数据科学薪资分析项目 在当前数字化时代，数据科学已经成为企业决策和创新的关键驱动力，而数据科学家的角色也随之变得越来越重要。本项目“Data_Science_Salary_Analysis”旨在通过Python编程语言对数据科学家的薪资进行深入研究，揭示行业趋势、地域差异以及不同经验水平、技能需求对薪资的影响。下面我们将探讨该项目涉及的主要知识点。 1. 数据预处理：在数据分析的初始阶段，通常需要对数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、异常值、重复值，以及数据类型转换。Python的Pandas库是进行这些操作的强大工具，例如使用`dropna()`、`fillna()`、`replace()`等方法。 2. 数据可视化：为了更好地理解数据和发现潜在模式，项目可能使用了Matplotlib和Seaborn库来创建直观的图表，如直方图、箱线图、散点图等。这些图形可以帮助我们可视化薪资分布、地域差异和其他重要因素。 3. 探索性数据分析（EDA）：EDA是理解数据特性和关系的过程。这可能涉及到统计量的计算（如均值、中位数、标准差），以及使用描述性统计和相关性分析来探索薪资与其他变量的关系。 4. 数据分组与聚合：利用Pandas的`groupby()`函数，我们可以按地区、工作经验等变量将数据分组，然后计算薪资的平均值、总和等聚合指标，以便比较不同群体的薪资水平。 5. 数据清理与整合：如果数据来自多个来源，可能需要合并或连接数据集。Pandas的`merge()`和`concat()`函数能帮助完成这项任务，确保所有相关数据都被纳入分析。 6. 数据建模：在分析中可能运用了回归模型（如线性回归、决策树回归等）来预测薪资。这通常涉及特征选择、模型训练、参数调整和性能评估。Python的Scikit-learn库提供了丰富的机器学习算法。 7. 结果解释与报告：分析结果需要被有效地呈现和解释。这可能涉及到创建交互式仪表板（如使用Plotly或Bokeh库），编写详细的分析报告，或制作演示文稿，以清晰地传达发现和见解。 8. 版本控制与项目管理：项目名称"Data_Science_Salary_Analysis-master"暗示可能采用了Git进行版本控制，确保代码的可追踪性和团队协作的有效性。 9. Jupyter Notebook或VSCode：项目可能使用Jupyter Notebook或Visual Studio Code这样的集成开发环境（IDE）进行编写和展示，便于代码与文本的混合组织，并方便分享和演示分析过程。 这个项目涵盖了数据科学的核心流程，包括数据获取、预处理、探索、建模和可视化，同时也展示了良好的项目管理和团队合作实践。通过这个项目，可以学习到如何运用Python在实际问题中进行数据驱动的决策，并提升数据科学技能。

最近在写工程类期刊，但是发现endnote缩写列表里不全，特此整理了一份txt文档，放在endnote文件夹中的term list 文件下，再从软件内导入即可，目前有7000多种

