数据科学：入门/像科学家一样思考
首先，请在维基教科书注册（并在下面列出自己），以便我们了解我们的共同贡献者是谁。此外，请遵守维基教科书的编辑指南、风格手册和政策和指南。谢谢。
其次，我们只需要每个章节中基本的、清晰的、直观的 信息。我们不是试图穷尽或完整——这本书的价值在于主题之间的简单综合。还有其他场所可以详细阐述特定主题的深度和复杂性。请在做出贡献时将自己置于“初学者的心态”。请也为每个章节设定范围，以便可以在一个小时的课堂时间内教授。如果该章节需要一个多小时才能教授，那么它可能过于详细。
- 尽可能地，请使用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，以更深入地了解该概念。
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，我们需要各种简单的示例和简单的练习。
第四，请遵循每个章节的简单结构：要点总结、讨论、更多阅读、练习和参考资料。我们希望“更多阅读”部分链接到在线资源。“参考资料”部分可能包含离线资源。要开始新页面，您应该使用来自此原型页面的维基标记。
第五，与任何维基教科书一样，请随时进行更正、扩展解释和添加必要的内容，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”标签将函数和代码片段的名称放在代码中：
<code>lm()</code> - 使用内联链接
[[ ]]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。 - 使用引用（<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，您应该将其加载到维基共享资源中，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
- 如果使用的是R标准包以外的包，请在每个函数后用括号将包名加粗：<code>MCMCprobit()</code> ('''MCMCpack''')
- 您可以使用第三章数据定义作为创建章节的示例。
最后，非常感谢您自愿加入我们的团队！
当数据科学家以科学家的方式思考时，他们会从有效性和可重复性的角度思考。任务是设置测试以消除替代解释，这样任何观察者在进行相同的操作时都会得出相同的结论。
这是跨越四个章节的项目 #2。组成 3 或 4 名学生的组。三人的小组成员可能与项目 #1 的小组成员不同。四人小组最多只能有两名学生重复参加项目 #1 的小组。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。记录你的数据结果。
- 将数据输入 R。使用 R 生成数据表并绘制数据图。看看你是否可以在数据图上绘制伽利略试图发现的理论曲线。
- 准备一份幻灯片演示，包括你的方法描述、仪器图片、原始数据表、分析结果表、结果图、该小组在项目过程中独立了解数据科学的几个事项列表。
注意：你的小组可以专注于特定的任务，但每个人都需要参与分配的所有阶段。此外，到目前为止涵盖的章节并没有教你完成此分配所需的一切知识。请尽你所能利用你的知识。此分配不仅仅是为了向讲师展示你已经学习了多少之前的章节，而且本身也是一个学习体验。此分配旨在让学生发现章节中没有包含的知识。
Khun, Thomas (2012) [1962]. The Structure of Scientific Revolutions (50th Anniversary ed.). Chicago: University of Chicago Press. ISBN 978-0-226-45811-3.
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