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Jackit
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发表于 2013-2-19 11:47:31
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北美18名校的数据挖掘,数据分析,人工智能及机器学习课程汇总
问答
http://www.quora.com/What-is-data-science
数据科学是什么?
http://www.quora.com/How-do-I-become-a-data-scientist
我怎样才能成为一个数据科学家?
http://www.quora.com/Data-Science/How-does-data-science-differ-from-traditional-statistical-analysis
科学数据是如何从传统的统计分析不同吗?
相关课程
http://statistics.berkeley.edu/classes/s133/
计算数据概念,伯克利分校
http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/courses/294-fall09/
实用机器学习,伯克利分校
http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188
人工智能伯克利分校
http://vis.berkeley.edu/courses/cs294-10-sp11/wiki/index.php/CS294-10_Visualization
可视化,伯克利
http://courses.ischool.berkeley.edu/i290-dma/s12/doku.php
数据挖掘和分析的智能商务服务,伯克利
http://courses.ischool.berkeley.edu/i296a-dsa/s12
数据科学及分析:思想领袖,伯克利
http://ml-class.org/
机器学习,斯坦福大学
http://www-stat.stanford.edu/~naras/stat290
范式的计算数据,斯坦福大学
http://www.stanford.edu/class/cs246/cs246-11-mmds
挖掘大型数据集,斯坦福大学
https://graphics.stanford.edu/wikis/cs448b-10-fall
数据可视化,斯坦福大学
http://www.stanford.edu/class/cs369m/
海量数据集分析,斯坦福大学的算法
http://hci.stanford.edu/courses/cs448g/
交互式数据分析,斯坦福大学的研究主题
http://www.stanford.edu/class/stats202/
数据挖掘,斯坦福大学
http://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10701/lecture.html
机器学习,债务工具中央结算系统
http://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/statcomp/
统计计算,债务工具中央结算系统
http://malt.ml.cmu.edu/mw/index.php/Syllabus_for_Machine_Learning_with_Large_Datasets_10-605_in_Spring_2012
对于大型数据集的机器学习,债务工具中央结算系统
http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-867-machine-learning-fall-2006/index.htm
机器学习,麻省理工学院
http://ocw.mit.edu/courses/sloan-school-of-management/15-062-data-mining-spring-2003/
数据挖掘,麻省理工学院
http://www.mit.edu/~9.520/
统计学习理论及应用,MIT
http://dataiap.github.com/dataiap/
数据素养,麻省理工学院
https://wiki.engr.illinois.edu/display/cs412
数据挖掘,UIUC
http://work.caltech.edu/telecourse.html
数据,加州理工学院学习
http://itunes.apple.com/us/itunes-u/statistics-110-introduction/id495213607
统计简介,美国哈佛大学
http://www.umiacs.umd.edu/~jimmylin/cloud-2010-Spring
数据密集的信息处理应用,马里兰大学
http://www.cs.columbia.edu/~coms699812/
处理海量数据,哥伦比亚
http://jakehofman.com/ddm/
数据驱动的建模,哥伦比亚
http://www.cc.gatech.edu/~agray/4245fall10/
数据挖掘和分析,佐治亚理工学院
http://www.cc.gatech.edu/~agray/6740fall09
计算数据分析:机器学习和大的基础,佐治亚理工学院
http://had.co.nz/stat480/
爱荷华州立大学应用统计计算,
http://had.co.nz/stat645/
数据可视化
http://www.cs.nyu.edu/courses/spring08/G22.3033-003/index.html
数据仓库与数据挖掘,NYU
http://chem-eng.utoronto.ca/~datamining/DataMiningCourse.htm
数据挖掘技术在工程,多伦多
http://sli.ics.uci.edu/Classes/2011W-178
机器学习与数据挖掘,加州大学欧文分校
http://users.csc.calpoly.edu/~dekhtyar/466-Fall2010/
数据的知识发现,卡尔波利
http://ttic.uchicago.edu/~gregory/courses/LargeScaleLearning/
大型芝加哥大学学习,
http://www.cise.ufl.edu/class/cis6930fa11lad/
数据科学:大型高级数据分析,美国佛罗里达大学
http://uni-leipzig.de/~strimmer/lab/courses/ss09/current-topics/
统计数据分析的Universitat莱比锡的策略
相关的研讨会
http://strataconf.com/strata2011/public/schedule/detail/17164
数据训练营,地层2011
http://learning.stat.purdue.edu/mlss/mlss/start
2011年,普渡大学的机器学习暑期学校
http://lookingatdata.com/
了解数据
书籍
http://www.amazon.com/Competing-Analytics-New-Science-Winning/dp/1422103323/
竞争分析
http://www.amazon.com/Analytics-Work-Smarter-Decisions-Results/dp/1422177696
Google Analytics(分析)工作
http://www.amazon.com/Super-Crunchers-Thinking-Numbers-Smart/dp/0553805401
超级统计员
http://www.amazon.com/Numerati-Stephen-Baker/dp/0547247931/
The Numerati
