端到端数据科学：一个可以让您做好数据科学家工作准备的存储库资源-CSDN文库

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阿尔伯塔省的国内水井水质量-2013-2015 该案例说明了数据科学如何帮助分析化学，现场分析和生态学。需要强调的另一点是本案的现实。数据科学家的最佳实践始终在于面对实际案例中存在的困难-数据清理，准备，数据逻辑分析，探索性分析和建模策略。成为某个领域（知识领域，专业背景）的专家，实质上可以促进和增强数据解释。例如，所有负值均表示它们低于检测极限，因此被重新编码为零（0）。本案例取自开

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Data-Science-End-To-End-master

b. Statistics

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.gitattributes 41B

i. DBMS (Database Management System)

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j. Big Data

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e. Machine Learning (Shallow Learning)

Pandas Tutorial Part-1.ipynb 13KB

Test.csv 217B

mercedesbenz.csv 3.07MB

Pandas Tutorial Part-2.ipynb 34KB

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f. Deep Learning

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LICENSE 1KB

README.md 7KB

a. Programming

.data 0B

.gitignore 2KB

d. Data Analysis and Visualization

EDA with Pandas Profiling.ipynb 18KB

.data 0B

c. Feature Engineering

train.csv 60KB

Handling Imbalance Dataset.ipynb 23KB

Normalization and Standardization.ipynb 49KB

house.csv 450KB

Mercedez.csv 3.07MB

Handling Categorical Features.ipynb 167KB

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How To Handle Missing Data- All Techniques.ipynb 121KB

h. Deployment

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dongyuwu

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