数据科学：导论/像领域专家一样思考
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其次，我们每个章节只需要基本、清晰、直接的信息。我们不是试图做到详尽或完整——本书的价值在于跨学科的简单综合。在其他地方可以对特定主题的深度和复杂性进行详尽的阐述。在做出贡献时，请以“初学者的心态”来思考。请也将每个章节的范围限定在可以在一小时的课堂上讲授。如果一个章节需要超过一小时才能讲授，那么它可能过于详细了。
- 在尽可能的情况下，请按照维基百科和维基词典中定义的方式使用术语和概念。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籍。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，请遵守每个章节的简单结构：要点总结、讨论、更多阅读、练习和参考文献。我们希望“更多阅读”部分链接到在线资源。“参考文献”部分可能包含离线资源。要创建新页面，您应该使用来自此原型页面的wiki标记。
第五，与任何维基教科书一样，请随时进行更正、扩展解释并在必要时添加内容，即使它不是“您”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“代码”标签显示函数名称和代码片段：
<code>lm()</code> - 使用内联链接
[[ ]]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>)引用“外部”来源——包括在线和离线来源。
- 如果您想添加图像或图表，您应该将其加载到共享资源中，而不是上传到维基教科书中。
- 如果适用，在上传图表时添加标签
{{Created with R}}。
- 如果适用，在上传图表时添加标签
- 如果使用R标准包以外的其他包，则在每个函数后用括号加粗包名：<code>MCMCprobit()</code> ('''MCMCpack''')
- 您可以使用第三章数据的定义作为如何撰写章节的示例。
最后，非常感谢您自愿加入我们的团队！
这是跨越四个章节的项目#2。组建3-4人的小组。三人小组的成员不能与项目#1的小组成员相同。四人小组最多只能有两名成员与项目#1的小组成员重复。这个小组将一起完成整个项目。
- 复制伽利略的“斜面”实验。首先设计研究并写下你的计划。列出所需的材料，指定要使用的方法，确定要测量的变量，创建数据记录表等。
- 根据设计进行实验。拍照。记录您的数据结果。
- 将数据输入R。使用R生成数据表格并绘制数据图。看看是否可以在数据图上绘制伽利略试图发现的理论曲线。
- 准备一个幻灯片演示文稿，其中包括方法描述、设备照片、原始数据表、分析结果表、结果图、小组在项目过程中自行学习的数据科学的几件事的列表。
注意：您的小组可以专注于特定任务，但每个人都需要参与作业的所有阶段。此外，到目前为止涵盖的章节并没有教你完成此作业所需的所有知识。请尽你所能去做。此作业的目的不仅仅是为了向教师展示你学习了前面章节的多少内容，而且作业本身也是一种学习体验。该作业旨在让学生发现章节中不包含的知识。
您可以自由
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