复制UBC Library持续更新的《科学与工程领域期刊缩写》，自己通过Excel制作 更新时间：20231108 制作时间：20231128

本书《科学与工程中的洞察力艺术：掌握复杂性》由Sanjoy Mahajan撰写，由麻省理工学院出版社出版。该书探讨了如何组织和处理复杂性问题，分别从组织复杂性和丢弃复杂性两个方面进行了深入探讨。本书提出了一系列实用的工具和方法，旨在帮助读者学会如何高效地解决科学和工程中的复杂问题。 在组织复杂性的方面，书中强调了“分而治之”和“抽象化”的重要性。分而治之是一种有效的策略，通过将大问题分解为小问题，分别解决，再将解决方案综合起来，以达到解决整体问题的目的。抽象化则是通过忽略一些不影响核心问题解决的细节，使问题更简化，更易于理解。这两种方法是处理复杂问题的基本手段，也是科学研究和工程实践中的常用技巧。 丢弃复杂性则分为两种途径：无信息丢失的简化和有信息丢失的简化。无信息丢失的简化方法通常包括对称性和守恒原理，这些原理在物理学等自然科学领域中具有广泛应用。通过利用对称性，可以在不丢失信息的前提下对问题进行简化处理。守恒原理则涉及保持某些量不变，从而简化问题的求解过程。 有信息丢失的简化方法更加大胆，涉及一些假设的引入和概率推理。在实际操作中，为了简化计算，我们常常需要引入一些合理的假设，这样在一定情况下可能会忽略掉一些信息。同时，概率推理在处理不确定性问题时尤为重要，尤其是在统计物理学和估计理论中，它能够帮助我们做出更加合理的判断。 书中还提到了其他几种简化复杂性的方法，如维度分析、合并同类项（lumping）、简单案例法和弹簧模型法。维度分析是一种通过减少问题的独立变量数量来简化问题的方法。合并同类项是指将一些相似的项或元素合并成一个更广泛、更具代表性的类别，从而减少问题的复杂度。简单案例法则是通过分析最简单或最典型的情况来寻找解决问题的线索。弹簧模型法则通常用在工程力学中，通过对理想化的弹簧模型进行分析，来理解复杂力学系统的行为。 Sanjoy Mahajan在书中还提出了一些具有启发性的思考方式和学习方法，以帮助读者培养解决复杂问题的能力。例如，他强调了进行快速估算的重要性，即“背面记事本上的价值观”，通过这种快速的心算方法，可以迅速把握问题的核心。此外，作者通过分享个人经历和向学生及老师致敬，强调了好奇心和持续学习的重要性。 整本书不仅介绍了具体的方法和技巧，还提供了一种如何思考和面对复杂问题的思维方式。Mahajan博士希望读者能够学习到如何不畏惧面对复杂性，而是能够勇敢地去攻击任何问题，并至少能够对问题的原因有一个基本的理解。这样的能力对于从事科学研究和工程实践的专业人士来说是十分重要的。 从计算机科学的角度来看，这些方法也具有实际应用价值。例如，在软件开发中，分而治之可以对应模块化和组件化的设计思想；在算法设计中，抽象化则可以体现为对问题的抽象建模；在系统优化时，合并同类项可以用于简化系统模型，便于分析和优化；而在面对不确定性时，概率推理则可以在容错设计和风险管理中发挥重要作用。 本书为我们提供了一系列处理复杂问题的工具和方法，这些方法在科学和工程领域有着广泛的应用，对于提高我们解决复杂问题的能力有着重要的指导作用。通过学习和应用这些方法，我们可以更好地掌握复杂性，不仅是在科学和工程领域，更是在日常的学习、工作和生活中。

