走进数据科学
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课程列表
【第1集】4.3 数据应用之三： 社会网络数据（上） 译
【第2集】4.3 数据应用之三： 社会网络数据（下） 译
【第3集】1.1 洞悉数据之一：大数据溯源（上） 译
【第4集】1.1 洞悉数据之一：大数据溯源（下） 译
【第5集】1.2 洞悉数据之二：大数据特征（上） 译
【第6集】1.2 洞悉数据之二：大数据特征（下） 译
【第7集】1.3 洞悉数据之三：大数据现象（上） 译
【第8集】1.3 洞悉数据之三：大数据现象（下） 译
【第9集】1.4 洞悉数据之四：大数据产业（上） 译
【第10集】1.4 洞悉数据之四：大数据产业（下） 译
【第11集】1.5 洞悉数据之五：大数据挑战 译
【第12集】2.1 数据深度之一：大数据基础支撑技术（上） 译
【第13集】2.1 数据深度之一：大数据基础支撑技术（下） 译
【第14集】2.1 数据深度之二：大数据高级支撑技术（上） 译
【第15集】2.1 数据深度之二：大数据高级支撑技术（下） 译
【第16集】2.2 数据广度之一：大数据技术采集方法（上）（上） 译
【第17集】2.2 数据广度之一：大数据技术采集方法（上）（下） 译
【第18集】2.2 数据广度之二：大数据技术采集方法（下） 译
【第19集】2.2 数据广度之三：大数据技术处理与检验（上） 译
【第20集】2.2 数据广度之三：大数据技术处理与检验（下） 译
【第21集】2.2 数据广度之四：大数据存储管理系统（上） 译
【第22集】2.2 数据广度之四：大数据存储管理系统（下） 译
【第23集】2.3 数据态度之一： 传统数据表达和解释（上） 译
【第24集】2.3 数据态度之一： 传统数据表达和解释（下） 译
【第25集】2.3 数据态度之二： 大数据表达和解释（上）（上） 译
【第26集】2.3 数据态度之二： 大数据表达和解释（上）（下） 译
【第27集】2.3 数据态度之二： 大数据表达和解释（下）（上） 译
【第28集】2.3 数据态度之二： 大数据表达和解释（下）（下） 译
【第29集】2.4 数据测度之一：数据分析概述（上） 译
【第30集】2.4 数据测度之一：数据分析概述（下） 译
【第31集】2.4 数据测度之二：大数据分析（上） 译
【第32集】2.4 数据测度之二：大数据分析（下） 译
【第33集】2.4 数据测度之三：基于机器学习的数据分析（上）（上） 译
【第34集】2.4 数据测度之三：基于机器学习的数据分析（上）（下） 译
【第35集】2.4 数据测度之三：基于机器学习的数据分析（下）（上） 译
【第36集】2.4 数据测度之三：基于机器学习的数据分析（下）（下） 译
【第37集】2.4 数据测度之四：图的数据分析（上） 译
【第38集】2.4 数据测度之四：图的数据分析（下） 译
【第39集】2.4 数据测度之五：自然语言的数据分析（上） 译
【第40集】2.4 数据测度之五：自然语言的数据分析 （下）（上） 译
【第41集】2.4 数据测度之五：自然语言的数据分析 （下）（下） 译
【第42集】2.4 数据测度之六：文本数据分析（上） 译
【第43集】2.4 数据测度之六：文本数据分析（下） 译
【第44集】2.5 数据角度之一：可视化设计（上） 译
【第45集】2.5 数据角度之一：可视化设计（下） 译
【第46集】2.5 数据角度之二：可视化元素（上） 译
【第47集】2.5 数据角度之二：可视化元素（下） 译
【第48集】2.5 数据角度之三：非编程可视化工具（上）（上） 译
【第49集】2.5 数据角度之三：非编程可视化工具（上）（下） 译
【第50集】2.5 数据角度之三：编程式可视化工具（下）（上） 译
【第51集】2.5 数据角度之三：编程式可视化工具（下）（下） 译
【第52集】2.5 数据角度之四：可视化图形 译
【第53集】2.5 数据角度之五：可视化数据（上） 译
【第54集】2.5 数据角度之五：可视化数据（下） 译
【第55集】3.1 数据演绎之一：从统计数字到统计数据 译
