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[编程教程] Julia for Data Science

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发表于 2017-1-11 20:40:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
茱莉亚为数据科学的
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HDRips |MP4/AVC,~ 461 kb/s |1280 x 720 |持续时间︰ 2:41:23 |英语︰ AAC,128 kb/s (2 ch) |546 MB

体裁︰ 发展 / 编程

完善与重军械库的工具提供的茱莉亚你数据科学技能
-了解如何使用机器学习算法在朱莉娅在真正的时间,无需人工干预使更好的决策和更聪明的行动
-得到中朱莉娅的专门包处理和利用其性能功能来创建高效的程序
-创建您自己的模块和茱莉亚包系统作出贡献

朱莉娅是一个简单,快速,打开源语,如果写好执行近以及作为低级语言如 C 和 fortran 语言。它的设计是专业化和抽象的概念,提供高机性能牺牲一些方便人类之间的舞蹈。朱莉娅是一个新方法来计算技术,结合不同领域的计算和计算机科学的专门知识。

本视频课程引导您完成所有步骤,参与将茱莉亚生态系统应用到您自己的数据科学项目。我们从基本的开始,并向您展示如何设计和实施的一些通用功能的朱莉娅。是快速发展,并快速执行可能在同一时间?朱莉娅提供其广泛的类型,这两个世界最好的东西和我们的课程涵盖这在深度。你将有组织和年底通过学习如何写 Lisp 风格宏和模块课程代码的可读性。

课程演示的 DataFrames 包管理、 组织和分析数据的权力。它使您能够处理来自各种来源的数据,对它们,进行统计计算和可视化中不同种类的情节,通过现场演示的关系。

茱莉亚为数据科学将带您从零到英雄,您留下应用所需的知识
Julia for Data Science

HDRips | MP4/AVC, ~461 kb/s | 1280x720 | Duration: 02:41:23 | English: AAC, 128 kb/s (2 ch) | 546 MB

Genre: Development / Programming

Refine your data science skills with the heavy armory of tools provided by Julia
-Learn to use the machine learning algorithms in Julia to make better decisions and smarter actions in real time without human intervention
-Get to grips with the specialized packages in Julia and leverage its performance capabilities to create efficient programs
-Create your own modules and contribute to the Julia package system

Julia is an easy, fast, open source language that if written well performs nearly as well as low-level languages such as C and FORTRAN. Its design is a dance between specialization and abstraction, providing high machine performance without the sacrifice of human convenience. Julia is a fresh approach to technical computing, combining expertise from diverse fields of computational and computer science.

This video course walks you through all the steps involved in applying the Julia ecosystem to your own data science projects. We start with the basics and show you how to design and implement some of the general purpose features of Julia. Is fast development and fast execution possible at the same time? Julia provides the best of both worlds with its wide range of types, and our course covers this in depth. You will have organized and readable code by the end of the course by learning how to write Lisp style macros and modules.

The course demonstrates the power of the DataFrames package to manage, organize, and analyze data. It enables you to work with data from various sources, perform statistical calculations on them, and visualize their relationships in different kinds of plots through live demonstrations.

Julia for Data Science takes you from zero to hero, leaving you with the know-how required to apply
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发表于 2017-1-11 20:41:47 | 显示全部楼层
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发表于 2017-2-12 20:18:30 | 显示全部楼层
牛牛  牛逼教程
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发表于 2017-3-11 15:24:33 | 显示全部楼层
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发表于 2017-4-10 20:00:47 | 显示全部楼层
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