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本课程共35小时，旨在全面介绍R. 你将学习如何加载, 保存, 以及如何转换数据以及如何编写函数, 生成图表, 用数据拟合基本的统计模型. 除了理论框架，您将学习数据分析的过程, 本课程侧重于数据分析和可视化所需的实用工具. 在课程结束时, 你将掌握处理的基本技能, 处理和分析各种类型的数据, 创建先进的可视化, 生成报告, 记录你的代码.

这门20小时的机器学习与Python课程涵盖了机器学习的所有基本方法和Python模块(特别是Scikit-Learn)的实现. The five sessions cover: simple 和 multiple Linear regressions; classification methods including logistic regression, 判别分析和朴素贝叶斯, support vector machines (SVMs) 和 tree based methods; cross-validation 和 feature selection; regularization; principal component analysis (PCA) 和 clustering algorithms. 成功完成本课程后, 你将能够解释机器学习算法的原理，并实现这些方法来分析复杂的数据集，并在Python中进行预测.

本课程是使用Python编程语言对数据科学的全面介绍. 这门课程的目标人群是那些有一些编程基础知识并希望将其提升到下一个水平的人. 它介绍了如何在Python中使用不同的数据结构，并涵盖了最流行的数据分析和可视化模块, 包括numpy, scipy, 熊猫, matplotlib, 和seaborn. 我们使用Ipython笔记本来演示代码的结果，并在整个课程中交互式地更改代码.

这是一个计算机知识的人没有编程背景谁希望学习基本的Python编程. 这门课程的目标是那些想要学习“数据争论”的人——操纵下载的文件，使其易于分析. 我们专注于语言基础，如列表和字符串操作, 控制结构, 简单的数据分析包, 介绍了从网络上下载数据的模块.

这是一个为期6周的晚间项目，提供大数据技术的Hadoop和Spark生态系统的实践介绍. 本课程将涵盖Apache Hadoop的关键组件:HDFS, MapReduce和流, 蜂巢, 和火花. 编程将在Python中完成. 本课程将从回顾我们的示例所需的Python概念开始. 课程形式是交互式的. 学生上课时需要携带笔记本电脑.