http://www.amazon.com/Data-Driven-Profiting-Important-Business/dp/1422119122/
数据驱动
http://oreilly.com/catalog/0636920018254/
数据源手册
http://oreilly.com/catalog/9780596529321/
集体智慧编程
http://oreilly.com/catalog/0636920010203
挖掘社会网络
http://oreilly.com/catalog/9780596802363/
数据分析与开放源码工具
http://oreilly.com/catalog/9780596514556/
可视化数据
http://www.edwardtufte.com/tufte/books_vdqi
定量信息的可视化显示
http://www.edwardtufte.com/tufte/books_ei
展望信息
http://www.edwardtufte.com/tufte/books_visex
视觉说明:图片和数量,证据和叙事
http://www.edwardtufte.com/tufte/books_be
美丽的证据
http://www.greenteapress.com/thinkstats/
思考统计
http://www.amazon.com/Analysis-Regression-Multilevel-Hierarchical-Models/dp/052168689X
数据回归分析和多级/分层模型
http://www.amazon.com/gp/product/0195152964/
应用纵向数据分析
http://www.amazon.com/Design-Observational-Studies-Springer-Statistics/dp/1441912126/
观察性研究设计
http://www.amazon.com/Statistical-Rules-Thumb-Probability-Statistics/dp/0470144483/
统计拇指规则
http://www.amazon.com/All-Statistics-Statistical-Inference-Springer/dp/1441923225/
统计
http://www.amazon.com/Handbook-Statistical-Analyses-Using-Second/dp/1420079336/
统计分析使用R手册
http://www.amazon.com/Mathematical-Statistics-Analysis-Duxbury-Advanced/dp/0534399428/
数理统计与数据分析
http://www.amazon.com/Elements-Statistical-Learning-Prediction-Statistics/dp/0387848576/
统计学习的元素
http://www.amazon.com/Counterfactuals-Causal-Inference-Principles-Analytical/dp/0521671930/
与事实相反的因果推理
http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf
挖掘海量数据集
http://www.amazon.com/Data-Analysis-Learned-Probability-Statistics/dp/1118010647
数据分析:从近50年来可以学到什么
http://www.amazon.com/Bias-Causation-Comparisons-Probability-Statistics/dp/0470286393
偏见和因果关系
http://www.amazon.com/Regression-Modeling-Strategies-Frank-Harrell/dp/0387952322
回归建模策略
http://www.amazon.com/Probably-Not-Prediction-Probability-Statistical/dp/0470184019
可能不会
http://www.amazon.com/Statistics-Principled-Argument-Robert-Abelson/dp/0805805281/
统计原则上的争论
http://www.amazon.com/gp/product/0691057826/
数据分析的实践
视频
http://www.ted.com/talks/lies_damned_lies_and_statistics_about_tedtalks.html
谎言,该死的谎言和统计数据
http://www.gapminder.org/videos/the-joy-of-stats/
喜的统计资料
http://datajournalism.stanford.edu/
新闻中的年龄数据
-----------------------------------------------------------------------------------------------
原文作者:cnsns 发布到《数据分析》02-19 10:44
原文地址:
http://kan.weibo.com/con/3547367803236154?sharetime=2013021910
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发表于 2013-2-22 11:00:14
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好到令人不禁要给2^32个赞
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陆本工业设计 KTH Interactive Media Technology 无奖,2年,学费24w人民币左右,第二年可申请one-year scholarship 系属EECS学院,课表可选空间大,有不少技术向课程(比如软工基础、前端、数据科学编程、交互系统开发等),对转码党比较友好 项目强项是interaction design、XR、音频交互、可持续设计、haptics等,比较多元偏creative tech方向 项目总体workload不算大,但如果转码做technical hci自学压力估计会挺大 地处斯德哥尔摩,有Spotify、Epic、Scania等合作机会,工业合作很强,KTH整体声誉也不错 TU/e Human-Technology Interaction(Behavior and Social Computing track) 无奖,2.5年含premaster(需要补心理学基础课),总学费约36w人民币 荷兰找房属实阴间,生活成本和心理成本需要考虑 课程偏理论+研究方法导向,核心是行为科学+数据分析 第一学年课程压力大,第二年安排是实习or国际交换+毕业论文,可以在实验室沉淀下来做research track比较偏定量分析、social computing(社交媒体、网络行为研究、人机互动中的行为建模),适合希望往人因+行为数据分析方向发展的同学 TU/e是欧洲工业设计+技术交叉领域很强的学校,坐标Eindhoven脑港工业区,跟Philips、ASML等有很多联系,学术圈也跟欧洲大陆联动比较频繁 我目前的纠结点: KTH主要是授课为主,一届一百个多个人;TUe听说小班教学有supervisor,第二年一整年可在实验室实习,人均research资源相对多,好读博? 荷兰有点贵,不知道入学之后还有没有机会申请奖学金。本科做过一些design research,critical computing的research,但感觉有点niche,担心走这条线太窄 对social computing感兴趣,但没怎么系统接触过,不知道自己能不能handle TU/e这种偏社科+数据分析的方向 同时也希望学习一些快速原型开发技能
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