数据挖掘，数据分析，人工智能及机器学习课程汇总

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问答

• 数据科学是什么？
• 我怎样才能成为一个数据科学家？
• 科学数据是如何从传统的统计分析不同吗？

相关课程

• 计算数据概念，伯克利分校
• 实用机器学习，伯克利分校
• 人工智能伯克利分校
• 可视化，伯克利
• 数据挖掘和分析的智能商务服务，伯克利
• 数据科学及分析：思想领袖，伯克利
• 机器学习，斯坦福大学
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• 对于大型数据集的机器学习，债务工具中央结算系统
• 机器学习，麻省理工学院
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• 统计学习理论及应用，MIT
• 数据素养，麻省理工学院
• 数据挖掘，UIUC
• 数据，加州理工学院学习
• 统计简介，美国哈佛大学
• 数据密集的信息处理应用，马里兰大学
• 处理海量数据，哥伦比亚
• 数据驱动的建模，哥伦比亚
• 数据挖掘和分析，佐治亚理工学院
• 计算数据分析：机器学习和大的基础，佐治亚理工学院
• 爱荷华州立大学应用统计计算，
• 数据可视化
• 数据仓库与数据挖掘，NYU
• 数据挖掘技术在工程，多伦多
• 机器学习与数据挖掘，加州大学欧文分校
• 数据的知识发现，卡尔波利
• 大型芝加哥大学学习，
• 数据科学：大型高级数据分析，美国佛罗里达大学
• 统计数据分析的Universitat莱比锡的策略

相关的研讨会

• 数据训练营，地层2011
• 2011年，普渡大学的机器学习暑期学校
• 了解数据

书籍

• 竞争分析
• Google Analytics（分析）工作
• 超级统计员
• The Numerati
• 数据驱动
• 数据源手册
• 集体智慧编程
• 挖掘社会网络
• 数据分析与开放源码工具
• 可视化数据
• 定量信息的可视化显示
• 展望信息
• 视觉说明：图片和数量，证据和叙事
• 美丽的证据
• 思考统计
• 数据回归分析和多级/分层模型
• 应用纵向数据分析
• 观察性研究设计
• 统计拇指规则
• 统计
• 统计分析使用R手册
• 数理统计与数据分析
• 统计学习的元素
• 与事实相反的因果推理
• 挖掘海量数据集
• 数据分析：从近50年来可以学到什么
• 偏见和因果关系
• 回归建模策略
• 可能不会
• 统计原则上的争论
• 数据分析的实践

视频

• 谎言，该死的谎言和统计数据
• 喜的统计资料
• 新闻中的年龄数据

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可惜多数是英文的阿