数据科学：入门/非理论性探究

数据科学：入门

第24章：非理论性探究

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其次，我们只需要每章的基本、清晰、直接的信息。我们不是试图面面俱到或完整——本书的价值在于跨学科的简单综合。在其他地方可以详细阐述某个特定主题的深度和复杂性。在做出贡献时，请把自己放在“初学者的心态”中。请务必将每个章节的范围设定在可以在一个小时的课堂时间内讲授的范围内。如果一个章节需要超过一个小时才能讲授，那么它可能太详细了。

• 在尽可能的情况下，请使用维基百科和维基词典中定义的术语和概念。这样学生就可以参考相应的维基百科/维基词典页面来更深入地理解概念。

第三，这是一本跨学科的书。我们希望帮助人们将数据科学应用于所有领域。因此，我们需要各种各样的简单示例和简单练习。

第四，请遵守每章的简单结构：要点总结、讨论、进一步阅读、练习和参考文献。我们希望“进一步阅读”部分链接到在线资源。参考文献部分可能包含离线资源。要开始一个新页面，您应该使用来自 此原型页面 的维基标记。

第五，和任何维基教科书一样，请随时进行更正，扩展解释，并在需要的地方添加内容，即使它不是“你的”章节。使用讨论页面来解释可能存在争议的更改。

第六，一些语法规则

• 请将学生应该学习的关键术语和短语加粗。
• 使用 'code' 标签将函数名称和代码片段置于其中：<code>lm()</code>
• 使用行内链接 [[ ]] 到维基百科、维基词典、维基共享资源、维基教科书和其他维基媒体基金会属性。
• 使用参考文献 (<ref> </ref>) 到“外部”来源——包括在线和离线。
  • 使用引文模板进行引用：Template:Cite book，Template:Cite web，Template:Cite journal
• 如果你想添加图像或图表，你应该将其加载到Commons，而不是上传到维基教科书。
  • 如果合适，在上传图表时添加标签 {{Created with R}}。
• 如果使用与R标准包不同的包，请在每个函数之后用括号将包名称加粗：<code>MCMCprobit()</code> ('''MCMCpack''')
• 你可以使用第三章数据定义 作为如何制作章节的示例。

最后，非常感谢你自愿加入我们的团队!

章节摘要

讨论

• 文章“数据的非凡效力”
• Facebook 的社会学系
• Jim Gray 的第四范式 - http://www.amazon.com/The-Fourth-Paradigm-Data-Intensive-Scientific/dp/0982544200

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