《科学写作》是由Dr. Kristin Sainani博士制作并提供的Coursera最新课程的课件，主要聚焦于科学领域的论文写作技巧。该课程通过一系列的PPT讲义，涵盖了多个关键主题，旨在帮助学生和科研工作者提升撰写高质量科研文章的能力。 "04_7-4-grants-iii_Module_7.4_slides_Research_Plan.pdf"这一部分可能涉及到的是如何制定科研计划。在撰写科研申请或项目提案时，研究计划是至关重要的一环。这部分可能会讲解如何清晰地阐述研究目标、方法、预期结果和潜在影响，以及如何有效地组织这些信息来吸引资助者的注意力。 "01_8-1-talking-with-the-media_Unit_8_slides.pdf"可能关注的是科学家与媒体的沟通技巧。在科学传播日益重要的今天，了解如何与媒体交流，将科研成果准确、生动地传达给公众，是科研工作者必备的技能。这部分可能会讨论如何准备媒体采访，如何简洁明了地解释复杂的科学概念，以及如何应对可能的误解和争议。 "06_8-6-social-media_Social_media_v.2.pdf"则可能涉及科学信息在社交媒体上的传播。随着社交媒体的发展，科研人员也需要学会利用这些平台来分享研究成果，扩大影响力。这部分可能涵盖如何建立专业的网络形象，如何发布吸引人的科学内容，以及如何处理网络互动和反馈。 "01_5-1-tables-and-figures_Unit_5_slides.pdf"可能深入探讨了论文中的图表设计。在科学论文中，图表是数据呈现的关键方式，能够直观地展示研究结果。这部分可能教导如何创建清晰、有效的图表，遵循科学出版的规范，以及如何利用图表增强文章的可读性。 "03_7-3-grants-ii_2017_Specific_Aims_V2_1.pdf"可能专注于科研基金申请中的具体目标设定。明确、具有吸引力的具体目标是获得资助的关键。这部分可能讲解如何撰写出有说服力的目标，包括背景介绍、研究问题、目标陈述和预期成果。 "02_7-2-grants-i_Getting_Started_Writing_GrantsV2.pdf"可能是关于启动基金申请写作的指南，包括如何寻找合适的资助机会，如何构建有力的论据，以及如何组织申请材料。 "05_8-5-interviewing-a-scientist_Interviewing.pdf"可能涵盖了对科学家进行访谈的技巧，这对于科研合作或者新闻报道都是重要的。这部分可能讨论如何准备面试，如何提问以获取深入的信息，以及如何记录和整理访谈内容。 "04_7-4-grants-iii_Module_7.4_slides_full_page.pdf"和"01_1-1-introduction-principles-of-effective-writing_Unit_1_slides.pdf"以及"01_4-1-more-paragraph-practice_Unit_4_slides.pdf"可能分别是更详尽的研究计划介绍，写作基本原则的入门教学，以及段落写作的进一步练习，旨在提升写作的整体质量和连贯性。 这个课程全面覆盖了科学写作的不同方面，从最初的科研计划制定，到最终的论文发表，以及中间的基金申请、媒体沟通、社交媒体策略等，为科研工作者提供了一个全方位的学习资源。通过学习这些内容，学员将能更好地理解和实践科学写作的核心原则，提升自己的科研表达能力。

IBM HR员工减员 数据取自此处要解决的主要业务问题是如何创建系统以帮助大公司通过了解哪个员工可能离职来控制其减员，从而为他/她提供一些激励措施。留下来。 如何导航？ 注意： 3X项目仅使用Python 3.X和Tableau 10.0及更高版本进行分析 PPT-包含业务问题和转换为DS问题 Tableau-EDA洞察 功能选择 各种分类模型 最终PPT-解释 报告 安装 $ pip install imblearn # For Smote 问题陈述 我们的客户是ABC一家领先的公司，在该领域表现良好。 最近，它的员工流失率急剧上升。 在过去的一年中，员工流失率已从14％上升到25％。 我们被要求制定一项战略，以立即解决该问题，以免影响公司的业务发展，并提出长期有效的员工满意度计划。 当前，尚无此类程序。 不能再加薪。 幻灯片在 探索性数据分析 数据是不平衡的，我们有83％的人尚未离

