Научные труды и учебные материалы. От конкретного вопроса — к книге и собственному маршруту обучения.
Карта областей знаний · Математика: 51 тема и 235 книг
Курс байесовского подхода, использующий вычисления вместо сложного аналитического аппарата. Вероятностные распределения и обновление предположений исследуются средствами Python. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Учебник по вычислительному исследованию сложных систем. На примерах из естественных и социальных наук рассматриваются графы, клеточные автоматы и агентные модели. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Введение в статистику через программные эксперименты и работу с наборами данных. Книга адресована читателям, уже владеющим базовыми навыками Python. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Руководство по простым агентным эволюционным моделям. Для описания взаимодействий используется эволюционная теория игр, а для реализации — среда NetLogo. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Курс анализа данных с деловыми приложениями. Помогает связывать подготовку и исследование данных с постановкой управленческих вопросов и интерпретацией результатов. Материал на английском языке; доступ к оригиналу указан в источниках.
Практическое введение в использование крупных обследований населения и прикладной анализ данных общественного здоровья. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Знакомит с анализом деловых данных и использованием инструментов электронных таблиц Excel. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Вводный курс науки о данных, связывающий основные аналитические задачи с инструментами Python. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Вводный курс науки о данных The Crystal Ball Instruction Manual. Рассматриваются исследование и представление данных, причинные связи, основы машинного обучения и работа с Python в Jupyter. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Материал для специалистов, которые помогают исследователям организовывать и сопровождать работу с данными. Материал на английском языке; доступ к оригиналу указан в источниках.
Практическое введение в линейную регрессию. На языке R показывается последовательность подготовки, обучения и проверки моделей, связывающих наблюдаемые данные с прогнозом. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Рассматривает системные и инфраструктурные основы, необходимые для вычислений и работы с данными. Материал на английском языке; доступ к оригиналу указан в источниках.
Введение в науку о данных для курса продолжительностью один или два семестра. Работа с разными наборами данных помогает связать постановку вопроса, обработку информации, анализ и интерпретацию результата. Оригинальное название: Principles of Data Science. Учебник на английском языке; здесь представлена библиографическая карточка со ссылкой на официальный ресурс.
Введение в цифровые гуманитарные исследования, их инструменты, вопросы и способы работы с материалами. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Курс прикладной аналитики в маркетинге. Связывает работу с данными с постановкой вопросов и обоснованием решений о рынке и потребителях. Материал на английском языке; доступ к оригиналу указан в источниках.
Соединяет математические основы дифференциальной приватности с исполняемым кодом и практическими шаблонами. Материал на английском языке; доступ к оригиналу указан в источниках.
Рассматривает проектирование смешанных исследований и связь классических социальных методов с современной аналитикой данных. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Связывает визуализацию данных, регрессию, планирование эксперимента, мониторинг процессов и многомерные методы. Ориентирован на инженерные и научные задачи и требует базовой статистической подготовки. Материал на английском языке; доступ к оригиналу указан в источниках.
Рассматривает практики хранения, организации и предоставления исследовательских данных в канадской исследовательской среде. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.