦福大學3
- 機器學習,債務工具中央結算系統
- 統計計算,債務工具中央結算系統
- 對于大型數據集的機器學習,債務工具中央結算系統
- 機器學習,麻省理工學院3
- 數據挖掘,麻省理工學院4
- 統計學習理論及應用,MIT5
- 數據素養,麻省理工學院2
- 數據挖掘,UIUC3
- 數據,加州理工學院學習
- 統計簡介,美國哈佛大學
- 數據密集的信息處理應用,馬里蘭大學
- 處理海量數據,哥倫比亞
- 數據驅動的建模,哥倫比亞1
- 數據挖掘和分析,佐治亞理工學院1
- 計算數據分析:機器學習和大的基礎,佐治亞理工學院
- 愛荷華州立大學應用統計計算,
- 數據可視化1
- 數據倉庫與數據挖掘,NYU
- 數據挖掘技術在工程,多倫多
- 機器學習與數據挖掘,加州大學歐文分校4
- 數據的知識發現,卡爾波利
- 大型芝加哥大學學習,
- 數據科學:大型高級數據分析,美國佛羅里達大學
- 統計數據分析的Universitat萊比錫的策略 </ul>
- 數據訓練營,地層20112
- 2011年,普渡大學的機器學習暑期學校
- 了解數據 </ul>
- 競爭分析2
- Google Analytics(分析)工作2
- 超級統計員
- The Numerati
- 數據驅動
- 數據源手冊
- 集體智慧編程1
- 挖掘社會網絡1
- 數據分析與開放源碼工具
- 可視化數據
- 定量信息的可視化顯示
- 展望信息
- 視覺說明:圖片和數量,證據和敘事1
- 美麗的證據
- 思考統計
- 數據回歸分析和多級/分層模型1
- 應用縱向數據分析
- 觀察性研究設計
- 統計拇指規則
- 統計
- 統計分析使用R手冊
- 數理統計與數據分析1
- 統計學習的元素
- 與事實相反的因果推理1
- 挖掘海量數據集
- 數據分析:從近50年來可以學到什么
- 偏見和因果關系
- 回歸建模策略
- 可能不會
- 統計原則上的爭論
- 數據分析的實踐 </ul>
- 謊言,該死的謊言和統計數據1
- 喜的統計資料
- 新聞中的年齡數據2 </ul> </div> 來自
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