Thoughtful Data Science: A Programmer's Toolset for Data Analysis and Artificial Intelligence with Python, Jupyter Notebook, and PixieDust Bridge the gap between developer and data scientist by creating a modern open-source, Python-based toolset that works with Jupyter Notebook, and PixieDust. Key Features Think deeply as a developer about your strategy and toolset in data science Discover the best tools that will suit you as a developer in your data analysis Accelerate the road to data insight as a programmer using Jupyter Notebook Deep dive into multiple industry data science use cases Book Description Thoughtful Data Science brings new strategies and a carefully crafted programmer's toolset to work with modern, cutting-edge data analysis. This new approach is designed specifically to give developers more efficiency and power to create cutting-edge data analysis and artificial intelligence insights. Industry expert David Taieb bridges the gap between developers and data scientists by creating a modern open-source, Python-based toolset that works with Jupyter Notebook, and PixieDust. You'll find the right balance of strategic thinking and practical projects throughout this book, with extensive code files and Jupyter projects that you can integrate with your own data analysis. David Taieb introduces four projects designed to connect developers to important industry use cases in data science. The first is an image recognition application with TensorFlow, to meet the growing importance of AI in data analysis. The second analyses social media trends to explore big data issues and natural language processing. The third is a financial portfolio analysis application using time series analysis, pivotal in many data science applications today. The fourth involves applying graph algorithms to solve data problems. Taieb wraps up with a deep look into the future of data science for developers and his views on AI for data science. What you will learn Bridge the gap between developer and data scientist with a Python-based toolset Get the most out of Jupyter Notebooks with new productivity-enhancing tools Explore and visualize data using Jupyter Notebooks and PixieDust Work with and assess the impact of artificial intelligence in data science Work with TensorFlow, graphs, natural language processing, and time series Deep dive into multiple industry data science use cases Look into the future of data analysis and where to develop your skills Who this book is for This book is for established developers who want to bridge the gap between programmers and data scientists. With the introduction of PixieDust from its creator, the book will also be a great desk companion for the already accomplished Data Scientist. Some fluency in data interpretation and visualization is also assumed since this book addresses data professionals such as business and general data analysts. It will be helpful to have some knowledge of Python, using Python libraries, and some proficiency in web development. Table of Contents Chapter 1 Perspectives on Data Science from a Developer Chapter 2 Data Science at Scale with Jupyter Notebooks and PixieDust Chapter 3 PixieApp under the Hood Chapter 4 Deploying PixieApps to the Web with the PixieGateway Server Chapter 5 Best Practices and Advanced PixieDust Concepts Chapter 6 Image Recognition with TensorFlow Chapter 7 Big Data Twitter Sentiment Analysis Chapter 8 Financial Time Series Analysis and Forecasting Chapter 9 US Domestic Flight Data Analysis Using Graphs Chapter 10 Final Thoughts

《Python数据科学手册》是Jake VanderPlas撰写的一本针对数据科学和机器学习工具的权威指南，特别适合已经熟悉Python编程的科学家和数据分析师。这本书的2023年版全面更新，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析的核心工具。 1. **IPython与Jupyter**: IPython是一个交互式计算环境，而Jupyter Notebook是基于Web的界面，让科学家能够以交互方式编写和展示代码、数据和可视化结果。这两个工具结合，为数据科学家提供了强大且灵活的工作平台，支持多语言，便于合作和文档记录。 2. **NumPy**: NumPy是Python的一个核心库，提供了多维数据结构`ndarray`，用于高效存储和处理大型数组数据。NumPy还包含数学函数库，支持向量和矩阵运算，是进行数值计算的基础。 3. **Pandas**: Pandas是构建在NumPy之上的数据处理库，其DataFrame对象提供了一种高效的方式来组织和操作结构化或标签数据。DataFrame允许用户轻松地清洗、转换和合并数据，非常适合进行数据预处理工作。 4. **Matplotlib**: Matplotlib是Python最常用的绘图库，支持创建各种静态、动态和交互式的可视化。它提供了一套类似于MATLAB的API，可以绘制2D和3D图形，并支持自定义颜色、样式、标签等元素，满足复杂的数据可视化需求。 5. **Scikit-Learn**: Scikit-Learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供了大量预包装的算法，包括监督学习（如分类、回归和聚类）和无监督学习方法。Scikit-Learn的API设计简洁，使得构建和评估机器学习模型变得简单。 6. **其他相关工具**: 除了上述工具，书中可能还会涵盖其他辅助工具，如用于数据处理的Pandas扩展库（如Dask、Pyspark），用于统计分析的Statsmodels，以及用于深度学习的TensorFlow和Keras等。 通过本书，读者将能够： - 学习如何利用IPython和Jupyter Notebook进行高效的数据探索和分析。 - 掌握NumPy和Pandas进行数据存储、清洗、转换和操纵的技巧。 - 使用Matplotlib创建各种图表，以视觉方式表达数据。 - 了解并应用Scikit-Learn构建机器学习模型，包括训练、验证和优化模型。 - 探索和整合其他相关工具，以扩展Python数据科学工具箱。 Jake VanderPlas，作为本书的作者，拥有丰富的经验，他在Google Research担任软件工程师，专注于开发支持数据密集型研究的工具，包括Scikit-Learn在内的Python库，确保了书中的内容既实用又前沿。这本书是Python数据科学家必备的参考资源，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益。

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