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数据科学初学者实践教程集合

Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码,涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript(特别是D3.js),展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化,适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分,指导如何改进数据可视化,以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接,供进一步学习。

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数据科学入门

这是一系列为数据科学家准备的Jupyter笔记本、HTML和JS代码集合。

关于各个脚本的评论可以在我的Medium博客以及我的网站上找到。

编程语言

  • Python 3.X
  • HTML5
  • Javascript,重点是D3.JS
  • CSS

其他有趣的教程可以在我的Observable个人主页上找到。

作者

文档

本项目按不同主题分为多个文件夹:

  • 数据收集 - 从HTML、Twitter、PDF等提取数据
  • 预处理 - 处理缺失数据、重复数据、标准化、分箱等
  • 数据分析 - scikit-learn和PyCaret的完整工作流程,以及过拟合、自动机器学习等
  • 文本分析 - 情感分析等
  • 数据可视化 - Altair、Plotly、D3.js等示例
  • 数据叙事 - 如何改进数据可视化
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