【第56集】3.2 数据演绎之二：从统计数据到智能化（上） 译
【第57集】3.2 数据演绎之二：从统计数据到智能化（下） 译
【第58集】3.3 数据演绎之三： 从智能化到人工智能（上） 译
【第59集】3.3 数据演绎之三： 从智能化到人工智能（下） 译
【第60集】3.4 数据演绎之四：从人工智能到机器学习（一）（上） 译
【第61集】3.4 数据演绎之四：从人工智能到机器学习（一）（下） 译
【第62集】3.4 数据演绎之四：从人工智能到机器学习（二）（上） 译
【第63集】3.4 数据演绎之四：从人工智能到机器学习（二）（下） 译
【第64集】3.5 数据演绎之五：从机器学习到数据挖掘（一） 译
【第65集】3.5 数据演绎之五：从机器学习到数据挖掘（二） 译
【第66集】3.6 数据演绎之六：从数据挖掘到深度学习（上） 译
【第67集】3.6 数据演绎之六：从数据挖掘到深度学习（下） 译
【第68集】3.7 数据演绎之七：从深度学习到数据科学（上） 译
【第69集】3.7 数据演绎之七：从深度学习到数据科学（下） 译
【第70集】3.8 数据演绎之八：结论 译
【第71集】4.2 数据应用之二：工业大数据（上） 译
【第72集】4.2 数据应用之二：工业大数据（下） 译
【第73集】4.4 数据应用之四：教育大数据（上） 译
【第74集】4.4 数据应用之四：教育大数据（下） 译
【第75集】5.1 数据项目之一：引入大数据项目时的若干问题（上） 译
【第76集】5.1 数据项目之一：引入大数据项目时的若干问题（下） 译
【第77集】5.2 数据项目之二：大数据项目主题选择（一） 译
【第78集】5.2 数据项目之二：大数据项目主题选择（二） 译
【第79集】5.3 数据项目之三：实现大数据项目分析的工具（上） 译
【第80集】5.3 数据项目之三：实现大数据项目分析的工具（下） 译
【第81集】5.4 数据项目之四：实现大数据项目可供参考的数据 译
【第82集】5.5 数据项目之五：大数据项目构建方法（一）（上） 译
【第83集】5.5 数据项目之五：大数据项目构建方法（一）（下） 译
【第84集】5.5 数据项目之五：大数据项目构建方法（二）（上） 译
【第85集】5.5 数据项目之五：大数据项目构建方法（二）（下） 译
【第86集】5.6 数据项目之六：实现大数据项目可用的分析系统（上） 译
【第87集】5.6 数据项目之六：实现大数据项目可用的分析系统（下） 译
【第88集】5.7 数据项目之七：大数据项目案例（上） 译
【第89集】5.7 数据项目之七：大数据项目案例（下） 译
【第90集】6.1 数据工具之一：数据基础管理—Excel（上） 译
【第91集】6.1 数据工具之一：数据基础管理—Excel（下） 译
【第92集】6.2 数据工具之二：数据处理—SPSS（上） 译
【第93集】6.2 数据工具之二：数据处理—SPSS（下） 译
【第94集】6.3 数据工具之三：数据挖掘—Python（一）（上） 译
【第95集】6.3 数据工具之三：数据挖掘—Python（一）（下） 译
【第96集】6.3 数据工具之三：数据挖掘—Python（二）（上） 译
【第97集】6.3 数据工具之三：数据挖掘—Python（二）（下） 译
【第98集】6.4 数据工具之四：数据分析—Matlab（一）（上） 译
【第99集】6.4 数据工具之四：数据分析—Matlab（一）（下） 译
【第100集】6.4 数据工具之四：数据分析—Matlab（二）（上） 译
【第101集】6.4 数据工具之四：数据分析—Matlab（二）（下） 译
【第102集】6.5 数据工具之五：数据应用—UCINET（一）（上） 译
【第103集】6.5 数据工具之五：数据应用—UCINET（一）（下） 译
【第104集】6.5 数据工具之五：数据应用—UCINET（二）（上） 译
【第105集】6.5 数据工具之五：数据应用—UCINET（二）（下） 译
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